数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 1.已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述 ...
2018-01-02处理数据批量生成sql插入语句 最近在做一个天气预报模块，首先需要将客户端公网ip转换成所在城市，然后将所在城市名转换成对应的城市代码，在网上找到了城市代码，但是需要处理一下，看了看，有三百多城市及对 ...
2018-01-02
通过SQL语句直接实现Excel与数据库的导入导出 导入/导出Excel 1.--从Excel文件中,导入数据到SQL数据库中,很简单,直接用下面的语句: /*=============================================================== ...
2018-01-01
Excel工作表之SQL查询方法 近期在单位上做业务数据分析，发现还是Excel用的直接，筛选、求和、分类等等也是不亦乐乎，但是发现一些函数的效率与SQL还是有着较大差距，甚至是天壤之别，故作文一篇，提供Excel中 ...
2018-01-01python记录程序运行时间的三种方法 这里提供了python记录程序运行时间的三种方法，并附有实现代码，最后进行比较，大家参考下： 方法1 import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running en ...
2017-12-31
将excel里面的数据直接生成sql语句 excel表格中有A、B、C三列数据，希望导入到数据库users表中，对应的字段分别是name,sex,age 。 在你的excel表格中增加一列，利用excel的公式自动生成sql语句，方法如下： ...
2017-12-31Python类的用法实例浅析 这篇文章主要介绍了Python类的用法,以实例形式简单分析了Python中类的定义、构造函数及使用技巧,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python类的用法。分享给大家供大家参考。具体如下 ...
2017-12-30python每隔N秒运行指定函数的方法 这篇文章主要介绍了python每隔N秒运行指定函数的方法,涉及Python的线程与时间操作技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下 这是一个类似定时器的效果，每隔指定的秒数 ...
2017-12-30
SQL Server 批量插入数据的两种方法 在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句，但是如果想要批量插入一堆数据的话，循环使用Insert不仅效率低，而且会导致SQL一系统性能问题。下面介绍SQL Server支持的两种 ...
2017-12-29SQL SERVER 和EXCEL的数据导入导出 sql下操作excel需要在使用前运行启用代码，使用结束后执行关闭代码 --启用 --Ad Hoc Distributed Queries： exec sp_configure \'show advanced options\',1 r ...
2017-12-29大并发大数据量请求的处理方法 大并发大数据量请求一般会分为几种情况： 1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作 2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作 3.大 ...
2017-12-28大数据量高并发访问数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数 ...
2017-12-28面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问 ...
2017-12-27浅谈使用ArcPy执行大数据量处理任务 Python功能强大而易于学习。对于ArcGIS for Desktop用户来讲，Python是提高工作效率的不二选择。 Arcpy是esri提供的用于高效数据处理分析、制图等的Python站点包。 利用A ...
2017-12-27大数据量的数据库表设计技巧 即使是一个非常简单的数据库应用系统，它的数据量增加到一定程度也会引起发一系列问题。如果在设计数据库的时候，就提前考虑这些问题，可以避免由于系统反映迟缓而引起的用户抱怨。 ...
2017-12-26将大数据量导成Execl表思路 一、需求 最近客户有一个需求，将多个物理表导成Execl表，可是问题是其中有几个表的数据量在20W以上，一个Execl的Sheet只能导入65536条数据，直接使用SQL Server的导出 ...
2017-12-26Python中shutil模块的常用文件操作函数用法示例 shutil模块提供比OS模块更强大的本地文件操作功能,包括文件的压缩和解压缩等,下面我们就来列举Python中shutil模块的常用文件操作函数用法示例: os模块提供了 ...
2017-12-25Python实现多行注释的另类方法 这篇文章主要介绍了Python实现多行注释的另类方法,本文使用的是Python多行文本功能来另类的实现Python的多行注释,需要的朋友可以参考下 Python程序的注释感觉很不合群，对于习 ...
2017-12-25数据分析工作的思考与总结 1.什么是数据分析? 基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终 ...
2017-12-24数据挖掘进行数据分析常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找 ...
2017-12-24在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17
