正定阵要求矩阵是对称的。 设M是n阶方阵，如果对任何非零向量z，都有zMz> 0，其中z表示z的转置，就称M正定矩阵。 判断矩阵正定的条件： （1）矩阵的所有特征值均大于0 （2）各阶主子式大于都为正 （3）矩阵合同于单位阵
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2020-05-21
在复平面上，复数所对应的向量与x轴正方向的夹角称为复数的辐角，显然一个复数的辐角有无穷多个，但是在区间（-π，π]内的只有一个，这个辐角就是该向量的辐角主值，也称主辐角，记为argz。
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2020-05-20
向量的模长就是向量的长度。 向量包括长度和方向两个元素。模长就是向量去掉方向这一元素后剩下的那条线段的长度。 计算方法： （1）空间向量（X,Y,Z），模长： （2）平面向量（x,y），模长：
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2020-05-20
1.实数可以分为有理数和无理数两类，包括正实数，负实数和0三类。 2.有理数可以分成整数和分数，而整数可以分为正整数、0和负整数。 3.无理数：无线不循环小数，不能写作两整数之比。（非完全平方数的平方根、π、e）
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2020-05-19
矩阵A对向量的变换，其实是施加在其基底上的变换，而新的向量关于新的基底的线性组合,与原来的向量关于原来的基底的线性组合，是一样的。
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2020-05-19
（1）整数集是离散的。两个整数间是有限的整数，或者没有。 （2）有理数是稠密的。两个有理数之间有无穷多个有理数，但仍存在空隙。注意，稠密不等于连续。 （3）实数集是连续的。两个实数间有无穷多个实数，且不存在空隙，也就是说没有其他任何数。
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2020-05-19
1.横截面数据 横截面数据是同一时间点不同指标的统计数据。 2.时间序列数据 时间序列数据是同一对象不同时间的连续观察值的统计。 3.面板数据 面板数据是横截面数据和时间序列数据结合起来的一种数据类型。 前两个的综合——许多个个体由于个体不同以及时间变化产生的数据。 4.举例： 时间序列数据：石油一年来每天的平均价格。 截面数据：石油、柴油某一天的平均价格。 面板数据：石油、
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2020-05-19
1.涉及到分库分表查询时，可能需要查询所有的表，就需要用到union。注意union内的select语句必须拥有相同数量和相似数据类型的列，每条查询语句中的列的顺序必须相同。 如果工作中用的是MySQL，不支持full join就可以用union将左连接和右连接去重合并得到全连接的效果。如果工作2.中用的其他工具支持full join，也就没必要用union了
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2020-05-18
1.子查询 (1)from子查询 select t.grade,count(t.empno) 员工数 from (select * from salgrade join emp on emp.sal between losal and hisal) t group by grade; （2）在连接的表中查询一列或几列数据时，需要带上相应的表名 select t1.ename,t2.dnam
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2020-05-18
结构化数据和非结构化数据 （1）结构化的数据 指可以使用关系型数据库表示和存储，能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号，以二维的形式表示。其数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。 （2）非结构化数据 非结构化数据没有固定的结构，无法用数字或统一的结构表示，例如图像、文本、视频、音频等，都是非结构化数据。对于非结构化数据一般以二进制数据格
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2020-05-18
dateadd函数 返回移动一定时间间隔后的相同日期区间。 参数： dateadd（日期列，整数，粒度） 第一个参数：日期列 第二个参数：希望增加的间隔数。正数表示未来一段时间，负数表示过去一段时间 第三个参数：移动的粒度。例如年、季度、月、天 举例： 上月金额合计 = calculate([1.金额合计],dateadd('连续日期表'[连续日期],-1,MONTH)) -
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2020-05-15
蝴蝶结图可以显示一个类别的其他类别的，从左到右形成一个数据流，形状像蝴蝶结，方便对比和查看其他分类的统计值。 如图，中间是一个指标的汇总数据，左右两侧分别是不同分类的结构。 蝴蝶结图将动销总次数的统计转换为在不同渠道和不同月份的情况下动销次数的统计，可以看出按渠道划分时，线上渠道的动销次数最多，对比11月和12月份，12月份的动销次数最多。 也可以放入其他的分类指标进行查看也可以通过外部
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2020-05-15
1、同比和环比 同比和环比虽然都能反映变化速度，但是两者采用的基期不同，反映的变动情况不同： （1）同比 是与上年的同期相比。用于本年的某季度或者某月的统计指标与上一年的相同的季度或月份的统计指标对比。 （2）环比 是与前一期的统计指标进行对比，即相邻期间的对比。例如2月比1月，5月比4月等。 2、计算公式： 同比增长率=（本期统计指标值-同期统计指标值）/同期统计指标值*100%
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2020-05-15
跳失率在网站分析中是最重要的指标之一，指显示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该页面总访问次数的比例。数值越小代表网站越可能受欢迎客户更愿意访问更多的页面，反之数值越大说明越不受欢迎。 计算方法为: 跳失率 = 浏览一个页面就离开的访问次数 / 全部访问次数 不管访客通过什么渠道达到目标页面，到达后没有继续访问该网站其他页面就离开，我们就说是一次跳失。该指标可以直接体现
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2020-05-14
