给Cascader 级联选择器添加一个别名 <el-cascader :options="options" ref="myCascader"></el-cascader> 选择完毕之后可以通过别名获取...$refs['myCascader'].inputValue 当然，element-ui在一直更新变化，label值的字段可能不会一直是inputValue，如果通过inputValue无法获取，大家
知识点归纳： LAG(col,n,default)用于统计窗口内往上第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为null时，取默认值，如不指定...LEAD(col,n,default)与LAG相反，用于统计窗口内往下第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为null时，取默认值，如不指定...与LAG和LEAD同时作为知识点出现的，还有FIRST_VALUE和LAST_VALUE。 FIRST_VALUE(字段)，取分组内排序后，截止到当前行的第一个值： ? ?...LAST_VALUE(字段)，取分组内排序后，截止到当前行的最后一个值： ? ? 安排一道练习题吧~ ?...表tmp中包括用户及其访问的场景及对应访问时间，求取用户id对应的前两个不同的场景（如果场景重复，选访问时间在前的场景，访问场景数不足两个时，输出到不足两个的输出即可），输出示例如下： ?
目 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_value...在有错误产生时，数学函数将会返回空值NULL。...日期函数 日期和时间函数主要用来处理日期和时间值，一般的日期函数除了使用DATE类型的参数外，也可以使用DATESTAMP类型或者TIMESTAMP类型的参数，但是会忽略这些值的时间部分...相同的，以TIME类型值为参数的函数，可以接受TIMESTAMP类型的参数，但是会忽略日期部分。许多日期函数可以同时接收数和字符串这两种参数。...() last_value() 用途：返回第一个（FIRST_VALUE(expr)）或最后一个（LAST_VALUE(expr)）expr的值 应用场景：截止到当前，按照日期排序查询第1个入职和最后
目录 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_value...\*\*在有错误产生时，数学函数将会返回空值NULL。...图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 日期函数 日期和时间函数主要用来**处理日期和时间值**，一般的日期函数除了使用**DATE类型**的参数外，也可以使用**DATESTAMP...相同的，以TIME类型值为参数的函数，可以接受TIMESTAMP类型的参数，但是会忽略日期部分。许多日期函数可以同时接收数和字符串这两种参数。...() last_value() 用途：返回第一个（FIRST_VALUE(expr)）或最后一个（LAST_VALUE(expr)）expr的值 应用场景：截止到当前，按照日期排序查询第1个入职和最后
但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。...='2022-01-01', end='2022-01-10'), 'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] }) 特征工程 在建模时间序列数据时...常见的特征工程技术包括： 滞后特征（Lag Features）：将时间序列数据转换为具有滞后观测值的特征。 移动平均（Moving Average）：计算时间窗口内的观测值的平均值。...时序特征（Temporal Features）：提取日期时间特征，如年份、月份、星期几等。...以下是一个简单的特征工程示例： # 添加滞后特征 data['lag_1'] = data['value'].shift(1) data['lag_2'] = data['value'].shift(2
单位根检验 基本思路 在进行时间序列分析时,传统上要求所用的时间序列必须是平稳的,否则将会产生伪回归。但是,在现实经济中的时间序列通常是非平稳的,因为各类经济变量一般都随经济增长而产生周期性变化。...由于境内外节假日的不同，当境内外人民币汇率日期不匹配时，将对应日期的数据删除。由于境内外节假日的不同，当境内外人民币汇率日期不匹配时，将对应日期的数据删除。...: < 2.2e-16 对USDCNH在岸数据和离岸数据时间序列进行ADF单位根检验，选择水平值，包含趋势项和漂移项，最大滞后期数按照SIC（Schwarz Info Criterinon）准则，单位根检验结果如下...: < 2.2e-16 首先，对USDCNH离岸数据时间序列进行ADF单位根检验，选择水平值，包含趋势项和漂移项，最大滞后期数按照SIC（Schwarz Info Criterinon）准则，单位根检验结果如下...该结果显示：在岸人民币汇率和离岸市场人民币汇率具有双向溢出效应，两个市场可以相互引导汇率的变动，并且该变动信息在滞后七期以后可以在1%的显著性水平下影响对方市场当期的汇率。
1、时间转换 （1）24小时格式 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') FROM DUAL; （2）SYSDATE转换 SELECT SYSDATE...T.DT_UPDATETIME desc) rn FROM TABLE_NAME T) A WHERE A.rn = 1; 3、环比计算 环比 = 2021年10月/2021年09月(同一时期内不同时间段的比较...) 环比增长率 = 2021年10月/2021年09月-1 计算环比值需要用到分析函数lag over() lag(f,m,n) 以f为目标向上m位取数，当取不到时默认为 n SELECT T.VC_DEPT_NAME...,T.DT_END_DATE,T.F_KPI_VALUE, lag(T.F_KPI_VALUE) over(partition by T.VC_KPI_NAME order by T.DT_END_DATE...) pre, nvl(round((T.F_KPI_VALUE / lag(T.F_KPI_VALUE) over(partition by T.VC_KPI_NAME order by
季节模式存在一个固定的已知周期 周期性:当数据涨跌时发生，但没有固定的频率和持续时间，例如由经济状况引起。 噪音:系列中的随机变化。 大多数时间序列数据将包含一个或多个模式，但可能不是全部。...相反，当季节成分的变化与时间序列水平成正比时，则采用乘法分解更为合适。 分解数据 平稳时间序列被定义为其不依赖于观察到该序列的时间。因此具有趋势或季节性的时间序列不是平稳的，而白噪声序列是平稳的。...此外，当使用365天窗口时，滚动平均值随时间增加，表明随时间略有增加的趋势。...'].dropna(), '12 lag differenced data') ADF_test(df_365lag.dropna()) 现在，滑动均值和标准差随着时间的推移或多或少保持不变，所以我们有一个平稳的时间序列...这种方法使用指数平滑来编码大量的过去的值，并使用它们来预测现在和未来的“典型”值。指数平滑指的是使用指数加权移动平均(EWMA)“平滑”一个时间序列。
今天给大家总结的是SQL Server/MySQL/Oracle这三个关系数据库的函数内容，包含常用和不常用的。...日期时间函数 3.1 获取日期时间 NOW/GETDATE/SYSDATE - 当前日期时间 -- MySQL SELECT NOW(); -- SQL Server SELECT GETDATE()...& SQL Server SELECT CURRENT_TIME; 3.2 日期时间处理 DATE_ADD/DATEADD - 日期加减 -- MySQL SELECT DATE_ADD('2024.../LAST_VALUE - 首尾值 SELECT name, department, salary, FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION...条件和流程控制增强 CHOOSE - 索引选择 -- SQL Server SELECT CHOOSE(2, 'First', 'Second', 'Third'); -- 返回 'Second'
关于时间序列的数据大都存储在 csv 文件或其他形式的表格文件里，且都包含两个列：日期和观测值。...时间序列的模式 另一个需要考虑的方面是周期性模式。当序列中的上升和下降，不是按日历中的特定时间间隔发生时，就会出现这种情况。注意不要把“周期”作用和“季节”作用混淆。...当季节模式明显时，ACF 图中季节窗口的整数倍处会反复出现特定的尖峰。 例如，药品销售的时间序列是月份序列，每年会出现重复的模式，你会在第 12、24、36 个序列值处看到尖峰。...自相关系数图 16、如果处理时间序列中的缺失值？ 有时候，时间序列中会出现缺失的值或日期。这意味着，某些数据没有获取到，或者无法对这些时间段进行观测。...也可能那些时间的测量值本身为零，这种情况下你只需对其填充零。 第二种情况，你不应该直接用序列的均值对缺失处进行填充，尤其当该序列不是平稳序列时。比较暴力但有效的解决方法是用前一个值来填充缺失处。
并筛选出活跃天数高于60天的用户，降序选择100个样本。...因此在提取json汇总的value时，常常以get_json_object(strin,'[*].key')提取外层含有[]的json串，以get_json_object(strin,'.key')提取外层无...2021-12-31' )re on a.uid=re.uid and re.dt>=a.dt group by a.dt cohort cohort也叫同期群分析，常用于观察同一时间段的新用户在未来一段时间的表现...知识点：其实lag/lead窗口函数也适用于连续登陆问题，且在指定的连续长度时逻辑更为简洁。...简单的一句话：当你知道如何最正确的使用count()和count(distinct)时，你的逻辑就是清晰的。 最后，给大伙出道简单的综合题吧：给定起始值和结束值（均为整数），构造步长为1的等差数组。
典型的时间序列数据以.csv格式或者其他表格形式存储，包括两列：日期和测量值。...在序列开始时，设置extrapolate_trend='freq' 来注意趋势和残差中缺失的任何值。...如何处理时间序列当中的缺失值？ 有时，你的时间序列会有缺失日期/时间。那意味着，数据没有被捕获或者在那段时间内不可用。那些天的测量值有可能为0，你可以把那些时间段填充0。...其次，当处理时间序列时，你通常不应该用序列均值来替代缺失值，尤其是序列非平稳的时候，一个快捷粗略的处理方法来说你应该做的是向前填充之前的值。 然而，依赖于序列的本质，你想要在得出结论之前尝试多种方法。...但是你必须明智地选择窗口宽度，因为大范围窗口可能会造成序列过度平滑。例如，窗口大小等于季节持续时间时（例如：12为月度序列），将有效地抵消季节效应。
，现在有个需求,要取出按照时间轴顺序，发生了状态变化的数据行 hive sql系列（六）：每个用户连续登录最大天数 hive sql系列（七）：查询前20%时间的订单信息 hive sql系列（八）：根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值...（有点类似spark、flink算子链，算子合并的意思） 5、当遇到实现方式不能得到正确结果时，先核对逻辑，每一步的实现得到的结果是否如你所愿，如果还不能解决，每步一测，确保一进一出时符合的（划重点）...（八）（网友的企业实战）（重点）和hive sql（九） 7、基于开窗排序之上还有取数，那就需要用到lag函数，甚至取数之后还要进行运算，无论多复杂的需求，都可以参考第5点，这让我想当《算法》里面说到的一句话...举例123,1123,1223这样6、6、date_sub(日期，数值)，用日期-数值，即当前日期的前n天，返回值是日期字符串类型 7、ntile：把有序的数据集合平均分配到指定的数据量个桶中，将桶号分配给每一行...15、nvl(value1，value2)：如果value1是null，则返回value2，如果不是，则返回value1 16、lag(字段，n，默认值)：基于over开窗函数，根据排序规则取当前行前第
典型的时间序列数据以.csv格式或者其他表格形式存储，包括两列：日期和测量值。...加法和乘法分解 在序列开始时，设置extrapolate_trend='freq' 来注意趋势和残差中缺失的任何值。 如果你仔细看加法分解当中的残差，它有一些遗留模式。...如何处理时间序列当中的缺失值？ 有时，你的时间序列会有缺失日期/时间。那意味着，数据没有被捕获或者在那段时间内不可用。那些天的测量值有可能为0，你可以把那些时间段填充0。...其次，当处理时间序列时，你通常不应该用序列均值来替代缺失值，尤其是序列非平稳的时候，一个快捷粗略的处理方法来说你应该做的是向前填充之前的值。 然而，依赖于序列的本质，你想要在得出结论之前尝试多种方法。...但是你必须明智地选择窗口宽度，因为大范围窗口可能会造成序列过度平滑。例如，窗口大小等于季节持续时间时（例如：12为月度序列），将有效地抵消季节效应。
SalesNumber FROM ( SELECT level,ROWNUM rn FROM DUAL CONNECT BY ROWNUM<=120 ); --下面用于比较NULL值和非...ComputerSales) A; DROP TABLE ComputerSales; RENAME ComputerSalesBAK TO ComputerSales; --下面是两种创建方式，构招Area列和日期列...和Lead的异同，以及Lag参数之间的异同 --缺省情况下Lag取前一行的值，Lead取后一行的值 --Lag、lead的第一个参数决定了取行的位置，第二个参数为取不到值时的缺省值 SELECT Area...和Last_Value的不同 --如果取同一个同组中最大值最小值对应的某列，使用FIRST_VALUE，按照升降序排列即可 --LAST_VALUE有些像两次分组所求的最后一行 SELECT Area...--同比则有麻烦，因为日期天数是不固定的 --从ComputerSales随机删除几行再测 SELECT AREA,SALESDATE,SALESNUMBER, LAG(SalesNumber)
日期时间转换 1）unix_timestamp 返回当前时间的unix时间戳。...第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。...第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。...BY dept_no ORDER BY salary) as lag_val FROM employee; 4. first_value 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值。...7. dense_rank dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。当出现名次相同时，则排名序号也相同。
以前做运维工作时，记得是要同时重点关注v$dataguard_stats视图中的几个字段的值，分别是：NAME、VALUE、TIME_COMPUTED、DATUM_TIME。...其实绝大部分管理过ADG的同学都知道，要重点关注NAME列中的transport lag和apply lag，看这两项在VALUE列中的取值，如果都是0，那基本没问题。...，且随系统时间变化，但是实际ADG已经有了37分钟的应用延迟，体现在apply lag值。...当主库的传输链路不再传输，比如defer掉链路，那么这两个时间开始出现差异，并逐渐变大，注意这个时候apply lag不再变化。...DATUM_TIME是接收到用于计算指标的数据时备用数据库的本地时间。 APPLY LAG和指标TRANSPORT LAG是根据从主数据库定期接收的数据计算的。
本文是《使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔》的续篇，因为我工作繁忙，时常不能及时帮助媳妇儿记录，为了让不懂数据库的媳妇儿也可以自己用手机熟练操作。...h - Help --2.输入 v 可以看到今天的喂奶时间和间隔： [oracle@jystdrac1 ~]$ v View Today's Result:...83 12-15 19:15 N 121 2.01 8 rows selected. --7.输入 ii 可以插入指定日期和时间...2.71 83 12-15 19:15 N 121 2.01 8 rows selected. --9.使用 vv 'mmdd' 可以显示指定日期的喂奶间隔情况...经过一番演示，媳妇儿的反馈是非常满意的，实际她最常用的还是v和i，非常方便，其他命令偶尔使用，其实只需记住h可以获取到帮助即可。
每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。...每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。...和first_value的标准似乎有些不一样，不过单独执行就很清楚了，呵呵 代码如下： SELECT department_id, first_name||' '||last_name employee_name...在给定组中可参考当前行之前的行，这样就可以从组中与当前行一起选择以前的行。...1行的salary值 LEAD 功能描述：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行。
本文以航司乘客数预测的例子来组织相关时间序列预测的代码，通过了解本文中的代码，当遇到其它场景的时间序列预测亦可套用。 航司乘客数序列 ?...(ts) plt.show() return ts def use_rolling_statistics(time_series_datas): ''' 利用标准差和均值来肉眼观测时间序列数据的平稳情况...['Critical Value (%s)' % key] = value print(dfoutput) def use_moving_avg(ts_log): moving_avg_month...-z / np.sqrt(len(ts_log_diff) - 1), linestyle='--', color='gray') # 利用白噪声的标准正态分布假设来选择相关性的置信度区间...，本系列主要是应用为主，包括初识概念、时间序列数据可视化、时间序列分解、平稳/非平稳时间序列、时间序列缺失值处理、相关函数图/偏相关函数图/滞后图、时间序列复杂度量化、Granger causality
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