聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数...一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现： '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Feffery # @说明：目前仅支持维度为2，重心法的情况 import numpy as...= round(((flu_data[0,i]-flu_data[0,j])**2+(flu_data[1,i]-flu_data[1,j])**2)**0.5,4) '''将距离矩阵中的...与Scipy中系统聚类方法进行比较： '''与Scipy中自带的层次聚类方法进行比较''' import scipy.cluster.hierarchy as sch import numpy as np...与R自带系统聚类算法进行比较： > #系统聚类法的R实现 > rm(list=ls()) > a <- Sys.time() > price <- c(1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34
DEG-tumor-vs-normal/Unpaired/" source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/filterGeneTypeExpr.R".../analysis/fun/countsDEAnalysis.R") ###火山图绘制函数 source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/fun/plotDEGvolcanoFig.R...vn_lncRNA_DEG,file = paste0(opt_deg,"all-DEG-DESeq2-edgeR-limma.Rdata")) ###===========3种方法的差异分析结果比较...= counts, colData = coldata, design = ~group) dds$group <- factor(dds$group, levels = rev(strsplit...<- factor(group) design <- model.matrix(~0 + group) colnames(design) <- levels(group) contrast.matrix
group T by T.ZhiFuQuDao into g select g; 语句描述：Linq使用Group By 统计交易流水的支付渠道方式（支付宝或微信等等...说明：先按ZhiFuQuDao进行分类，然后获取每个分类的最高一笔交易金额赋给MaxPrice。...：Linq使用Group By按交易日期和交易渠名称将his对账单进行分组统计。...：Linq使用Group By按交易日期和交易渠名称将his对账单进行分组统计。...效果：同上 说了这么多不知道大家有没有理解和使用呢 最后留两道题给大家，看大家是否能学以致用 1：给“cdabe” 排序； 2：给"ABCCD,CDA,BCDD,DCA,ADC,BCD,CDCAB"将含有相同字母的进行分组并排序
根据“用户编号”分组，然后汇总（最后一次购买日期，就是找到日期的最大值，用汇总函数max） select 用户编号, max(用户活跃日期) as 最后一次购物日期 from a group by a...给R、F、M按价值打分 本案例的R、F、M打分规则定义如下： 打分过程及预期打分结果： 为了实现上面的打分，可以使用SQL语句的条件判断（case）对查询条件做条件限制。...将每个用户的R、F、M值与相应指标的平均值对比，确认用户分类 目前我们已经得到了每个用户的R分、F分和M分，也获得了R、F、M这三个指标各自的平均值。...接下来需要将每一个用户的【R分、F分、M分】与【R分平均、F分平均、M分平均值】做比较，就可知道每一个用户在【最近一次消费时间间隔(R)、消费频率(F)、消费金额(M)】三个指标中是否高于平均水平，从而帮助后续对用户进行分类...先利用每个的R、F、M值与相应指标平均分作比较，将大于平均分的记为高，否则记为低： select d.用户编号, (case when R分>R分平均 then '高' else '低' end) as
2、计算RFM的值(MySQL) 其实RFM的值，我们这里利用一个SQL语句就可以解决，但是我们为了更细致的讲解RFM值的计算过程，这里分开进行 一一叙述。...总额, round(sum(销售额)/count(distinct(日期)),2) M值 from dingdan group by 客户名称; 结果如下： ?...④ 其实RFM值一个SQL语句就可以解决 select 客户名称, datediff("2019-04-01",max(日期)) R值, count(distinct...(日期)) F值, sum(销售额) 总额, round(sum(销售额)/count(distinct(日期)),2) M值 from dingdan group by...② 创建“计算字段”，进行RFM值高低的判断 分别将“R_SCORE”、“F_SCORE”、“M_SCORE”和“R平均值”、“F平均值”、“M平均值”进行一一比较，大于平均值就是1，否则为0。
《mysql学习笔记》 1.打开与关闭mysql mysql -uXXX -pXXX #其中XXX为用户名和密码 #成功进入后提示符变为...CURDATE()),MONTH(CURDATE()),RIGHT(CURDATE(),5) from pet ORDER BY name; # CURDATE() 当前日期...xxxx-xx-xx xx:xx:xx # DATE_FORMAT(date,format) 将日期转为特定格式 # FROM_UNIXTIME(unix_timestamp...8.8 HAVING子句 在SQL中 , where 关键字无法与某些函数一起使用， 因此用 HAVING语句对函数结果进行判断 select Customer,...=,IS,LIKE,REGEXP,IN # NULL-safe-equal 空值进行比较时给出正确结果
单行转换函数 单行转换函数用于操作多数据类型，在数据类型之间进行转换。 CHARTORWID() c 使一个字符串，函数将c转换为RWID数据类型。...DECODE(,,[,,,[]) x是一个表达式，m1是一个匹配表达式，x与m1比较，如果m1等于x，那么返回r1,否则,x与m2比较，依次类推m3,m4,m5....直到有返回结果。 ...，同时使用的比较是非填充空格类型的比较。 ...用GROUP BY给数据分组 正如题目暗示的那样组函数就是操作那些已经分好组的数据，我们告诉数据库用GROUP BY怎样给数据分组或者分类，当我们在SELECT语句的SELECT子句中使用组函数时...，我们必须把为分组或非常数列放置在GROUP BY子句中，如果没有用group by进行专门处理，那么缺省的分类是将整个结果设为一类。
BY E.DEPTNO) R WHERE R.部门 = Q.DEPTNO AND Q.SAL = R.最高薪资 ORDER BY Q.DEPTNO; --使用DENSE_RANK()函数结合ORDER...查询中部门编号相同的员工所在的部门人数，这一步的查询结果命名为B；3.最后从EMP表、DEPT表和B查询中进行多表查询获取JOB为CLERK的所有员工的姓名、部门名称和所在部门人数。...并且按受雇年份倒序排序 思路一：用MONTHS_BETWEEN比较当前系统时间和受雇日期之前相差的月份，然后除以12，如果值大于12，则是早于12前受雇的员工。 --有错误的语句 SELECT E....*/--排错后的正确语句 SELECT E....8.列出从事同一种工作但属于不同部门的员工的一种组合 --不算完美但算比较接近题意的SQL语句 SELECT DISTINCT E.EMPNO,E.ENAME,E.JOB,E.DEPTNO FROM EMP
必备知识存储过程即PROCEDURE，可以将某业务需求，或者数据产品中的报表对应的所有SQL语句放在一起，方便一键执行，如RFM模型里的语句可以写成存储过程，计算结果实时同步到前端「SQL SERVER...为了减少分析时语句的复杂性、避免重复执行相同语句，可以采用新建视图的方式，将重复性高的语句固定为视图，再在此基础上进行复杂查询。...，即可进行复购分析「RFM模型」分析，核心问题在于如何定义阈值及人群划分：通过【窗口函数】可计算出每个用户的RFM值：R：每个用户最后消费日期，与分析日期相减的天数即为RF：通过复购分析中得出的N_CONSUME...，计算最大消费次数即为FM：简单地SUM用户所有消费金额，即为M阈值：可通过计算所有用户的R,F,M平均值获得所有用户的RFM值与阈值比较，通过「CASE WHEN」转为 '高'、'低' 两个值根据RFM...高低值通过「CASE WHEN」将所有用户划分到八个人群中总结建议根据前文进行的分析，即可总结得出的结论。
即使是将维度组合，也无法获得有价值的信息。 指标 指标是对事物的具体度量单位，通常情况下都可以用数值来展示。...由于在实际场景中，会考虑不同维度组合，分别查询很麻烦，这时可以通过 Hive 中的grouping sets实现，它等价于将不同维度的group by结果集进行union all。...dt,channel 上述代码得到的数据较多就不做展示了，这里给出例子的建表语句大家可以自行尝试噢。...《R语言数据分析与可视化从入门到精通》 本书有以下四个特点： 理论为辅、实践为主。本书涉及一些必要的理论知识，特别是在数据分析部分，但总体以实践为主，因此几乎每节都有大量的代码，方便读者实践。...本书在介绍了R语言的基础知识后，从数据获取和导出、数据清理和操作、数据分析和可视化方面分别进行了探讨，内容由浅入深、循序渐进。 案例广泛。
BY 语句 GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。...BY 语句 将数据表按名字进行分组，并统计每个人有多少条记录： # mysql> SELECT name, COUNT(*) FROM employee_tbl GROUP BY name; +-...在 MySQL 中，NULL 值与任何其它值的比较（即使是 NULL）永远返回 NULL，即 NULL = NULL 返回 NULL 。...-r or -replace 这个选项与－i选项的作用相反；此选项将替代 表中有相同唯一关键字的记录。...SELECT 语句中的条件语句经常要使用比较运算符。
然后，因为要对第一次联结后的表的“城市id”与“城市名称”进行匹配，所以我们用左联结来进行匹配。...然后，因为要对第一次联结后的表的“城市id”与“城市名称”进行匹配，所以我们用左联结来进行匹配。 sql语句如下 查询结果如下 2....提取2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。 我们将新老司机分开来分析，先针对新司机进行提取，然后老司机同理可得。...因此我们通过比较 "日期" 与 “首次完成订单日” 两列的年月 相等的，即为新司机。 我们用函数 year(日期) 来提取日期中的年份。用函数 month(日期) 来提取日期中的月份。...然后思路与上题一样，新司机在 “在线时长数据” 表中并没有，而是在 “司机数据”表 中通过查询语句才能得到。
我可能想包括7天移动平均线，或附上上周出售的工作日小部件，以查看业务与上周相比的表现。我可以通过将数据集连接到自身上，并使用日期列上的操作来选择单个值或观察范围来做到这一点。...在下面的示例中，如果表B的值在表A上当前观察日期的前7天之内，我们可以将这些销售量相加并除以7，以获得表A的每一行的每周滚动平均值： select a.date , a.total_widgets_sold...下面的示例将表B联接到表A上，以将日期回溯7天以获取前一个工作日的小部件销售： select a.date , a.total_widgets_sold , b.total_widgets_sold...将表联接到自身上是一种非常灵活的方式，可以向数据集添加汇总列和计算列。 分组功能（例如SUM（）和COUNT（）与CASE（）语句）的创造性使用为功能工程，分析报告和各种其他用例带来了巨大的机会。...三、使用CASE语句处理复杂的逻辑 CASE语句的语法与整个数据科学中其他常用编程语言的逻辑不同（请参阅：Python / R）。
SQL语言–函数 概念： 将一组逻辑语句封装在方法体内，对外暴露方法名 优点： 隐藏了实现细节，提高了代码的重用性 调用语法： SELECT 函数名(实参列表) 【FROM 表】; 特点： 函数名与函数功能...1-1'); SELECT DAY('2020-12-21'); # STR_TO_DATE(str,format) 将日期格式字符转换为指定个式的日期 SELECT STR_TO_DATE('03-...后面） FROM 表 【WHERE 筛选条件】 GROUP BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意： 查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类...分组前的筛选：分组前的筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在， 可以直接利用对应列筛选，利用where语句筛选，位置在group_by字句的前面 分组后的筛选：分组后的筛选是利用已经重新分配的组内的信息进行筛选...BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类 1.
这个是WITH AS的官方定义，从字面上看与DAX中通过VAR定义一个变量的方式是比较类似的。 但是与上面提到的临时表和SQL定义变量的方式有很大的区别。...参数 1.WITH AS可以定义多个片段，但是只能使用一个WITH； 2.如果使用多个片段，那么你需要为不同的片段进行命名； 3.WITH AS语法结束后，后面必须直接跟调用的SQL语句，不然无法生效。...“Dim_Date“日期表、"Dim_Product"产品表、"Fact_Sales"销售事实表。 例子1： 将下面的代码换成WITH AS的写法。...这样做的好处是提高了代码的阅读效率，也方便我们对子查询T1进行维护。 例子2： 一个错误的示范：WITH AS后面没有直接使用调用的SQL语句。...，将销售数量进行汇总，同时完成了事实表与维度表的联合查询，结果符合我们的预期。
年份 ：YEAR 日期时间函数：now() 返回服务器当前日期时间,格式对应datetime类型 时间操作：时间类型数据可以进行比较和排序等操作，在写时间字符串时尽量按照标准格式书写。...select 查询语句，则称之为有子查询的语句 子查询使用位置 from 之后 ，此时子查询的内容作为一个新的表内容，再进行外层select查询 select * from (select *...✨聚合分组：group by 给查询的结果进行分组 e.g....having语句必须与group by联合使用。...✨E-R模型图 E-R模型(Entry-Relationship)即 实体-关系 数据模型,用于数据库设计,用简单的图(E-R图)反映了现实世界中存在的事物或数据以及他们之间的关系 E-R模型图包括：实体
如果能很快写出查询SQL语句，说明你的SQL水平已经很高了！ ---- 550. 游戏玩法分析IV 首先来一道中等难度的题目作为开胃菜，但算得上是比较典型的题目。 题目描述： ? 预期结果： ?...用户首次登录日期查询结果 用首次登录日期与原表左连接，连接条件为用户相同、且日期相差1天。因为可能存在用户不满足连续两天登录的情况，所以这里需要用左连接。...但实际上分析思路与前一题类似。 题目表述： ? 预期结果： ?...进而，将两部分结果进行左连接，并对数据加以判断填充即可。...信息是从0开始的连续编号，以此生成的编号作为框架与最初得到的含有交易次数信息的表进行左连接，似乎就可以得到完整的结果。
、验证等环节，然后判断是否有缓存，有则直接放回结果，否则进入SQL接口，在查询之前查询优化器进行优化，最后进行解析，查询。...并通过存储引擎与文件交互。...6、DML语句——将查询结果插入新表 CREATE TABLE `phoneList`( SELECT `studentName`,`phone` FROM `student`); 注：...、约束、索引保持不变，执行速度比DELETE语句快 8、DQL语句 语法： SELECT FROM [WHERE ] [GROUP BY <分组的字段名...2）子查询在WHERE语句中的一般用法 语法：SELECT … FROM 表1 WHERE 字段1 比较运算符(子查询) 注：将子查询和比较运算符联合使用，必须保证子查询返回的值不能多于一个
retrieve是取回的意思，在MySQL中可以认为是读取操作，MySQL中查询数据的操作，也就是R操作最为频繁，同样也是需要重点学习的操作，在R操作里面，最典型的SQL语句就是select语句，用于查询表中的数据...truncate属于DDL语句，执行时并不会经过事务，三大类SQL语句，只有DML才会经过事务(InnoDB)，与delete不同的是，truncate只能对整表的数据进行操作，不能像 DELETE 一样针对部分数据操作...drop也属于DDL语句，与truncate一样，如果没有备份直接删除数据的话，则也无法找回。 小心使用drop和truncate，这是两个很危险的指令，要删表跑路的兄弟，请在订票成功后在执行操作！...显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资 像上面的需求与前面的就不同了，他有了一个筛选条件，在group by这里，通常使用having来作为筛选条件，当分组聚合统计结束后，会使用having进行统计结果的筛选...下面是一些比较常见的日期函数，除此之外还有很多其他的日期函数，可以自己再查一查，这里就只讲这一部分的日期函数。 下面是日期函数的使用样例，没什么难度，看一下就好 2.
gender修改为 女update employee set name = '小昭' , gender = '女' where id = 1;#将所有的员工入职日期修改为 2008-01-01update...，会将上面的完整语法进行拆分，分为以下几个部分：基本查询（不带任何条件） 条件查询（WHERE） 聚合函数（count、max、min、avg、sum） 分组查询（group by） 排序查询（order...BY 分组字段名 [ HAVING 分组后过滤条件 ];2）where与having区别 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤...【特殊：mysql中group by语句及其之后的语句可以使用select中的别名，因为mysql对其进行了扩充，其他数据库不支持】验证#查询年龄大于15的员工姓名、年龄，并根据年龄进行升序排序。...，讲解了DQL语句，也就是数据查询语句，但是之前讲解的查询都是单表查询，而本章节我们要学习的则是多表查询操作，主要从以下几个方面进行讲解。
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