这其实源于一个实际的工作问题,简化后的情况如下:先按合同号匹配数量,如果合同号没有匹配到,再按计划号匹配。即多重匹配取数:
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
在实际做报表中,我们经常能遇到一些特殊情况需要我们对一张表来进行筛选。最开始白茶写的几期文章,讲解过利用CALCULATE函数和FILTER函数的筛选求和模式,但是当时的思路是限定一个点。比如说我有一份销售退货表,限定条件是“销售”,我不想知道退货的情况。这些都属于单点限制,利用的是“=”取值来判定。
上篇我们学习了JMeter的安装,如何发起http请求和dubbo请求,那么这篇我们来学习接口管理测试,这就要使用到JMeter提供的JSON提取器和正则表达式提取器了,下面我们来看看是如何使用的吧。
也称为功能测试或数据驱动测试。通过软件的外部表现来发现其缺陷和错误。在测试时,把被测程序视为一个不能打开的盒子,在完全不考虑程序内部逻辑结构和内部特性的情况下进行。它是在已知产品所应具有的功能前提下,通过测试来检测每个功能是否都能正常使用,测试者在程序接口进行测试,它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用,程序是否能够适当地接收输入数据而产生正确的输出信息,并且保持外部信息(如数据库或文件)的完整性。
这个问题看似简单,直接用Excel中的筛选就可以了。诚然,数据筛选,之后扩展行确实可以做到,针对一个或者两个或者10位数以下的Excel文件,我们尚且可以游刃有余,但是面对成百上千个这样的数据文件,怕就力不从心了,如果还是挨个进行处理,那就难受了,所以用Python来批量处理还是很奈斯的。下面一起来看看吧!
在Excel中,使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果,如下图所示。
(1)引用名称:下一个请求要引用的参数名称,如填写activityID,则可用${activityID}引用它。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。
自幼受贵州大山的熏陶,养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读,考入BIT,为完成自己的教师梦,放弃IT、航天等工作,成为贵财一名大学教师,并想把自己所学所感真心传授给自己的学生,帮助更多陌生人。
今天我们来讲解一个比较简单的案例,使用openpyxl从Excel中提取指定的数据并生成新的文件,之后进一步批量自动化实现这个功能,通过本例可以学到的知识点:
本文探讨如何使用AdvancedFilter基于多个条件进行筛选,而不仅仅是一列数据。示例数据如下图1所示(本文学习整理自wellsr.com,有兴趣的朋友可以查阅原文)。
如何进行用例设计,如何让设计好的用例覆盖全面,将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢?如何将用例设计既快又全面呢?今天小编就告诉大家常用设计用例的方法,以及每个方法的适用范围,便于大家更快的选择出最优的方法。
今天是中秋国庆长假前的最后一个工作日,首先预祝各位读者双节快乐!零售业的同仁接下来免不了忙碌,节后也免不了复盘总结、销售分析。
1、最快数据行公式求和 选取空行,点Σ(或按Alt + =)可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个,可以选定位,然后再点Σ(或按Alt+ =)可以快速设置求和公式。 3.拆分
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_2_decision_tree_1.html
今天,聊聊决策树,让我们从一场相亲开始说起。 决策树的定义 决策树是什么?决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 举个通俗易懂的例子,如下图所示的流程图就是一个决策树,长方形代表判断模块(decision block),椭圆形成代表终止模块(terminating block),表示已经得出结论,可以终止运行。 从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch),它可以达到另一个判断模块或者终止模块。我们还可以这样理解,分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树由
实际上HMM和CRF的学习没有先后顺序。但是两者很相似,在学习了HMM后更容易上手CRF,所以建议先学习HMM后学习CRF。
在介绍 Index Lookup Join 之前,我们首先看一下什么是 Nested Loop Join。
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力,对于数据岗位而言更是如此,甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。
在一个线程组中,B请求需要使用A请求返回的数据,也就是常说的关联,将上一个请求的响应结果作为下一个请求的参数,则需要对A请求的响应报文使用后置处理器,其中最方便最常用的就是正则表达式提取器了。
序言 数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化。本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌,希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’ 总纲 建立必要的索引 这次传授的降龙十八掌,总纲只有一句话:建立必要的索引,这就是后面降龙十八掌的内功基础。这一点看似容易实际却很难。难就难在如何判断哪些索引是必要的,哪些又是不必要的。判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助。具体到方法上,就必须熟悉数
设值主键是为了确定唯一性,当一个字段无法确定唯一性的时候,就需要采用联合主键的方式。(多个字段来定义一个主键)
测试用例(Test Case)是为了实施测试而向被测试的系统提供的一组集合,这组集合包含:测试环境、操作步骤、测试数据、预期结果等要素 。
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
好久不见, 忙完一阵子开始继续更新了, 先让我水一篇杂的. 前段时间为了更好地重构自己的代码而看了《重构: 改善既有代码的设计》这本书, 以下是当时阅读期间做的简单笔记.
原文 http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/39085941
(示例文件会放到知识星球中,小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”,文章结尾处会有二维码。)
创建csv文件(最好不用用记事本创建,推荐用Nodepad++)文件编码为UTF-8 文件内容如下:
测试流程:需求分析-->编写测试计划-->测试设计-->测试执行-->测试结果输出
DMP数据管理平台是实现用户精细化运营和和全生命周期运营的的基础平台之一。贝壳找房从2018年5月开始建设自己的DMP平台,提供了用户分群、消息推送、人群洞察等能力。关于贝壳DMP架构的介绍可参考文章:DMP平台在贝壳的实践和应用。
5.等价类划分法测试技术是依据软件系统输入集合、输出集合或操作集合实现功能的相同性为依据,对其进行的子集划分,并对每个子集产生一个测试用例。
过滤器可以选择性地从 request 中提取一些数据,将其与其他数据组合、修改,并将某个值作为 response 返回。过滤器的强大之处在于能够将其拆分为小的子集,然后在应用程序的各个部分中进行链式调用和重用。
后置处理器是在发出“取样器请求”之后执行一些操作。取样器用来模拟用户请求,有时候服务器的响应数据在后续请求中需要用到,我们的势必要对这些响应数据进行处理,后置处理器就是来完成这项工作的。例如系统登录成功以后我们需要获取SessionId,在后面的业务操作中服务器会验证这个SessionId,获取SessionId这个功能过程就可以用后置处理器中的正则表达式提取器来完成。
引言 SQL的全称是Structured Query Language(结构化查询语言),是一种古老而简洁的程序设计语言。看似平平无奇,一直被各种吐槽,但却有着众多语言所难得的漫长寿命,并展现出极好的拓展性,在不同时期衍生出不同的子语言。笔者作为腾讯TDW体系下的SQL现役运动员,对日常工作中常用的基础知识和展开的业务实践予以了总结,可供读者参考。 结构化查询语言,顾名思义,它的基础在于结构化的数据库表,最主要的应用场景在于数据查询,虽然SQL也可以像其它语言一样有一些高级的写法,但它的主战场并不在此,仍
在早期的MySQL版本中,开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列,并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行,但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
主要分享测试的学习资源,帮助快速了解测试行业,帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
广义的软件测试定义:人工或自动地运行或测定某系统的过程,目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果和实际结果间的差别
位图索引是一种很高效的索引结构,对于多属性过滤的聚合查询很高效,玩的就是 bit。
引用名称:提取引用名称,下个请求要引用此参数名称,如填写token,下个请求中用${token}
导读:随着大数据行业的深入发展,数据质量越来越成为一个绕不开的话题,那当大家在聊数据质量的时候,通常会聊什么呢?从什么是数据质量开始。
前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后,影响行数为 2 意味着什么?
GWT 前文中,我们讲到安装GitLab插件后,GitLab系统就可以发送Webhook触发Jenkins项目的执行。那是不是说其他系统想触发Jenkins项目执行,也需要找一个插件或者开发一个插件来
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
等价类划分法是把程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。
对于转录组的差异分析而言,case/control的实验设计是最为常见,也最为基础的一种,有很多的R包可以处理这种类型的数据分析。在很多时候,还会有非常复杂的实验设计,比如时间序列, 时间序列与不同实验条件同时存在等情况,对于这种类型的差异分析而言,最常见的分析策略就是回归分析,将基因的表达量看做因变量,将时间和实验条件等因素看自变量,通过回归分析来构建一个合适的模型。
把程序的输入域和输出域划分成若干部分,然后从各个部分中选取若干代表性数据作为测试用例。这些数据在测试中的作用等价于其所属部分的其他值。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题,机器可能会给出不同回答,以“世界上最棒的美食是什么?”这一问题为例。假如我们间隔一分钟,对同一个人提问,这个人两次给出的回答应该是相同的;但如果我们分两次问模型同样的问题,它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%,意大利菜最好吃的概率为30%,那么相应的,模型会有70%的概率回答越南菜,30%的概率回答意大利菜。
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