在PowerBI中会自动识别业务数据中涉及的日期范围生成日期表。在本文中业务数据的日期范围从2018-1-1到2019-12-31的所有日期。当然我们还需要添加日期列，如年份，月份等。 DATEADD主要有三个参数，第一个参数日期列表，第二个和第三个参数组合代表向前推一年，去年同期的销售数据。 ，第二个参数为日期列表，第三个参数过滤器，非必须项可以不用填写，第四个参数定义年终日期，一般为12月31日。 当然也有部分企业财年和自然年并不重合，所以可以使用第四个参数指定财年的最后日期。在PowerBI中还有一个类似的函数TOTALMTD用来计算月度累计值。 ? 前面我们也提到过按月进行计算同比数据有时候我们需要查看累计同比数据，举个例子：业务部门需要将1-6月半年的数据和去年的1-6月累计数据进行对比分析，这个时候我们只需要将销售相关度量值替换为累计销售额。
include 参数，意味着永远以当前视图的明细级别计算，因此这个字段下推到明细表做计算时，也可以出现在明细表的每一行。 最后就是用 [percent different from ref period] 这个字段绘制上面的图形了。 12. 相对周期过滤 如果我们想对比两个周期数据差异，可能会遇到数据不全导致的错误。 比如今年 3 月份数据只产出到 6 号，但却和去年 3 月整月的数据进行对比，显然是不合理的。 我们可以利用 LOD 表达式解决这个问题： 相对周期过滤的重点是，不能直接用日期进行对比，因为今年数据总是比去年大。 比如因为今年最新数据到 11.11 号，那么去年 11.11 号之后的数据都要被过滤掉。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
过去一个月，还是过去一年？ 不同客户的动量怎么加权？等权？还是按销售占比加权。如果按销售占比加权，遇到没有具体销售数额时怎么处理？ 下图2，作者基于GICS行业分类，做了一个各行业间供应链关系的网络图，图中圆圈的大小表示行业公司数量，连线的粗细表示行业间供应链关系的多少。 ? 表10给出了不同T与Layer取值下，因子的自相关性，自相关性越高说明因子换手越小，比如第一行第一列，表示计算Customer Momentum用过去一个月的收益率，且只用直接关联的客户，这样因子的自相关性为 下表12给出了测试结果： 其中T表示Customer Momentum计算时采用的不同的时间长度，比如T=1，表示在等式5中采用过去1个月的收益率。 基于上表有以下发现： 与标准的动量策略相比，同样基于过去12个月收益的Customer Momentum因子效果更好（T=12，Layer=1） 对所有的T，夏普比率基本随着Layer的增加而升高，基本在
命令主要检测主机是否能正常提供网络服务 10.6.2 参数说明 -n : 只输出数值 -q:不显示指令的过程，开头和结尾的相关的信息除外 -v:详细显示指令的执行过程 -d:详细显示使用Socket的 TX：发送流量 RX：接收流量 TOTAL：总流量 Cumm：运行iftop到目前时间的总流量 peak：流量峰值 rates：分别表示过去 2s 10s 40s 的平均流量 10.10.3 %m 月份(以 01-12 来表示)。 %U 该年中的周数。 %w 该周的天数，0 代表周日，1 代表周一，异词类推。 %x 日期(以本地的惯用法来表示)。 %y 年份(以 00-99 来表示)。 9581483 12 月 15 17:13 seq.log -rw-r--r-- 1 xiaoxu xiaoxu 36 11 月 20 15:25 dome.txt 11.17.3.17通过修改时间列出 )； -r：反向排序 -u：就是uniq，相同的数据中，仅出现一行代表； -t：分隔符，默认是用[tab]键来分隔； -k：以那个区间(field)来进行排序的意思 -o:对数据进行重定向 -g:按照常规数值排序
通过跟踪和统计ARPA可以帮助我们绘制出客户消费的变化情况，以及细分不同客户群体的价值。 2. 6%≈[1－(1－0.005)12]×100% 通过上述公式，我们可以从单个月度流失率中提前计算得出年度可能流失率。当我们拥有12个月的数据时，就可以用以下公式更为确切地计算出全年实际客户流失率。 队列分析（Cohort Analysis）是一个可视化图表，用于绘制和比较每个队列的特定指标随时间的进展情况。 通常，我们基于时间进行队列分组，例如： 2021年1月注册； 2021年2月注册； 2021年3月注册。 常见的队列分析以表格的形式呈现，具有以下几个特征，示例如图9所示。 每行代表一组用户，队列的名称在第一列（例如2021年1月）。 每列代表队列创建后的第几个月（第0个月是注册月份）。 每个单元格中的值为相对于前一个月的流失率或留存率。
今天做一个项目的的时候需要用到定时器功能. 具体需求是: 每个月一号触发一次某个类中的方法去拉取别人的接口获取上一个月份车险过期的用户. 使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 一个cron表达式有至少6个（也可能7个）有空格分隔的时间元素: 按顺序依次为 1.秒（0~59） 2.分钟（0~59） 3.小时（0~23） 4.天（月）（0~31，但是你需要考虑你月的天数） 5.月 天，“ＦＲＩＬ”表示这个月的最一个星期五 注意：在使用“L”参数时，不要指定列表或范围，因为这会导致问题 字段 允许值 允许的特殊字符 第一个0: 秒 第二个0:分钟 第三个0:小时 第四个1:天 第五个*:月份, 代表所有可能的月份 第六个?:表示不指定值 大致上就是这样了, 如果大家使用可以配置自己需要的cron去触发定时器.
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。 ，具体到指定分区去检索数据，或者是基于字段表达式建一个虚拟列： mysql> select count(*) from ytt_pt1 partition(p0008) where year(log_date 第二，以月为维度做拆分 按照月来拆分，有以下两种写法： 第一种：直接按照月来拆12个分区: 下面表 ytt_pt1_month1 分区类型为 LIST ，基于函数 month 直接计算。 ，单独划分12个分区，也就是按照年月联合维度来分区，一共有144 个分区，每个分区对应具体某一年某一月数据。 那是不是说按照年月联合来分区一定比按照单月来分区更加优化？也不一定，如果查询语句过滤条件包含分区的固定月，比如每年的12月份都要查，这时候直接按月来分区肯定要优于按照年月来分区。
在做这个项目的过程中，我体会到想成为一个合格的数据分析或者数据挖掘工程师不仅技术要过关，还需要了解所要挖掘数据涉及到的领域的相关知识。 ) #将整个表格按照return列的值降序排列 n_stock_select = np.multiply(para.percent_select, data.shape[0 print('数据预处理完成') 代码的基本功能注释里也写了一些，不过不够全面，我再详细说一下。 我已经把最原始的数据整理好放在了excel表格里，并且将第一个月的全部股票的参数放在一个excel里，并将其命名为1.csv，以此类推，我爬取了157个月的数据，总共有157个excel。 数据截面.png 将数据读取到DataFrame表格里后，并不是全部使用，而是取超额收益值最好的前百分之三十，以及最差的后百分之三十，并在表格后追加一列，列名叫return_bin,将最好最差的百分之三十的股票的
本文目录列表： 1、为何出现自定义分割月需求 2、sql server实现自定义分割月功能 3、测试验证效果 4、总结语 5、参考清单列表 1、为何出现自定义分割月的需求 今天梳理一个平台的所有函数时， 这个函数当时是为了解决业务部门获取非标准月（标准月就是从每个月的第一天到最后一天组成一个完成的标准月份）的统计汇总数据的。 例如：如果指定分割月的开始日索引值为5则表示某个月的5号到下个月的4号之间作为一个完整的分割月；同样地如果指定分割月的开始日索引值为1则表示标准月等等。 我仔细梳理了这个函数进行了重构简化以及扩展，该自定义分割月函数的实现区别之前写的SQL Server时间粒度系列----第3节旬、月时间粒度详解文章中将一个整数值和月份日期相互转换功能，这个是按照标准月来实现的 尽量将日期有关的功能函数梳理出来，便于直接在sql server用户数据库中来使用， 也便于BI仓库中使用。国庆一来已经过去一周，原来打算一周一遍的计划还是延期啦，再次严重检讨自己。
把员工姓名和工作类型连接在一起，中间用“-”分割显示(concat函数)。(用concat函数报错） –15. 截取员工姓名的前3个字符和第4个字符以后的内容显示。 –13.按每月30天计算员工的日薪金，要求计算结果四舍五入到小数点后2位。 select e. *,ROUND(e.sal*1.00 / 30,2) 日薪 from emp e; -- round(计算、保留小数点位数) –14.计算每个员工已经工作了多少个月，要求忽略小数部分。 –15.按年和月的格式显示员工参加工作的时间。 –16.查询在1987年2月到1987年5月之间(包括2月和5月)参加工作的员工。 –50.列出薪金高于在部门30工作的所有员工的薪金的员工姓名和薪金。 –51.列出在每个部门工作的员工数量、平均工资和平均服务期限。 –52.列出所有员工的姓名、部门名称和工资。
导致你想要的某日期是不存在于交易数据中的。 必须使用日期表的真正原因来自两点： 数据模型的设计学 复用 从设计的角度看，日期序列常常是分析中表征时间变化的最小时间跨度单位。 注意 暂不考虑比日期级别还小的业务分析，它们的本质相同，只不过不考虑这个细节程度，可以大幅度优化整个设计。 而做分析的时候，我们往往需要使用的却不是日期级别的时间跨度，而是用诸如： 按年度看销售额趋势 按月份对比前后两年的销售额差异 按年度至今来比对当前目标完成度与年度总目标的差异 可见： 分析时所使用的日期区间跨度都是大于单个日期的 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。 ，包括：年季月日等 再将其扩展出更多属性，包括：是否本月，是否本年，是否过去等 起名可以暗示文本或数字 YearName 表示文本 YearNumber 表示数字 用数字协助文本进行排序 Jan 是 1
值得注意的是 Visual Basic.NET，它连续几个月位列前五的排名让人感到惊讶，去年此时，它还位列第七，今年 2 月份，它的名次是第六。 按照 12 月的榜单，Visual Basic.NET 比 C# 和 JavaScript 等很多主流的热门编程语言还要流行。 接下来看一下 12 月的编程语言排行榜 TOP 20 —— ? 可以看到，上个月跻身 TOP 10 的 Go 语言，这个月的排名略微下降，到了 15 名。 第 51-100 名如下，由于它们之间的数值差异较小，仅以文本形式列出（按字母排序）： (Visual) FoxPro, ABC, ActionScript, Alice, APL, BBC BASIC 值得注意的是，TIOBE 指数并不代表语言的好坏，开发者可以使用该榜单检查自身的编程技能是否需要更新，或者在开始构建新软件时对某一语言做出选择。 详细榜单信息请查看 TIOBE 官网。
通过返回一个-1~1之间的一个数,相关 系数给出了关联的强度，0表示不相关。 组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。 密集的序列返回的时没有间隔的数 SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与RANK函数的区别） SELECT d.department_id , e.last_name NTILE 功能描述：将一个组分为"表达式"的散列表示，例如，如果表达式=4，则给组中的每一行分配一个数（从1到4），如果组中有20行，则给前5行分配1，给下5行分配2等等。 PERCENTILE_CONT 功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数PERCENT_RANK，如果没有正好对应的数据值，就通过下面算法来得到值： RN =
事实表始终按照该原始值进行分组。例如： 出生日期的数据，始终按照用户第一次填写的数据为准。 SCD解决方案 - 改写属性值 对其相应需要重写维度行中的旧值，以当前值替换。因此其始终反映最近的情况。 数仓项目-拉链表技术介绍 数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 表中的部分字段会被update，例如： 用户的地址，产品的描述信息，品牌信息等等; 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息 ，例如： 查看某一个产品在历史某一时间点的状态 查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等 变化的比例和频率不是很大，例如： 总共有1000万的会员 能够查询到历史快照 额外的增加了两列（dw_start_date、dw_end_date），为数据行的生命周期 12月20日商品拉链表的数据： ? 【千亿级数仓】阶段二详细说明了，感兴趣的朋友可以去看看。
并且介绍如何基于MECE来拆解wau，通过指数移动平均（EMA）分解dau时间序列查看dau趋势。 指标是指将业务单元细分后量化的度量值，它使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。 3.2、表建设 表名、字段名采用一个下划线分隔词根（示例：useraction->user_action） 每部分使用小写英文单词，属于通用字段的必须满足通用字段信息的定义 表名、字段名最长不超过64个英文字符 月流失在增加，月回流和新增都在减少。可以初步从拉新拉活方面去查看相关的策略变化。 ? ? 4.2、DAU时间序列 有两种技术可以获取时间序列要素。 通过上面的拆解就可以把指标的变化波动归结为下面的几个图 ? 在“指数移动平均”（EMA）中，随着观察值的增加，权重将按指数递减。
列出分期贷款明细 题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下： ? 我们的目的是列出各期明细，包括：当期还款额、当期利息、当期本金、剩余本金。 A3：T.derive()新增两列月利率mRate=年利率/12,每期还款数mPayment=总利息/((1+月利率)的期数次幂)-1 A4：A.news(X;xi:Fi,…)，根据序表/排列A，计算排列 n天，@m选项表示按月计算，即开始时间以后的n个月。 初始化一个空list，用于存放每个ANOMALIES字段拆分以后的dataframe 循环字典 将value的第一个元素按照空格切分，形成一个列表anomalies 根据这个列表长度复制key的值，形成数组 A4：T.sort(x)，按照x表达式排序，T.group(x)按照x表达式分组。A.run(x)，针对序列/排列A中每个成员计算表达式x。
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