在做数据分析时,我们会经常听到同比、环比同比的概念。各个企业和组织在发布统计数据时,通常喜欢用同比、环比来和之前的历史数据进行比较,用来说明数据的变化情况。例如,统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%,环比增长0.6%。
我们在进行数据集成时,MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库,我们可以通过ETLCloud数据集成平台,可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库(Greenplum)的数据同步。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
这是一个基于Python编写的数据分析软件,只要掌握3种函数用法,一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。
PostgreSQL简介 简介 PostgreSQL在业内通常也简称PG,是一个关系型数据库管理系统,适用于各种Linux操作系统、Windows、Solaris、BSD和Mac OS X。PostgreSQL遵循BSD许可,是一个开源软件,PostgreSQL作为全球第四大关系型数据库服务,正在以飞快的速度发展,目前已经广泛用在各个行业,PostgreSQL本身具有哪些功能特点,请往下看 # 1. PostgreSQL数据库是目前功能最强大的开源数据库,是架构上和Oracle最接近的开源数据库.它基
11 月, eKuiper 团队转入 1.8.0 版本的开发周期之中,目前已完成了一部分实用的新功能:添加了视频流 source,将边缘流式处理能力扩展到视频流领域,可以处理摄像头的视频流或者网络中的直播视频流;发布了通用的 tfLite 函数,用户只需上传训练好的 Tensor Flow Lite 模型,无需额外编写插件或代码即可在 eKuiper SQL 中调用模型进行流数据的 AI 推断,进一步简化了 AI/ML 处理的难度;针对边缘环境运维不便的特点进一步优化了规则自动化运维的能力,为规则添加了自动重启策略的配置,Portable 插件添加了热更新功能;继续完善了有状态分析函数的支持,增加 WHEN 子句进行按条件计算。
在复杂的数据分析场景中,达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算,极大地提升了数据分析的灵活性和效率。本篇将深入探讨达梦数据库中几种关键的分析函数,并通过具体案例SQL来解析其用法,帮助你更好地掌握这些强大的工具。
这是很早之前面的,第一次面数据分析的面试,当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现,数据分析岗位大多注重的是数据库的能力,比如sql语句的考察,hive的考察,以及一些运营思维的考察,所以第一次面试就很悲剧啦,不过题目还是很有代表性的。其他的不写了,这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表,一个数据表记录司机的信息,比如司机id,司机姓名,司机注册时间等等,一个数据表记录一天的订单情况,比如订单ID,订单司机id,订单时间。写sql语句,返回每个司机今天最早的一笔订
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。 三、PG 多年来在
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进,它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示,70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作,其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果,该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年,这一比例上升了16%。 R 是什么? R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进,它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示,7
Sql中有一类函数叫聚合函数,比如count、sum、avg、min、max等,这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行,一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据,又想要聚集后的数据,这时候便引入了窗口函数。
窗口分析函数在做数据分析时十分常用,但是MySQL却不支持。不过我们可以通过sql的形式实现这个功能
pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
只要和数据打交道,就不可能不面对一个令人头疼的问题-数据集中存在空值。空值处理,是数据预处理之数据清洗的重要内容之一。
看到这个条SQL写法还是有问题的,我按照他的意思做了改写,我们先分析他要的语句的逻辑
导读:本文通过几道TMD面试题介绍一下如何使用窗口函数。涉及知识点有用于排序的窗口函数、用于用户分组查询的窗口函数、用于偏移分析的窗口函数,每种会通过一道面试题背景题解答。
Origin软件是一款科学数据分析和可视化工具,主要用于绘制和分析各种类型的数据图表。它支持多种数据格式和数据源,可以快速导入和处理数据。
笔者针对数据ETL和数据分析的应用场景中,发现了不少的惊喜功能,特别是类似SQL里的窗口分析函数的功能,尤为喜欢。简单列举下比较深刻的几点。
作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
在具有多个内核的单个服务器上,作业并行运行,假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
优化由符号定义的透镜和反射镜的系统,用内置图像处理或数据分析函数检测光学元件,计算复杂的射线跟踪模型。
废话不说,直奔主题,我们聊一下该如何学习。居士的观点很简单,就是标题的内容:面向简历学习!
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时,一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物,并能真正提高生产力。因此,我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧,我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的,有些可能是比较新的,但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
openair 是一个R语言工具,旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据,目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点:
【摘要】S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型(向量、数组、列表、对象等)特别有利于实现新的统计算法,其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型(向量、数组、列表、对象等)特别有利于实现新的统计算法,其交 互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具,R已经介绍的太多了,后续我们来玩玩python吧。从出身来看,R是统计学家写的,python是计算机科学家写的,两者的出生背景不一样,随着数据爆发,python也慢慢发展,逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包: python也有非常多的扩展包,不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的: numpy:提供最基本的数值计算,使向量化计算成为可能。 scipy:提供了包括最优化在内的科学计算函数,不用自己写啦。 pandas:提供了类似dataframe的
MySQL学习仓库Up-Up-MySQL,这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善,再到精通的一个仓库,后面会把MySQL的学习资料上传上去!欢迎大家star与fork起来!
这可能是很多非IT职场人士面临的困惑,想把python用到工作中,却不知如何下手?python在自动化办公领域越来越受欢迎,批量处理简直是加班族的福音。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
数据库SQL分析函数/窗口函数专题,值得收藏!几乎涵盖所有数据库,例如:Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中,更是钟情分析函数问题,笔试、面试到基本跑不了。
要知道,数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话,成本的确有点高。但其实,常用的函数就那些。
主要是因为GDC官网虽然权威,但是太复杂了,不利于初学者。而且GDC官网是针对TCGA数据库的每个癌症的每个病人的不同数据分开存放,每次都是批量下载后,整理合并的。但是我们前面的在线接口,去cbioportal或者FireBrowse都是以癌症为单位下载不同数据集。包括后面分享的:
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数,这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
CRAN包库有6778个常用的包。哪些是你知道的?下面对此进行以下的分析,同时在文章底部另请参见原始数据链接。 这些R包都是Kagglers里的技术大牛最青睐的,而且被很多写过相关文章的笔者所赞成的,而这些包的使用率或评价高低取决于其它的包对于这个包的依赖程度。它们也取决于来自Crantastic.org并使用其众包解决方案的用户。但是,这些用户评级太少以至于不能基于分析所决定。 从一月到五月,我们探讨一下通过分析CRAN的日均下载量来统计有多少关于机器学习的包被下载了。 1.e1071:潜类分析函
近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据,利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统,他使用和扩展了SQL语言,并结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能。PostgreSQL的起源可以追溯到1986年,作为加州大学伯克利分校POSTGRES项目的一部分,并且在核心平台上进行了30多年的积极开发。
因需要将impala仅仅作为数据源使用,而python有较好的数据分析函数,所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据,这里的测试环境是:
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
Python中有很多常用的数据分析函数,可以帮助我们对样本有一个初步的认识,比如describe()函数,可以很方便地生成每个变量的最大值、最小值、分位数等。
作者 | 陈明雨 十年对于数据库意味着什么? 身处在日新月异的时代,我们见惯了技术的兴起与繁荣、变迁与衰落,甚至是朝荣夕灭。信息技术以前所未有的速度更迭,给周遭事物带来了颠覆性地变化。数据库亦是如此,无数数据库悄然湮没在技术更迭的浪潮里,直到在浩渺如海的代码片段中都找不到些许印记。而有的则历久而弥新,经受了时间的考验,彰显出强大的生命力,并以更加繁茂的姿态扎根生长。 十年对于数据库而言,可能是一段从诞生到消逝的完整软件生命周期,也可能是迈过里程碑之后的全新旅程。 所以从 MySQL 1.0 版本诞生
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当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定是完成不了分析工作的,所以如果你准备进入数据分析行业,以下的技术能力最好还是都具备。
最近在使用 HIVE,需要统计 当年累计和 这样的指标,请教同事后发现了 OVER(PARTITION BY) 开窗函数。
AI 开发者按,一些小的技巧在编程领域可能会非常有用,在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文,分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
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