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四种分组求和方法，操作简单效率又高的竟然是这个！| Power Query实战

这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和： 这个问题的方法很多，当数据量不大的时候，各种方法在效率上不会有多大的差异，但是，如果数据量很大，可能就会体现出来较大的差别...”等列的聚合内容，单击确定，即可得到最终结果： 这种方法操作也不复杂，实际是利用了表展开时的“聚合”功能，背后调用了Table.AggregateTableColumn函数。...关于这个函数，我曾经在以前的文章《合并查询，一个严重的效率问题以及简单的解决办法 | PQ优化实战》里提到过，效率比较低，尽量避免使用。在这个例子里，最后测试的结果也是，这种方式的效率是最低的。...因为每个日期作为一列的数据，从数据建模的角度来说，一般建议转换为每一行（逆透视），后续也没有必要进行汇总后横着放。...从这个简单的例子，大家可以看到，同一个问题，往往有很多的解决办法，在不同的场景下，可能不同的方法之间在效率、适应性等等方面都有差异。

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汇总Excel数据，列名不一样怎么办？| Power Query实战

日常工作中，很多朋友遇到类似如下的问题——多个要汇总的Excel工作表，列名却存在一些差异，比如有的表里叫“日期”，而另一个表里可能是“采购日期”…… 碰到这种情况，该怎么办？...首先，这个问题如果说有一劳永逸的办法，那肯定是规范数据的源头，比如对填报的数据设定模板，对表头进行锁定……但如果数据已经这个样子了，那么，就要根据实际情况进行灵活处理。以下讲2种比较常见的情况。...（true）识别列名，这样，得到的结果将是按位置生成的列名，直接合并再筛选数据即可。...接下来是比较复杂的第2种情况，即列的位置也不是一一对应的！...这时，可以继续细分为以下2种情况： 1、列名有比较明确的规则，比如，【日期】列都包含“日期”两个字、【采购人员】列都包含“采购、员”三个字…… 这时，因为虽然列名有差异，位置也不一致，但列的命名有规律可循

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这样的Power BI周分析你见过吗？

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。...不过，细心的你已经发现了，列的排序是乱的，并不是按照周一到周日或者周日到周六的顺序排的。很明显，此时要排序，结果发现列是不支持直接排序的： ? 所以我们需要用到一个初学者经常会问的【按列排序】了。...选中“周几”，点击按列排序，按WEEKDAY进行排列，是不是符合你的要求了： ? 再经过一些恰当的修饰，就得到了一个比较美观的按周展示的矩阵了： ?...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？

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圣经中的校验码

但是和《史记》不同的是，《圣经》的写作持续了很多世纪，不是由某一位作者单独编著而成的，后世的人一直在做补充。当后世的人看到几百年前的抄本时，难免也会抄写错误。...同样的办法，对于每一列也是这样处理，把每一列文字对应的数字加起来，就得到了这一列的校验码。...当犹太学者抄写完一页《圣经》时，他们需要把每一行和每一列文字对应的数字加起来，得到行和列的校验码，如果每一行和每一列的校验码和原《圣经》的校验码一致，则说明抄写正确，没有出现错误的文字。...如果发现某一行的校验码和原《圣经》的校验码不一致，则说明该行的文字中和原《圣经》不一致，出现了抄写错误的情况。但是这一行有很多文字，到底是哪个文字抄写错误了，我们暂时还不得而知。...当然我们也可以对该行文字一个一个的和原《圣经》进行对比，但是还有没有更轻松准确的办法？ 答案是：有。

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因果推断DiD方法在游戏数据分析中的实践

假设我们灰度了一个新的推荐策略，实验用户的高留存是由新的策略导致的吗，这个策略能带来多大的收益，有没有存在一种可能：实验用户正好是高活跃用户？...在历史观测数据上去研究某个干扰变量是否会对留存造成影响，把某一天的用户分为实验组和对照组，然后比较这两组用户的次日留存。两组用户的次日留存肯定是有差别的，但又有多少差异是由于干扰变量带来的？...要探究上述问题，最好的方法可能是使用随机流量的AB实验，但是AB实验也存在一些局限性，在之前写过的一篇文章《AB实验踩坑之路》中提到，有些情况下可能没办法控制想要测试的干扰变量。...历史上取了4个日期的数据，实验组和对照组因为是用的11月17日的用户筛选出来，在其他日期部分用户没有登陆，所以留存率是小于1的。...treatment日期前两天和后一天入组用户活跃比例 我们首先得到第一层差分，即各组内11月16日和11月18日之间的活跃情况的差异。

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3分钟学会Excel“自主学习”

1 信息拆分 下面表格的数据，我们是不是经常遇到呢?我们需要将信息拆分成两列，更方便我们进行信息的收集。Excel的分列功能就能够完成目标，但是因为名字的长度不同，分列功能出现了短板。...接下来是成绩列，与“姓名”列同理。我们需要注意的是，姓名列和成绩列是无法同时进行多列填充的。 ? 2 如何从身份证中快速提取出生日期 我们都知道，身份证第七个数字到第15个数字中间的数据为出生日期。...从身份证中提取出生日期，以得到用户年龄是很常见的问题。如下表中，我们有用户的身份证号，现在你的需求是：需要从身份证中提取出生日期，你可能会想到分列或者MID函数，那有没有一键解决的办法呢？...3 如何快速合并分离信息 快捷键“ctrl+E”除了拆分信息，身份证提取出生日期，还可以进行信息的合并。比如我们看如下信息，想要进行第一列和第二列的合并，并用符号“-”合并，在第三列进行填写。...，并非excel形式的日期格式，对于这样的日期格式，不可以采用"DATE"等日期计算函数，所以我们需要对其修改格式。

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PowerBI 基于移动平均及最小二乘法的动态趋势预测

首先来看一个按日期（到日期级别细度）来的KPI图。 柱形图 ? 非常凌乱。 只选择一年，则有： ? 折线图 没有办法看出任何走势。如果改为折线图，则有： ? 可以看出这个摆动幅度非常大。...移动平均原理 如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图： ? 解释移动平均： ? 例如对于第X号日期，其移动平均为[X-6,X]共7日的指标值的算术平均。...MAX( 'Calendar'[日期] ) , -7 , DAY ) ) / 7 于是就可以得到： ?...动态参数化 不难想到，可以将刚刚的度量值进行动态化，得到： KPI.RA.X = // Rolling average AVERAGEX( DATESINPERIOD( 'Calendar'[日期...某个实验得到四个红色的点：(1,6),(2,5),(3,7),(4,10)，而我们知道这些点应该与一条直线吻合，所以我们希望通过这几个点来卡出一条直线，该直线与已知的数据点整体的差异最小。

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把表头日期整到一列？很多人会碰到这个小问题，其实很简单！|PQ实战

因为每个细分表所需要取的日期不一样，我们无法直接将某一个日期赋值到整列，所以只能根据日期的标志先把日期提到并列位置： 然后再进行向下填充： 这个时候，有的朋友可能就会按照前面单表的处理方式，删除前几行，...然后提升标题…… 但是，这样操作就会发现，有一列的列名是动态的日期！...为了避开这个问题，我们考虑换一种方式，即在提升标题前，先想办法把列名搞定，其实也很简单，我们再添加一个条件列即可： 即基于我们前面填充号的日期列，再进行判断，如果是各细分表的标题行，就直接赋值“日期”，...这样，我们就可以把原来填充的日期列删掉，然后继续按单表的思路进行处理了。 具体的处理过程可下载数据文件参考。...- 03 - 关于套路 表头日期转成一列是数据规范处理时的典型问题，其他还有单号或者填表人等等，也经常单独放在表头或表尾，但请不要把某一种解法视作“套路”！

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2021第二期_数据挖掘班_微信群答疑笔记

尝试写了一个函数，把每一列提取出来变成新的CSV，但是在文件名的命名上好像没办法实现自动化？ file＝的后面应该写引号里加文件名对不对？...，harmony会友好很多哦，你只需要指定sce的某一列，需要被整合的那个因素 如果用seurat的话，FindIntegrationAnchors()使用list()，把72个单独的对象，生成一个list...作者组织的这个文件有点特殊，读取的时候，默认参数搞不定，需要去找找参数，也有更快解决问题的办法，就是annoprobe 做差异分析时，报错，这是我的exp列名，是不是要把空白列去掉呀，为啥会有空白列呢？...网上搜了是把不全列补全为NA，这样调整后感觉会对原始数据有影响呢？ 确定一个办法不行，就换另一个，搜到的结果也不止这一个。...想请问一下老师们 R中有没有办法模糊识别呀 就是我从两个地方下载得到的表格想要通过基因全称来合并 但是可能两边的基因全称有一点点区别 比如-变成空格这种 虽然变化很小 但是%in%就没法识别了 R中没那么智能

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Power BI 人力资源应用：动态计算年龄

假设我们想查看30岁以下员工数量，通常我们可能导出人力系统中的员工信息，然后新建一列，如下计算： 但这有一个问题，此处的年龄是静态的截止到现在的年龄，如果我们想动态查看不同年份的30岁以下员工数量，例如如下...： 请注意这个动画中的两个信息，首先每个人的年龄会随着年份的变化而自动变化。...或者，我们可能还需要按照年份查看30岁以下员工趋势，准备各个年份节点的HR数据再汇总会显然过于冗余。 那么，有没有更好的办法实现？其实在Power BI中实现该功能只要将年龄从列转换为度量值即可。...首先，将数据准备好，员工信息可从公司系统导出，日期表按照以下函数新建： 日期表 = CALENDAR(DATE(2015,1,1),DATE(2019,12,31)) 日期表与员工信息表之间不要建立关系...然后新建年龄度量值（不是计算列）： 年龄 = MAX('日期表'[年])-MAX('员工信息'[出生年份]) 接着使用度量值计算30岁以下员工数量： 30岁以下员工数量 = CALCULATE ( [员工数量

2.3K20

如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻

1.建立子类别和年度的组合表 使用SUMMARIZE函数将子类别和年度的组合列出来 子类别表2 = SUMMARIZE('data',data[子类别],'日期表'[年度]) 2.添加sales计算列...你也可能会说，当切片器选择某一具体年的时候，桌子是9还是7这个问题是固定的，比如，切片器选择了2019，桌子的排序就固定是7。...同样，按照其他的列进行排序，也是会得到同样的结果： 事情好像无法往下进行了。 但是铁人王进喜有句名言：“有条件要上，没有条件，创造条件也要上。” 我们再重新审视一下这个按列排序的错误。...对于子类别中的同一个值，sales.oneyear.rankx2不能有多个值。 如果说这个问题有解决办法，那么突破口一定是在这个位置。...1.不同年份的子类别名称自然是相同的 2.不同年份的排序数字一般也是不同的 对于第二条，100%没有办法进行操作，必然是不同的。

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基本 SQL 之增删改查（二）

聚合函数： AVG(column_name)：求取结果集某一列的平均值，如果某条记录行该字段NULL，将不参与平均值计算 COUNT(column_name)：统计结果集中数据记录行数，即统计有多少条数据...MAX(column_name)：返回结果集中某列的最大值 SUM(colunmn_name)：求和结果集某列 MIN(column_name)：返回结果集中某列的最小值 除此之外，还有一些求标准差，...日期时间函数： 由于日期函数在不同的数据实现来说，很多相同功能的函数具有不同的函数名称，我们这里仅以 MySql 来介绍这些函数，给你一个宏观印象，不同的数据库之间只不过语法差异，搜索引擎就可以解决。...NOW()：返回当前日期时间，精确到时分秒 CURDATE()：返回当前的日期 CURTIME()：返回当前的时间 DATA(日期时间/日期表达式)：该函数用于提取参数中的日期部分，参数可为一个时分秒的日期对象...，看有没有预定义的函数能够解决你的当下需求。

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中、英文与数字月份互转，总有一种你会用到！

1 在日常工作中，大家会用到各种月份的表达方式，比如英文简写、英文全称、中文和数字等，如下图所示： 但是，我们更多的时候，不是对月份本身的单独使用，月份从日期而来，而有用到日期的地方...对于这个简单的写法，你有没有想过：为什么出来的月份名称是中文，而不是英文？...其实，这只是因为咱们的系统区域（语言）设置为中文了！所以，这里面其实有个陷阱：如果你的系统语言改成了英文，那得到的结果就变了！...([英文转日期]) 4、中文转数字 因为中文月份没办法转为日期，所以，要转换的话，我们可以通过预设列表的方式来实现，也就是找到这个列表的位置即可（记得加1哦）： = List.PositionOf...我们可以随便找一列，右键-更改类型-使用区域设置： 然后选择需要的“区域”： 查看生成的公式就能找到对应的写法了： 6 关于日期格式、区域语言转换的问题，

4.8K31

通过日期偏移来解决因中美习惯不同而导致的PowerBI相对日期切片器周分析错误问题

所以这个问题没有几乎办法100%解决，除非开发人员特地为中国用户设置选项，通过选项可以设定一个周的第一天是周一。 所以我们还得想别的办法。..."问题，也是用的同样的办法： ?...添加一列date2，把date日期向前推了一天，然后把date2作为切片器时，选择当前周，默认还是会筛选date2列的5月17日(周日)到5月23日(周六)，不过这个时候date列筛选的就会变成5月18...所以在结果矩阵中，是根据date列去筛选的，所以会得到正确的按照Monday为一周的第一天来显示的数据。...一个办法是添加一个空白按钮将这个日期范围给隐藏起来，用户直接看表中的日期即可： ? 当然，追求完美的你，也可以试试通过其他办法让这个地方就显示date中正确的日期： ?

1.3K30

MySQL--查询和常用函数(知识点)

，select后面的列名列表控制的是要显示多少列，所有列用* 代替。...笨办法: select * from student where studentNo=21 or studentNo=24 or studentNo=27 or studentNo=30 使用in:...select * from student where studentNo in(21,24,27,30); in的作用就是当前的值在某一个集合中存在就为真 not in 的作就是当in为真的时候进行非运算...描述成为一个点 st_distance--> 对两个点进行计算 st_distance(point(log,lat),point(106.485737,29.531308))这个结果要乘以111195 得到的数据就是两点之间的直接距离...year(日期) 返回指定日期中的年份 MONTH(日期) 返回指定日期中的月份 day(日期) 返回指定日期中的号数 HOUR(日期) 返回指定日期中的小时数 MINUTE

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【运营】沉睡、流失客户分析？Power BI一招帮你搞定

但有一点是几乎所有行业都想通的，就是我们要对沉睡、流失的客户进行回访，分析，想尽办法进行唤醒、激活或重新购买。Power BI如何帮助业务人员进行统计汇总呢？...结合新用户的计算方式，我们脑海中大概有一个轮廓： 首先，要定义何为流失，因各家企业对该指标的定义有较大差异，就以6个月内曾经有订单，但最近两个月内没有订单的客户定义为流失客户； 第二步，如何写度量值：...最后一列就是该月流失的客户。 根据上一讲列表显示明细【运营】新用户明细？...日期'[日期]), DATEADD('日期'[日期],-6,MONTH)) //返回6个月之前的第一天 VAR ENDDAY= CALCULATE( MAX('日期'[日期]...这样我们就可以得到各月流失的用户了。 你会发现，有些用户在这个月也流失，在下个月还流失，这是由于不同的企业对于流失的概念定义有区别造成的，其实准确来说应当叫做睡眠。

2.7K33

笔记:如何使用postgresql做顺序扣减库存

扣减数量列 以及 扣减后数量（实际库存)，扣减顺序是按照批次的日期升序扣减，批次日期为空的首先扣减（需考虑到排序）；还有就是：没有任何扣减数量（没有出库的）的产品 最终的 扣减后数量（批次库存数量-出库数量...我们已经通过连表做好出库的数据列，排序也做好了，现在。。。...~，看出问题了就不能无视缺陷的存在，所以对于最后一个批次如果出库数量仍然大于当前批次的数量，他的差异（出_入差异）应该就是负数；等等，那我如何确定每个产品的最后一个批次呢，让我们试着用sql找找看 **...，当然对于出库数不存在的解决办法就相当easy了，当然如果你认真揣度过上面的sql的话。。。..._result 这一列即为最终求解哈，为了这一列费老多力了] 最后 ** 很多时候我们以为的似乎并不是那么难，只是你很少去思考而已，当然呐，以上只是个人拙见，解决方法肯定还有很多，各位不妨试试看囖~

1.2K20

微信小程序自定义yPicker组件分析及省市区三级联动实现

这不，最近项目中有个需求是 省市区三级联动 ，我就顺便从组件库中的第一个 「扩展日期-时间（点此直接至GitHub）」picker组件开始说一下这两个功能的实现。...简单说一下“自定义日期-时间组件” 它的背景是项目的第一版当时发现微信小程序内置的日期组件：picker只能精确到某一天（年月日），但是我们很多时候需要年月日时分甚至是年月日时分秒（如结束时间/发布时间...” 主要实现策略 如上所示，监听了两个事件，分别是：日期选择窗口弹出时以及点击“确定”按钮时触发函数change、多列选择器每一列滑动时触发事件columnchange。...change中很简单：只需要把选中的数据暴露给页面中（或者通过 triggerEvent 返回给调用页面）即可； columnchange中要做的就是当前选中的每一列的值填充到data中对应数组的某一项...：遍历固定的某一列（某一个数组）并渲染出来。

75820

用Python实现excel 14个常用操作，Vlookup、数据透视表、去重、筛选、分组等

pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean]) 三、对比两列差异 因为这表每列数据维度都不一样...，比较起来没啥意义，所以我先做了个订单明细号的差异再进行比较。...需求：比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。...实际上缺失值处理的办法是很复杂的，这里只介绍简单的处理方法，若是数值变量，最常用平均数或中位数或众数处理，比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。...比如这里的需求填充客户名称缺失值：就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。 这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。

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