最近有位同学面试了几家,分享了一些觉得有些难度的SQL面试题:比如会让你用SQL实现行转列和列转行操作、用SQL计算留存、用SQL计算中位数、还有如何统计用户最大连续登录天数?
2023-03-29:第一行有一个正整数n(3<=n<=100000),代表小A拟定的路线数量
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
客户分析就是根据客户信息数据来分析客户特征,评估客户价值,从而为客户制订相应的营销策略与资源配置。通过合理、系统的客户分析,企业可以知道不同的客户有着什么样的需求,分析客户消费特征与商务效益的关系,使运营策略得到最优的规划;更为重要的是可以发现潜在客户,从而进一步扩大商业规模,使企业得到快速的发展。
类似于我们检查日期是否与当前日期相对应的情况。在这种情况下,我们获取年份并进行比较。
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函数定义 1.类似Java定义方法 2.可以带参数 3.必须有返回值(一行一列) ,重点:java方法可以没有返回值,数据库函数必须要有返回值 select max(score) from sc; 4.函数可以嵌套到sql语句中 注:存储过程则不可以 5.函数可嵌套调用
本篇详细的记录了如何使用STM32CubeMX配置STM32L431RCT6的 RTC 外设。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣, 视具体应用而定。基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比 InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
本文将通过构建三张表,几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求,同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
题目 【问题描述】 小蓝每天都锻炼身体。 正常情况下,小蓝每天跑 1 千米。 如果某天是周一或者月初(1 日),为了激励自己,小蓝要跑2千米。如果同时是周一或月初,小蓝也是跑2千米。 小蓝跑步已经坚持了很长时间,从2000年1月1日周六(含)到2020年10月1日周四(含)。 请问这段时间小蓝总共跑步多少千米?
27. 每个行业每天成交额超过该行业中股票成交额80%分位数的股票的平均收益率是多少?
本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中,大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见,但要高效解决可不容易哦!
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的,当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测,例如股票停牌了,观测仪器坏了,值班工人生病了等等。在分析时,我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
业务问题:店铺在对用户进行盘点时发现,用户运营过于粗放,没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销,达到降低成本提高收入,精细化运营的效果。怎么办?
作为万金油式的胶水语言,Python几乎无所不能,在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中,Python是一个非常值得投入学习的工具。
Python中的日期本身不是数据类型,但我们可以导入一个名为datetime的模块,将日期作为日期对象使用。
SAS生成新变量 SAS支持基本的加减乘除,值得一提的是它的**代表指数,而不是^。 * Modify homegarden data set with assignment statements; DATA homegarden; INFILE 'c:\MyRawData\Garden.dat'; INPUT Name $ 1-7 Tomato Zucchini Peas Grapes; Zone = 14; Type = 'home'; Zucchini = Zucchini * 10; Total
这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改x和y轴刻度。同样,该文包含如何执行轴转换(对数化,开方等)和日期转换。
前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用,如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端(实现用户界面)和后端(服务逻辑)进行了分离,这让我们可以比较独立地来看待它们。接下来的几篇文章会关注前端,探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
今天开始注重变量操作。 SAS生成新变量 SAS支持基本的加减乘除,值得一提的是它的**代表指数,而不是^。* Modify homegarden data set with assignment s
当时是由于博客园接口获取数据比较慢,所以从博客园拿到数据后,先把数据存到一个文件中,再从文件中读取数据,这样就不必每次都请求接口了
一、 购物单 小明刚刚找到工作,老板人很好,只是老板夫人很爱购物。老板忙的时候经常让小明帮忙到商场代为购物。小明很厌烦,但又不好推辞。 这不,XX大促销又来了!老板夫人开出了长长的购物单,都是有打折优惠的。 小明也有个怪癖,不到万不得已,从不刷卡,直接现金搞定。 现在小明很心烦,请你帮他计算一下,需要从取款机上取多少现金,才能搞定这次购物。 取款机只能提供100元面额的纸币。小明想尽可能少取些现金,够用就行了。 你的任务是计算出,小明最少需要取多少现金。 以下是让人头疼的购
近日,公众号推出了一篇名为《超火动态排序图:代码不到40行,手把手教你!》的文章,反向十分强烈。各大公众号进行的了转载,知乎也是有400+的点赞。
一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y
老早就想搞个基金监控机器人了,方便自己查看自己关注基金的各种指数涨跌情况,及时进行止损或者止盈,从今天开始,我们先建楼基,手把手带大家实现一个基金查询机器人,目前主要可以查询基金指定日期段数据和查看基金净值走势图,后面慢慢新增功能。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
大多数情况,我们可以根据业务本身进行分群,例如异动分析中的维度下钻。但实际业务中也会存在一些需要通过数据对指定对象进行分群,这里我将介绍下最常见的用户分群方法-RFM。
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法。
这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志,需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。
你点我一下试试 你点我一下试试
在java程序中,一个字符串类型日期往数据库保存时使用to_date()函数,从数据库中取使用to_char()函数来获取字符串类型的日期。
##java8内容 1.Lambda表达式 ★ 2.函数式接口 ★ 3.方法引用 ★ 4.构造器引用|数组引用 ★ 5.StreamAPI ★ 6.接口中可以定义默认方法和静态方法 ★ 7.Optional类的引入:为了减少空指针异常【了解】 8.新日期API【了解】 9.重复注解【了解】 10.Nashone引擎的使用:在jvm上运行js【后面课程】
DATEDIFF函数属于“值函数”之一。可能很多小伙伴平常并没有注意到这个函数,但是这却是一个很有用的函数。假如:一个事实表,有两个日期列,分别代表下单日期,出货日期,我想知道这期间的时间间隔,用DATEDIFF函数就可以轻松搞定。
如果你想知道用户是不是流失了呢?还有多少付费潜力呢?在未来某段时间是否会再次购买呢?BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户,因为它只关注T时段内的交易。
本文采用的音标均为美式音标,有部分通用或者其他国家的语言,没有进行标注或者采用了通用音标。所有的意思均为牛津词典中的原意。因为上次文章直接使用的是学习python时,我们计算机的意思,怕把大家带跑偏。特意选取了正规的翻译,然后后面对计算机中的意思进行了注释,并且将对应的知识点进行了回忆,希望对大家有所帮助。本文均为手工敲,所以可能会有错别字,希望大家海涵。祝大家学习愉快。
Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法,可以计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数,操作包括插入、删除和替换等。
目标:通过日交易数据,从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 思路:导入数据;过滤出上个月的数据;按照股票代码分组;将数据按日期排序;计算出每天比上一天的收盘价的增长额;计算出连续正增长的天数
Datetime类是Python内建的一个关于时间的类,包含有两种数据类型,datetime类型和timestamp类型,前者是本地时间类,与自己所在时区有关;在计算机中,时间实际上是用数字表示的。我
本系列教程将 对应外设原理,HAL库与STM32CubeMX结合在一起讲解,使您可以更快速的学会各个模块的使用
据百度百科记载,黄山一年只有51天可以看到云海,每年11月到第二年的5月是观赏环山云海的最佳时间段。抱着数据党的态度,想用真实的数据证明以上结论是否可信。
在构建掉期曲线(swap curve)时,每个标准年限都对应着一个市场报价,这样我们通常可以完美拟合出市场上它们的价格,但在构建债券曲线(bond curve)时,市场报价的债券到期日各不相同,我们只能近似拟合出它们的价格。
【导读】Numpy是python数据分析和科学计算的核心软件包。 上次介绍了numpy的一些基础操作。例如如何创建一个array,如何提取array元素,重塑(reshape)数组,生成随机数(random)等,在这一部分,专知成员Fan将详细介绍numpy的高级功能,这些功能对于数据分析和操作非常重要。 Numpy教程第1部分可以参见专知公众号: Numpy教程第1部分 - 阵列简介(常用基础操作总结) ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置? ---- 1、有时候我们不仅仅需要知道ar
日期交叉去重问题,是一个经典sql,本文以一个电脑品牌促销的例子从不同的角度来看待解析这个问题,有更好方法的同学,欢迎私下交流...
时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。
上文我们实现了“打印一个月日历”的需求,今天在原来的基础实现一个更复杂的需求:打印一年的日历。
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