报错方式：SPSS 安装报错""Could not create the Java virtual machine" 解决方法：1.百度“Java Runtime Environment”2.下载好后解压压缩包并打开解压文件夹，双击安装程序进行安装。 3.默认安装步骤就可以安装好后再打开SPSS 22.0 就不会再出现之前那样的问题了。
报错信息： 解决流程：1.打开控制面板2.选择“windows防火墙”3.点击“打开或关闭windows防火墙”4.关闭Windows防火墙（家庭网络和公用网络两个都关闭）如果此方法不能解决问题，建议重新安装spss，如果是破解版建议重新安装破解文件
导入urllib2工具库报错import urllib2报错信息：ImportError: Nomodule named 'urllib2'解决方法：在python3.3里面，用urllib.request代替urllib2，另外python3之后，print 的东西要用（）括起来。所以应该将代码改成：import urllib.request
CROSS JOIN子句从连接的表返回行的笛卡儿乘积。使用CROSS JOIN连接两个表，结果集将包括两个表中的所有行，结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。一、无连接条件当连接的表之间没有关系时，CROSS JOIN子句不具有连接条件。 二、有连接条件如果表1和表2有关系，则CROSS JOIN与INNER JOIN子句类似
外连接不但返回符合连接和查询条件的数据行，还返回不符合条件的一些行。外连接分三类：左外连接（LEFT OUTER JOIN）、右外连接（RIGHT OUTER JOIN）和全外连接（FULL OUTER JOIN）。在外连接中OUTER 关键字可省略。三种连接的共同点：都返回符合连接条件和查询条件（即内连接）的数据行。三种连接的共同点：1、左外连接还返回左表中不符合连接条件但符合查询条件的
当我们需要的数据在不同的数据表中时，就需要使用多表查询来检索我们需要的数据。 SQL查询的基本原理：1、单表查询：根据WHERE条件过滤表中的记录，形成中间表（这个中间表对用户是不可见的）；然后根据SELECT的选择列选择相应的列进行返回最终结果。2、两表连接查询：对两表求积（笛卡尔积）并用ON条件和连接类型进行过滤形成中间表；然后根据WHERE条件过滤中间表的记录，并根据SELECT指定的
#转成时间序列类型x = rnorm(2)charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”)zoo(x,as.Date(charvec)) #包zooxts(x, as.Date(charvec)) #包xtstimeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries#规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现t
游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制，它可以充当指针的作用。尽管游标能遍历结果中的所有行，但它一次只指向一行。游标的作用就是用于对查询数据库所返回的记录进行遍历，以便进行相应的操作。一、 游标的使用游标的使用场景：主要用在循环处理、存储过程、函数中使用，用来查询结果集，就比如：我们需要从表中循环判断并得到想要的结果集，这时候使用游标操作很方便速度也很快。游标的
一般来说升级pip的方式为：python - m pip install--upgrade pip有时候会有以下报错： Exception:Traceback (most recent call last): File "F:\laoshiji\python_project\datamining-learning\decision_tree\venv\lib\site-package
关系数据库把数据存储在多个表中，使数据更容易操纵、维护和重用。使用事务处理（transaction processing），通过确保成批的SQL操作要么完全执行，要么完全不执行，来维护数据库的完整性。在MySQL中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或表才支持事务。事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。事务用来管理 insert,upd
R与金融时间序列分析常见问题集library(zoo) #时间格式预处理library(xts) #同上library(timeSeires) #同上library(urca) #进行单位根检验library(tseries) #arma模型library(fUnitRoots) #进行单
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。一、存储引擎的类型MySQL支持MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB
第一步：列出当前安装的包pip list第二步：列出可升级的包pip list --outdate第三步：pip freeze --local | grep -v '^-e' | cut -d = -f 1 | xargs -n1 pip install -Ufor i in `pip list -o --format legacy|awk '{print $1}'` ; do
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引会保存在额外的文件中。创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。一、 索引的类型根据数据
视图是指计算机数据库中的视图，是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。一、 视图的用处1、视图能简化用户操作。视图机制使用户可以将注意力集中在所关心的数据上。如果这些数据不是直接来自基本表，则可以通过定义视图，使数据库看起来结构简单、
MySQL自连接就是在同一张表上自己连接自己，参与连接的表都是同一张表，通过给表取别名虚拟出两张表。 当我们想将表中行与同一表中的其他行组合时，可以使用自连接。要执行自连接操作必须使用表别名来帮助MySQL在单个查询中区分左表与同一张表的右表。 为了更好的理解，假想以下场景：某一电商网站想要对站内产品做层级分类，一个类别下面有若干子类，子类下面也会有别的子类。例如数码产品这个类别下面有笔记本，
报错：ERROR 1175 (HY000): You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column 错误原因：正在使用安全更新模式，尝试更新表没有使用键列的where条件； 解决方法：运行以下2条命令都可以；mysql> set sql_
Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。Python列表可以存储一维数组，也可以通过列表的嵌套可以实现多维数组。然而Numpy是专门针对数组的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。通常Numpy数组中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以
现在有一个list。list里每一个元素都是一个时间序列，元素名称为该股票代码，时间序列为该股票在一段时间的数据。现在想把list的元素合并为一个整的时间序列，并在每观测值添加一个变量，代表该观测值对应的股票。alapply() dplyr::bind_rows()
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