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心盛待花开

mysql常见错误汇总

1005：创建表失败1006：创建数据库失败1007：数据库已存在，创建数据库失败

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心盛待花开

欧氏距离和马氏距离的异同

一、欧氏距离（ Euclidean distance）一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维空间的公式0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )　|x| = √( x2 + y2 )三维空间的公式0ρ = √( (x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2 )　|x| = √( x2 +

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心盛待花开

Hive常用语法：函数

聚合函数：Aggregateavg([DISTINCT] col)：返回该组或该组中不同值元素的平均值max(col)：返回组中对应列的最大值min(col)：返回组中对应列的最小值sum([DISTINCT] col)：返回该组或该组中不同值元素的和count([DISTINCT] col): 返回该组或该组中不同值元素的数量,不包含NULL行count(*): 返回检索的行数（包含NULL行）

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读童话的狼

CSV明明是300条记录为什么导入到sql中就变成了600条

重复运行导入数据的代码了，如果没有设置主键约束，重复导入是不会报错的

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读童话的狼

Eror Code: 1062. Duplicate entry *30' for key "PRIMARY

要插入数据的主键数据(…)已经存在，不能再重复添加了。例：Duplicate entry ‘30’ for key 'PRIMARY'是指主键为0的数据已经存在，不能再插入主键值为30的数据了。

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心盛待花开

将csv文件转换在excel中打开

1、答案开excel，新建一空白工作簿2、找到Excel中的【数据】菜单3、点击新建查询的【从文本/CSV】,选择需要转换的CSV格式的文件，点击【导入】按钮4、导入对应文件路径下的csv文件5、弹出对话框，文件原生格式选择【无】，数据类型检测选择【基于整个数据表】，等待加载完成后，点击【加载】6、得到转化结果excel版本为2016专业增强版。

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心盛待花开

时间辅助列转到表后对视图中的度量值计算错误

问：我想计算上月的销量，和上一年同月的销量，可算出来和当月的销量一样，哪里出现了问题新建的list可能出现的错误原因：1、日期辅助列中的日期格式2、有没有建立两表之间的连接方式3、度量值公式是否数写错误

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心盛待花开

利用PQ合并工作簿

问题详述：在日常工作中，我们往往需要将多个工作簿合并到一个工作簿中，数据少的情况下，我们可以直接复制粘贴，数据多的情况下呢？如果一个工作簿中含有多个工作表呢？我们又该怎么操作呢？解答：合并步骤：1. 将需要合并的工作簿全部放在同一个文件夹下面；2、新建Excel，选择数据，【获取数据】【从文件夹】3、选择对应的文件夹导入进来，这里的文件夹就是你要合并的工作簿都在里面的文件夹。4、转换数据

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詹惠儿

python连接mysql时的这几个参数是什么意思？

问：python连接mysql时的这几个参数是什么意思？答：使用pymysql的connect()方法连接数据库，connect的几个参数解释如下：host：MySQL服务的地址，若数据库在本地上，使用localhost或者127.0.0.1。如果在其它的服务器上，应该写IP地址port：服务的端口号，默认为3306，如果不写，为默认值。user：登录数据库的用户名password：user账户登

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LXM21

Python中merge，join，concat的区别

Python中merge，join，concat区别和用法:1、使用merge合并时，两个数据集的合并条件是类型须一致。默认是内连接，也可以按照需求选择outer，left，right等外连接方式2、合并两个数据集，可在行或者列上合并（用axis调节，默认axis=0)3、索引上的合并,是增加列而不是增加行，当合并的数据表列名字相同，通过lsuffix='', rsuffix='' 区分相同列名的

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LXM21

安装Anaconda的时候报“Failed to create Anaconda menus”

安装Anaconda的时候报“Failed to create Anaconda menus”的错误，就是安装Anaconda的菜单出错如果安装时出现这个这个报错的话，直接选择“忽略”选项，然后正常安装软件。安装完之后：1、检查自己电脑的环境变量：点击Path检查环境变量，主要检查Anaconda是否添加到电脑的环境变量里面，如果没有请添加；2、Windows+R进入运行窗口，输入cmd；3、进入

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CDA持证人阿涛哥

怎么做恶意刷单检测?

怎么做恶意刷单检测?分类问题用机器学习方法建模解决，想到的特征有：1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等5）评论文本检测：刷单的评论文本可能套路较为一致，计算与已标

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心盛待花开

Power BI中计算同比、环比

1、首先先将时间设置成连续的年月日的格式2、新建度量值3、首先计算上年同期与上月同期的金额；金额_上年同期= CALCULATE(SUM(表[字段],DATEADD（时间字段）,-1,YEAR))金额_上月同期= CALCULATE(SUM(表[字段],DATEADD（时间字段）,-1,MONTH)4、同比增长率=if（ISBLANK（【金额_上年同期】）,""，（sum（表名【金额】）-【金额_

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心盛待花开

mysql报错1046

mysql报错1046，原因1,如果没表的话要先建表,create database 库名;2,如果有表的话那要先使用对应的数据库，然后再在里面建表,use database 库名;3,create table.......建表语句

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詹惠儿

python报错：SyntaxError : invalid syntax

问：python报错：SyntaxError : invalid syntax答：这是因为jupyter默认shell是代码格式，而当前shell执行内容 **123**123属于markdown的语法，不符合python的语法，因此会报错，解决方法是先将当前shell的格式切换为markdown(标记)格式，然后按ctrl+回车或者shift+回车执行当前shell的代码

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CDA持证人阿涛哥

样本比例的抽样分布

1. 在重复选取容量为n的样本时，由样本比例的所有可能取值形成的相对频数分布 2. 一种理论概率分布 3. 当样本容量很大时，样本比例的抽样分布可用正态分布近似4. 推断总体比例的理论基础

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CDA持证人阿涛哥

样本均值的抽样分布

1. 在重复选取容量为n的样本时，由样本均值的所有可能取值形成的相对频数分布2. 一种理论概率分布3. 推断总体均值的理论基础

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CDA持证人阿涛哥

1. 样本统计量的概率分布，是一种理论分布 • 在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布 2. 随机变量是样本统计量 • 样本均值, 样本比例，样本方差等3. 结果来自容量相同的所有可能样本 4. 提供了样本统计量长远而稳定的信息，是进行推断的理论基础，也是抽样推断科学性的重要依据

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CDA持证人阿涛哥

1. 将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平 2. 表示为 (1 -  •  为是总体参数未在区间内的比例3. 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% • 相应的  为0.01，0.05，0.10

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CDA持证人阿涛哥

向绝对值增大方向舍入excel函数CEILING

1、功能：将参数number沿绝对值增大的方向，舍入为最接近的整数或基数，2、使用格式：=CEILING（number，significance）3、参数说明：第一个参数：number 是必需值，表示需要舍入的值，第二个参数：significance 参数含义为“基数”，是必需值，表示返回值要舍入到基数的整倍数。

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