前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个工作中Python自动化处理实战问题,一起来看看吧。问题描述:
分析:也就是说,我们想要知道,在某一个人的消费时间里,他有没有连续两天的消费记录。
今天同事问我一个问题,他说问题的逻辑很清晰,但是感觉无心下起。问题的逻辑大体是这样的。 有一个表,存在着大量的数据,比如account_id为1代表account的编号,可以把这个account做暂停操作,相当于把账户冻结,然后在一定的时候后做恢复操作,相当于把账户解冻。就对应ACTIVITY_CODE的 SUSPEND,RESUME ACCOUNT_ID ACTIVITY_CODE EFFECTIVE_DATE ---------- --------------
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
t c p d u m p的输出是“原始的”。在本书中包含它的输出时,我们对它进行了修改以便阅读。首先,它总是输出它正在监听的网络接口的名字。我们把这一行给删去了。
我们都知道 SQL 中的聚合函数,聚合函数顾名思义就是聚集合并的意思,是对某个范围内的数值进行聚合,聚合后的结果是一个值或是各个类别对应的值。如下所示:
某线上学习平台设置学员线上学习阶梯,新学员购买50节课为一个学习阶段,学习完想要进入下个阶段必须再次购买,即续费(假设所有学员只能续费一次)并且每个学员可选择不同老师进行学习。
有一份用户访问记录表,记录用户id和访问时间,如果用户访问时间间隔小于60s则认为时一次浏览。
前些天在网上冲浪的时候看到一个案例咨询,问说世界500强的数据分析要不要去,评论区一片爆炸:“楼主能分享一下文科生怎么转行做数据分析吗??”、“SQL、python这些学起来好痛苦!”我看着屏幕苦笑,数据分析岗位现在的热门程度如果要形容的话,基本就是随便抓一个微博网友都知道这个岗位了。
TIMESTAMPDIFF(datepart,startdate,enddate)
第三届阿里云磐久智维算法大赛:本次比赛要求选手基于故障工单与系统日志数据构建多分类模型,要求能够快速高效的定位出故障类型。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
计算时间差是oracle data数据类型的一个常见问题。oracle支持日期计算,你可以创建诸如“日期1-日期2”这样的表达式来计算这两个日期之间的时间差。 一旦你发现了时间差异,你可以使用简单的技巧来以天、小时、分钟或者秒为单位来计算时间差。为了得到数据差,你必须选择合适的时间度量单位,这样就可以进行数据格式隐藏。 使用完善复杂的转换函数来转换日期是一个诱惑,但是你会发现这不是最好的解决方法。 round(to_number(end-date-start_date))- 消逝的时间(以天为单
密码,最初的目的是用于对信息加密,计算机领域的密码技术种类繁多。但随着密码学的运用,密码还被用于身份认证、防止否认等功能上。密码是通信双方按约定的法则进行信息特殊变换的一种重要保密手段。依照这些法则,变明文为密文,称为加密变换;变密文为明文,称为脱密变换。密码在早期仅对文字或数码进行加、脱密变换,随着通信技术的发展,对语音、图像、数据等都可实施加、脱密变换。
mysql中有很多的函数,我们可以直接在sql语句中使用这些函数,而不用创建表,现在是对于时间的函数
在有些时候,我们需要统计连续登录N天或以上用户,这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能,具体如下:
今天在公司进行Sanity Test(可用性测试)时发现服务器启动失败,查找log后发现在启动时发生了异常导致了服务器启动失败。
优化Power BI中的Power Query合并查询效率,Part 1:通过删除列来实现
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说, sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率,同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师,还是准备找工作的同学,都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿,接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度,通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户(连续两天访问)的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息,包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。(滴滴2020年笔试题)
首先观察T C P所使用的重传机制,我们将建立一个连接,发送一些分组来证明一切正常,然后拔掉电缆,发送更多的数据,再观察 T C P的行为。
强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码
在电商等消费场景下,复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺,各种复盘分析一定绕不开复购率,今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
一般主从复制,有三个线程参与,都是单线程:Binlog Dump(主) —–>IO Thread (从) —–> SQL Thread(从)。复制出现延迟一般出在两个地方
多个线程竞争同一个共享代码、变量、文件等称之为条件竞争。那么什么情况存在竞争条件?
客户流失分析就是查找哪些是大客户,并且有一段时间未消费了,及时进行关系维护。 要做的事情是对客户字段分组汇总,计算消费次数和最后消费时间。 1、数据准备-自建数据集。 2、过滤(清洗数据)。 3、分组汇总,分组:客户字段,汇总:消费次数计数、最晚时间。 4、新增列,时间差,系统时间-最晚时间,输出月份数量。 📷 📷
需求:找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志,然后提取 date 列的时间做减法,获得本次断网时间,之后用同样的方法统计每次的断网时间,最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。
紧接昨天的文章Windows下载安装配置SQL Server、SSMS,使用Python连接读写数据,我们已经安装和配置好了sqlserver,也成功测试了如何利用Python连接、读写数据到数据库。
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既然本书中的大多数的例子都需要测量一个时间间隔,我们需要更仔细地介绍一下当前U n i x系统所采用的记录时间的方法。下面的描述适用于本书中例子所使用的系统,也适用于大多数的U n i x系统。[ L e ffler et al. 1989]的3 . 4节和3 . 5节给出了另外的细节。
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中,并未涉及专业数据库搭建等知识。全篇分为四个部分:初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作
最近有接到一个咨询,腾讯云数据库 MySQL 的只读实例出现了同步延迟,但是监控的延迟时间显示为 0,而且延迟的 binlog 距离非 0,且数值越来越大。临时解决之后,仔细想了一想,Seconds_Behind_Master 虽然计算方式有点坑,但是出现这么“巨大”的误差还是挺奇怪的,复习一下计算方式的同时,也顺便记录一下对这个问题的研究。
通过 bin 下面的 mysqlbinlog 工具来看法 binlog 文件,可以看到都记录了什么。
在mysql中,这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决,但是解决过程中需要将数据多次加工。
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
Sparksql在处理一些具体的业务场景的时候,可以通过算子操作,或者RDD之间的转换来完成负责业务的数据处理,在日常做需求的时候,整理出来一下几个经典的业务场景的解决方案,供大家参考。
概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。(以下SQL语句测试均在测试服务器上上,正式服务器的性能好,查询时间快不少。)
我们在主从复制中最常遇到我的问题就是复制延迟的问题,那究竟复制延迟是怎么计算的呢?
我们在写sql语句,尤其是存储过程中,会频繁用到对于日期、时间的比较和判断,那么对于这两个时间差比较函数用法做一个举例介绍。
作为一名DBA,相信你一定处理过主从延迟,最近在生产中遇到一个比较有意思的延迟问题,在此与大家进行分享。
主备切换是很正常的操作,比如服务下线,断电,软件升级等等,首先我们先了解另外一个概念就是同步延迟,与数据同步的三个时间点如下
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。
某短视频公司数据库有三张表,用户视频信息明细表、主播开播明细表、直播间用户信息明细表。
这是来自我们线上数据库的一个问题。我们是双主单写,这里约定写入的库为主库,没有写入的库为从库。我们的falcon偶尔会进行报警如下(频率很低):
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