【题目】： 某电商平台面试题： 下面为用户登录表，分别计算用户的次日、3日留存数及留存率 【解题思路】 此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率？...聚合函数筛选出符合间隔的天数，“1”代表次日留存，“3”代表3日留存，以此类推，然后把满足条件的用户ID筛选取出来，因满足条件的用户ID有多个，所以需要用distinct去重，然后对满足条件的”用户ID” 进行计数就行了...在电商行业、互联网行业经常要计算用户的留存率，怎么用sql语句构建并计算用户的留存数是非常重要的 2、Datediff()函数的应用 Datediff() 函数返回两个日期之间的天数，表达式： datediff
连接为什么断开了等等 在 MQTT5.0 中存在 code 的属性，可以通过 code 来分析错误原因，而在 MQTT3.x 中没有 code 的属性，所以对于分析问题的话，只能借助抓包工具来分析了 可以使用...tcpdump来进行抓包，命令为： tcpdump -i en0 port 1883 -w mqtt.pcap 这里需要注意修改网卡和对应的端口号，使用ifconfig查看网卡信息 lo0: flags...262144 bytes ^C14 packets captured 70 packets received by filter 0 packets dropped by kernel 表示捕获到了 14 个数据包...，就可以进行分析，分析可以使用 Wireshark，打开生成的 mqtt.pcap 文件 当然也可以直接使用 Wireshark 进行抓包分析 ?...可以正常成功，返回Success，而 publish 因为发布了错误的 qos 等级3，所以被断开了链接，错误信息为：QoS not supported 具体的上下文还是要用过 Wireshark 来抓包进行分析的
此时可以右键在session_id上点击，复制session_id的值，得到seesion_id=abc123… 很长一串这种格式的数据，使用的时候需要等号后面的所有字符串，yangyixaunboke
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据....xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息...、列 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型 数据筛选 data[data['性别']=='男'] data[data['年龄']>=30] data[(data['年龄']>=30) &...，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。...下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...如下所示为2021年2月编程语言排行榜： 从排行榜来看，python越来越吃香了 2021年2月编程语言排行榜 案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import...(include='all') #所有列 data.describe(include='object') #只针对列为字符型 查看数据行、列 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。...5.2 从事数据交易,应当进行数据来源审查从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。...因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家规定进行安全评估。其他数据处理者在中国境内运营中收集和产生的重要数据需要出境的,也要安全评估。
切记，这两个cover是字段。 rf_addon_golf_article是表。 后面的替换掉前面的！
, '蜀'), (3, 'z诸葛亮', '蜀'), (8, 'c曹操', '魏'), (15, 'x荀彧', '魏'), (20, 's孙权', '吴'); 现在表中的数据就是这样的...型正经记录锁，但是与第③步中Session A中的事务加的锁冲突，而此时Session A和Session B中的事务循环等待对方持有的锁，死锁发生，被MySQL服务器的死锁检测机制检测到了，所以选择了一个事务进行回滚...1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction 以上是我们从语句加了什么锁的角度出发来进行死锁情况分析的...，都需要加锁，具体怎么加锁请看加锁语句分析或者小册章节） mysql tables in use 1, locked 1 # 此事务处于LOCK WAIT状态，拥有3个锁结构（2个行锁结构，1个表级别...思索分析的思路 查看死锁日志时，首先看一下发生死锁的事务等待获取锁的语句都是啥。
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归 注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。
在您阅读这篇文章之前，您需要先了解以下内容： 如果您使用Python相关的技术进行机器学习，那么这篇文章很适合您。这篇文章即是介绍pandas这个python库在数据分析方面的应用。...通过这些技巧，您可以更加简便快速地处理数据，同时也会提高您对数据的理解。 数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。...Pandas Pandas这个Python库是专为数据分析设计的，使用它你可以快速地对数据进行处理。如果你用过R语言或其他技术进行过数据分析，那么你会感觉pandas的使用简单而熟悉。...例子：糖尿病发病情况分析 首先，我们需要一个数据集，这个数据集将被用于练习使用pandas进行数据分析。...总结 在这篇文章中我们已经涵盖了使用pandas进行数据分析的很多地方。 首先，我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据，并使用汇总统计来描述它。
之前发了增广数据或者间比法的分析方法，R语言还是有点门槛，有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作？我试了一下，Excel肯定是不可以的，SPSS我没有找到Mixed Model的界面。...数据： augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量 ? 结果 经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD 方差分析 ?...矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。
背景说明 本文主要是利用Python提取并分析相关数据，看下当前基金市场上存在哪些类型的基金，作为新手如何判断一支基金是否值得购买。...() writer.close() 1.3数据概览 1.3.1查看前几行数据 1.3.2查看各类型基金分布及可视化展示 # 按照类型进行分组 分组数量=基金信息.groupby('类型').agg...2.对某支基金进行分析 背景: 通常在购买某支基金前,需要对其历史净值信息、历史涨跌等信息进行充分了解再决定是否购买，以下通过简单的分析看下当下某支基金是否值得购买。...，扣除节假日，数据量基本是对的，后续可通过查看某年或某月的数据进行验证。...说明：这里只是利用python做一个简单的数据分析，具体选择基金的时候还需要注意到其他方面的问题。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则 下面我们通过一个案例来进行具体的讲解。 我们要分析的是购物问题，采用的技术为关联分析。...使用 MADlib+PostgreSQL 完成购物数据的关联分析 针对上面的购物数据关联分析的案例我们可以使用工具自带的关联规则进行分析，下面我们演示使用 PostgreSQL 数据库在 Madlib
本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。概览聚合分析主要为了解决以下问题：网站的平均加载时间是多久？根据交易记录来看谁是最有价值的客户？每个种类的产品数量是多少？...Elasticsearch的聚合分析API，主要分为三类：Metric: 指标，比如平均值、求和、最大值等，都是指标Bucket: 桶，根据某个字段的值进行的分桶聚合Pipeline: 管道，不基于索引中的原始数据...Date histogram聚合Date histogram聚合是对Date类型的字段进行统计分析，用于统计一段时间内的文档总数，时间段的起始值即为Bucket的key。...，给原始的聚合结果中增加新的分析数据。...Kibana可是实现数据的可视化，可以通过定义查询语句把我们对数据进行分析的结果进行图标化展示。
hmp格式是一种基因型格式，但是现在更多的是vcf或者plink格式的数据，今天介绍一下plink格式的数据如何导入到GAPIT软件中进行分析。...GAPIT软件支持的基因型格式为：hmp格式，plink数据转化为hmp格式，中间经过了很多路。现在提供另外一种解决方案，不用将plink数据转化为hmp格式，进行GWAS分析。...GAPIT软件的基因型数据格式：hmp 「hmp格式：」 2....参数，可以很容易的将plink数据转化为0-1-2的形式。...❝关注我的公众号：育种数据分析之放飞自我。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞
不过业务数据需要先同步到数据仓库后才能在 BI 平台内使用，偶尔还是需要在本地进行一些离线数据分析，我一般会使用 pandas。...具体可以参考 官方文档 实战 下面我们用一个实际的例子来演示如何使用 polars 进行数据分析，并与 pandas 进行对比。...进行数据分析 我们可能想要知道不同的商品类目的访问数据，包括 UV 和 PV。可以分别使用 polars 和 pandas 进行聚合查询。...利用 polars 的 SQL 查询功能，我们可以借助已有的 SQL 知识，快速进行数据分析。...总结 polars 是一个高性能的 DataFrame 库，提供了类似 pandas 的 API，可以很方便地进行数据分析。
当我把前端各个页面的功能、弹出窗口，公共方法都搞好，css,js都理顺，各页面本身的UI交互都写的差不多的时候，就该请求数据了。...一般到这种时候，要么前端就是等；要么前端就自己搞点数据，先自己写。什么后端出一份接口文档，前端按这个搞json，然后等后端有数据了再两边联调试。...后端的哥们扔给你一份接口文档，你就按这个自己搞了一些json数据，分别是登录，注册，获取列表，自定义功能什么，，等 然后你自己就一板一眼的，好吧，先来登录的json，你就想啊，我登录啊，得输入用户名，密码啊...说到这里，我个人对于“后端数据没准备好”，让前端自己搞点假数据这种事的应对方法，就是慢点写。。。 因为他们给你的所谓接口文档，只是“当时当下”的接口文档，万一真的后端架构重来，那之前的文档肯定作废。
在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。...我们先来看怎么实现，然后再谈谈我自己的理解和评价。...这种数据用来进行生存分析是最简单的，标准的代码一套，看结果就可以了。 如果你是想进行这样的分析，百度一下相信有不少博文可以解决你的这个问题。...用R来做，不外乎以下几步: # 载入分析和画图包 library(survival) library(survminer) # 读入数据 df <- read.table(......这里画图函数涉及一些参数的设定，可以参考《怎么画出好看的生存曲线》这篇文章。 如果我们想要将连续型变量进行生存对比分析，显然我们要在构建生存模型之前将组别划分好。
上次我们介绍过[数据分析] 使用Python简单玩玩RFM用户价值模型，今天我们再介绍一个同期群分析模型，并且会用一个实际案例进行详细讲解。 技术作者：小小明 ? 理论修订：才哥 ?...因此，同期群分析主要用于以下2点： 对比 不同 同期群群体同一体验周期的数据指标，验证产品迭代优化的效果 对比 同一 同期群群体不同体验周期（生命周期）的数据指标，发现长线体验的问题 我们在进行同期群分析的时候...关于关键数据指标，需要是基于时间维度下的比如留存、营收、自传播系数等等。 下面是以留存率作为指标的案例示例： ? 下面是某电商的运营数据，我们将以该数据演示用python进行同期群分析。...关键数据指标： 针对此份数据，至少有3个数据指标可以进行分析： 留存率 人均付款金额 人均购买次数 数据预处理 因为我们是按照月份进行分组，所以需要先将日期重采样为月份： df['购买月份'] = pd.to_datetime...同期群分析 前面我们说了至少有3个数据指标可以进行分析： 留存率 人均付款金额 人均购买次数 从留存率角度进行同期群分析 通过数据透视表可以一次性计算所需的数据： cohort_number = order.pivot_table
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
