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Oracle分析函数六——数据分布函数及报表函数

SAMPLE:下例中如果Khoo的salary为2900,则pr值为0.6,因为RANK函数对于等值的返回序列值是一样的 代码如下: SELECT department_id, first_name...,分布百分比的计算方法见函数CUME_DIST,如果没有正好对应的数据值,就取大于该分布值的下一个值。...注意:本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同 SAMPLE:下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值,所以就取下一个分布值0.83333333...,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 = 1+ (P*(N-1)) 其中P是输入的分布百分比值,N是组内的行数 CRN = CEIL...NTILE(4) OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS quartile, --数据分布,以NTILE中的exp来计算

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数据分析函数

concat() 函数用于将多个字符串连接成一个字符串 concat(fyear, if(length(fmonth)=1,concat('0',fmonth), fmonth), if(length(...Fday)=1,concat('0',Fday), Fday)) shijian rank() rank函数就是对查询出来的记录进行排名 与row_number函数不同的是,rank函数考虑到了over...子句中排序字段值相同的情况,如果使用rank函数来生成序号,over子句中排序字段值相同的序号是一样的,后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个,也就是相关行之前的排名数加一,可以理解为根据当前的记录数生成序号...,后面的记录依此类推 select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order] cast() 数据类型转换 CAST()函数的参数是一个表达式...,它包括用AS关键字分隔的源值和目标数据类型 decimal() create table t1(c1 float(10,2), c2 decimal(10,2),c3 float);

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    (数据科学学习手札20)主成分分析原理推导&Python自编函数实现

    主成分分析(principal component analysis,简称PCA)是一种经典且简单的机器学习算法,其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量...则主成分的选择过程即为从贡献率最大的主成分算起,一直到累计贡献率满足要求为止; 再定义主成分负荷(loadings,在因子分析中称为因子载荷): ?...即为第i个主成分与第j原始变量的相关系数,矩阵A=(aij)称为因子载荷矩阵,在实际中常用aij代替uij作为主成分系数,因为它是标准化系数,能反映变量影响的大小; 到此我们已经知道了主成分分析的主要原理...() '''调用类中的PCA算法来产出所需的主成分对应的特征值和特征向量''' pca = test.PCA(data) '''显示最大的主成分对应的特征值和特征向量''' pca['第1主成分']...以上就是关于PCA算法的原理及自编函数实现,下一篇中我们将仔细介绍Python和R中各自成熟的第三方PCA函数,敬请期待。

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    利用分析函数改写范围判断自关联查询

    最近碰到一个单条SQL运行效率不佳导致数据库整体运行负载较高的问题。 分析、定位数据库的主要负载是这条语句引起的过程相对简单,通过AWR报告就可以比较容易的完成定位,这里就不赘述了。...简单一点说,表中的记录表示的是由 BEGIN开始到 END截至的范围,那么当前想要获取的结果是找出哪些没有范围所包含的范围。...对于自关联查询而言,最佳的改写方法是利用分析函数,其强大的行级处理能力,可以在一次扫描过程中获得一条记录与其他记录的关系,从而消除了自关联的必要性。...,内层的分析函数MAX用来根据BEGIN从小到大,END从大到小的条件,确定每个范围对应的最大的END的值。...而外层的两个分析函数,COUNT用来去掉完全重复的记录,而ROW_NUMBER用来获取范围最大的记录(也就是没有被其他记录的范围所涵盖)。

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    【Kotlin】类的初始化 ② ( 主构造函数 | 主构造函数定义临时变量 | 主构造函数中定义成员属性 | 次构造函数 | 构造函数默认参数 )

    文章目录 一、主构造函数定义临时变量 二、主构造函数中定义成员属性 三、次构造函数 四、构造函数默认参数 一、主构造函数定义临时变量 ---- 在 Kotlin 类中 , 可以在 类声明 时 在 类名后...定义 " 主构造函数 " ; 在 主构造函数 中 , 可以 定义 成员属性 , 并为 成员属性 提供 初始值 ; 在 主构造函数 中 , 可以定义 临时变量 , 临时变量 一般使用 以下划线为开头 的名称...---- 在主构造函数中 定义临时变量 , 格式为 : class 类名(_临时变量名: 临时变量类型){} 在主构造函数中也可以 定义成员属性 , 格式为 : class 类名(var 成员属性名:..., 每个次构造函数都可以有不同的参数组合 ; 定义次构造函数后 , 必须调用主构造函数 , 并且为每个主构造函数 的 参数设置 参数值 ; 次构造函数中可以实现代码逻辑 , 作为主构造函数的补充 ; 代码示例..., 可以不为其传递 值参 , 构造函数中跳过该参数 , 其 后面的参数需要使用 参数名 = 参数值 进行赋值 ; 代码示例 : class Hello( // 主构造函数, 直接在主构造函数中定义属性

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    数据分析常用的Excel函数

    参考资料: 七周成为数据分析师 知乎 | 怎样快速掌握 VLookup? 【训练营】职场Excel零基础入门 ?...Excel常用函数 简介 什么是函数 可以把函数理解为一个可以控制的黑箱子,输入X到黑箱子中,他就会输出Y,参数就是黑箱子的控制开关,打到不同的档位,黑箱子会输出不同的Y。 ?...从A1中查找k,并返回第一个k的起始位置编号 关联匹配函数 VLOOKUP VLOOKUP 函数简介 VLOOKUP 函数总共有4个参数,分别是:用谁去找、匹配对象范围、返回第几列、匹配方式(0/FALSE...3.多条件查询 在匹配数据时,往往条件不是单一的,那么就可以利用&将字段拼接起来,并且利用IF数组公式构建出一个虚拟的区域。...多条件查找 返回多列的固定公式用法: =VLOOKUP(混合引用关键字,查找范围,COLUMN(xx),0) 返回第几列就用COLUMN函数引用第几列的单元格即可。

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    Excel|数据分析常用函数

    excel函数教程 在数据应用中,excel是我们最常见的数据处理与展示的工具,在此之前,我们已经学习了数据处理以及excel快捷键的操作(如有需要,可参考之前文章进行学习),在学会了Excel的基本操作后...其实excel还为我们提供了丰富的函数。函数作为Excel处理数据的一个最重要手段,功能是十分强大的,在生活和工作实践中可以有多种应用。 接下来,请跟随笔者开始Excel的函数之旅。...2、直接输入函数 ? 1)单击需要输入函数的单元格,输入函数sum后,添加一个括号,后面就会出现这个函数可以添加的参数; 2)可以在函数中输入需要的参数,点击回车,就会出现数据计算的结果。...3 数据分析中的常用函数 excel中的函数多种多样,包括分别是数据库函数、日期与时间函数、工程函数、财务函数、信息函数、逻辑函数、查询和引用函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数以及用户自定义函数...而对于数据分析师来说,常用的函数包括四类 1)简单函数 2)文本函数 3)逻辑函数 4)查找与引用函数 这几类函数大致包含哪些函数呢?

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    Python数据分析—apply函数

    在对海量数据进行分析的过程中,我们可能要把文本型的数据处理成数值型的数据,方便放到模型中进行使用。 也可能需要把数值型的数据分段进行处理,比如变量的woe化。...而这些操作都可以借助python中的apply函数进行处理。 今天介绍数据分析的第四课,教大家如何在python中用apply函数对数据框进行一些复杂一点的操作。...本文目录 把字符型的数据处理成数值型 把数值型的数据分段处理 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame: ?...1 把字符型的数据处理成数值型 假设要在原数据框中把性别这一列,”男“字符替换成1、“女”字符替换成0,并生成一个新列。 首先,可以自定义一个替换函数。...2 把数值型的数据分段处理 在建模过程中,要把不同分段的值转化成对应的woe,需要用到apply函数进行处理。

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    Hive常见的分析函数

    、avg(...)等 Sort Functions: 数据排序函数, 比如 :rank(...)...简介 窗口排序函数提供了数据的排序信息,比如行号和排名。...在一个分组的内部将行号或者排名作为数据的一部分进行返回,最常用的排序函数主要包括: row_number:根据具体的分组和排序,为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 rank:对组中的数据进行排名...比如查找具体条件的topN行 dense_rank:dense_rank函数的功能与rank函数类似,dense_rank函数在生成序号时是连续的,而rank函数生成的序号有可能不连续。...常用的分析函数主要包括: cume_dist 如果按升序排列,则统计:小于等于当前值的行数/总行数(number of rows ≤ current row)/(total number of rows

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    主成分分析和因子分析在SPSS中的实现

    (一)、主成分分析 1 、主成分分析的基本理论与方法;主成分分析的几何意义;   例中的的数据点是六维的;也就是说,每个观测值是 6 维空间中的一个点。我们希望把 6 维空间用低维空间表示。   ...三、主成分分析和因子分析(2) 主成分分析和因子分析的区别   1,因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成各个变量的线性组合。   ...4,主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分 一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不到的因子。   ...在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。   和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势。...总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前 ,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。

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    Python数据分析中第二好用的函数 | apply

    本文主要讲一下Pandas中第二好用的函数——apply。 为什么说第二好用呢?做人嘛,最重要的就是谦虚,做函数也是一样的,而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。...我们单独用一篇来为apply树碑立传,原因有二,一是因为apply函数极其灵活高效,甚至是重新定义了pandas的灵活,一旦熟练运用,在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手,天下我有”;二是apply概念相对晦涩...思路:最好和最差,分别对应着max与min,我们先按姓名分组,再用apply函数返回对应的最大和最小值,最终将结果合并。 先导入源数据: ? 看一看每位同学最高成绩: ?...结合我们的目标,揉面是按省份进行分组,得到每个省各个城市和对应销售额的面团;DIY包子是在每个面团中取其第三名的城市和销售额字段。 第一步分组非常简单,按省份分组即可。...这一步,我们已经揉好了面,原始的面团也初步成型,虽然返回的结果有点晦涩,但是我们可以在脑海中构建一下这些面团,截图只展示了部分: ? 要把这些面团包成包子,就是要我们取出每一个面团中,排名第3的城市。

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    数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数

    本篇主要来介绍一下hive中三个常用的排序函数row_number(),rank()和dense_rank()。 1、数据 先来看一下我们的数据。...我们使用spark往hive数据库中写入数据: import spark.implicits._ val seqData = Seq( ("1班","小A","70"),...为了方便后续的介绍,我们将几名同学的成绩设置为同样的分数。在介绍具体的函数前,咱们先简单介绍下over。...当然,除了本文介绍的方法外,over还可以结合其他许多函数,如lag/lead/sum等,后续我们会继续介绍。...我们有以下结论: 1、可以看到小A、小C、小E的分数都是70分,但排名分别是6、7和8。 2、我们故意在数据中插入了一个null值,可以看到,按降序排的话null值的排名是最低的。

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    人力资源数据分析中的 “回归函数” 应用

    回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系,然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系,这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。...就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据,孩子的身高和体重是一个正相关的关系,在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据,如果我们对这组数据做一个回归分析,...数据范围为0-1,越接近1,数据的拟合度精准度越高。比如我们看到的上图的这组数据,拟合度达到了0.99,说明这组数据里的身高和体重是一个标准的数据值。...再看下面这个案例,这是历年来双十一的营业额的数据,然后我们做了一个回归分析,发现每年的数据都神奇的落在了回归函数上,拟合度有0.99,我们根据这条回归函数做了2020年的双十一的营业额的预测为3284.94...在人力资源模块里回归函数被大量的应用在薪酬数据分析里,在薪酬的数据分析里我们需要对各个层级进行薪酬曲线的绘制,再对薪酬曲线进行数据的分析,判断职级和薪酬的拟合度,对各个职级进行薪酬的预测,都是可以通过回归函数来进行数据分析

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    strcmp函数的分析及实现

    返回值: 上图在MSDN文档中截取,返回值表明了字符串1和字符串2的字典序关系。 什么是字典序关系呢?...回答是 在数学中,字典或词典顺序(也称为词汇顺序,字典顺序,字母顺序或词典顺序)是基于字母顺序排列的单词按字母顺序排列的方法。...这种泛化主要在于定义有序完全有序集合(通常称为字母表)的元素的序列(通常称为计算机科学中的单词)的总顺序。 其实讲了这么多,我们只需要明白,这里的字典序是一种按顺序排列的法则,但它排列的根据是什么呢?...这时就应该联想到在计算机科学中ASCII码表,strcmp函数的返回值是两个字符串的字典序关系,其实也就是在ascii表中的先后排列关系。...所以strcmp函数真正比较的是字符串中每个字符的ascii码值大小。 在上图中,请一定注意。返回值的三种情况分别为 0 >0 <0。

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    数据分析常用的Excel函数合集(下)

    Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。...计算统计类 在利用excel表格统计数据时,常常需要使用各种excel自带的公式,也是最常使用的一类,重要性不言而喻,不过excel都自带快捷功能。...WEEKDAY函数:返回对应于某个日期的一周中的第几天。 Datedif函数:计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数。 1....WEEKDAY 功能:返回对应于某个日期的一周中的第几天。默认情况下, 1(星期日)到 7(星期六)范围内的整数。 语法:=Weekday(指定时间,参数),参数设为2,则星期一为1,星期日为7 ?...各代码含义如下: "y"返回时间段中的整年数 "m”返回时间段中的整月数 "d"返回时间段中的天数 "md”参数1和2的天数之差,忽略年和月 "ym“参数1和2的月数之差,忽略年和日 "yd”参数1和2

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    数据分析常用的Excel函数合集(上)

    ↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点,我们准时相约 大家好,我是朱小五 Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。...本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。...关联匹配类 经常性的,需要的数据不在同一个excel表或同一个excel表不同sheet中,数据太多,copy麻烦也不准确,如何整合呢?...HLOOKUP 当查找的值位于查找范围的首行,并且返回的值在查找范围的第几行,可以使用 hlookup 函数 语法:=HLOOKUP(要查找的值,查找的范围,返回的值在查找范围的第几行,精确匹配(0)或近似匹配...INDEX 在Excel中,除了VLOOKUP函数常用来查找引用外,INDEX函数和MATCH函数组合也可用来做查找引用工作,这组函数有效弥补了VLOOKUP函数查找目标不在查找范围数据首列的缺陷。

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    SQL数据分析实战:好用的窗口函数

    窗口函数是什么 窗口函数,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。...: 函数 说明 ROW_NUMBER 为表中的每一行分配一个序号,可以指定分组(也可以不指定)及排序字段(连续且不重复) DENSE_RANK 根据排序字段为每个分组中的每一行分配一个序号。...排名值相同时,序号相同,序号中没有间隙(1,1,1,2,3这种) RANK 根据排序字段为每个分组中的每一行分配一个序号。...AS DENSE_RANK_排名 FROM 成绩单 ) a WHERE DENSE_RANK_排名 = 1; 查询结果如下: DENSE_RANK_排名第一 另外还有个NTILE(n)将分区中的有序数据分为...NTILE(2) OVER ( PARTITION BY 学号 ORDER BY 得分 DESC ) AS NTILE_ FROM 成绩单 查询结果如下: NTILE(2) NTILE(n)在数据分析中应用较多

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    数据分析-NumPy内置函数创建数组

    背景介绍 今天学习使用numpy的内置函数arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函数创建数组,对于使用数据结构和多维列表非常有用,可以节省大量的时间。 ?...import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)创建数组,默认数据类型为float# In[2]:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # #...## 使用dtype指定创建数组的数据类型# In[3]:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)创建数组# In[...In[7]:arr = np.arange(0,1,0.1)print(arr)# ### 使用np.linspace(start,stop,values)创建数组# In[8]:#linspace函数基于我们指定的元素数量自动计算步长值...arr = np.linspace(1, 3, 6)print(arr)# ### 我们还可以创建一个充满常量值的数组使用np.full(shape,value)# In[11]:arr = np.full

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    数据分析常用函数—pd.merge

    数据分析是现在的热门,学会用python处理数据,让你从繁琐的工作中解脱出来。 本文详细阐述数据分析常用函数之merge函数。 一、merge函数参数详解 ?...二、merge函数简单实例 1 两个数据框 1.第一个数据框中存放了四位同学的数学成绩 import pandas as pd date1 = pd.DataFrame({'name':['xie'...以左数据框中的连接键为基准,匹配右数据框中的信息,并连接。如果没有指定连接关键字,默认相同名字的那一列作为匹配键。...若两个数据框除连接键外,还有相同列名,默认左侧数据框中的相同列名后加_x,右侧数据框中相同列名后加_y,见上图中的name_x和name_y。...三、merge函数进阶实例 1 两个数据框 1.第一个数据框中存放了四位同学的姓名、年龄和成绩。

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