3月份chatGPT是不安分的、微软是不安分的、那么勇哥就应该安分？不可能，绝对不可能。简单来说，勇哥3月份成功的把chatGPT3.5集成到bg-tinkle软件中发布了v1.0.5版本。集成后的bg-tinkle对于数据库的修改、统计、删除等操作就都是一句话的事了，非常NICE。
本文共1200字，建议阅读8分钟。 用SQL写代码时一般不用再关心变量、循环的具体动作，但要操心表、字段这些概念上的计算过程。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
只需要获取当日累计的销售额，于是店老板就用 Excel或者纸质的表格创建了一个表，表中包含销售的日期时间，销售的产品，销售的数量，以及卖出的单价是多少。如此每天进行一个汇总，或者月底进行汇总就可以知道当天或当月的销售额是什么情况了。
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。
程序员必备的面试技巧，就像是编写一段完美的代码一样重要。在面试战场上，我们需要像忍者一样灵活，像侦探一样聪明，还要像无敌铁金刚一样坚定。只有掌握了这些技巧，我们才能在面试的舞台上闪耀光芒，成为那个令HR们心动的程序猿！
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的强大语言。SQL语言被分为多个子语言，其中之一是DML（Data Manipulation Language），用于执行与数据的操作和管理相关的任务。在本文中，我们将深入探讨DML的各个方面，从基础操作到高级技巧，以帮助初学者更好地理解和使用SQL的DML。
4. 商品列表：维护商品数据，有富文本编辑器，有明细表上传商品图片, 生成商品二维码、条形码
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
【摘要】 进销存管理系统是一个基于Internet的应用系统，它是一个面对当前的进销存管理工作基本还处于手工和半信息自动化处理状态而应运而生的一个基于Internet的一个完全信息自动化的系统，整个系统从符合操作简便、界面友好、灵活、实用、安全的要求出发，完成进货、销售、库存管理的全过程。 企业单位只需具备访问Internet的条件即可在系统发布的站点上进行进销存的管理。在图型化的人机界面中完成日常的进销存管理工作.一方面摆脱了时间和空间的限制，另一方面有效的解决的数据共享的问题。 经过实际使用证明，本文所设计的企业进销存管理系统可以满足企业进货、销售管理方面的需要。 【关键词】库存 销售 企业进销存管理系统
SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI（美国国家标准协会）的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create,以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面，我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，TOPN可以获取前几名数据，但是不会对数据进行排名。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
1．写出表Department增加一条记录 和 更新一条记录的 SQL语句 增加记录值 (‘12’, ‘研发部’, ‘张三’) ； 更新 dept_id=’12’的记录 (‘12’, ‘研发部’, ‘张三新’) ;
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
发明SQL的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的SQL可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。
#问题1：1月每笔消费均大于20元的用户的总消费金额#条件：1月+大于20 sum(order_amt
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义，还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》，这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
temu电商平台是一个充满活力的电商平台，拥有多种商品类别和数万家店铺。在这个项目中我的任务是采集平台上的大量公开数据信息。通过数据采集，我旨在深入了解temu电商平台的产品分布、销售趋势和文本描述，以揭示有趣的见解。
Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。
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数据库管理系统（DBMS）最重要的功能就是提供数据查询，即用户根据实际需求对数据进行筛选，并以特定形式进行显示。在Microsoft SQL Serve 2012 中，可以使用通用的SELECT语句进行查询操作，该语句具有非常灵活的使用方式和丰富的功能，即可以完成简单的单表查询，也可以完成复杂的连接查询和嵌套查询，本文就将对常用的大多数SQL中的数据查询语句进行总结和演示；
在Transact-SQL语言中，函数被用来执行一些特殊的运算以支持SQL Server的标准命令。SQL Server包含多种不同的函数用以完成各种工作，每一个函数都有一个名称，在名称之后有一对小括号，如：gettime( )表示获取系统当前的时间。大部分的函数在小括号中需要一个或者多个参数。Transact-SQL 编程语言提供了四种函数：行集函数、聚合函数、Ranking函数、标量函数。
在正式开始之前，云朵君为大家准备了一些常见的基础的电商分析基础知识，对于数据分析小白较为友好，电商分析大佬可酌情查看，若有写得不好的地方，还望大佬纠正，共同进步！
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
仔细想一想，没理由啊，切片器不应该影响排名结果啊，因为我们已经ALL('大区表'[大区])了。而且右侧每一行其实都代表着筛选器，如果切片器有影响，那么行上的筛选器同样应该影响，结果没有。（右边对照的是将编辑交互去掉的。）
为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。 举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种
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这是Python数据分析实战基础的第四篇内容，也是基础系列的最后一篇，接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。
订单明细表中记录了商品销售的流水；"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。
和聚合函数相似，但是对于每一组记录，无论多少行，聚合函数只返回一行值，而分析函数对其中每一行记录都返回值
有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。
发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。
很久没写东西了，正好群里有童鞋最近要换工作，提到有关数据库方面的问题，个人认为，做数据分析的并没有必要把数据库开发之类的弄懂，你只需要从相应的数据库中调用你需要的数据即可，至于数据库设计相关的安全事务，开发之类的问题那是数据库工程师的事情，而作数据分析的你了解SQL语言即可。当然，谁都不会嫌自己的知识多，掌握的东西越多对自己的发展当然也就越有利。 了解SQL的必要性 俗话说“巧妇难为无米之炊”，没有数据怎么分析。而SQL对于你来说就好比电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活
几乎所有的可视化对象都是需要排序的：按照可视化对象数值大小，按照字母顺序排列，等等。
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教科书中 SQL 例句通常都很简单易懂，甚至可以当英语来读，这就给人造成 SQL 简单易学的印象。 但实际上，这种三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班，我们在现实业务中写的 SQL 不会论行，而是以 K 计的，一条 SQL 几百行 N 层嵌套，写出 3K5K 是常事，这种 SQL，完全谈不上简单易学，对专业程序员都是恶梦。 以 K 计本身倒不是大问题，需求真地复杂时，也只能写得长，Python/Java 代码可能会更长。但 SQL 的长和其它语言的长不一样，SQL 的长常常会意味着难写难懂，而且这个难写难懂和任务复杂度不成比例。除了一些最简单情况外，稍复杂些的任务，SQL 的难度就会陡增，对程序员的智商要求很高，所以经常用作应聘考题。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对 MySQL 的源代码进行了重构，最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 亿邦动力整理：根据数据魔方的相关资料，汇总了淘宝（含天猫）2014年6月份，部分类目中销售排名前十的品牌销售额和相关数据，仅供参考。此前已公布了女鞋、女装、男装、箱包类目数据，此处新增零食、大家电、生活电器、家纺、珠宝、男鞋。 类目数据如下： 零食： 销售前十名的品牌依次是三只松鼠、百草味、友臣、楼兰蜜语、周黑鸭、好想你、良品铺子、费列罗、西域美农、新农哥。 📷 销售排名第一的三只松鼠成交金额超过5600万元，成交笔数达到220万。百草味成交金额
有一张订单记录表 t_order_033 包含 订单ID(order_id),商户ID(shop_id),订单时间(order_time)和订单金额(order_amt),请查询出过去至少存在3天销售额连续增长的商户
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本文介绍了 Zeppelin 是什么、能做什么，以及 Zeppelin 的特性、组件和扩展。主要内容包括：Zeppelin 是基于 Apache Spark 的开源大数据可视化分析平台，支持交互式查询、实时数据可视化和机器学习等功能。Zeppelin 的特性包括支持多种数据源、提供交互式查询、支持实时数据可视化、提供机器学习接口等。Zeppelin 的组件包括： Notebook：交互式查询工具，支持多种编程语言； Interpreter：解释器，支持多种编程语言； Notebook Server：服务端，支持交互式查询； Shell：命令行工具，支持交互式查询； Spark：基于 Spark 的数据科学平台，支持交互式查询； ML：机器学习平台，支持交互式查询； Gallery：数据可视化模块，支持数据可视化； Extensions：扩展模块，支持自定义功能。
请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
很多小微型应用程序也需要一些数据处理和计算能力，如果集成一个数据库就显得太沉重了，小巧轻量的 SQLite 是个不错的选择，因而被广泛应用。
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