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詹惠儿

使用matplotlib库绘图时，坐标轴无法正常显示负号

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詹惠儿

python导入sklearn库时，报错：ImportErr

问题描述：sklearn库安装成功，但导入该库时报错提示;ImportError: DLL load failed:找不到指定的程序解决方法：安装缺失部分插件，要卸载相关的模块( numpy,pandas,pandas)，然后重新安装，解决方法可参照：https://www.cnblogs.com/hamish26/p/10985139.html总结：安装缺失部分插件，需将相关库卸载

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詹惠儿

python库安装成功仍无法导入问题

问题描述：在windows环境下，若anaconda与python安装路径不同，使用PIP安装会将第三方库安装在python的路径下，在anaconda中使用import导入第三方库时，会因找不到已安装的第三方库而报错："ImportError: No module named XXX"解决方法：此时需要手动找到python下第三方库的目录（如C:\Users\Administrator\

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三卿

Python中导入数据时如何导入开头为0的数据

在使用Pythond导入数据时，可以使用converters参数，将converters={列名(或者列号):str}这样就可以将开头为0的数据作为字符导入到Python的变量中了

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三卿

数据分析师与大数据分析师的区别

简单的来说，大数据分析师的大字体现在比数据分析师的数据的体量大上。由数据的大体量而引发的在理论基础、所需技能、分析方法和业务上的区别。从工具上来说：数据分析师需要：Excel、SQL、向上还有SPSS、R、Python和SAS等工具。大数据分析师需要：SQL、Hadoop、Hive、Spark等。从分析方法上来说：数据分析需要：将业务目标转化为数据分析目标；熟悉数据结构与常用的算法；

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田齐齐

用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？

（1）用户流失分析：两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高内外部分析：a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺

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田齐齐

SQL的数据类型

1.字符串：char、varchar、text2.二进制串：binary、varbinary3.布尔类型：boolean4.数值类型：integer、smallint、bigint、decimal、numeric、float、real、double5.时间类型：date、time、timestamp、interval

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田齐齐

数据库与数据仓库的区别。

1.简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来2.数据库强调范式，尽可能减少冗余3.数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询4.数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签5.数据库采用行存储，数据仓库一般采用列存储（行存储与列存储区别见题3）6.数据仓库的特征是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，存储数历史数据；数据库是面

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田齐齐

行存储和列存储的区别。(列式数据库,更符合人类阅读习惯)

（1）行存储：传统数据库的存储方式，同一张表内的数据放在一起，插入更新很快。缺点是每次查询即使只涉及几列，也要把所有数据读取.（2）列存储：OLAP等情况下，将数据按照列存储会更高效，每一列都可以成为索引，投影很高效。缺点是查询是选择完成时，需要对选择的列进行重新组装。“当你的核心业务是 OLTP 时，一个行式数据库，再加上优化操作，可能是个最好的选择。当你的核心业务是 OLAP 时，一个列式

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田齐齐

常用的Python库有哪些?

1.numpy：矩阵运算2.sklearn：常用机器学习和数据挖掘工具库3.scipy：基于numpy做高效的数学计算，如积分、线性代数、稀疏矩阵等4.pandas：将数据用表的形式进行操作matplotlib：数据可视化工具5.seaborn：数据可视化工具6.keras/tensorflow/theano：深度学习工具包7.NLTK：自然语言处理工具包8.beautifulsoa

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读童话的狼

Power BI Dasktop连接MySQL出错

Power BI Dasktop 连接MySQ数据库出现如下错误：解决办法：检查mysql 中的Connector/NET的版本，应与其他驱动插件版本保持一致，若使用的版本有差异就可能出现上面错误，只需要卸载原来的Connector/NET连接插件，再安装对应版本即可

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田齐齐

电脑无法加入Webex会议怎么办？

有的小伙伴在进入Webex会议时尽管下载插件也无法进入会议，此时需要查看IE浏览器是否启用TLS1.2。

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田齐齐

使用Power Query作为数据源建立的数据模型报错

为什么使用Power Query作为数据源建立的数据模型报错了？那是因为更改了加载到powerpivot中的原始表的内容。解释：如果你的数据已经从PowerQuery加载到PowerPivot数据模型，那么你永远不应该做以下任何事情：更改PowerPivot的表在powerpivot中重命名导入的列删除powerpivot中导入的列（注：Excel 2010、Excel2013用户

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田齐齐

DATATABLE生成静态表

DATATABLEDATATABLE (ColumnName1, DataType1, ColumnName2, DataType2..., {{Value1, Value2...}, {ValueN, ValueN 1...}...})返回具有以内联方式定义的数据的表。第一个参数是名称，第二个参数是名称的类型，这是列一，然后每两个参数是一列，一个参数说明列的名称，一个参数说明列的类型，列

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田齐齐

GENERATE与ROW组合使用

当我需要模拟一张每日流水表时，这个组合可以帮我快速得到想要的表。打开Power BI Desktop，选择建模下的新表选项卡:输入DAX公式：每日销售额表= GENERATE ( CALENDAR ( DATE ( 2019, 1, 1 ), TODAY () ), ROW ( "销售额", RANDBETWEEN( 200, 1000) ))下面我们来看一下Power BI

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田齐齐

快速获取日期中的年、季、月、日

在数据分析中，我们经常要从时间的纬度展现数据，所以需要生成一张日期维度表。如果你是用DAX函数生成日期表的话，你可能会这样做：首先用Calendar函数生成一列日期列： =CALENDAR("1/1/2018","12/31/2019") 然后再用Year函数生成年 = YEAR([Date])生成季度及月份也同理。但是大家有没有发现在引用【日期】列时，公式提示会出现如下的“.[D

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田齐齐

商业智能中如何计算Time Passed

在商业分析中，经常涉及到达成率这一指标，例如本月截至目前，销售量已经达到了本月目标值的百分之多少。而达成率会和Time Passed放到一起对比，以此来看达成进度。Time Passed为到今天为止，本月或本年已经过去百分之几。如果达成率大于Time Passed，则表示达成进度很乐观，否则表示达成进度偏慢。那么TimePassed 应该怎么计算呢？首先来看下月度的Time Passed，其

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田齐齐

什么是魔法数字？

随着增长黑客理念的传播，魔法数字这个概念也开始在数据分析和运营的圈子里流行起来。大家虽然对魔法数字这个概念有一些基本的共识，但却十分模糊。先举几个大家常提到的例子，LinkedIn如果系统默认建议用户邀请的朋友数量是4人时，能实现最大程度的邀请转化率；Twitter发现如果新用户在30天内关注了30个好友，这些用户的留存率会非常高；如果一个知乎用户回答问题数超过三个的时候，他就会对知

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田齐齐

PowerBI Desktop怎样生成时间辅助表

这个应该是最经常使用的了，如果数据模型中没有日期表，那么没有必要再去找一个日期表然后导入进来，可以直接在PowerBI Desktop中新建表，并输入：日期表 = ADDCOLUMNS (CALENDAR (DATE(2019,1,1), DATE(2019,12,31)),"年度", YEAR ( [Date] ),"月份", FORMAT ( [Date], "MM" ),"年月"

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田齐齐

PowerBI Desktop中怎样新建表

通常情况下，在PowerBI进行分析的各种数据表都是从外部的各种数据源导入进来的，但并不总是如此，某些情况下在PowerBI Desktop中也可以根据需要直接建立各种表格。在进行数据分析的过程中，也许还需要加入新的数据表或者新的维度，而我们并不想再导入源数据或者回到PQ编辑器进行处理，那么就可以利用已加载到模型中的数据进行构建新表，下面就来看看如何在PowerBI Desktop中新建数据表

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