自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表，其中包含订单信息，并且有一个名为"order_date"的列，其中包含订单的日期。
composite聚合类似于mysql的多字段group by，比如要按月以及所属门店两个维护来统计每个月的收益，如果用mysql来实现的话类似
Java基于ssm开发的服装商城，用户可以浏览商品和特价商品，加入购物车，直接下单支付，在我的个人中心里可以管理自己的订单，收货地址，编辑资料等。管理员可以发布商品，上下架商品，处理订单，查看销售统计，还可以管理商品的库存，出库入库，导出销售记录excel。
日常对账查看账单时，经常会发现费用账单和消耗账单金额不一致，基于这个主题，本文同步一下这两者的区别及应用场景。
以天为统计周期，是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目，甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计，如何实现按年、按月、按周统计呢？
先向大家介绍MySQL运行状态分析诊断工具这个新玩意，其思路很简单，就是遍历 SHOW GLOBAL STATUS 和 SHOW PROCESSLIST 的结果，对可能预示着有性能瓶颈的地方做出预警。主要关注几个方面：
问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务： 1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
思考： 1.任何一个公司都是以盈利为目的，这里天善作为一个线上学习平台，核心应该是用户，以用户学习付费课程而盈利
因项目中用到了图表之类的信息，需要获取到很多时间的数据动态，刚开始我都是自己换算时间来计算，后来 看到手册中有更简单的方法，自己总结了一下通用的时间段统计(今天、昨天、上周、本周、上月、本月、上年、本年)。
说到excel函数，很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数，sum的确是小白级的，以至于很多人对求和函数有点“误解”，觉得求和函数太简单了。
mysql -h主机 -P端口 -u用户 -p密码 -A 数据库 -e "select email,domain,time from ent_login_01_000" > ent_login_01_000.txt
包括部门、岗位、工资、员工、请假、审批管理。普通员工可请假查看工资等，管理员可审批、管理员工工资等。
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
数据来源：http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html
Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
账单用来反映您每月在腾讯云消费情况以及对应的资源详情。账单按照展示的颗粒度，支持以下五个层级的视角展示：
上图：CSDN每日签到，和每日练习打卡。 在很多互联网应用中，我们会存在签到送积分、签到领取奖励等这样的需求，比如：
导读：很多朋友加入了很多微信群，作为群中一员，你想知道这个群是否值得留下？而作为群主，你想了解目前这个群是否健康？如果有问题，那么坏了这锅粥的老鼠屎是谁？应该怎样设立群规？本文通过简单的分析给出思路，抛砖引玉，希望大家多提建议和意见。 作者：汪德诚 大数据文摘创办人 思路 人有人的调性，群有群的调性。观其言行，可对其进行粗略判断，时间跨度越长、信息越多，判断就准确。先把群聊天记录下载下来，看看能有什么收获。 数据收集 （1） 选择一个样本群：XX技术交流群 （2） 导出微信群聊记录到EXCEL 数据分析
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
2022 年 3 月 21 日，东方航空公司一架航班号为 MU5735 的波音 737-800 客机在执行昆明-广州航班任务时，于广西梧州上空失联坠毁，2 分钟内急降超过 8000 米。
#!/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time: 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition :1.0 ''' #导入模块 from __future__ import division,
实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段：
#!/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time: 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition :1.0 ''' #导入模块 from __future__ import division, pr
最近几乎花费全部业余时间制作了一个 BJ for Notion 辅助看板工具，配合我做的 Bj 模版使用。本文主要就是做一个预览，具体的使用方法后面慢慢出文介绍。话不多说，直接看效果吧！
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
想象一下，导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢？ 1）title 词频统计 2）编辑发布文章统计 3）2017，2018，2019日报量统计 4）日报按月统计 5）编辑发日报时间按区间统计 6）关键词检索，如：性能、设计、优化、实战等 7）....
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明，时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
Ssm服装经销系统，主要分为6个角色：管理员、资料员、采购员、仓库员、售卖员、财务。采购员进行采购入库；仓库员进行采购入库、退货入库、提货出库、折损出库等库存管理；售卖员进行填单的创建，然后去仓库那里提货，或者客户退货入库等操作；资料员管理客户信息、供应商信息、产品的录入等，财务进行月统计；管理员管理用户
-问题- 怎么把每个人的费用按月均摊？ 📷 - 解 - Step 01 先将月份里的“月”替换掉 📷 Step 02 按横杠分列出来起始月份和结束月份 📷 Step 03 添加自定义列，构造月份列表 📷 Step 04 计算均摊费用 📷 Step 05 展开数据 📷 最后，按需要删除不用的列即可。
文 | 邹日佳 来自知乎 1、这批去年的数据是按月份的，本身肯定会有波动，但相对稳定。 2、预测未来三年的数据是需要具体到月份。恩 3、请问有什么统计方法可以做到么？ 好吧，这个问题真的是看得我都想用咆哮体写了，作为统计系的学生，针对你的要求我只能做到用样本的均值来估计之后三年的数据。 以下长文，对数学恨之入骨的人慎入。 说真的，我可能是大言不惭了，但是我要说，你们真的不懂统计。 做一个模型大致思路是这样的： 1、分析数据特征 2、由数据特征来寻找较为符合的数据模型 3、以合适的方法估计出模型的参数值 4、
美国半导体协会（SIA）于本周一发布了今年5月份全球半导体的销售情况，数据显示，5月全球半导体的销售额同比下降14.6％至331亿美元，而去年同期为387亿美元，这也是整个行业连续五个月出现负增长。
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在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
美国百老汇，歌剧迷们的天堂，从《猫》到《歌剧魅影》再到《妈妈咪呀》，每一部经典作品都享誉世界。如果你想去纽约一睹百老汇的华美，就需要读一读这篇给旅行者的百老汇音乐剧指南。数据侠Zhenggang Xu通过爬取旅游网站Tripadvisor上百老汇歌剧点评数据，进行深入分析，结果发现了很多有价值的洞察，快跟着Zhenggang Xu的图文了解百老汇音乐剧的秘密吧！
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