·产品设计提前期：是指从接受订单开始至产品设计、工艺设计完成所需要的时间。 ·生产准备提前期：是指从生产计划开始到生产准备工作完成(可以投入生产)所需的时间。 ...·预加工提前期：是用来反映采购业务人员，从下达采购订单到发送订单到供应商所需要的内部工作时间。 ·加工提前期：对于制造装配件，加工天数等于制造提前期。...在计算时，我们需要了解在装配件工艺路线中，每道工序的都存在提前期百分比和偏置天数： (1)提前期百分比决定每道工序在装配件的提前期所占有的时间比率，是计算累计、总提前期时所使用，并且在运行计划时，系统以此计算组件的需求制造...而组件B的累计制造提前期为15，但因为在X的加工过程中，首先需要领用A，并且X对A的加工时间为2天，也就是说，B单独加工时间为13天[其中有两天B与X可以同时处理，而X的制造提前期已经计算在内(即物料的制造提前期...同样，对于组件C单独加工的时间为16天，其中有4天C的加工可以与X同步。 所以物料X的累计制造提前期的计算，需要使用累计制造提前期-偏置天数。
异常值：不规范的数据，如空值、重复数据、无用字段等，需要注意是否存在不合理的值，比如订单数据中存在内部测试订单、有超过200岁年龄的顾客等特别注意数据格式是否合理，否则会影响表格合并报错、聚合统计报错等问题不符合业务分析场景的数据...图片另外，对时间类型的处理也可以通过pd.to_datetime进行：orders['订单日期'] = pd.to_datetime(orders['订单日期'])修改字段名经验丰富的数据分析师发现字段名字也有问题...，订单表中可能会存在一些内部测试用的数据，它们会对分析结论产生影响，需要把它们找出来剔除。...累计消费件数=('数量',sum), 累计消费次数=('订单日期', pd.Series.nunique),...而min 和 max则形成合理值区间，在此区间之外的数据，不论太高还是太低还是离群值。注意，在这里因为存在min_是负数的情况，而消费数据不可能是负数，所以补充了一个把转为0的操作。
此时，需要对这段时间的运营数据进行分析，修整并总结经验，着重在以下几个方面进行探讨和研究： 1. 整体的运营情况，包括总订单情况，订单的时段分布情况； 2....我们的数据分析之旅即将开始咯！ 2 订单时间分布情况 在进行深入分析前，先将原始数据进行初步处理—主要是时间维度的处理。...”、“最近一次下单到今天间隔天数”及“累计购买频次”这5个指标。...值得注意的是，上述公式是在新的sheet里构建的，引用的是原始表单里的数据。且后面的间隔天数需要等最初/最后下单日期确定后才能计算出。...用户价值分类特征表 在对上表进行分析之前，小编需要指出的是：上述指标的重要性不是同一水平的，其中各指标的权重有大有小，重要性不一，而权重系数需要根据以往经验和业务情况进行分配，这里仅给出小编的判断： 累计购买频次的权重最大
再比如宜人贷（中国互联网金融海外上市第一股）8月份发布的财报最后一页，是一张逾期90天以上借款累计净坏账率。每条线代表不同季度的借款自第4个月后累计的坏账率走势。 ?...在门店信息表中新建一列 [开业日期]=Firstdate('销售数据表'[订单日期]) ? 2. 在销售数据表中添加一列[天数]，计算每条订单日期与开业日期的天数差。 ? 3....使用Excel来定制一张自定义时间轴表，其中有不同天数所对应的月、季度、年。 ? 4. 把自定义时间轴表中的天数与销售数据表的天数建立一对多关联。 ?...写度量值 因为自定义的时间轴是非标准日期格式，所以智能时间函数是不适用的，这时候求累计数可以利用Calculate+Filter+All的句型，比如： ?...该公式使用if+blank是把无销售量的月份变为空白，否则将出现折线为0的情况。如果你对Filter中的筛选条件[天数列]<=max([天数列])原理感到困惑，这个公式也可以利用Var来完成： ?
结果应包含日期、留存天数和留存率。 2.2、计算直播同时在线人数最大值 考虑一个直播平台，有用户进入直播间和离开直播间的记录。...现在的任务是计算每个品牌的总的打折销售天数。然而，由于数据中存在时间交叠的情况，我们需要合理处理这种情况，避免重复计算销售天数。因此，你需要设计一条 SQL 查询来解决这个问题。...请编写一条 SQL 查询，计算每个品牌总的打折销售天数，要求正确处理时间交叠的情况，并给出你的解决方案。...现在的任务是编写一条 SQL 查询，计算员工薪水的中位数。由于计算中位数需要对数据进行排序和分析，这个问题在 SQL 中相对复杂。你可以使用窗口函数和子查询等技术来解决。...请编写一条 Hive SQL 查询，计算每个产品每月销售额的累计百分比。输出结果应包含销售日期、产品ID、销售金额和对应的累计百分比。
5）缺失值处理 df1.isnull().sum(axis=0) 结果如下： ? 从上述结果中可以发现：各字段中没有缺失值，因此不需要做任何处理。...“天数”越小，就表示最近一次的消费时间。 然后针对上述处理后的数据，做一个数据透视表。...这里我们需要建立一个评判标准，由于RFM模型本身就是需要根据不同场景和业务需求来建立的，因此这个分层标准，也是需要我们沟通业务后，得到最后的分层标准。 ...③ 通过上面的可视化展示可以发现，流失客户8601人，具有最大占比34%，他们的累计消费金额也达到了200854元。流失客户表示最后一次购买的时间很长，金额小，订单数少，属于冬眠客户。...针对上面的新客户和这里的流失客户的处理有两种办法，如果说这部分人的消费金额较大，对公司的价值较大，就需要想办法恢复这部分客户的兴趣；如果说这部分人的消费金额较小，暂时放弃无价值用户，主要将运营的中心放在如何留住核心收入来源的客户群体之上
SAP MM 移动平均价的商品发票价格和采购订单价格差异的处理 SAP系统中，如果某个商品采用移动平均价，则一般而言，采购订单和发票上的价格差异，不会计入价差科目里，当然前提是库存数量大于发票上的数量...遇到库存数量小于有差异的发票上的数量，则SAP系统会将差异金额按比例分别计入库存科目和差异科目里。 本文就是对于这个场景做一个展现，方便同行们观察和理解SAP系统里对于差异的处理逻辑。...1，采购订单4500000817，采购单价是6.41 EUR，已完成了全数收货。...如下图示： 发票过账后，该发票凭证相关的财务凭证里的会计分录： 4，解释：采购金额641 EUR，发票金额800EUR，差异金额159 EUR。库存数量是10， 发票数量是100。...而这个差异科目是OBYC-PRD里配置的总账科目，如下图示： 注：本文的展示是基于SAP S4/HANA 1909系统之上，且该系统激活了IS-RETAIL。 -完- 写于2021-12-14。
聊天机器人充当虚拟助理，使人们可以更轻松地查找他们有权访问的订单请求和购买订单。...Basware Assistant使用自然语言处理和人工智能为人们与Basware的电子采购解决方案进行交互创建了一种新的简化方式。...他们可以像Basware Assistant一样与Basware Assistant进行通信，使用供应商和项目名称以及ID和文档编号搜索订单和购买请求。...通过让用户能够指定他们正在寻找的内容，它减轻了导航一系列屏幕以达到预期购买的需要。 通过其自然语言处理和人工智能功能，虚拟助理提高了系统可用性，进一步简化了整体采购体验。...它不仅可以帮助人们更迅速地找到采购订单和订单请求，节省时间，还可以减少新用户使用Basware购买的导航时间。
据介绍，此次发布的DeepSpark平台，以开源社区的方式进行运维，通过分享与落地应用深度耦合的百大算法，并针对行业需求构建多维度测评体系，主要提供应用算法（超过100种模型和算法）、应用框架（一系列完备的工具箱...吕坚平表示，一颗通用GPU芯片，需要芯片本身架构要能够通用以及广泛客户的支持。...至于天数智芯的首款7nm制程的云端推理通用GPU产品“智铠100”，预计将于今年四季度正式发布，量产时间也是在年底。...2022年4月，天数智芯宣布，其首款通用GPU天垓100及天垓100加速卡自发布以来，累计获得的订单金额已经接近2亿元，成为中国唯一量产的通用GPU产品。...△天垓100 在此次的2022年世界人工智能大会上，吕坚平表示，天数智芯100%客户都是英伟达（NVIDIA）的客户，而天数智芯的销售目标则是，要达到英伟达中国区营收的10%（根据截至今年1月31日的2022
这里要用到正则表达式，对 R 语言的 grep、sub、gregexpr 等字符串处理函数不熟的，网上搜一下，资料多的是。...然后再从 srcdata 中提取发言时间和发言人信息，分别存到列表 data 的 time 和 id 中。...，需先用 gregexpr 确定时间字符串的起始和结束位置，然后再用 substring 提取出相应的时间，注意 substring 和 sub 是不同的函数。...还没完，时间还是字符串，还需要继续处理： # 数据整理# 将字符串中的日期和时间划分为不同变量 temp1 <- str_split(data$time,' ') result1 <- ldply(...ID 和 发言次数 topuser <- user[1:10,]$Var1 # 存前十大发言人的 ID 根据活跃天数统计前十大活跃用户 # 活跃天数计算# 将数据展开为宽表，每一行为用户，每一列为日期
前一种方法有android的四大启动模式，其中就有“singleTask”：以此种模式启动的activity例如activityA会在一个新task栈中的根部启动，而且此栈可以加入新的activity。...但事实是这样的吗？ 我实验了一天，结论如下： 一、实验中“singleTask”的行为：有如下几个activity A、B、C，B的启动模式是singleTask，A启动B，B启动C，C再启动B。...此时剩下两个activity，A和B。...出现这种情况，文档描述和实际不符，二中的B有两个？是dumpsys出了问题？ 不知哪位高人能给予解释。 调查还在继续。。。 给我老师的人工智能教程打call！...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
---- 2、数据处理 在后续绘图的过程中，将横坐标改为日期的形式，用来表示每天的病例人数，用到了matlab中的日历类型。...首先，使用datetime函数，指定开始日期： t1=datetime(2020,1,18); 由于绘图时横坐标需要精确到每天，故将每天的datetime类型通过for循环存入数组： 利用caldays...所以3、5、6和更高次的拟合都不符合目前的实际情况。...figure plot(x1,y1,x2,y2) xlabel 天 ylabel 人数 legend('累计人数','新增人数') accumulate = []; % 累计和新增天数横坐标 add...= []; date = []; % 累计和新增天数横坐标 day_num = 1:33; % 预测的天数; t1=datetime(2020,1,18); for i = 1:length(x1
图片贴源数据层ODS(Operational Data Store)：贴源层又称操作数据层，对各业务系统数据进行采集、汇集，尽可能保留原始业务流程数据，与业务系统基本保持一致，仅做简单整合、非结构化数据结构化处理...贴源数据层的数据只被统一数仓层使用，统一数仓层数据只被标签层和应用数据层使用，最终所有业务使用的数据均来自于标签层和应用层。...用户登录信息宽表中有用户连续登录天数、用户最后登录时间、用户累计在线时长等信息。用户订单信息宽表中有用户下单量、用户累计消费、用户最后下单金额等信息。...以上各种宽表中的各种信息涉及到了各个主题域，想要了解一个用户的全面信息，例如：了解用户手机号码、连续登录天数、累计消费金额信息，需要通过各种关联关系才能满足业务需要，数据使用成本高。...以上表中对应的蓝色字体为在数据体系中标签层中对应的表名和每张表中对应的字段名称。
---- 付费转化是任何一家互联网公司都必须面对的“流量-->收益”核心问题，付费问题可分为首次付费和复购。 不同的产品，付费模式不同，受到的影响因素不同。...某些渠道或活动引人的用户，比如下 APP 送话费的引流和 ASO 带来的用户就应该剔除。否则，后果如下： 1. 引人误导行为路径； 2. 无效样本过多，导致计算量过度膨胀，效率下降。...(t.df[1:5]) t.tr <- as(t.df, "transactions") #inspect(t.tr[1:5]) #class(t.tr) #str(t.tr) ###########处理...############## persent<-t.cs.pay.dataframe$support/sum(t.cs.pay.dataframe$support) #累计计算支持占比，发现对占比影响最大的一部分点击按钮...difftime.description, breaks = seq(0,364,7),freq =TRUE, include.lowest = TRUE, main = "注册支付时间差分布", xlab = "注册支付时间间隔天数
将其他事件均按删失数据(Censored Data)处理，要求个体删失情况与个体终点事件相互独立，结局不存在竞争风险。...第一行统计量=2.8623325, P=0.09067592,表示在控制了竞争风险事件（即第二行计算的统计量和P值）后，两种疾病类型ALL和AML的累计复发风险无统计学差异P=0.09067592。...第2行说明ALL和AML的累计竞争风险无统计学差异。 $est表示估计的各时间点ALL和AML组的累计复发率与与累计竞争风险事件发生率（分别用1和2来区分，与第一行第二行一致）。...$var表示估计的各时间点ALL和AML组的累计复发率与与累计竞争风险事件发生率的方差（分别用1和2来区分，与第一行第二行一致）。...，并计算总得分,并分别计算其在36个月和60个月的累计复发概率，此概率即为控制了竞争风险的累计复发概率，分别为：0.134和0.146。
就像上图一样，在甘特图中，横轴表示时间，纵轴表示活动（项目），条柱显示项目、进度随时间进展的完成情况。借助甘特图，可以直观地表明计划任务的完成情况。 当然，甘特图不仅能用于项目、工作等的计划。...2.2交货延期情况的甘特图 把计划交货日期拖拽到列，点击下拉三角，选择绿色胶囊的天–把供应商名称拖拽到行–把物资类别拖拽到行 创建计算字段延迟天数–把延迟天数拖拽到标记去的大小–把延迟天数拖拽到标记区的颜色...结果 2.3不同的日期类型选择 可以把绿色的日期修改为蓝色的日期卡纳克 3.创建超市不同子类别产品的盈亏瀑布图 数据为：全球超市订单数据.xlsx 子类别拖拽到列–利润拖拽到行，并修改利润快速计算表为累计汇总...–排序–将利润拖拽到标签中，并修改标签的数字显示格式 上面中，每条柱子的高度为自己的利润 修改标记中的自动为甘特条形图–创建计算字段 长方形高度，值为 负的利润 把计算字段 长方形的高度...拖到标记区的大小 – 把利润拖到颜色 – 修改利润的颜色 单击菜单栏的分析–合计–选择行汇总
1）可原路提现金额的计算 A = 360天内可提现的充值订单累计金额 - 充值订单累计已提现金额 - 充值订单累计已转账金额 B = 可提现金额 可原路提现金额 = min(A,B)注意： 360...原路提现的到账账号是您选中的充值记录充值时使用的账号。2）原路提现的最大支持天数各个渠道稍有差异，如出现360天原路提现的时间受限，您可以使用 线下提现 进行处理。...2） 勾选需要提现的充值记录，在输入框中输入本次提现金额，每次可提取当前充值记录的部分或全部金额，单击下一步，确认提现金额和账户。...2）单击原路提现跳转原路提现页面，勾选需要提现的充值记录，每次可提取当前充值记录的全部金额，单击下一步，确认提现金额和账户。...3）腾讯云将在7 - 15个工作日内处理提现；若15个工作日没有收到提现金额，您可以拨打服务热线电话4009100100或 提交工单，提供您的账号 ID、提现申请时间、提现金额，由腾讯云专员帮您进行后续处理
例如，如果我们在第2天获得一张为期7天的通行证，那么我们可以连着旅行7天：第2天、第3天、第4天、第5天、第6天、第7天和第8天。...正序逆序的区别主要是一个向前累计，一个向后累计，最后得到两边的数就是需要的结果。...此时票价累计便为当前最后一天的票的价格。然后将这种累计存入一个含有要旅行的最后一天天数个元素的列表中，并将其位置与天数位置对应。如果前一天不旅行，这种累计就在列表中向前提一位。...0 然后根据本次购票与对应情况所产生的累计进行相加，得到本次买票后产生的三种累计情况，用min()函数择其最小，就是当前天数的累计。...直到循环到第一个要旅行的天数。产生的累计就是我们需要求得答案，也就是最低票价。
SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ，计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（全部以工厂日历的工作日计算） 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期...计划单的基本完成日期 = 上级物料需求日期 - 物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数 （全部以工厂日历的工作日计算） 计划单的基本开始日期 = 计划单的基本完成日期 - 物料主数据MRP2视图的自制生产天数...特殊说明 如果上级物料需求日期比MRP运算日期早或等于 则：计划单的基本开始日期 = MRP运算日期 计划单的基本完成日期 = 计划单的基本开始日期 + 物料主数据MRP2视图的自制生产天数； 如果上级需求是销售订单...则上级物料需求日期 = 销售订单的计划行的交货日期 可用计划的其他日期 = 计划单的基本完成日期 + 物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（计划单中的收货用时天数） 计划转换日期 = 计划单的基本开始日期...- 物料主数据MRP2视图的计划边际码中的未清期间天数 展开日期 = 计划单的基本开始日期 采购申请单计划交货日期 = 采购申请日期 + MRP2视图里的计划交货天数 + 采购申请处理时间 注意：非工作日也算在
因子分析的步骤和主成分也是差不多的，关于因子分析前的一些准备工作可以参考之前主成分分析的步骤，比如相关矩阵的计算，KMO检验和Bartlett球形检验等，这里不再介绍。...书籍电子版和配套数据已上传QQ群，需要的加群加载即可。...但是提取几个因子并没有绝对的标准，我们可以结合多种方法或专业知识，和提取主成分的方法类似，可以参考之前的介绍的方法：R语言主成分分析 除此之外，还可以结合特征值大小、累计贡献率来确定使用几个因子。...看结果中的Cumulative Var，累积方差解释，可以看到在使用3个因子时，累计贡献度是0.55,4个因子是0.59，结合碎石图，我们选择用4个因子。...从专业角度来看，并没有发现什么规律，好像不能很好的解释专业意义。 所以我们需要进行因子旋转！ 因子旋转 通过因子旋转我们可以更容易找到内在规律，使得结果更加容易结合专业背景进行解释。
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