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SQL相关子查询与非相关子查询
SQL相关子查询与非相关子查询https://blog.csdn.net/shiyong1949/article/details/80923083
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飞呀不死鸟
sql题目方法
以上是学生表和课程表连接而成，可以看到01、02、03课程分数都在score字段下，如果想把01、02、03课程分数分开放在三个字段，最终表的字段为学生id，姓名，出生、性别、01分数，02分数，03分数。01分数可以用case c_id when'01' then score else 0 end来新建一个字段，如下： 方法 可以看到返回分数（不为0）的都是01课程的，接着
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悠悠202
Excel：业务数据分析方法论1
[日常取数：3步式方法论]说明：结合掌握的工具制作图表如项目排期表、考勤表等整理数据。 确认数据范围：如时间维度、渠道维度等确认分析维度：如以商铺、客户等为基本维度汇总信息输出数据指标：如确认销售额、销量、客单价等统计指标[业务问题：帕累托分析]说明：又名二八法则，80%的问题是由20%的问题造成的，适用于很多业务场景。 [业务建模：RFM模型]说明：
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慢慢爬的Rui
标准化的方法
(一) 为什么要进行标准化把特征的各个维度标准化到特定的区间把有量纲表达式变为无量纲表达式(二)标准化常用方法1. standard scaler : 需满足数据为正太分布 (x- mean(x))/std(x)2. MinmaxScaler : 将数据变换到要求的范围 (b-a) * (x-min)/(max-min) * a3. RobustScaler: 在数据分
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LXM21
相关分析与回归分析的区别
1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的。而回归分析则相反，需要划分因变量和自变量，变量之间的关系不对等。 2．在回归分析中，自变量是确定的，因变量是随机的，因此，将确定的自变量代入回归方程中所得到的因变量的估计值会表现出一定的随机波动性。而在相关分析中所有的变量都必须是随机变量3．相关分析主要是通过相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间的关系
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LXM21
因子分析和主成分的区别
总的来说，主成分是原指标变量的合成，因子是对原指标变量的分解，所以因子内容比主成分内容单纯，因子的社会经济含义比较易明确。1.原理不同主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量85%以上的信息
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LXM21
主成分分析基本思想和主成分回归分析的步骤
在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映问题的信息有一定的重叠，为了解决这种问题，最直接简单的解决方案是削减变量的个数，但这又必然会导致信息丢失等问题，因此需要一种更为有效的解决方法，主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成包含原有变量大部分信息的几个综合指标。主成分回归分析步骤：（1）原始数据标准化，消除量纲带来的影响（2）计算相关矩阵或协
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zengweiak47
611笔记
1:向需求方确认需求,发邮件为准,抄送上级领导.2:确认数据维度,3:确认是否为税前还是税后,是否包含退货,客单价(要注意)=消费金额/订单数量4:切记不要在源数据上进行操作,复制,备份原数据后才进行操作.5:确定数据范围-数据维度-数据指标
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swordsmanX
面向对象
1、首先是分析需求，先不要思考怎么用程序实现它，先分析需求中稳定不变的客体都是些什么，这些客体之间的关系是什么。2、把第一步分析出来的需求，通过进一步扩充模型，变成可实现的、符合成本的、模块化的、低耦合高内聚的模型。3、使用面向对象的实现模型 
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zjjwf
什么是powerbi
Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。 同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。先来看一下PowerBI的组成部分。1、 整体解决方案：Power BI 包含 Windows 桌面应用程序（称为 Power BI Desktop
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176****1457
这样做数据分析，你也能升值加薪
作为数据分析师，我们每天都要跟数据打交道。而数据就像女神，今天，那么我们如何走进“女神”心呢？ 今天，老师传授了我们一套方法论。 首先，我们得明确我们的日常工作是什么一：处理各种零碎的需求--用数据使得业务问题明朗化（使用工具提升销量；注意日常取数；业务问题的发现）1：工具辅助--（使用自己所掌握的工具提升自己的工作销量，最简单的如项目排期表）
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liting李
word显示兼容模式是什么意思
这是因为高版本的一些新bai功能在低版本中du没有，如果用高zhi版本打开低版本的文件，为了适应低版本，就会使用dao“兼容模式”。下面具体介绍低版本升级成高版本的方法，具体步骤如下：1、首先我们在电脑上依次点击“开始/Word”菜单项，打开当前电脑上安装的最高版本的Word。 2、然后我们在打开的Word窗口中，点击“打开其他文档”菜单项，如下图示例中红色箭头所指的位置。 3、此时
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梁韵莹
面试官给你一堆原始数据，该如何快速切入进行数据分析和业务问题定位？（业务分析方法论）
方法论1：3步式方法论适用场景：日常取数及业务问题普遍适用Step 1：确认数据范围 （时间/维度/每一行的数据代表什么）Step 2: 确认分析维度 （以商铺为基本维度？以品类为基本维度？）Step 3: 输出数据指标（销售额税前税后？订单编号是否需要查重操作？销售占比的计算公式？） 方法论2：帕累托分析 （又名二八法则）适用场景：找出目前品类中的核心品类 或 找出项
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Jiapingyue
常见业务数据指标
指标就是用某个统一标准去衡量业务，这个统一标准就是指标。常见的数据指标有用户数据指标、行为数据指标和商品数据指标1.1 用户业务指标用户数据是指用户的基本情况，主要包括姓名、性别、邮箱、年龄、家庭住址、教育水平、职业等信息；用户数据指标主要有日新增用户数、日活跃率、周活跃率、月活跃率、留存率等。1.2 行为数据指标行为数据是指用户做过什么的数据，主要包括用户做了哪些行为以及行为发生的时
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shang9252
value_counts()函数
value_counts函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数ascending=True时,按升序排列.normalize=True时,可计算出不同字符出现的频率,画柱状图统计时可以用到.# trian中标签的比例label_proportion = train['label'].value_counts(normalize=True).reset_
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赵娜0418
Python机器学习中sklearn中fit、fit_transform、transform有什么不同？
fit是一个适配的过程，过程都是定死的，最后只是得到了一个统一的转换的规则模型。 （1）fit(X[,y])：计算待标准化数据的均值和方差等参数。 fit_transform：fit_transform()的功能就是对数据先进行拟合处理，然后再将其进行标准化，可以看做是fit和transform的结合，如果训练阶段使用fit_transform，则在测试阶段只需要对测试样本进行transf
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李名奎
应用型创建power bi 时间智能工作日期表
Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式
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傅奕程
每日学习4补充 RFM模型
分五步1.获取R、 F、 M三个维度下的原始数据2.定义R、 F、 M的评估模型与中值3.进行数据处理，获取R、 F、 M的值4.参照评估模型与中值，对用户进行分层5.针对不同层级用户制定运营策略
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赵娜0418
python机器学习中sklearn的cross validation相关知识总结
cross validation大概的意思是：对于原始数据我们要将其一部分分为traindata，一部分分为test data。train data用于训练，test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数据，我们不可能只做出随机的划分一次train和testdata，然后得到一个validation error，就
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1530553748
自定义函数
自定义函数：(参数1，参数2，参数3……) => 函数运算表达式※通过调用函数得到的函数返回值称为函数值例：(parameter1 as number, parameter2 as number) =>letFinal = (parameter1 parameter2) / 2inFinalIf表达式if表达式通过对逻辑条件进行判断来对两个表达式进行选择。例：if
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