之前有位读者去字节面试,面的是国际支付部门,他凭记忆,回忆被问到的一些面试真题。于是,我整理了比较全的答案,希望对大家找工作有帮助呀,加油~
为了解决高并发、高可用、高可扩展,大数据存储等一系列问题而产生的数据库解决方案,就是NoSql。 NoSql,叫非关系型数据库,它的全名Not only sql。它不能替代关系型数据库,只能作为关系型数据库的一个良好补充。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店,分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度,如图所示。 在这个模型中,我们可以根据实际业务的需求,去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象,分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选,方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店,开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分:数
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。
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击
如果你想要删除几个甚至全部的全局作用域,可以使用 withoutGlobalScopes 方法:
在Excel中,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期的前7天、前15天,前30天等近期的数据变化情况。如图所示: 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率,还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示: 在这个模型中,我们新建一个日期表,用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候,在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据,我们还需要做两件事: (1
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
大海:在数据处理的时候,我们经常需要对2张相关的表格建立表间关系,比如订单表和订单明细表,订单明细表里的产品和产品表……那么2张表之间总是要能够找到明确的逻辑关系,才能建立表间关系,比如订单表里的订单编号和订单明细表里的订单编号是对应的。
数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中,浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis(TQS)的方法。在运行了 24 小时后,TQS 成功找到了 115 个漏洞,包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会(SIGMOD 2023)将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日,该会议公布了最佳论文名单,微软研究院的《Pr
小勤:不是啦,数据透视都是汇总的结果,我想要在Power Pivot模型里的原始明细表或这些表组合的一些明细数据。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
无论是Power BI 还是在Excel的Power Pivot中,当度量值非常多的时候,我们都有必须将度量值分门别类地进行分类管理。本期文章,我们将讲解如何在Excel的Power Pivot和Power BI中分别对度量值进行分类管理,方便我们对度量值进行管理和维护。 ---- 本期导读 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 二、Power BI中按文件夹分类管理度量值 ---- 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 在Excel的Power Pivot中,可以按不
本章主要介绍常见的 PHP 笔试 + 面试题,包括: ---- 基础及程序题 数据库技术题 综合技术题 项目及设计题 ---- 基础及程序题 [1] 写一个排序算法,可以是冒泡排序或者是快速排序,假设待排序对象是一维数组(不能使用系统已有函数)(C/C++、PHP、Java) 假设以下的排序都是从小到大排序 C++ 实现冒泡排序 #include <iostream> void bubbleSort(int arr[], int n) // n 为数组大小 { for (int i =
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的,那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢?
冒泡排序的基本思想是:从前往后(或从后往前)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[I-1]>A[I]),则交换它们,直到序列比较完。我们称它为第一趟冒泡,结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置(或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置),关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起,搭建统一的多维数据
在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。
作者介绍:王晓宇,腾讯数据库TDSQL团队成员,目前参与TDSQL数据库内核研发工作。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
通过某一约束条件 (ON table.XXX = table2.XXX) 进行关联,如果表中有至少一个匹配,则返回行,输出查询的字段。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
近两年,自然语言中的预训练模型如ELMo、GPT和BERT给自然语言处理带来了巨大的进步,成为研究热点中的热点。这些模型首先需要在大量未标注的文本上训练一个从左到右(left-to-right language model)或从右到左(right-to-left language model)或完形填空式(masked language model)的语言模型。以上过程称为预训练(pre-training)。预训练完的模型便具有了表示一个句子或一个词序列的能力,再针对不同的下游任务进行微调(finetuning),然后可以在下游任务上取得不错的效果。
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统,允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型:内连接(INNER JOIN)。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行,它能够帮助您从多个表中组合数据,以便更好地理解和分析数据。
本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息,需要业务人员强化以下两类能力: 强化所从事业务工作中
从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
经过了前两章的学习,终于走到了学习的深水区,Power BI的灵魂部分,数据建模Power Pivot。其实Power Pivot并不是一个新生事物,它自从2009年就上市了,可惜大多数人都没有听说过,好消息是你现在知道它的存在了。有人说PP是Excel20年来历史上最好的事,有没有那么神奇,我们就来一起探索验证吧。在本节我想先澄清几个重要的概念和啰嗦几个提示。
对纵向排列的关键字序列,按照自下而上的扫描方向对两两相邻的关键字进行比较, 若为逆序(k_j < k_j-1 ),则将两个记录交换位置; 重复上述扫描排序过程,直至没有记录需要交换为止。
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
在关系型数据库管理系统(RDBMS)中,连接查询是一项重要的数据库操作,它允许我们从多个表中检索和组合数据,以便进行更复杂的查询和分析。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序,更常用。
本系列将会讲解MySQL数据库从基础,入门,运维,本章将会对MySQL数据库的客户端连接与数据模型,SQL等知识。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用,很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query,其实不必为此纠结,总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中,从 Excel 复制到 Power BI,或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中,将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住,虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI,但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的,即使它包含在其他微软产品或服务中。
6月5日在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。 其中腾讯云数据库高级工程师-陈再妮,对于“TDSQL-A海量数据交互之道及企业级数据库能力”,进行议题分享。没有观看直播的小伙伴,可不要错过本次分享内容的文字实录。 以下内容为现场分享实录: TDSQL-A 是腾讯基于开源数据库PG自主研发的分
期货制鞋服企业分析产品销售状况一般有两个时间维度,一个是自然年月维度,比方1-3月属于Q1,4-6月属于Q2。另外一个维度是订单季,一个订单季的产品销售可能会跨越若干自然时间季度。比方订单属于20Q1的产品,可能在2019年12月就到货销售,2020年5月仍然有库存在售。
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数
我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的分类只是对类别的预测,基于最接近我们的新点的,训练点中最常见的类别。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
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