前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案，各路高手齐上阵，大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案，这种讨论蛮有意思。
github地址：https://github.com/confidence68/houseCal
等额本息法最重要的一个特点是每月的还款额相同，从本质上来说是本金所占比例逐月递增，利息所占比例逐月递减，月还款数不变。
本次的练习是：你借了一笔款，在某月开始还款，并且要在指定月数还完，每月还款固定金额，要求计算每年的还款金额。如下图1所示，总共借款12000元，分30个月偿还，每月还款400元，从2017年3月1日开始分月还款，求每年共计要还款多少？
附加题：输入头数 m 和脚数 n，输出鸡的数量 c 和兔子的数量 r，或提示无解。
上面的日期是精确到日的，我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。 例:查出wellid='001’每月的number平均值
房贷已经成为大家日常生活的一部分，还贷也是一个?的必备功课，那么购房时你是选择按照等额本金还是等额本息来进行还贷呢？ 从今天开始我们开始通过运用设计模式作为载体来给您详细讲解房贷中的哪些事，让你房贷计
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。
举例（仅供参考，费用以实际扣费为准）： CVM 云服务器 1C1G 每月65元，2C4G 每月218元，假设购买：新老配置 CVM 1 - 2个月均无折扣，3 - 5个月8折，6个月7折。
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
在数据分析、数据可视化产品中，最常用到的分析思路就是对比分析，有对比才有直观的量化评价标准，如果只是说今天DAU 1000W，那这1000W仅是个数字而已，业务表现到底是好还是坏呢?对比分析过程，日期
昨晚学习SAS，本已精神萎靡身体空虚就差红牛士力架为继了，恰巧遇见一个有趣的实践案例，瞬间给自己打了一记强心针。不禁感慨，越是接触SAS，越是体会到它的强大，也愈发敬佩SAS公司造物的能力，我们真的是站在了巨人的肩膀上。
每月关注：35页数据库技术干货，汇总一个月数据库行业热点事件、新的产品特性，包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
本文所使用的数据集是来自1949年1月至1960年12月的每月国际航空旅客（千人）数据，对数据做简单的可视化如下图：
从实际业务的角度出发，我们日常打交道最多的模块，就是财务模块了。而针对不同的行业，每个财务模块对于一些业务逻辑的定义和算法，都是有区别。
有如下用户访问数据t_visit_stat_044,包含用户ID(user_id),访问日期(visit_date),当天访问次数(visit_cnt)
在数字化、移动化的浪潮下，游戏产业迅速发展，尤其疫情过后许多游戏公司业务迎来新的增长点。与此同时，云计算IT架构因架构设计简单、性价比高、系统灵活等优势推动了游戏公司业务的快速迭代发展，也给游戏行业云上安全带来了新的挑战。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
每月关注：26 页数据库技术干货，汇总一个月数据库行业热点事件、新的产品特性，包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
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？
遥感数据众多，但是各类数据均有不同的级别的数据，而同一数据的不同级别所进行过的处理不同。因此，本文对常用的几类遥感数据进行讲述其不同级别的数据处理差异。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
本文用的是Oracle 10g数据库,利用PL/SQL Developer的集成开发环境。
该数据集包含电信公司的客户级别信息，为每个客户记录与所使用服务相关的各种属性，包括客户拥有活跃帐户的周数、是否续签合同、是否有数据计划、千兆字节的每月数据使用量和致电客户服务的次数等信息。
真时运动app安卓版是一款运动健康管理软件，它有强大的计步功能，可快速帮助用户解决运动计步问题，还能连接运动装备智能监控，喜欢的用户快来下载吧！
在之前写VR360时有一个统计页面（https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html），在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句，当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中，涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数，其他关系数据库也是类似的，我是以mysql为例，比较简单还免费嘛。话不多说，下面直接列出常用的时间统计sql语句，记录下来方便以后学习巩固。
Vue ECharts 饼状图中的每个扇形颜色其实都可以自定义或者随机显示颜色。比如 X 轴是各销售渠道名，那么你可以需要使用全局统一的识别色彩，那么就需要指定每个扇面的颜色。本文讲解 4 种配置修改 ECharts 饼图颜色的方法。
今天的中国迫切需要制定低碳政策，同时解决当地的空气污染问题。本研究使用差异中的差异模型来估计直接解决 CO2 排放的中国排放交易计划 (ETS) 也通过减少 PM2.5 产生协同效益的程度。利用2005年1月至2017年12月中国297个城市的月PM2.5浓度和天气数据，我们发现（1）中国ETS使PM2.5浓度降低了4.8%，而且这种降低效果在夏季最强。结果通过稳健性测试得到证实，包括倾向得分匹配、马氏距离匹配、两个安慰剂测试和控制大气策略。（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。（3）中国碳交易试点在碳交易量大、碳交易价格高的地区协同效益更大。(4)中国ETS造成的PM2.5浓度降低，每年可能避免23363人死亡，节省413.8亿美元的GDP。
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
注意：后续的数据和操作逻辑和前边的一样，为了快速了解其使用，不再描述详细的数据，仅用示例说明。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
本文介绍了如何基于Falcon的Process进行大数据量ETL处理，并利用Oozie进行调度。通过在Falcon的Advanced Options中配置自定义的Shell脚本，可以实现对大数据量的ETL处理。同时，通过在Oozie中定义Sqoop Action，可以实现将数据抽取到Hive表中。Oozie会基于Falcon的Process定义生成对应的Action，并将其添加到Oozie Workflow中。最后，通过在Oozie Workflow中调用Sqoop Action，实现大数据量的ETL处理。
所有数据来自【CSDN指数】 mysql、sqlserver、redis、oracle数据库使用率对比 从以下数据可得，最抢手的数据库依然是【mysql】，但是每年的【11】月份【oracle】的使用率会突然增高，说明很多国有企业年底查数据的时候都会对数据做一次大清洗。总体的【oracle】使用率应该也不低，实际上【mysql】活跃率是最高的。 在【双11】的时候，【Redis】的使用率也高出很多。 超级推荐啊，【CSDN指数】帮助你做未来规划。 目录 最近一个月数据： 最近半年： 最近一年数据：
一、写在前边 不知道亲爱的你身在哪里，从事什么职业，是不是也在为了在诺大的城市有一席之地而在奋斗呢？欢迎在留言区分享属于你的故事噢~ 昨天，小詹同学收到了一笔工资（我希望多给我几个
那什么时候用到呢？比如你要分别显示上图中“北部、中部、南部与东部”的每月数据变化。那为什么不直接做过折线图呢？不是不可以做，只是做完之后效果如下：
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/non-daily_data
不管是上学还是上班都会统计考勤，有些学校或公司会对每月缺卡次数过多(比如三次以上)的人员进行处罚。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
预测，在商业中，是一个永恒的话题。PowerBI对预测的支持首先要承认是很有限的。对于非常多的企业，从计划管理的角度，会有这样的情况：
MySQL自带的日期函数TIMESTAMPDIFF计算两个日期相差的秒数、分钟数、小时数、天数、周数、季度数、月数、年数，当前日期增加或者减少一天、一周等等。
上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
crond 是linux用来定期执行程序的命令。当安装完成操作系统之后，默认便会启动此任务调度命令。crond命令每分锺会定期检查是否有要执行的工作，如果有要执行的工作便会自动执行该工作。而linux任务调度的工作主要分为以下两类：
在本文中我们对在Google趋势上的关键字“ Chocolate ”序列进行预测。序列如下
Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实 Oracle数据库的概念和其它数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库。可以看作是 Oracle就只有一个大数据库。
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