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雯子哦呀呀

昨天知识要点：5 估计：总体均值的估计（单总体、双总体）总体比例的估计（单总体、双总体）总体方差的估计（单总体、双总体）评价估计量的标准：无偏性、有效性、一致性两类估计方法：点估计（距估计、最大似然估计）、区间估计 6假设检验假设检验的原理、两类错误：小概率原理，弃真、取伪假设检验的思想：假设检验的步骤总体均值的假设检验（单总体、双总体）总体比例的假设检验（单总体、双总体）总体方差的假设检验（单总

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若水若谷

MySQL：MySQL8.0导入数据的几种方式

为了安全起见，MySQL8.0默认不允许客户端从本地载入文件。客户端local_infile默认关闭，因此需要在安全路径下导入本地文件。方法一：在workbench客户端操作查看安全路径show variables like '%secure%';找到安全路径，将数据文件放在此路径下然后执行如下命令导入数据（emp表结构已创建好）表名不能是中文，’\‘在编程语言中是转义符，因此要改为’\\'或‘/

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读童话的狼

安装anaconda后，打开notebook提示Kernel error怎么解决？

查看日志输出窗口，发现是提示权限问题解决办法：以管理员身份打开jupyter 就可以了但是每次打开是都要鼠标右键选择管理员权限运行，比较麻烦可以用下面办法设置一下1、从开始菜单找打jupyter notebook，打开属性2、选择兼容性，勾选以管理员身份运行此程序，点击确定3、重新运行notebook就可以正常打开了

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LXM21

启动jupyter notebook时浏览器不能自动弹出，不显示网页

方法一：将http://localhost:8888/tree复制到浏览器打开这种方法每次需要重新输入或复制链接，比较麻烦方法二：1、win+R ，输入cmd，回车，弹出命令窗口2、在命令窗口中输入jupyter notebook --generate-config，回车，有的电脑会提示输入y/N，输入y，回车，找到jupyter notebook --generate-config的路径3、找到

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斯O

对鸢尾花数据集可视化pyecharts：花瓣，花萼长度、宽度的分布的箱线图

数据：sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width5.1,3.5,1.4,0.24.9,3.0,1.4,0.24.7,3.2,1.3,0.24.6,3.1,1.5,0.25.0,3.6,1.4,0.25.4,3.9,1.7,0.44.6,3.4,1.4,0.35.0,3.4,1.5,0.24.4,2.9,1.4,0.24.9,3.1,1.5,0

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廖焯燊

子查询分类

子查询分类：（1）标量子查询：返回的结果是一个数据（单行单列）（2）行子查询：返回的结果是一行(单行多列)（3）列子查询：返回的结果是一列(多行单列)（4）表子查询：返回的结果是一张表(多行多列)

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zengweiak47

导数导数的几何意义线性代数行列式在n阶行列式副对角线不一定是负号mdeterm excel用行列式的本质是一个数计算方法一:对角线法则(主对角线-副对角线)(就仅适用于2阶,3阶) 计算方法二:计算通式计算方法三:利用行列式的性质转换计算计算方法四:展开法则(核心降维)电脑采用计算通式计算矩阵本质是一个数表.矩阵的运算特有运算-- 转置运算,行列式运算

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姚慧扬

行列式的性质

【性质1】行列式与它的转置行列式相等。【转置相等】【性质2】互换行列式的两行 ( 列 )，行列式变号。【互换变号】【性质3】用非零数 k 乘行列式的某一行（列）中所有元素，等于用数 k 乘此行列式。【只能单列单行提数】【性质4】若行列式有两行（列）的对应元素成比例，则行列式等于0 。【性质5】若某一行是两组数的和，则此行列式就等于如下两个行列式的和。【性质6】行列式的某一行（列）

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听海@看日落

MySQL中concat_ws函数使用方法

MySQL中concat_ws函数使用方法： CONCAT_WS(separator,str1,str2,...)CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator ，是CONCAT()的特殊形式。第一个参数是其它参数的分隔符。分隔符的位置放在要连接的两个字符串之间。分隔符可以是一个字符串，也可以是其它参数。注意：如果分隔符为 NULL，则结果为 NULL。函数会忽略任

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gracejpw1117

为什么要对数仓进行分层

1 把复杂问题简单化将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。2 数据结构清晰每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。3 提高数据的复用性规范数据分层，通过的中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。4 隔离原

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赵娜0418

MySQL插入数据的三种方式

方式一：插入单挑记录语法： insert into 表名 (字段) values (记录);例如： insert into stu values ("01","张三","1990-12-21",65);方式二：插入多条记录语法： insert into 表名(字段1，字段2......)values

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M135****9895

0708CDA数据分析第八天

开窗函数简介MySQL从8.0开始支持开窗函数，这个功能在大多商业数据库如Oracle和PostgreSQL中早已支持，也叫分析函数。什么是开窗它可以理解为记录集合，开窗函数也就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。开窗函数

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岳松同学

-- 查看系统中有哪些数据库show databases;-- 创建test数据库create database test;-- 选择进入数据库use test;-- 删除数据库(慎用)-- drop database test;-- 创建数据表use test;create table departmentd(deptid int ,dname varchar(15),num int);-- 查

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shauna570392

30%-80%的缺失值比例下对缺失值进行分箱处理,现在有以下问题:1.先填补再分箱,还是先分箱再填补;2.分箱是什么依据

1、先填补再分箱,还是先分箱再填补30%-80%的缺失值比例下对缺失值进行分箱处理，是直接把缺失的变量做分箱处理，不需要填补2、分箱是什么依据？

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shauna570392

把相关性在0.8以下的删掉后,显著性分析(>0.05)和多重共线性(方差膨胀因子>10)还是存在,这是为什么?

相关系数的绝对值在0.3以下是无直线相关,0.3以上是直线相关,0.3-0.5是低度相关,0.5-0.8是显著相关（中等程度相关）,0.8以上是高度相关.如果大于0.8考虑有多重共线性，需要删除变量，而不是删0.8以下的

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于家崎

数据分析MySQL708（下）

MySQL常用函数数学函数ABS(n)返回n的绝对值FLOOR(n)返回不大于n的最大整数值（向下取整，地板函数）CEILING(n)返回不小于n的最小整数值（向上取整，天花板函数）ROUND(n,[d])返回n的四舍五入值,保留d位小数(d的默认值为0)字符串函数CONCAT(str1,str2,...)把多个文本字符串合并成一个长字符串()，最多合并255个字符串INSTR(str,

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詹惠儿

矩阵和行列式有什么区别？

问：矩阵和行列式有什么区别？答：矩阵的本质是一个线性变换，他把一个向量变成另外一个向量，也可以是一个坐标系变换，把一个向量的坐标系变成成另一个坐标系，向量数值不变；而行列式是矩阵的一个计算值，是矩阵所表示的线性变换对几何图形的面积/体积的变化率,变化率就是一个数值。另外，二者的计算方式也有比较大的区别：1. 两个矩阵相等是指对应元素都相等;两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，

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读童话的狼

处理时间序列问题时，非平稳数据，必须要处理成平稳数据吗？

为啥要处理成平稳数据，用处理非平稳数据的模型，比如预测短期，用Holter-winters的这种指数平滑的模型不也可以吗？平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。平稳性刻画的是时间序列的统计性质关于时间平移的不变性。我们研究时间序列很重要的一个出发点是希望通过时间序列的历史数据来得到其未来的一些预测，换言之，我们希望时间序列在历史数据上的一些性质，在将来保持不变，这就是时间平移的不变性。

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指点迷金

刘铭诚：7.8现货黄金行情预警走势分析|原油EIA预测及今日操作建议

———2020年7月8日黄金行情走势分析———7月7日，旧金山联储主席戴利称，尽管美国5月和6月重新招聘人数激增，但很难恢复所有就业岗位，因此高失业率肯定将持续。美联储官员现在特别担心最近感染病例激增，以及其可能对脆弱的美国经济复苏造成的潜在损害。因此，美国政府不得不做出艰难的选择，比如决定增加哪些税收，削减哪些支出。7月8日亚市盘初，现货黄金守在隔夜创下的近八年高位附近，现报1793.95美元/

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詹惠儿

Jupyter Notebook如何安装目录插件？

问：Jupyter Notebook如何安装目录插件？答：在安装目录插件前，需要先下载安装Jupyter Notebook的插件包，在cmd中按顺序执行以下命令：1. 更新pip：python -m pip install --upgrade pip2. 更新Jupyter ：pip install --upgrade jupyter3. 安装 nbextensions：pip install

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