1.项目初始化2.提取数据 2.1 原理分析 2.2 数据抽取 2.3 自定义spider3.存储数据 3.1 修改settings.py 3.2 数据存储4.结果展示5.作者的话
甘特图又称为横道图、条状图，其通过条状图来显示项目、进度 和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。甘特图 可帮助项目经理从全局的角度，更直观地看到项目的整体规划，以便 在执行的过程中能更加游刃有余。同时，甘特图也是日常工作中优秀 的时间管理工具，能够将工作任务按照时间顺序排列，清晰的展示出 各项工作进展情况，帮助我们弄清项目的剩余任务，评估工作进度， 提高工作效率。
长期关注PowerBI战友联盟的战友会发现，我们现在的很多文章出现了连载的迹象。我们在此前的文章以及系统化的视频教程中已经讲解了PowerBI及DAX基础部分，我们的文章将不断基于这些基础给出非常现实的设计。每篇文章可能会以及此前的文章，并重点解决某类痛点，最后给出一个综合的标准实现。
要件： 出力CSV，文件名包含格式化后当日日期【2022-08-24 13:24:15】 问题： 实际出力的文件名为： 文件名_2022-08-24 13%3A17%3A48.csv 原因： URI
最近在做股票分析系统，数据获取源头成了一大问题，经过仔细的研究发现了很多获取办法，这里整理一下，方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市，可以无限制获取相关数据，而不再需要使用爬虫等方式获取，这样不仅节省了极大资源，也有利于遍历数据。 列出来相关网站清单，开发者可自行到这些网站查询调用方法。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见：30道经典SQL面试题讲解(1-10)
【数据库】MySQL进阶七、 limit用法与varchar排序 limit用法 limit是mysql的语法 select * from table limit m,n 其中m是指记录开始的index，从0开始，表示第一条记录 n是指从第m+1条开始，取n条。 select * from tablename limit 2,4 即取出第3条至第6条，4条记录。 MySQL中怎么对varchar类型排序问题 asc 升级 desc降序 在mysql默认order by 只对数字与日期类型可以排序，但对于va
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见：30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table，这个表中每年每月的销量是一行数据： year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后，对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据，包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_40817778/article/details/119249820
有一张用户签到表，表中记录了每个用户每天签到的情况。该表包括了三列日期、用户id、用户当日是否签。
1).问题: 现在是产品验收阶段，产品空口白牙的要加一些需求，需求紧急程度完全是产品一口说了算，想说哪个需求是P0就是P0
导语：Power BI里的排序比较灵活，但也在某些地方有一定的限制，这时，按列排序的功能往往能帮上大忙！
这道题目中，我多加了一个板块，是系统板块，大致是原本我们只需要设计一个人事管理系统，但我觉得系统应该多个，所以我在外层加了一个系统菜单，其次这道题目比较麻烦的有两点，一点是员工的信息太多了，敲的手都酸死，第二点是按薪水进行排序，我用的直接快速排序，时间复杂度为0n（2）。其次我还学到一个新的知识点：为什么不能给结构体指针中的string变量用“=”赋值（更新），也不能输出，但能通过编译？？这个问题我在题目中遇到一模一样的，答案是：这里得用new，因为里面有string需要初始化malloc只是申请内存，是无法调用string类型里的初始化函数没有经过初始化的string，在程序执行到这里时出错：node->name =”a”;，所以，在代码中我放弃了malloc，而直接用new，关于new也是新学到的知识点，这里有必要写个笔记。
po主比较喜欢一句话：大数据时代，个人没有隐私可言。 随着网络时代的发展，各种各样与现实生活/金钱挂钩的账号越多，安全性似乎越来越重要。 而最近网易邮箱和之前 CSDN 等大规模的账户密码泄露事件也给人们敲响了警钟，日益频繁的密码和个人信息泄漏事件，加上互联网上越来越成熟和体系化的黑色产业链，很难说下次自己的帐号会不会遭殃。因此，我们非常有必要为自己的账户安全设计一套既容易记忆又难以被破解的密码体系，尽可能地远离风险和麻烦…… 不要放任你的密码成为 “万能钥匙”！ 在现实生活中，我们都会选择 “一把钥匙开一
我想要一个最近7天榜，反映最近一段时间的用户活跃情况，不想让历史的高分用户长期占据榜首，可否？
测试的时候发现取出的是一条数据， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码，发现这样返回的数据的确是空的。
以下我面试经常问的2道题..尤其针对觉得自己SQL SERVER 还不错的同志.. 呵呵 很难有人答得好.. 各位在我收集每个人擅长的东西时，大部分都把SQL SERVER 标为Expert，看看是
快速排序的缺点 想象一下如果按照生日日期对员工进行排序，排序过程的子数组中肯定存在大量重复的子数组，我们不应该对子数组再进行排序。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
我们知道在 PowerBI 中，默认的日历是非常丑陋以及有很多限制的，而自定义可视化图表中的控件也并不完美。
2018-08-26 08:48
同第一个阶段一样，特别附加一个小章节的目的是想把没有完善的且重要的知识补全。本节有三个知识点，日历表排序，在PowerQuery中创建日历表，定制日历表的使用。
最近在群里看到一个好玩的消息推送场景，如下图所示，原理是在微信或者企业微信通过调用官方的接口实现每日定时推送消息。今天就带大家来研究下它是怎么实现的。
本文用 moment.js 实现了获取本周、前 n 周、后 n 周开始结束日期，即周一、周日日期的方法。
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
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
是一个DataFrame结构的数据，index就是交易日期，也就是每个交易日 共有15列；说明如下：
日期对象用于处理日期和时间。 JavaScript Date（日期）对象 实例 返回当日的日期和时间 如何使用 Date() 方法获得当日的日期。 getTime() getTime() 返回从 1970 年 1 月 1 日至今的毫秒数。 setFullYear() 如何使用 setFullYear() 设置具体的日期。 toUTCString() 如何使用 toUTCString() 将当日的日期（根据 UTC）转换为字符串。 getDay() 如何使用 getDay() 和数组来显示星期，而不仅仅是数字
日常生活中，当遇到生日日期相同的彼此，总会显露略带浮夸的惊喜：“缘分如此的神奇！”。
由于仪器保存的数据带有日期时间信息，正确的日期时间信息有利于数据管理、区分不同时间点的测量数据，所以需要保证系统时间的正确性。若需要重新设置时间，有两种途径打开
白茶曾经写过一期《TOPN函数丨环比断点》的文章，主要是利用TOPN函数来解决实际销售挂蛋（“当日无数据”）的情况。
最近沪深港通资金流出，对 A 股的冲击和影响是显而易见的，通过利用沪深港通的历史数据，可以做一波分析和预测。
此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率？用户留存率是电商行业经常用到的指标，用户的留存数指“第一天登录，以后几天还继续登录的用户数”，"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。因此先要计算出每日的总的用户数、次日的留存数，然后再计算留存率。
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
我（信誓旦旦状）：等我爬下携程所有票价信息，以后给我一个预算，我就能跟你说你去到哪儿！
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。
阅读本文章需要读者有一定的Python基础，且对XPATH、正则、selenium有一定程度的了解（知道基础知识和基础语法即可），并且对Python数据持久化手段有一定的了解（本文内使用的是shelve，因为方便）。
下面我们将建好的表t_od_use_cnt重命名为t_od_use_cnt_new，然后再改回来。
由上面两张图可以看出，在Hive和Impala中排序都失败了，没有按照期望中的中文对应的拼音进行排序。
我们知道，哈希表是一个可以根据键来直接访问在内存中存储位置的值的数据结构。虽然哈希表无法对存储在自身的数据进行排序，但是它的插入和删除操作的均摊时间复杂度都属于均摊 O(1) (Amortized O(1))。均摊时间复杂度可以这样来理解：如果说一个数据结构的均摊时间复杂度是 X，那么这个数据结构的时间复杂度在大部分情况下都可以达到 X，只有当在极少数的情况下出现时间复杂度不是 X。
sum(order_count) gmv_count 、 sum(order_amount) gmv_amount 、sum(payment_amount) payment_amount 过滤日期，以dt分组；
ReadShipMMSITwo package com.xtd.file import java.io.{ BufferedWriter, File, FileWriter} import java.util import com.xtd.entity.RouteLine import com.xtd.example.SparkOpenGIS import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset,
本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。
恩，重点说完开始讲故事，这篇文章主要用来总结几种中文字符串比较的方法，以防以后我那次遇到什么特殊的需求。
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