我们都知道销售目标是销售的起点，销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此，将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 ...销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中，去年的2月和今年的2月可能天数不同，无法全部复制。...这个表中有销售日期和销售额，我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表 ?...一、汇总销售数据 在销售明细表中，有每一天，每一单，每个商品的详细记录数据，我们只需要对每天的销售金额进行汇总，可以借助DAX函数SUMMARIZE进行数据汇总处理。 ...,MINX进行条件求和，计数，求最小值 3、FILTER,EARLIER函数配合对表格进行筛选 4、CALENDAR生成一个日期表。
1 问题导入 假如你是一家淘宝店店主，你所负责运营的淘宝店2018年全年的流量及交易情况可以看成是一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，（日期，浏览量，访客数，下单数，成交数，成交金额）...但降维意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据（如上面所述的淘宝店数据）本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低，这就是我们要介绍的降维方法——PCA（主成分分析法）。...对于特征矩阵X，因为可能存在大量的冗余数据，我们将它转换到另外一个特征空间，得到新的特征矩阵Z： 我们希望这个特征空间中各个特征彼此是线性无关的，也就是说各个特征向量是正交关系，那么在新的特征空间中...1、在进行PCA之前，先将最后一列文本型数据去掉，得到只包含数值型数据的矩阵，定义一个删除列操作的函数并同样的保存在前述的pca.py文件中： 2、定义一个函数将数据集中的空值用均值填满，同样地...，国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者。
，基本思路如下： object考虑是否需要转换为category； numeric，即各种数值类型，是否在允许范围内降低类型，例如假如某一列为整型且最大值为100，那么就是用用int8类型来描述； 对于日期类型...看到内存占用直接降了一半，不要小看这几百M，在DataFrame进行各种apply、groupby运算时，临时占用的内存是非常多的，也很容易超过峰值导致kernel重启； PS：当然，这里如果直接加载时指定数据类型也是可以的...如下，是对数据做reshape的操作，这个是该竞赛数据的一个特点，由于其把每一天对应的访问数据都放到了一起，也就是一行中包含了一篇文章的每一天的访问量，而这是不利于后续做延迟特征构建的，需要将每一天的信息单独作为一行...注意 即时del掉不用的对象； 对于category列的连接，使用union_categoricals； 在不同类型的列连接时，结果类型会取大的那个，比如int8连接int64，那么结果就都是int64...上看看有没有其他需要的东西，目前主要是自己做的机器学习项目、Python各种脚本工具、数据分析挖掘项目以及Follow的大佬、Fork的项目等： https://github.com/NemoHoHaloAi
检索例子： 确定表中行数 获得表中行组的和 找出表列 MySQL提供了5个聚集函数。 聚集函数：运行在行组上，计算和返回单个值的函数。...函数 说明 AVG（） 返回某列的平均值 COUNT（） 返回某列的行数 MAX（） 返回某列的最大值 MIN（） 返回某列的最小值 SUM（） 返回某列值之和 12.1.1AVG()函数： 查出所有产品价格的平均值...SELECT AVG(product_price) AS avg FROM products 注：AVG（）只能用来确定特定数值列的平均值，而且列名必须作为函数参数给出，为了获得多个列的平均值，必须使用多个...MAX()：求某一列上的最大值（最大数值或日期，对于文本数据返回最后一行，会自动忽略null值行）。...MIN()：求某一列上的最小值（最小值与最小日期，对于文本数据返回第一行，会自动忽略null值行）。 SUM()：求某一列上的所有值之和（会自动忽略null值行）。
1 问题导入 假如你是一家淘宝店店主，你所负责运营的淘宝店2018年全年的流量及交易情况可以看成是一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，（日期，浏览量，访客数，下单数，成交数，成交金额），这是一个六维的数据...在实际机器学习中处理成千上万甚至几十万维的情况也并不罕见，在这种情况下，机器学习的资源消耗是不可接受的，因此我们必须对数据进行降维。...但降维意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据（如上面所述的淘宝店数据）本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低，这就是我们要介绍的降维方法——PCA（主成分分析法）。...我们希望这个特征空间中各个特征彼此是线性无关的，也就是说各个特征向量是正交关系，那么在新的特征空间中，其协方差也应该是一个对角矩阵： ?...1、在进行PCA之前，先将最后一列文本型数据去掉，得到只包含数值型数据的矩阵，定义一个删除列操作的函数并同样的保存在前述的pca.py文件中： ?
[1240] 这是群里面的讨论文件，数据不是特别的复杂，喜欢动手的小伙伴可以按照图片自己搞一份。（@飞天篮球猪大佬当时出的题目是：求出第一笔成交日期，以及第一笔成交时的花费金额。）...利用MIN选取最小值，利用FILTER筛选出没有销售额的日期，最后使用CALCULATE进行封装。第一步结束。 [strip] 接下来的内容回归本次的题目，变量。...在求累计消费的时候，白茶用的是分开写的办法，代码如下： 分开写的 = CALCULATE ( SUM ( Sheet1[花费] ), FILTER ( Sheet1, 'Sheet1'[日期] <= [...在这种写法中，日期这一列与后面的条件取交集，只有四个选项符合要求，其他的返回结果是空，所以最后得出来的结果就是6.2+11.2=17.4和9.2+13.2=22.4。...[1240] 而第二种写法中，VAR将第一日期转化为了一个固定的值，类似于1.2.3这种的，那么日期这一列的筛选条件是<=10.6和<=10.9，那么得出来的结果自然而然就是我们所需要的累计花费了。
（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。...创建范围-线图 创建折线图 日期->列（显示为上面的天），工号->筛选器（工号20002875），人工服务接听量->行 但无法比较该员工的工作情况在全体员工中的情况。...创建，接听量平均值/接听量最大值/接听量最小值 点击日期>创建接听量平均值/接听量最大值/接听量最小值 fixed：计算每一天，人工服务接听量的平均值 {fixed[日期]:AVG([人工服务接听量...])} 接听量平均值 接听量最大值 {fixed[日期]:MAX([人工服务接听量])} 接听量最小值 {fixed[日期]:min([人工服务接听量])} 观察创建字段数据 创建字段都拖入详细信息...右击纵轴标签->添加参考线->线->每个单元格->人工服务接听量平均值，标签->无，线加粗->黑色 右击纵轴标签->添加参考线->区间->每个单元格->最小值、最大值 倾斜图 倾斜图可以展示单个的指标在不同时期的变化
，这个算法就显得很复杂，并不能在规定时间内运行，就像这样 究其原因，是因为我们一个一个试数字，这样的方法其实是最耗费时间的； 那有没有更快的算法呢？...题目分析 我们在把这个二维数组用图表示出来 4.2.1 二维数组中数字7的查找 由题目可知，每一行的数字是从左向右增大的，每一列的数字是从上到下增大的，即 首先，我们选取数组右上角的数字9，...于是，我们把这一列从需要考虑的区域内剔除，之后只需要分析剩下的3列。 在剩下的矩阵中，位于右上角的数字是8，同样8大于7，因此8所在的列我们也可以剔除。接下来我们只要分析剩下的两列即可。...根据题目的意思，我们需要在股价最低的时候买入，在股价最高的时候抛出；但是这有一个问题，我们只能在买入当天以后的股价中找利润最大的，如果没有最大的，那就返回0；我们推理一下 第一天：最小值8 利润：8-...8=0 第二天：最小值8 利润：9-8=1 第三天：最小值2 利润：2-2=0 第四天：最小值2 利润：4-2=2 第五天：最小值2 利润：10-2=8 第六天：最小值1
PowerBI模型，只有一张表： 要求只有一个： 不允许对数据做任何修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作，也不允许设置自动日期智能： 也就是说，对于这个模型，只能写度量值，然后在报告中呈现...后面的日期表中包含了所有销售日期，因此我们可以用日期列去匹配数据表的签单日期，从而获得每一天的销售额，然后相加就是本月的销售记录： 我们直接写度量值： sales.month = //首先创建一个只包含日期列的表...yyyy-mm-dd") ) //然后添加列，计算每一天的sales //这里在VAR中又加了一个var，为了在虚拟表中计算匹配日的sales var sales_day= ADDCOLUMNS(...谁是甲方爸爸 正如昨天的文章中说的： 从Power Automate到Power BI实时流数据集：翻山越岭的问题解决 在流数据集中我们是没有办法对数据进行任何的修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式...流数据集的优点非常强，在仪表板中能够实时显示数据，完全自动化刷新，可以解决大量的对于时间序列敏感的数据。
JZGKCHINA 工控技术分享平台 01 前言 污水处理剂是处理工业废水、生活用水等各种污染水体时必须使用的化学药品，只有有效地利用这些化学物质等，水质才能从国家排放的标准、水质中很好地去除泡沫、悬浮物...MyTime列名，绑定（getdate()），也就是或者本地时间，自动插入本地日期、时间。...图4 步骤三： 通过excel读取SQL数据库数据，选择日期（图5）后，点击查询（图6），先将插入的数据读到表格上。见图7....主要的原理就是，从从一列开始，至上而下寻找最大值，再找最小值，第一个最大值标志为a_max,第一个最小值标志为a_min,最后我们得出，a=a_max-a_min, b=b_max-b_min……....但此方法可以常用于改造、流量计安装有难度、或者对成本把控比较严格的工况下使用。 本办法也可以直接在PLC内部运算，存到数组中，当然本人更喜欢通过excel来计算，看个人喜好。不喜勿喷。
35、范围-线图 范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。...制作步骤： ①制作折线图：工号->筛选器（工号20002875），日期->列（显示为上面的天），人工服务接听量->行 ?...②计算字段：右击日期->创建->计算字段->创建接听量平均值/接听量最大值/接听量最小值 Fixed含义：计算每一天，人工服务接听量的平均值 ? ? ?...右击纵轴标签->添加参考线->区间->每个单元格->最小值、最大值 ? 最终展示图： ?...36、倾斜图 倾斜图可以展示单个的指标在不同时期的变化，既能展示值的大小变化，也能同时展示排名的变化。 步骤： ①画出倾斜线： 1、先创建个排名字段 ?
网上流传着一张哈佛大学凌晨4点图书馆爆满人的照片，但人们不知道的是，美国大多数其他大学也是这样。下面几副图为我拍的不同日期的宾大学生通宵奋战的照片（宾大的图书馆和自习室多为24小时的）。...熬夜最痛苦的不是你通宵了一个晚上以后，发现太阳已经升起了，而是当你走在回去睡觉的路上时，有人跟你说“Good morning”。这时，你的一天才刚刚结束，而别人新的一天已经开始了。...Excel统计出我这两年半的睡眠记录，以下是一些总结： ? ? 上图虽然看起来是个正态分布，但日期分布其实很不均匀，睡的少于6小时的通常是周一到周五，多于8小时的基本都是周末和假期。...第一幅图画的是每一天的睡觉时间，由图可看出大部分情况下我每天是在凌晨1点到凌晨5点睡觉，其中凌晨3点睡觉的次数比较多。 ? 下面这幅图记录了整个两年半的时间段中，每一天的睡觉时刻和长度。...其中蓝线代表长度，黑色的细点代表后来补觉的时间长度（通常是下午没课的时候补），每一列代表两个小时。炒股的同学应该能认出来这是一幅竖着的股市K线图。 ? 没了。
零售、电商、教育等领域的诸多业务场景中需要按周进行分析，然而Power BI并未提供周粒度的时间智能函数，这让很多人想分析时感觉力不从心、无从下手。...按周进行分析，首先需要创建一个日期表(关于日期表创建的多种方式可参考这篇文章：Power BI创建日期表的几种方式概览)，或者在已有日期表中新建列“WEEKDAY”和“WEEKNUM”： ?...")" 然后在把两列合为一列，或者干脆直接一列搞定也可以。...再多说一点，如果你嫌上表第一列的宽度太大，而又想同时包含这些信息，那么你可以通过手动调整列宽的方式将其分为两行： ? 不过，我们一般是不建议这么做的。...自动调整列宽对于绝大部分矩阵来说是很必要的，否则可能会出现领导打开报告看到的是这样一幅画面： ? 那有没有办法既让矩阵自动调整列宽，又让首列自动分为两行呢？ 答案是肯定的： ? 如何实现呢？
例如 输入： 3 3 1 2 输出： Possible 解题思路： 在各种各样的编程题中，有些是直接给出要求，比如从尾到头打印链表，我们只看题目就可以一抹了然，数据结构是链表，要求是从后向前打印...我们可以试着这样来解决，找到一列数（n个）中的最大max和最小min，如果max=min，则为公差为0的等差数列，如果不相等那么公差就是max-min/n-1，如果没办法除尽的话，那么不是等差数列，如果除尽...现在我们知道了一个数列的最大值，最小值，个数和公差，这样就知道了等差数列的每一个数，那么下面就可以逐个判断这些数是不是在数组中，由于不是排序的数组，二分法啥的也就用不了了，所以时间复杂度是O(n^2)，...那么有没有其他的方法可以优化时间复杂度呢？...由于我们知道数组中的最小值，那么如果是等差数列的话，数组中的每个数与最小值的差值，对error取模的结果应该都是0，这样我们就可以判断一列数是不是等差数列了，时间复杂度为O(n)。
，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter...操作如下： 5.日期时间函数 日期的含义：指的是我们常说的年、月、日。 时间的含义：指的是我们常说的时、分、秒。 在讲述下面函数之前，我们先补充一个知识，不同时间格式符表示什么含义呢？...： 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 获取年份：year()； 获取月份：month()； 获取日：day()； 获取小时：hour()； 获取分钟：minute()； 获取秒数：second...无论是sum(1),sum(0),count(1),count(0),avg(1),avg(0)，原理都是一样的， 相当于在原表中新增一列。...其次，我们知道where后面接的是【逻辑值】，当使用where 1和where 0原理也还是 一样，也相当于在原表中新增一列。
处理日期 import numpy as np from datetime import datetime # 将日期映射为星期 # Monday 0 # Tuesday 1 # Wednesday...] # 计算一周中每一天的均值 averages = np.zeros(5) for i in range(5): indices = np.where(dates == i) prices...print "len(previousclose)", len(previousclose) print "Previous close", previousclose # maximum 逐元素获得最大值...range(1, N): atr[i] = (N - 1) * atr[i - 1] + truerange[i] atr[i] /= N print "ATR", atr 简单滑动均值 # 每一天的简单滑动均值...357.939161015 剪切和压缩数组 import numpy as np a = np.arange(5) print "a =", a # a = [0 1 2 3 4] # clip 用于剪切数组 # 小于最小值的元素会替换成最小值
为了使数据简洁一点，只保留数据中的部分列和前100行，并设置“日期”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文使用这些数据来介绍统计运算函数。 二、最大值和最小值 ? max(): 返回数据的最大值。...在Pandas中，数据的获取逻辑是“先列后行”，所以max()默认返回每一列的最大值，axis参数默认为0，如果将axis参数设置为1，则返回的结果是每一行的最大值，后面介绍的其他统计运算函数同理。...min(): 返回数据的最小值。使用DataFrame数据调用min()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最小值，即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...使用Series数据调用max()或min()时，返回Series中的最大值或最小值，后面介绍的其他统计运算函数同理。 ? idxmax(): 返回最大值的索引。...在numpy中，使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引，在Pandas中使用idxmax()和idxmin()，实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax
left获得字符串左边的子串left('uhjodjjlsifdflj', 3)，显示为：uhjtochn将一个数字（只支持小数点后两位）转化成汉字大写 1.例1：tochn(1234567,true)...，获得该日位于一个星期中的第几天，这里是将星期日作为一星期的第一天 语法：daynum(dateExp)1.例1：daynum ('2009-8-22 12:30:01')，结果为：7 2.例2：daynum...显示为“男”，当值为2时，显示为“女”。 ...mid1.例1：min(F1{})，统计F1单元格中的最小值，F1为可扩展单元格。 2.例2：min(A1:E1)，统计A1单元格到E1单元格的最小值。...3.例3：min(list(A1,E1))，判断A1和E1的值的最小值。
样例 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。...解题 https://www.cnblogs.com/gzshan/p/11114066.html 解法一：Brute Force暴力解法 由于限制只允许一次交易，那么一个最直观的解法就是对每一天，都依次遍历它之后的所有可能卖出的情况...如果我们用dp[i]表示从第1天到第i天进行一笔交易能获得的最大收益，用min表示买入时的价格（最低的时候），则dp[i]=max(price[i]-min,dp[i-1])，其中maxProfit是指已经找到的最大收益...) 由于只允许一次交易，所以要想获得最大收益，必须在价格最低的时候买入，最高的时候卖出，但是由于必须先买后卖，所以如果用波形来说，就是要找到一个波峰和波谷，波谷在波峰之前。...，而动态规划法，我们是先确定哪一天卖，由于题目的特点，那么买的时间就是卖之前的最小值，正好在这个遍历的过程中我们就能把这个最小值记录下来，因此得到了性能的提升。
为了可以得到任何范围的日期区间跨度，就需要一个可以容纳每一天日期的表，该表满足： 包括所需的所有日期。 从设计学的角度，我们称为了满足随后的分析而构建的这个表叫：日期表。...日期表的设计学用途是： 当希望从某段日期区间跨度去筛选交易业务数据时，都可以从日期表作为出发点，由于日期表如上描述的设计，它必然满足： 一定可以从日期表中找到所需要的日期区间来筛选业务数据。...A - 一列，日期时间 B - 一列，日期 C - 三列，年月日 D - 四列，年季月日 通过对上述内容的理解，不难看出 B 才是正确答案。...在 DAX 中，可以构建表，准确讲，是一个单列的表，如下： DAX 函数 CalendarAuto 将轮询目前在数据模型中的每一个表中的日期类型列以便创建一个日期序列，该序列包括可以涵盖数模模型所有日期范围...构建日期表的注意事项 前面讲过从日期维度筛选数据时，常常不是从日期级别进行，而是从更高的时间维度进行，如：年季月日，考虑到中文本地化以及排序的问题，最佳实践如下： 分两步构建日期表 先构建一个基础日期表
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