继续解决Q群小伙伴提出的问题，Excel如何快速统计各销售人员的销售总金额？题目问得好像是个销售问题，其实针对各种分类汇总的数据统计。这次用透视表的方法给大家分享一下快速统计的方法。
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
流程控制语句： 分类： 1).顺序结构 2).判断结构解析：如果...否则... 3).循环结构 1.判断结构： 格式分类：三种格式 格式一： ① if 条件表达式: 语句块 ② 执行流程： 计算机会先执行①，遇到了if关键字会执行条件表达式， 如果条件表达式的结果为True，那么就会立即进入到if的内部去执行语句块， 等到语句块执行完毕了，就可以认为if结构结束了，但是程序一定会去执行② 如果条件表达式的结果为False，那么就会不会进入到if的内部去执行语句块， 也就意味着if结构已经结束了，但是程序一定会去执行②
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
不知不觉，这已经是关于挖掘型标签开发的第三篇博客了。前面两篇已经为大家分别介绍了基于RFE和RFM模型的标签开发过程。感兴趣的朋友可以待到文末，乘坐博客直通车直达，一饱眼福。
交易表记录了每天交易的客户交易时间、客户号、消费类型和消费金额。其中，交易类型有两种值：消费和转账。
PlantUML是一款开源的UML图绘制工具，支持通过文本来生成图形，使用起来非常高效。可以支持时序图、类图、对象图、活动图、思维导图等图形的绘制。
在平时的工作中，经常会遇到绘制时序图、流程图的需求。在要求不高的时候，我们可以选择ProcessOn、Xmind这类工具来绘制，但有时候用代码来画图可能会更高效一点，毕竟没有比程序员更熟悉代码的了。今天给大家推荐一款画图工具PlantUML，可以配合IDEA使用，画图也更高效！
本文主要对购物车功能相关表进行解析，介绍从商品加入购物车到下单的整个流程，涉及购物车优惠计算流程、确认单生成流程、下单流程及取消订单流程。 购物车表 用于存储购物车中每个商品信息，可用于计算商品优惠金额。 create table oms_cart_item ( id bigint not null auto_increment, product_id bigint comment '商品的id', product_sku_id
在之前的文章中我们介绍了RFM模型的基本知识，主要是根据消费相关的三个维度通过聚类，对人群进行划分（回顾可戳如何进行用户价值细分？RFM模型！Part 1 基础知识）。本篇文章我们就一起看一下如何用python，实现人群优惠敏感度划分。
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件，也就是汇总金额这里需要为非空。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
在网络安全中，对用户发布的垃圾内容，广告进行过滤，或者对文本类别进行分类都是非常重要的一环。cherry分类器使用了贝叶斯模型算法，通过简单的优化，使用了1000个训练数据得到97.5%的准确率，并且提供了混淆矩阵和ROC曲线便于分析。虽然现在主流的框架都带有贝叶斯模型算法，大多数开发者都是直接调用api。但是在实际业务中，面对不同的数据集，必须了解算法的原理，实现以及懂得对结果进行分析，才能达到高准确率。
本文介绍了如何利用Python实现RFM分析。首先，介绍了RFM分析的基本概念，然后详细讲解了如何在Python中实现这个过程。主要包括计算RFM各项分值、归总RFM分值、根据RFM分值对客户分类以及具体的算法实现。最后，介绍了在Python中应用RFM分析的示例代码。
机器之心专栏 作者：伏宸实验室研究员Windson Yang 贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现，cherry 分类器（https://github.com/Sunkist-Cherry/cherry）使用了朴素贝叶斯模型算法，经过简单的优化，使用 1000 个训练数据就能得到 97.5% 的准确率。虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法，大多数开发者只需要直接调用 api 就能使用。但是在实际业务中，面对不同的数据集，必须了解算法的原理，实现以及懂得对结果进行分析，才能达到高准确率。 cher
场景:100块钱红包，群内50人，红包数量为20个，30个人将抢不到红包
给定不同面额的硬币和一个总金额。 写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。 假设每一种面额的硬币有无限个。
DP42 【模板】完全背包 本题目来源于牛客网，大家可以点开上面的链接，进入题目页面进行练习。
随机法，每次抢红包时计算出本次能够获得的最小金额和最大金额，然后在这个区域间中取一个随机值并计算得出这次抢到的红包金额，这种方法，优点是实现简单，但是，先抢的人会很赚，抢到大红包的概率很高，越到后面的人越吃亏。
顾名思义，就是你去商店买完东西，售货员会给你用若干枚硬币找钱，如何使用这些硬币完成找零。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/coin-change-2/
业务背景：在项目中有个“分账”功能，就是支付的钱一部分要根据不同商品的分账金额自动分给平台提供商。
给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。 示例 1： 输入：amount = 5, coins = [1, 2, 5] 输出：4 解释：有四种方式可以凑成总金额： 5=5 5=2+2+1 5=2+1+1+1 5=1+1+1+1+1 示例 2： 输入：amount
给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。
这个算法可以把总金额想象成一条线段，每个人都有机会切一刀，前面的人切完(有失公平性，会出现第一个切一大段的情况，后面需要改造)，剩下的后面的人再接着切剩下的，这样越是前面的人截取的长度（理解成领取到的红包金额）越大的概率就越大。
微信的抢红包的时候，你知道红包的分发规则是怎么样的吗？你是否总在祈祷着能够抢到一个最大的成为手气最佳的哪一个人，那么红包的方法规则是怎么样的呢？是如何实现的呢？下面就来了解一下吧！！
今年过年各位一定在微信里抢了不少红包。那么当别人是手气王而你只抢到1分钱的时候，你有没有想过，如果你来实现红包的分配算法，会怎么写？ 这里我给一个简单的实现方案。 基本思路就是，有多少个红包，就循环多少次，每一次，在剩下的钱里面随机出一个值作为这个红包的金额，然后把金额从总金额中扣除。这里要注意，需要保证每个人至少能拿得到 1 分钱。只剩最后一个人时，拿走剩下所有的金额。另外，为了保证计算时候方便，采用“分”作为金额的计算单位。 代码： import random def redPacket(people,
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
抢红包统计学（技术贴，知道为啥自己越抢越穷了吧） 一、引言 过年前微信群里面流行起来一种“红包接力”的玩法，大概的规则是：群里面先由一人发一个红包，然后大家开始抢，其中“手气最佳”的那个人继续发新一轮的红包，之后不断往复循环。 这时候大家或许就会问了，一直这么玩下去会有什么结果呢？是“闷声赚大钱”了，还是“错过几个亿”了？是最终实现“共同富裕”了，还是变成“寡头垄断”了？要解答这些问题，就得先了解一些统计学的知识，然后模拟一些随机实验，得到的结果或许会让你大跌眼镜呢。 二、红包初级模型：“切面条法” 微信
一、引言 过年前微信群里面流行起来一种“红包接力”的玩法，大概的规则是：群里面先由一人发一个红包，然后大家开始抢，其中“手气最佳”的那个人继续发新一轮的红包，之后不断往复循环。
在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。
发红包不是我所擅长的技能，但是要说到抢红包，我敢说只要网速给力，剩下的，你就交给我好了 好了，接下来，我们来说下，Java是如何后台实现抢红包的功能的，附Demo，并且先来了解下红包的一些规则和算法，如下（随机拆分玩法）： 1：每个红包金额不能小于0.01元 2：如果发送5个红包，则红包总金额不能小于0.01*5=0.05元 3：如果红包的个数大于1个，则每个红包的拆分金额不能等于红包总金额 4：每个红包拆分的金额之和，等于红包的总金额 5：要随机拆分，并且是没有任何顺序 6：显示运气王 代码如下：
给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。
该商城按照微服务划分原则把商品相关的接口放在了商品服务中，把订单相关的接口放在订单服务中，把采购相关的接口放在采购服务中。并且后台管理系统具有如下查询功能：
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
这是一种很合理很公平的抢红包算法了，绝对不会让你拼手速的，就别天真了。 在此我们假设 红包剩余金额为 M 红包剩余数量为 N 这种算法就是每次都在区间[0,M/N×2] 随机取一个数 假设100元红包发10个人，那么合理的做法应该是每个人领到10元的概率相同。 第一个人随机金额的范围为[0,100/10×2] ,也就是[0,20],这样平均可以领到10元，此时剩余金额为100-10=90。 第二个人随机金额的范围为[0,90/9×2] ,也就是[0,20],这样平均也可以领到10元，此时剩余金额为90-10=80。 第三个人随机金额的范围为[0,80/8×2] ,也就是[0,20],这样平均也可以领到10元。 这样推导下去，每个人领到相同金额的概率应该就是相同的了。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
一些前提解释 我要讨论的红包是：微信拼手气红包。 拼手机红包的一些的限制条件如下： – 每个红包最小为0.01元，所以每个红包至少要分到0.01元。 输入数据： 红包总金额 amount 红包个数 count 如果 amount / count < 0.01 元，报错：单个红包金额不可低于0.01元，请重新填写金额。 输出数据： 一个数组：数组中包括 count 个红包金额（每个金额都大于等于0.01元，所有红包的金额加起来等于总金额 amount） 一个重要问题 首先我们先确定一个重要的问题：每个红
设剩余红包金额为 M，剩余人数为 N，每次抢到的金额 = 随机区间（0，M / N * 2）
1.打印水果报价单-案例详情 在控制台打印如下的信息: * ----------------购买的水果信息------------------------ * 水果编号 水果名称 水果单价
本文介绍了PHP实现微信红包金额拆分试玩的算法示例，分享给大家，有兴趣的可以看一下：
- 1.Strategy：策略接口，用来约束一系列具体的策略算法。Context使用这个接口来调用具体的策略，实现定义的策略。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，TOPN可以获取前几名数据，但是不会对数据进行排名。
2022年3月22日，美国联邦调查局（FBI）发布了2021年年度互联网犯罪报告，包含了向联邦执法机构的互联网犯罪投诉中心（IC3）报告的"最普遍的互联网诈骗信息"。数据显示，人们因互联网犯罪而损失超过69亿美元。
文章目录 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 2.SQL介绍 3.DDL-操作数据库 4.DDL-操作数据表 5.DML-INSERT语句 6.DML-UPDATE语句 7.DML-DELETE语句 8.DQL-单表查询 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 数据库 用于存储和管理数据的仓库 一个库中可以包含多个数据表 数据表 数据库最重要的组成部分之一 它由纵向的列和横向的行组成(类似excel表格) 可以指定列名、数据类型、约束等 一个表中可以存储多条数据
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