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Jiapingyue

列表（List）中添加元素的三种方式

方法一：末尾增加一个元素：append（）lst = [1, 3, 9, 5, 7, 9]lst.append(11)print(lst)[1, 3, 9, 5, 7, 9, 11]方法二：末尾增加多个元素：extend（）lst = [1, 3, 9, 5, 7, 9]lst.extend([11, 13])print(lst)[1, 3, 9, 5, 7, 9, 11, 13]方法三：在任意位

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M135****9895

0629CDA数据分析第一天

课堂记录笔记1. 业务数据分析（描述性分析，数据透视，可视化图表） EXCEL,SQL.可视化软件，powerBI是主流2. Python是主流的数据挖掘软件，spss，sas银行是用较多，R学习科研用的较多3. countif，countifs，sumif，sumifs 用sum计算累计值，绝对引用注意sumif，sumifs两个函数参数位置不一致。 4. 条件

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雯子哦呀呀

餐饮行业案例

三、餐饮案例（传统行业：线下为主。也不能从单纯的线上线下来说）为什么要选餐饮？因为和生活密不可分，体量占比较大需要快速响应、快速解决、经验驱动—》数据驱动餐饮兼具服务和快消行业用均比不具备代表性，因为销售额受店铺的区域、规模、接客能力等因素的影响。可用目标达成比最有代表意义标准比可用，但前提是标准要有不同的标准才行，同样标准地区标准一样，同样郊区标准比一样目标达成比，环比，同比最常用

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若水若谷

统计学：多重线性是什么？

多重共线性有两种情形：1.完全多重共线性；2.不完全多重共线性。多重共性性实际上研究的是程度问题，它是样本特征，根据给定的样本，可以测度该样本的多重共线性程度。它对回归分析结果影响的程度，不仅取决于它的强弱，还取决于共线性变量在模型中的重要性。1. 产生原因主要有：经济变量之间具有共同变化趋势；利用截面数据建立模型也可能出现多重共性性；模型中包含滞后变量；样本数据的自身原因。2.

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悠悠202

Power BI第5天：餐饮案例

【背景】行业特点：快速响应、典型的快消行业，没发现问题很容易失去客户，利润低且竞争激烈。3张表如下【KPI指标】翻台率和上座率：表明桌椅布局是否合理，是否满足客户群体用餐习惯。人均消费和单均消费：表明成本、利润空间和客群定位情况。【PQ操作要点】1. 为各个表补充缺失信息a.单号详细：每单的消费金额以及折扣额b.店面情况：总座位数的信息总座位数=二人台*2+三人台*3+四人及以上*6c.点菜明

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mutou123456789

京东数据运营书网址分享

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mutou123456789

餐饮案例PQ操作

餐饮案例PQ操作： 1. 为各个表补充缺失信息(单号详细：缺少每单的消费金额以及折扣额信息,复制一个新表,进入分组依据,将每单金额算出来;店面情况：缺少总座位数的信息总座位数=二人台*2+三人台*3+四人及以上*6,添加列里面自定义;点菜明细：缺少店名信息,将点菜明细和单号详情,根据单号进行合并追加查询.)2. 生成每家店对应的各个关键指标值的新查询(在模型中更改关系,将各店指标作为一表,通过

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詹惠儿

excel下图中的=INDIRECT($A$4) 怎么理解？

问：excel下图中的=INDIRECT($A$4) 怎么理解？答：INDIRECT函数是对指定参数的间接引用，其用法如下：INDIRECT(ref_text,[a1]):ref_text:对单元格的引用，此单元格可以包含A1-样式的引用、R1C1-样式的引用、定义为引用的名称或者对文本字符串单元格的引用。如果ref_text是对另外一个工作部的引用(外部引用)，则那个工作簿必须被打开。[a1]:

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lll

excel中怎么让“2瓶*3=6“参与计算？

在excel中，运算2瓶*3=6报错？想让2瓶参与计算需要修改一下此单元格的自定义格式就可以正常运算。选中空格右键-选择设置单元格格式；2.自定义-输入”0"瓶"“-确定；3.输入2，然后回车，就自动变为2瓶；4.输入公式就可以运行了。

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开花结果02

Mysql面试题：employees表中，查询出奇数行的first_name

问题：对于employees表中，输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name##建表语句CREATE TABLE `employees` ( `emp_no` int(11) NOT NULL, `birth_date` date NOT NULL, `first_name` varchar(14) NOT NULL, `last_name` var

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赵娜0418

主流关系型数据库及其优缺点

1、oracle：运行稳定，可移植性高，功能齐全，性能超群，适用于大型企业2、DB2：速度快，可靠性好，适用于海量数据，回复性极强，适用于大中型企业3、MySQL：开源，体积小，速度快，适用于中小型企业4、SQL Server：全面高效，界面友好，但是不跨平台

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永洪科技

干货收藏！某知名制造企业数字化运营成功经验分享！

Part 1客户背景某知名高端制衣集团，在国内外设有多个分厂，主营业务发展稳健，正在积极谋求多元化跨行业发展。Part 2项目背景经过多年来的信息化建设，该制衣集团构建了以ERP为核心的业务系统，并积累了大量有价值的数据。随着大数据分析技术的兴起，希望结合多年的行业经验，利用大数据分析技术打造一个共享数据分析平台，推动自身转型与发展。之前，集团内部一直不断地对数据分析应用进行积极探索，虽然已取得一

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pkwwwsas

用Python输出所有水仙花数

# num = 153# a = num % 10# c = num // 100# b = num // 10 % 10 #先转成15，在求出5# b = num % 100 // 10#先转成53，在求出5for number in range(100, 1000, 1): a = number % 10 #个位 b = number // 100 #十位 c = numbe

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于家崎

CDA数据分析可第一课（上）

第一部分：数据分析概述通过老师的讲解，了解了什么是数据分析，数据分析发展方向，及数据分析思路。第二部分：Excel常用函数介绍了Excel的常用函数。1.countif(range,criteria)计算某个区域中满足给定单元条件的单元格数目,参数range为单元格区域，参数criteria为判断条件 countifs(range1,criteria1,...)统计一组条件所指定的单元格数,r

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小懒爱科比

自己总结 python第一课自留后期查阅

Python基本操作一、 Jupyter Notebook使用1.修改Anaconda文件默认存储路径在D盘下先创建目录，后在cmd命令模式下输入“jupyter notebook --generate-config”命令可以看到配置文件ipython_notebook_config.py的路径，在新弹出的窗口找到dir关键字，修改如下： c.NotebookApp.notebook_d

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zzz778290113

Python数据分析与机器学习知识梳理

概述数据分析包括数据分析、机器学习人工智能包括数据分析、机器学习、深度学习机器学习主要处理结构化数据深度学习主要处理非结构化数据深度学习和机器学习都是进行回归分类等算法0数据基础1、高等数据求导、链式法则、凸优化，梯度，KKT条件，泰勒公式2、线性代数全部（矩阵运算，特征值，特征向量），矩阵分解，矩阵论3、概率统计条件概率，线性回归，常见几种分布，最大似然估计，隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场

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gracejpw1117

PyFlink发展史

PyFlink 的发展史1、v1.8.x1. Flink 在1.8版本的时候就已经提供 Python API，只在Datase/Stream 上提供支持。2. 存在一些问题，比如： 2.1 Table API 不支持 Python。 2.2 两套各自独立实现的一个Python API。 2.3 底层实现是JPython，JPython 无法支持 Python3.x。2、v1.9.x1.

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hujiahao

Python第一天作业

# 1.求两点之间距离x1 = float(input("请输入坐标x1"))y1 = float(input("请输入坐标y1"))x2 = float(input("请输入坐标x2"))y2 = float(input("请输入坐标y2"))d = ((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)**0.5print(d)# 2.求100以内的和a = 1sum = 1while a

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LXM21

*是什么意思？

*args: 可变长度元组参数（重点是*，args可以被任意变量名称代替)test_args(1,2,3,4,5)**kwargs: 可变长度字典参数test_kwargs('参数1',name='jiaoct',age=32,job='bank',home='jiangbei')

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读童话的狼

多分类问题中的OvO、OvR、MvM是什么？

多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分成若干个二分类任务求解。考虑n个类别，C1，C2， C3，…， Cn，给定数据集D={(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3),…, (xm,ym)}，yi∈{C1，C2，C3，…，Cn}OvR（一对其余）每次将一个类作为正例，其余n-1个类作为反例。可训练出n个分类器，在测试时，若仅有一个分类器预测为正类，则对应的类别标记作为最终

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