小勤：你别消遣我了，现在刁总要做这么多分析，而且公司数据量又这么大，每次输个公式进去要算半天，虽然可以设成手动计算，但又怕一下没注意公式输错了不能及时知道，所以……
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息 data.describe() #默认，值统计数值型列 data.describe(inclu
这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例，在网上到处可见，听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章，基本是千篇一律。
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
数据来源一般为天眼查和企查查，天眼查会员可以直接导出excel表格格式的企业投标数据；企查查每天导出只能有500条，多了要收费，针对企查查数据的获取方式我选择的是爬虫爬取
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
某商场为了分析用户购买渠道。表1是用户交易记录表，记录了用户id、交易日期、交易类型和交易金额。
只要source端产生了changelog数据，后面的算子是可以自动处理update消息的，简单理解，你可以认为:
下面是一个传感器采集数据文件sensor-data.txt的一部分。其中，每行是一条记录，逗号分隔多个属性。属性包括日期、时间、温度、湿度、光照、电压。其中，温度处于第3列。 date,time,temp,humi,light,volt 2020-02-01,23:03:16.33393,19.3024,38.4629,45.08,2.68742 2020-02-01,23:06:16.01353,19.1652,38.8039,45.08,2.68742 2020-02-01,23:06:46.77808,19.175,38.8379,45.08,2.68942 请用读入文件的形式编写程序，统计并输出温度的平均值，结果保留2位小数。
在企业数据库设计中，经常会遇到一个需求，就是希望把操作之前的数据保留下来，能够看到操作之前是什么数据，操作之后是什么数据。对于这种需求，我们可以使用保留历史数据或者使用版本来实现。
今天碰到一个问题，金额计算用double类型会丢失经度，就改用了BigDecimal类型，这个类型之前用的比较少，没怎么接触。就到网上看了一下相关教程，写个总结记一下。
维度缓慢变化为SCD（Slowly Changing Dimensions）一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言，事实表数据变化的速度比维度表快，如果还不知道什么是事实表和维度表请看→数仓模型设计详细讲解）把处理维度表数据历史变化的问题，称为缓慢变化维问题，简称SCD问题。
常量：程序执行过程中，值不发生改变的元素，程序中多次使用的值可作为常量便于改进及维护
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
背景 一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适
参考资料： 1、Dropping Rows And Columns In pandas Dataframe 2、pandas过滤包含特定字符串的行 3、Pandas dataframe怎么删除名称包含特定字符串的列？ 4、Pandas Drop
1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
背景：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
贪心算法（greedy algorithm ，又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择 。
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。
在命令行窗口中启动的Python解释器中实现 在Python自带的IDLE中实现
两个要求： ①计算出来的字段销售总额保留两位小数； ②排序时，汇总不参与排序，放在最下面。
MySQL的基本操作可以包括两个方面：MySQL常用语句如高频率使用的增删改查（CRUD）语句和MySQL高级功能，如存储过程，触发器，事务处理等。而这两个方面又可以细分如下：
Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。
这是Python数据分析实战的第一个案例，详细解读TGI指数，并用Python代码实现基础的TGI偏好分析。
原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性 （isolation）和持久性（durability）
第一行数据含义：64262631的号码在2017年11月份产生了30.6元的话费。
该文档是在概要设计的基础上，进一步的细化系统结构，展示了软件结构的图表，物理设计，数据结构设计，以及算法设计，详细的介绍了系统各个模块是如何实现的，包括涉及到的算法，逻辑流程等，为下一步系统的实现和测试做准备。
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对，建立大数据模型，对校园内需要帮助的同学进行精准识别，为高校温情关怀提供有效的数据依据。
列可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。
今天我们要对用户消费行为进行分析，用户消费行为数据分析项目旨在利用大量用户消费数据，通过数据挖掘和分析技术，深入了解用户在产品或服务上的消费行为模式和习惯。通过对数据的挖掘和分析，该项目可以帮助企业更好地了解其用户，优化产品或服务，提高用户满意度，增加用户忠诚度，并在竞争激烈的市场中获得优势
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
2.2.7 根据WBS对象号，取采购申请，查询Q 库存采购申请EBKN-PS_PSP_PNR
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记账本上记录了若干条多国货币金额，需要转换成人民币分（fen），汇总后输出。 每行记录一条金额，金额带有货币单位，格式为数字+单位，可能是单独元，或者单独分，或者元与分的组合。 要求将这些货币全部换算成人民币分（fen）后进行汇总，汇总结果仅保留整数，小数部分舍弃。 元和分的换算关系都是1:100，如下： 1CNY=100fen（1元=100分） 1HKD=100cents（1港元=100港分） 1JPY=100sen（1日元=100仙） 1EUR=100eurocents（1欧元=100欧分） 1GBP=100pence（1英镑=100便士） 汇率如下表
输入一个以秒为单位的整数，转换为小时、分和秒输出。输出格式见样例。(以24小时制显示）
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
将某一个字段按区间分档，最先想到的是《猴子 从零学会SQL》里讲过的多条件语句（case when）。
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
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