窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率，同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师，还是准备找工作的同学，都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿，接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。
目标：通过日交易数据，从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。
without 不包含标签，与jvm_memory_used_bytes 等价
文章[2] 策略的改变，不是由我们随便“拍脑袋”得出，而是一种建立在数据基础上的思维方式，数据反馈会告诉我们做的好不好，哪里有问题，以及衡量可以带来多少确定性的增长。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品，她拥有100多位粉丝，如果你没有位列其中，那么你遗憾地错过了不少作品。
广义的基因有6w+个，包括lncRNA、miRNA等等，每年可能都有个别基因增增减减的情况，累计在一起，就存在基因库版本的差异，10年前查到的和今年的可能不一样，所以旧的数据仍然可以有新的解释，同一个数据集也可以在和其他数据集用不同的思路分析
A. 事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。
文章转载出处：http://www.cnblogs.com/informatics/
机械同理心（mechanical sympathy）是三届F1世界冠军杰基·斯图尔特 (Jackie Stewart) 创造的一个术语。
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大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术，在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍，同时代码还会短很多，尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。
完成用户管理的工作有许多种方法，但是每一种方法实际上都是对有关的系统文件进行修改。
Farmer John is an astounding accounting wizard and has realized he might run out of money to run the farm. He has already calculated and recorded the exact amount of money (1 ≤ moneyi ≤ 10,000) that he will need to spend each day over the next N (1 ≤ N ≤ 100,000) days.
iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。
select wid from worker where worker.wid = salary.wid)
这一场赛题的质量不错，难度梯度非常好，很有层次。并且思维题居多，没有侧重某种算法或数据结构的考察。
需求有所升级： 中间间隔一天，也算连续登录，求出连续4天登录的用户id（因为样例中1001用户连续3天登录，但是升级后，则可视为连续4天登录）
国际乒联现在主席沙拉拉自从上任以来就立志于推行一系列改革，以推动乒乓球运动在全球的普及。其中 11 分制改革引起了很大的争议，有一部分球员因为无法适应新规则只能选择退役。华华就是其中一位，他退役之后走上了乒乓球研究工作，意图弄明白 11 分制和 21 分制对选手的不同影响。在开展他的研究之前，他首先需要对他多年比赛的统计数据进行一些分析，所以需要你的帮忙。
在2015年的二月21日，我的妻子已经33天没有来月经了，她怀孕了，这真是天大的好消息！ 通常月经的周期是大约一个月，如果你们夫妇打算怀孕，那么月经没来或许是一个好消息。但是33天，这还无法确定这是一个消失的月经周期，或许只是来晚了，那么它是否真的是一个好消息？ 为了能获得结论我建立了一个简单的贝叶斯模型，基于这个模型，可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。在此篇文章中我将阐述我所使用的数据、先验思想、模型假设以及如何使用重点抽样法获取数据并用R语言
蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法，将所求解的问题同⼀定的概率模型相联系，⽤电⼦计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这⼀⽅法的概率统计特征，故借⽤赌城蒙特卡罗命名。
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
原题链接：https://edu.csdn.net/skill/practice/algorithm-6437a69f581f4821a5cbd4267304a905/2315
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
信道编码的初期：分组码实现编码，缺点有二：只有当码字全部接收才可以开始译码，需要精确的帧同步时延大，增益损失多
日期和时间处理在许多软件和应用程序中都是非常重要的功能。无论是计算两个日期之间的天数，还是计算某个日期是星期几，C语言提供了丰富的库函数和功能来满足这些需求。本文将介绍如何在C语言中进行日期和时间处理。
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
目录 数据结构 算法 查找算法 排序算法 数据结构 数组 结构特征：内存地址连续，大小固定 使用特点：查询快，插入慢 链表 结构特征：内存地址不连续，大小可变 使用特点：查询慢，插入快 栈 结构特征：顺序栈（基于数组实现，继承数组特征），链式栈（基于链表实现，继承链表特征） 使用特点：先进后出，后进先出 队列 结构特征：顺序队列（基于数组实现，继承数组特征），链式队列（基于链表实现，继承链表特征） 使用特点：先进先出，后进后出 树 结构特征：每个节点有0个或多个子
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准，并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。 对于数据库的学习包括：sql>过程、触发器等内容，其中重要程度如下： sql>过程、触发器等 oracle数据库： 1、oracle的开发部分，包含两个部分：sql+plsql编程 2、oracle管理部分，数据库配置和运行维护 【oracle简介】 oracle默认有sys和system两个用户，其中 sys： 超级管理员，拥有操作数据库的所有权限 syst
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
大家晚上好，非常荣幸又有这个机会来LVS，与大家一起探讨一些问题。我第一次参加LVS应该是2017年，现在已经接近4年的时间了。
linux的命令非常之多，命令多就算了关键每个命令还有很多的参数。不过其实并不要去害怕它。 你只要常去用，并且的话，大部分你只要记住命令，参数不记得我们可以去查帮助文档。加油吧！老帖们. 一、登入\登出命令-login/logout 1.1、本地登入/登出 在系统启动后，输入用户名和密码进行登入，使用logout或exit登出。 1.2、远程登入 1.2.1）ssh SSH为Secure Shell的缩写，由IETF的网络小组（Network Working Gr
随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸性增长，安全分析领域面临着前所未有的挑战。传统的安全分析方法在处理海量数据时显得力不从心，无法满足实时、高效的需求。为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。
你有将Linux物尽其用吗？有些时候你会需要这些技巧。本博文会帮助你更好得使用一些命令，发挥其更强大的功能。
请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 2 分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言：留住已有的用户胜过拓展新的客户，也就是俗称的
| 导语 一个产品模块或活动，多少人参与？很好回答。如果没有它，大盘DAU会影响多少？就不太好回答。这个就是“增量贡献”，增量贡献无法直接统计，但又是管理者最关心的话题，因为ROI很重要，要决定在哪里“投资”。下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？因为，做增长，是个强数据驱动的方法，要把有限的资源发挥出最大的价值，所以必须准确计算出每个Driver的ROI，才能更有效分配资源，做
第一个是倒计时的天数效果。就是说假如现在是9月4号，我们设置结束时间为10月4号，那么显示的结果应该要为30。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
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