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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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慢慢爬的Rui

朴素贝叶斯总结

对于类别P(x)来说, 朴素贝叶斯的判定准则为: 根据大数定律, 当训练集包含充足的独立分布样本,P(c) 可通过各类样本出现的频率估计 P(c) = |D(c)| / |D|, 所以问题关键为如何求出条件概率P(x|c),根据数据集的种类(离散,连续), 使用场景, 朴素贝叶斯可分为三类: (1) 高斯贝叶斯高斯贝叶斯要求数据集是连续性且符合正态分布,则条件概率P(x|c) 可由正态分布密度函数

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悠悠202

Power BI第四天——电商案例

【电商案例一：活用客户价值模型】黄金公式：流量*转化率*客单价背景：刺激客户需求，提升贡献价值，根据用户行为分析。问题：短时间获得最大收益，如何选择客户群进行广告营销最可能实现？用户群规模大，金额大【数据看板】注意:1、检查数据类型2、小时信息提取：【添加列】—>【时间】3、为orderinfo表补充区域名称信息4、orderdetail表求产品购买金额5、简单指标，度量值和字段名的画图效果一样6

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176****1457

power bi 学习案例讲解与学习实操

知识点一：dateadd公式逻辑：函数的第三个参数如果是正数就是往后移，负数就是往前移点：1. 可以参照时间点 2. 位移量：往前移动一个月 3. 返回值的跨度是多长：返回一个月前对应日期的值段：dateadd(日期字段,-1,month) 1. 可以参照时间段 2. 位移量：前后点各往前移动一个月 3. 返回值的跨度是多长：前后点移动后构成的时间段下的汇总值 1/1 - 1/17: 空白 1

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四桃克

BI:时间智能案例之环比、同比、同比_累计

计算环比、同比、累计销售额及同比_累计销售额等数据比较分析销售业绩情况。1.环比：（1）先计算出上月的销售金额：上月金额 = calculate(sum('调用的函数'[金额]),dateadd('调用的函数'[日期],-1,MONTH))；（2）调用DIVIDE函数计算环比：环比 = DIVIDE('调用的函数'[金额合计]-'调用的函数'[上月金额],'调用的函数'[上月金额])；第一点后的数

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158****6283

求水仙花数

方法一：for a in range(100,1000): b = a % 10 c = ((a - b) % 100) / 10 d = (a - 10 * c - b) / 100 if (b ** 3 + c ** 3 + d ** 3 == a): print(a,sep=' ',end=' ') 方法二：for num

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若水若谷

Power BI：Web.BrowserContents的使用方法

Web.BrowserContentsWeb.BrowserContents(url as text,optional options as nullable record) as text返回指定 url 的 HTML (如 Web 浏览器所查看)。可以提供可选记录参数 options 来指定其他属性。记录可包含以下字段:WaitFor:指定在下载 HTML 前要等待完成的条件，除了等待页面加载

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zengweiak47

mdateadd函数点：1. 可以参照时间点2. 位移量：往前移动一个月3. 返回值的跨度是多长：返回一个月前对应日期的值段：dateadd(日期字段,-1,month)1. 可以参照时间段2. 位移量：前后点各往前移动一个月3. 返回值的跨度是多长：前后点移动后构成的时间段下的汇总值1/1 - 1/17: 空白 1月是起始月，上个月没数所以返回空白2/1- 2/28: 310 返回值是1/1 -

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我是大魔王哈哈

bash: hadoop: 未找到命令

输入hadoop version命令出现bash: hadoop: 未找到命令提示这是因为我们安装好hadoop之后并没有配置环境变量而导致的错误1. vi ~/.bashrc2. 添加如下内容：#配置环境变量：export HADOOP_HOME=/home/hduser/software/hadoop-2.7.6export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HAD

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默念641

第二页的图形想和第一页设置的切片器同步，该如何操作？

选中切片器后在视图中选择同步切片器。2.此时在也页面上将同步和可见都勾选。3.此时第一页和第二页的切片器变动，图表也会随之变化。

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开花结果02

Python:jupyter notebook常用快捷键整理

两种模式编辑模式(绿色框)：写代码，输入shift+enter运行代码tab：代码补全shift+tab 帮忙例：查看print帮助1) print，然后按shift+tab2) ?print3) print?1) print，连按两次shift+tab 详细帮助命令模式（蓝色框）：a:上面增加单元格 b:下面增加单元

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开花结果02

Python:修改Anaconda默认存储目录的步骤

修改Anaconda默认存储目录1. 在cmd命令模式下输入“jupyter notebook --generate-config”可以看到配置文件ipython_notebook_config.py的路径2. 在该配置文件中修改如下： c.NotebookApp.notebook_dir ='d:/123'（修改成自己需要的文件名称，建议不要使用中文）3.右键点击开始菜单的jupyte

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mutou123456789

PQ下创建日期辅助表过程：

PQ下创建日期辅助表过程： 1. 创建一个空查询 2. 编辑栏里写公式=List.Dates 3. 设置参数 4. 将生成的列表转换为表 5. 改表名和字段名 6. 改数据类型为日期型主界面中日期辅助表的使用过程: 1. 先创建日期辅助表与使用数据表之间的连接关系 2. 所有涉及日期的地方（图表的维度、DAX公式里的参数等）都要使用日期辅助表中的日期才行

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mutou123456789

power bi时间函数

previousmonth(date),基于date列中第一个日期的上个月中的所有日期(只能参照时间点,受后点影响).dateadd(时间字段,-1,month),可以参照时间点和时间段,求环比的时候用dateadd,不能用previousmonth,因为dateadd可以参照时间段返回上一个月时间段下的汇总值.环比:calculate(sum(调用的函数[金额]),dateadd(调用的函数[日

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