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关于数据仓库中复杂报表SQL语句的写法

在数据仓库的基本报表制作过程中,通常会使用SQL作为数据源,可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断;一般而言,待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型;在报表查询界面前段,实际上会对查询的数据作一些缺省处理,例如有些字段可输可不输,输入的字段需要按照输入的内容进行查询,而未输入的字段通常会选择忽略该条件的存在,如何判断该字段是否输入了呢,当然是针对这些未输入的字段提供一些缺省值了,例如某个数字类型的字段未输入,则赋一个缺省值-1,某个字符串字段未输入,则赋一个缺省值为’ ‘,某个日期未输入,则赋一个缺省值为SYSDATE;这个时候只要在SQL中针对不同的缺省值和应该输入的值进行处理就OK了。

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机器学习(19)——特征工程数据收集数据清洗数据不平衡特征转换增维降维特征选择

前言:特征工程是机器学习的重点,他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前,收集数据的过程中,我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据: 业务的实现需要哪些数据? 基于对业务规则的理解,尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中,首先需要考虑的是这个数据获取的成本; 获取得到的数据,在使用之前,需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据:记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据: 商

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