函数定义 1.类似Java定义方法 2.可以带参数 3.必须有返回值(一行一列) ，重点：java方法可以没有返回值，数据库函数必须要有返回值 select max(score) from sc; 4.函数可以嵌套到sql语句中 注：存储过程则不可以 5.函数可嵌套调用
查询条件：假设查询"2017-02-02"这个日期，{filter: {term: "2017-02-02"}}且倒排索引中的数据如下，*代表存在于该文档中：
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣， 视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比 InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容，文末也会免费赠送几本新书。
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见：时隔500天后，对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为： 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
在开发中，数据库的种类千奇百怪，有各种，比如早期的 SQLServer，Mysql，Oracle，现在还有许多国产的数据库，但是有不少开发还是使用的 Mysql，但是对于 Mysql 中的各种各样的函数，用的却是没有那么多的，今天了不起就来带着大家一起看看这个 Mysql 的各种常用的函数。
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集，它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接，并进行了视频层级（video-level） 的标注。 去年 2 月，谷歌对 YouTube-8M 进行了更新，新的数据集除了标签升级，还包含了预计算的音频特征，音频和视觉
有个小姐姐要从历史数据日志里根据一定的规则筛选一批数据，这批数据中有对局战场id字段，再根据这些id转化为文件名，连接远程FTP搜索该文件并下载到本地，然后打开文件删除前5行并在第6行行首添加一个字母，最后将该文件后缀名修改。 一天处理50+个这样的文件转化需求，简单算了下，差不多刚好要一天时间吧！！
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
SAP系统信用管理功能的介绍： R/3系统具有强大的信用管理功能。系统可将来自于FI、SD的财务及销售信息进行汇总, 提供即时的信用数据;并可依据信用政策对订单及发货进行管理,有效地降低风险;并可集中、简便地处理信用问题，加快销售订单的办理。 SAP信用管理功能 信用管理包括以下特性： * 辅助公司制定满足公司信用管理需要的信用管理政策 * 根据公司信用管理政策，在系统中自动进行信用检查 * 可以指定在销售和分销周期中的某一关键点执行这些检 * 通过系统内部电子邮件系统传递信用相关问题给信用管理者 SAP信用管理功能 * 提供全面的客户信用、资金、帐务信息 * 根据公司的信用政策，信用管理者可以快速地、准确地复核客户的信用 状况，决定是否调整信用。通过为客户指定信用额度，可按情况自己决定信用风险程度。能够跟踪一个客户或客户组的财务状况，识别早期的预警信号，提高公司的信用决策水平。 SAP信用管理基本概念 * 信用控制区 * 风险级别 * 信用组 * 信用控制点 * 信用政策的制定 SAP信用管理基本概念 * 信用控制区：对客户的信用控制与信用评估是在某个信用控制区进行的，信用控制区是根据销售区域进行一定的组合合并建立。一个信用控制区可对应一个信用额度。 *风险等级：对客户进行评估后，据其信用历史将客户进行分类，一般分为高、中、低等级别。一个信用控制区对应多个风险级别，根据不同的级别采用不同的信用控制方法 * 信用组：对销售订单和发货单进行分组，定义何种销售订单或发货单参加信用控制，或采用不同的信用政策。 * 参与信用控制订单：外销订单、内销订单 * 不参与信用控制订单：冲红请求单、补款请求、退货订单、后续免费订单、 * 信用控制点：系统何时进行信用检查（订单、交货） * 信用控制点 销售订单 创建交货单 发货过账 * 信用政策的制定：在信用控制区、风险级别的任意有效组合中可定义下列任何一种信用检查政策。静态信用额度检查客户的信用使用不能超过已建立的信用额度。信用使用额是下列各方面金额的总和： <未清订单：尚未发货的订单的金额 <未清发货：尚未开具发票的交货单金额 <未清发票：财务尚未入帐的发票金额 <未清项目：财务已入帐但客户尚未结清 * 信用政策的制定 基于信用期间的动态信用额度检查 展望期：信用检查基准日期的延长期对于系统确认的交货日期在延长期后的订单，该订单在延长期内不占用信用额度 * 信用政策的制定：最大风险金额销售订单和发货单金额不能超过在信用检查中定义的一个最大金额。 关键字段指系统中与信用相关的字段，如付款条件、 固定价值日期以上数据改变系统会重新进行信用检查。 SAP信用管理基本概念 * 信用政策的制定：下次复查日使用下次复查日用以提示信用管理者即时进行信用政策的检查。 例：在系统后台设置天数（如1天），在客户信用主数据中设定下次复查日（如1999年3月25日），则系统将在1999年3月26日自动提示：客户检查日期超过，提示信用管理者进行信用检查后修改该日期为下一需校验日期。 * 信用政策的制定： 未清项目 最大未清项%： 超过一定天数的逾期欠款/客户应收帐款余额的最大百分比 未清项目天数：允许的逾期欠款的天数 例如： 定义最大未清项目%为5%，未清天数为3天，即允许客户“逾期3天的未清应收帐款/该客户的应收帐款余额”最大比例为5%，若超过5%则将被信用冻结。 * 信用政策的制定： 最早未清项目 允许客户最长的逾期欠款天数。 例如，定义某信用控制区的客户最早未清项目为1天，则该客户的逾期欠款不能在1天以上，否则将不满足信用条件。 * 信用政策的制定： 最高拖欠级客户利用FI的催款程序，规定客户的最高拖欠级，若达到最高拖欠级，则将不满足信用条件。目前，FI设置的拖欠等级为四级： 一级：逾期90天 二级：逾期120天 三级：逾期150天 四级：逾期180天 最高拖欠级为第四级，若某客户的在集团范围内任一销售区域的应收帐款逾期180天，则其他销售区域的订单、交货单也将会被冻结。 R/3系统操作方法
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
近日Kaggle新上了一个比赛：HuBMAP: Hacking the Kidney ，（入侵肾脏），是人类生物分子图谱计划HuBMAP的一部分，希望以单细胞分辨率绘制人类肾脏图谱开始。
若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？（）
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
本章给大家演示一下在实际工作中如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示的数据集。
近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch 库，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。据主页介绍，该项目旨在提供一个统一的现代 GAN 平台，这样机器学习领域的研究者可以快速地比较和分析新思路和新方法等。
（1）黑盒测试又称功能测试、数据驱动测试或基于规格说明书的测试，是一种从用户观点出发的测试。
答： ajax是异步传输技术，可以通过JavaScript实现，也可以通过Jquery实现，实现页面的局部刷新，减轻服务器的压力。
转载自 http://blog.csdn.net/a454832841/article/details/52814812
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
1、外模式 对应数据库的升级、外模式包括（子模式 用户模式） 用来描述用户看到或者使用那部分的数据的逻辑结构，用户根据外模式用户数据操作语句或者程序去操作数据库中的数据，外模式的主要特点用来描述组成用户视图各个记录的组成、相互联系、数据的完整性和安全性、数据项的特征等。 2、概念模式 对应数据库的概念模式，概念模式（概念、逻辑模式）用以描述整个数据库中的逻辑结构、用来描叙现实生活中的实体，以及它们之间的关系、从而定义记录数据项的完整性约束条件以及记录之间的联系是数据项的框架 概念模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描叙是所有用户数据的公共数据视图。 3、内模式 内模式对应物理级数据库，内模式是所有模式中的最低层的表示，不同于物理层，假设外存是一个无限性的地址空间，内模式是存储记录的类型，存储域以及表示以及存储记录的物理顺序，指示元索引，和存储路径的等数据的存储组织从而形成一个完整的系统。
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法等。
本文是【统计师的Python日记】第7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。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 【
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
这篇论文采用了来自 30 个省级行政单位 8866 名患者的数据，其中包括确诊患者 4021 名（占比 45.35%），其余为疑似患者。数据截止到 2020 年 1 月 26 日 [注]，这是当前样本规模最大的新冠疫情临床回顾性研究。
文 | 兰色幻想-赵志东 函数是excel中最重要的分析工具，面对400多个excel函数新手应该从哪里入手呢？下面是实际工作中最常用的8个（组）函数，学会后工作中的excel难题基本上都能解决了。 第一名：Vlookup函数 用途：数据查找、表格核对、表格合并 用法： =vlookup（查找的值，查找区域，返回值所在列数，精确还是模糊查找） 第二名：Sumif和Countif函数 用途：按条件求和，按条件计数，很多复杂的数据核对也需要用到这2个函数。 用法： =Sumif(判断区域，条件，求和区域) =C
(一) 通过添加列计算移动平均 表1 前提条件要点：日期列连续不中断 要求：计算5日平均值 1. 解题思路 计算5日平均值则只有在日期大于5日以后的，才会有5日均线 筛选出当前日期往上倒推5日的表，并
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推（Operator push down）-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并（Operator combine）-
把程序的输入域和输出域划分成若干部分，然后从各个部分中选取若干代表性数据作为测试用例。这些数据在测试中的作用等价于其所属部分的其他值。
MySQL数据库中提供了很丰富的函数，比如我们常用的聚合函数，日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数，函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据，使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数，帮助你更好使用MySQL。
近日，深信服安全团队监测到一种名为incaseformat病毒，全国各个区域都出现了被incaseformat病毒删除文件的用户。经调查，该蠕虫正常情况下表现为文件夹蠕虫，集中爆发是由于病毒代码中内置了部分特殊日期，在匹配到对应日期后会触发蠕虫的删除文件功能，爆发该蠕虫事件的用户感染时间应该早于1月13号，根据分析推测，下次触发删除文件行为的时间约为2021年1月23日和2月4日。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
之前我们讲了连续日期的移动平均的求法，那我们这次来看下如果不连续日期如何计算移动平均。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
内容导读：近日，中国疾病预防控制中心（CDC）发布了新的疫情统计报告，分析了截止 2 月 11 日超过 7 万名病例的数据。研究人员从流行病学特征入手，对这份数据进行了详细的描述和分析。
目录 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_v
之前分享过一篇《黑盒测试以及测试用例设计》，感觉比较粗略，所以今天又再一次分享一下。
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 2.划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试，因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。 1)有效等价类 是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。 2)无效等价类 与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题，无效等价类至少应有一个，也可能有多个。 设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 3.划分等价类的标准： 1)完备测试、避免冗余; 2)划分等价类重要的是：集合的划分，划分为互不相交的一组子集，而子集的并是整个集合; 3)并是整个集合：完备性; 4)子集互不相交：保证一种形式的无冗余性; 5)同一类中标识（选择）一个测试用例，同一等价类中，往往处理相同，相同处理映射到”相同的执行路径”。
值是通过计算表达式产生的数据。本节介绍 M 语言中值的种类。每种值都与文字语法、一组该类型的值、一组定义在该组值上的运算符以及归属于新构造值的内在类型相关联。
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。
Excel数据处理，我们前文有了解到数据条的应用，行列转置，报错提醒，批量处理数据格式，多表输入相同表头，以及隐藏功能。那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢？我们继续往下看。
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