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如何查看每个城市的生意如何？

“交易网点”关联 【问题】计算每个城市的店铺数量及各个城市的生意汇总，输出包含无购买记录的城市 【解题思路】 1.多表联结 此题需要第一个表“销售订单表”和第三个表“销售网点表”的联结。...因为要输出“无购买记录”的城市，说明“销售网点”表的范围比较大。...所以，以“销售网点”表为主表，两个表联结的字段是“交易网点”，多表联结SQL如下： select * from 销售网点表 as c left join 销售订单表 as a on c.交易网点=a....交易网点; 2.每个城市的店铺数量 这里按“城市”分组（group by），然后汇总（交易网点数量count） 3.每个城市的生意汇总 每个城市的生意汇总也就是分析出每个城市的销售额，销售额=销售数量*...可以按“城市”分组（group by），然后汇总（对销售额进行求和sum） 最终SQL如下： select c.城市 ,count(c.交易网点) as 交易网点总数量 ,sum(a.销售数量

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数据的分类(Data Classification)常识(1)

②格网数据又称为网格数据，是指计算机中以栅格结构存贮的内部数据。它适用于屏幕显示和行式打印输出，适用于数字地形模型和遥感图像等信息的存储。与矢量数据相比，其软件设计较简单，缺点是数据存储量大。...如交易金额、额度、商品数量、积分数、客户评分等都属于量化属性，可直接用于四则运算，是日常计算指标的核心字段。...数值类和时间类数据是清洗的重点，这类字段在业务上一般都有明确的取值范围，比如年龄必须大于0。对于不合法的取值，通常用默认值填充。...对于这些对象，各有各的特征，不同种类的对象拥有不同的特征，比如人的特征包括姓名、性别和年龄，桌子的特征包括颜色和材质；对于同一种对象的不同个体，其特征值的不同，比如张三男20岁，李四女24岁。...比如，客户表中包含每个客户的性别、年龄、姓名等数据，交易表中包含每笔交易的时间、地点、金额等数据。这种数据我们称之为①明细数据。

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【案例】商业智能决策系统解决方案

(2) 任意的数据排序 　　对于查询获得的供应商、顾客、买手、部门、营业员等数据，可以进行正向、反向的排序，可以对查询结果中的任一项目进行排序。 　　...(3) 比率分析 　　对于各个分析对象，计算其反映内在本质特点的比率参数，对各个对象之间，各个对象不同时间范围的比率进行分析。 　　...(7) 回归分析和模型分析 　　通过计算时间序列的回归系数，得出某一指标变化的规律，建立起数学模型，描述其预测方法，为人们的决策提供支持。...　　●单位销售额占用利息 　☆供应商的综合评分 　　顾客行为分析 　☆ 会员结构分析 　　●年龄 　　●性别 　　●收入 　　●与商场的距离 　　●月购买量 　　●每次购买平均单价 　☆会员购买行为分析...　　●每次购买平均单价 　　●各类商品比重 　　●购买时间 　　●退货次数 　　● 退货金额 　　●受促销活动影响的购买额 　☆ 购买行为相关分析 　　● 商品各类别购买量按年龄 　　●性别 　　●收入

1.9K80

SQL开源替代品，诞生了！

这个问题并不难，人们会很自然地设计出如下计算过程： 1． 按空调销售额排序，找出前 10 名； 2． 按电视销售额排序，找出前 10 名； 3．...如果有窗口函数的支持，可以再转换思路，按产品分组后，计算每个销售员在所有分组的前 10 名中出现的次数，若与产品总数相同，则表示该销售员在所有产品销售额中均在前 10 名内。...我们现在想关注一下上面计算出来的“好”销售员的性别比例，即男女各有多少。...集合化不彻底 毫无疑问，集合是批量数据计算的基础。SQL 虽然有集合概念，但只限于描述简单的结果集，没有将集合作为一种基本的数据类型以扩大其应用范围。...但 SQL 无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。

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SQL 为什么动不动就 N 百行以 K 计

这个问题并不难，人们会很自然地设计出如下计算过程： 1． 按空调销售额排序，找出前 10 名； 2． 按电视销售额排序，找出前 10 名； 3．...如果我们把问题改为计算所有产品销售额都在前 10 名的销售员，试想一下应当如何计算，延用上述的思路很容易想到： 1． 将数据按产品分组，将每组排序，取出前 10 名； 2．...如果有窗口函数的支持，可以转换思路，按产品分组后，计算每个销售员在所有分组的前 10 名中出现的次数，若与产品总数相同，则表示该销售员在所有产品销售额中均前在前 10 名内。...集合化不彻底 毫无疑问，集合是批量数据计算的基础。SQL 虽然有集合概念，但只限于描述简单的结果集，没有将集合作为一种基本的数据类型以扩大其应用范围。...但 SQL 无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。

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SQL 为什么动不动就 N 百行以 K 计

这个问题并不难，人们会很自然地设计出如下计算过程： 按空调销售额排序，找出前 10 名； 按电视销售额排序，找出前 10 名； 对 1、2 的结果取交集，得到答案； 我们现在来用 SQL...如果我们把问题改为计算所有产品销售额都在前 10 名的销售员，试想一下应当如何计算，延用上述的思路很容易想到： 1． 将数据按产品分组，将每组排序，取出前 10 名； 2．...如果有窗口函数的支持，可以转换思路，按产品分组后，计算每个销售员在所有分组的前 10 名中出现的次数，若与产品总数相同，则表示该销售员在所有产品销售额中均前在前 10 名内。...集合化不彻底 毫无疑问，集合是批量数据计算的基础。SQL 虽然有集合概念，但只限于描述简单的结果集，没有将集合作为一种基本的数据类型以扩大其应用范围。...但 SQL 无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。

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SQL为什么动不动就N百行以K计

这个问题并不难，人们会很自然地设计出如下计算过程： 1． 按空调销售额排序，找出前10名； 2． 按电视销售额排序，找出前10名； 3． 对1、2的结果取交集，得到答案； 我们现在来用SQL做。...如果我们把问题改为计算所有产品销售额都在前10名的销售员，试想一下应当如何计算，延用上述的思路很容易想到： 1． 将数据按产品分组，将每组排序，取出前10名； 2．...如果有窗口函数的支持，可以转换思路，按产品分组后，计算每个销售员在所有分组的前10名中出现的次数，若与产品总数相同，则表示该销售员在所有产品销售额中均在前10名内。...集合化不彻底 毫无疑问，集合是批量数据计算的基础。SQL虽然有集合概念，但只限于描述简单的结果集，没有将集合作为一种基本的数据类型以扩大其应用范围。...但SQL无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。

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机器学习实践：了解数据核心的通用方法！

对于缺失数据，我们可以计算缺失值的比例和数量。 对于文本类型，可以利用预训练的语言模型将其映射到给定维数的特征向量，或者根据给定文本的特点来提取一些特征模式（如重复性、唯一性、某些模式的存在性等）。...对于时序类型，我们需要观察时间戳的连续性、范围、采样频率、采样特点（如均匀性、是否按固定时间模式采样等）。 总体来说，我们在拿到数据集后应当首先判断数据的原生类型，并基于类别进行基本的特征观察。...同类特征是指数据含义直接相关的特征，例如现有用户购买商品的数据集，那么用户的身高、年龄性别之间就属于同类特征，它们都是用户的属性，而商品的ID、历史销量和价格也属于同类特征，它们都是商品的属性。...相对的，异类特征为数据含义并不直接相关的特征，例如商品ID和用户性别。 业务类型的判断有利于使我们快速建立对特征含义的宏观认识，这是我们后续构造有效特征的基础。...其中，极差和分位数分别反应了绝对范围和大致范围： # 取极值和分位数 var.max()-var.min(), np.quantile(var, 0.95)-np.quantile(var, 0.05)

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拆解业务问题的2个重要数据分析方法（附面试案例讲解）

一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。 ? 我们这里把它变一变，使其更贴近数据分析，称为“下钻”和“上卷”。 下钻，就是在分析指标的变化时，按一定的维度不断的分解。...随着维度的下钻和上卷，数据会不断细分和汇总，在这个过程中，我们往往能找到问题的根源。 下钻和上卷并不是局限于一个维度的，往往是多维组合的节点，进行分叉。...公式化分析思维意味着：上下互为计算（一切结构皆可量化）、左右呈关联（最小不可分割） 公式化可以简单地看成是利用加减乘除来量化分析的分析思维：不同类别的业务叠加可以用加法，减法常用来计算业务间的逻辑关系；...两层模型：细分用户、渠道、产品，看到底是哪里的收入下降了 指标拆解：收入 = 玩家数量 * 活跃占比 * 付费转化率 * 付费次数 * 客单价 进一步细分，如玩家数量 = 老玩家数量 * 活跃度 + 新玩家数量...省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）等；（即是找出指标异动的具体点） 对比：包括内部对比和外部对比（找出指标异动原因） 内部对比包括团队对比（团队A与B的单产对比、销量对比等）；

3.8K51

拒绝加班！工作中必会的15个excel函数

表达式： SUM（需要求和的参数） SUMIF（条件判断的单元格区域，条件，求和的实际单元格） 实例1: 计算2017年上半年所有产品的销售额和2017年上半年联想的销售额： 1.在C14单元格中输入计算公式...“=SUM(E3：E13)”，计算上半年所有产品销售额，如图1： 2.在C15单元格中输入计算公式“=SUMIF(B3:B13,"联想",E3:E13)”，计算上半年联想的销售额，如图2： 函数2：...，同理，MONTH、DAY函数则分别用来计算某个日期值中的月份和天数。...表达式： VLOOKUP（查找值，查找范围，查找列数，精确或近似匹配） 实例15： 小张要做销售金额汇总表，一张表中包含的是销售数量信息，另一张表中包含的是销售价格，需要数量与单价相乘才可以计算金额，目前品类较多...，如果将单价都输入数量表中计算工作量太大了，采用vlookup函数可轻松搞定。

3.3K50

Facebook广告的15种优化方法

点击More Demographics（人口统计），然后单击Income（收入）以选择目标人群的收入范围，如下所示。 ?...11 确定“有利可图”的年龄组和性别 并非所有年龄组和性别都相同。您可能会发现，您将资金浪费在“无利可图”的年龄类别上，或者您因为没有将足够的预算用于能够产生大量销售额的性别人群而丧失了诸多机会。...分析年龄组和性别表现的最佳方法是登录到您的ad manager（广告管理器）并点击Reports（报告）。 ? 单击Reports（报告选项） 在报告页面上，设置要分析的日期范围。...在细分下，选择Age（年龄）、Gender（性别）或者Age andGender（年龄和性别），如下所示。 ?...选择Age（年龄）、Gender（性别）或者Age and Gender（年龄和性别）来过滤您的报告 您可以根据您在本报告中收集的数据做出相关的战略决策。现在您就可以试着查看下您的帐户。

2.4K40

金融行业实战项目：如何理解业务？

涉及到“每个”到业务问题，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”来实现。 这里分组按用户id，汇总使用count函数进行计数。...根据《描述统计分析》里讲过的异常值方法，我们可以使用Tukey's test方法找出宜昌至的范围。 image.png 我们以该案例中的“年龄”为例，展示如何找出异常值。...结果如下（因数据较多只选取部分数据呈现）： image.png 第三步：制作数据质量报表，以年龄数据为例。 把第二步中得到的结果作为临时表e，用sum函数计算出年龄异常值的总人数与总人数占比。...“每个问题”要想到用分组汇总来实现。 3.查找出重复数据。对数据项进行分组，找出数量大于2的数据即为重复值。 4.利用sql计算四分位数，找出异常值。...增加一列行号并升序排列，利用公式取出上四分位数和下四分位数，找出最小和最大估计值，在此范围外的即为异常值。 5.excel观察数据特征：平均数、中位数、众数。

1K50

背KPI，想要实现有效增长？先来搞懂这3个指标！

用户指标 用户数据是指用户的基本情况，包括姓名、性别、邮箱、年龄、家庭住址、教育水平、职业等。 1. 为什么要关注用户指标？...同时，新增用户来自产品推广的渠道，如果按渠道维度来拆解新增用户，我们可以看出不同渠道分别新增了多少用户，从而判断出渠道推广的效果。...访问深度：现在无论是交易类产品或者社区类产品都有很多页面和跳转， 网站访问深度就是用户在一次浏览的过程中浏览了的页数，简单来说可以这么算 DV=PV/UV 这个比值越大，用户体验度越好，产品的粘性也越高...业务数据指标 GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，电商平台利用GMV可以进行交易数据分析，虽然GMV不是实际的购买交易数据，但同样可以作为参考依据的，因为只要你点击了购买，无论你有没有实际购买...这个指标计算的是某时间段内平均每个活跃用户为应用创造的收入，ARPU的计算中，所有的用户都被纳入了计算范围——无论是付费用户或非付费用户。

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追涨行为因子：基于上交所投资者账户数据的散户交易行为量化策略

什么类型的投资者RCP指标较高 计算完1800万个账户的RCP之后，我们可以分析RCP指标和投资者特征之间的关系。下表2汇总了RCP与其他指标之间的关系。...前5列使用的月度的所有面板数据计算均值方差；第6和7列计算逻辑是：先计算每个账户在有效期内的RCP均值，再计算每个截面所有账户的RCP均值及标准差；第8和9列计算逻辑是：先计算每个截面所有账户RCP均值...面板汇总统计数据中，我们计算的RCP的平均值为32%，标准差为81%。告诉我们，一般投资者购买的股票过去一年的回报率比市场回报率高32%，这表明他们追逐的平均回报率相当高。...年龄是投资者的年龄，平均为46岁。经验是投资者的投资年龄，平均6.4岁。最后，Female是一个表示投资者性别的虚拟变量。 在表3中，列(1)报告了当期RCP与其他投资者特征之间的回归系数。...这与我们之前的研究结果一致，即高RCP散户更有可能获得较低的平均回报。 基于股票RCO的交易策略 将股票按当月的RCO分成5个五等份。

1.3K21

【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

如数量、销售额等。 级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。...争取能够帮助用户获得更多的细节性数据，逐层的分析问题的所在和原因。 上钻又称为上卷（roll-up）。上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。...例如在上面的示例中，可以按学历汇总数据，如把各种学历的都归约为所有学历，便可以得到沿学历维上钻的数据汇总。 下钻是上钻的逆操作，通过对某一汇总数据进行维层次的细分（沿维的概念分层向下）分析数据。...按存储方式分类 ROLAP。ROLAP使用关系数据库或扩充关系数据库（XRDBMS）存储管理数据仓库，以关系表存储多维数据，有较强的可伸缩性。...假设现在我们要对交易做一些统计，例如，某一件特定产品在某一个时间段内以某种特定方式总共卖出多少件或多少钱，这时成交产品数和成交金额是我们最终关注的内容，其他的因素例如时间、产品、方式等都只是对我们最终关注内容进行统计的限制条件

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

如数量、销售额等。 级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。...争取能够帮助用户获得更多的细节性数据，逐层的分析问题的所在和原因。 上钻又称为上卷（roll-up）。上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。...例如在上面的示例中，可以按学历汇总数据，如把各种学历的都归约为所有学历，便可以得到沿学历维上钻的数据汇总。 下钻是上钻的逆操作，通过对某一汇总数据进行维层次的细分（沿维的概念分层向下）分析数据。...按存储方式分类 ROLAP。ROLAP使用关系数据库或扩充关系数据库（XRDBMS）存储管理数据仓库，以关系表存储多维数据，有较强的可伸缩性。...假设现在我们要对交易做一些统计，例如，某一件特定产品在某一个时间段内以某种特定方式总共卖出多少件或多少钱，这时成交产品数和成交金额是我们最终关注的内容，其他的因素例如时间、产品、方式等都只是对我们最终关注内容进行统计的限制条件

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2019Kaggle最新DS&ML报告：你大爷还是你大爷！

2、超过一半的数据科学家年龄不到30岁。 3、不出所料，数据科学家都受过高等教育，超过一半的人获得了高等学位。 4、超过一半的受访者拥有少于五年的编程经验，甚至一些机器学习经验。...8、近四分之一的专业数据科学家还没有采用云计算。 9、TensorFlow和Keras仍然是占主导地位的深度学习框架。 10、美国在机器学习和云计算产品上的投入远远超过世界其他国家。...1、数据科学家简介 ▍性别 数据科学家的性别差异仍然很大，84%的用户是男性。美国的性别差距略小，为79%，而日本略高，为90%。无论在哪个地区，结果都是相对一致的。 ?...然而，各个年龄段的成年人都在探索数据科学，所有受访者中有18%的人年龄在40岁或40岁以上。 ? ▍国家 来自美国和印度的受访者数量最多。其次是巴西和俄罗斯。 ?...▍方法和算法 受访者觉得算法越简单越好！ 天猫双十一的销售额一个三次多项式就解决了 多么返璞归真！ ? 天猫双十一销售额三次多项式拟合 ?

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ? 使用 sample()方法随机选择 75% 的记录，并将之赋值给 moives_1。 ?...计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ? 按性别（Sex）统计男女的幸存率，需要使用 groupby()。 ? 要按性别与舱型（Pclass）统计幸存率，就要按性别与舱型进行 groupby()。...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?...把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？ 这里可以用 cut 函数把年龄划分为儿童、青年、成人三个年龄段。...交易量（Volume）列现在按不同深浅的蓝色显示，一眼就能看出来数据的大小。 下面看最后一个例子。 ? 本例的 DataFrame 加上了标题，交易量列使用了迷你条形图。

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