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不可或缺的相邻引用

数据分析经常出现跨行计算，比如比上期、比同期、移动平均等等。针对有序数据集实现跨行计算，会涉及集合相邻成员引用的问题。比如某商家某年 12 个月的销售额已经按月份次序准备好，现在要计算最大月增长额。...这样要多计算出一个序列对象，相比之下，还是 SPL 在原序列中引用相邻成员的代码更简单。...SPL 就完全没有问题，~[i] 在表达式中可以随意使用，能实现各种各样的相邻计算。除了相邻成员外，我们还常常要引用相邻的集合。比如还是上面的数据，我们希望计算每个月和前两个月的销售额移动平均值。...简单思路是把这三个月销售额组成有序的小集合，再计算这个小集合是否递增。...想计算滑动平均，就对相邻集合使用 avg 函数。要判断递增，就用位置计算函数 pselect 在相邻集合中查找，如果没有成员小于等于上一个成员，那就是递增了。

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使用 Apache PIG 统计积累型数据的差值

现在要求使用PIG来统计某个时间段（1 hour）内，多个进程此项数据的变化量汇总。可以看到数据形如以下形式。进程会通过GrpID分组，每个组内有多个进程，需要计算的是各组VALUE值的总的变化量。...粗看起来这个问题似乎很简单，因为数据量并不是很大，可以首先LOAD整个数据集，然后按照PID分组，在分组内对TIMESTAMP时间排序，计算最后一个与第一个VALUE的差值，然后再对GrpID分组将刚才计算出来的差值求和即可...仔细想想这是不行的，因为在每个PID分组内，本次时间片内的数据有可能因为进程重启而清零（如下图），所以不能简单的按照时间排序后尾首相减来计算。...(V_t – V_(t-1)) : 0) 从最后一个VALUE开始，计算Vt – V(t-1) 的值并求和，当遇到差值为负的情况，也就是出现了进程重启清零的情况，就加零。...; 我们选用Jython来实现UDF，主要是实现第3步的逻辑，Python代码如下： @outputSchema("sum:long") def calc_lost_pkg_cnt(sorted_data

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『数据分析』使用python进行同期群分析

在《精益数据分析》中的第2章创业的记分牌中介绍了三种分析方法（市场细分、同期群分析以及A/B测试），其中关于同期群分析的讨论可以帮助我们快速了解它的应用场景。...计算每个用户在每个月的付费总额： order = df.groupby(["uid", "购买月份"], as_index=False).agg( 月付费总额=("付费金额","sum"),...计算每个用户的首单购买月份作为同期群分组，并将其对应到原始数据上： order["首单月份"] = order.groupby("uid")['购买月份'].transform("min") order.head...两个月份均为时期类型，相减后得到object类型的列，而该列每个元素的类型是pandas....在本次的分析中，留存率的具体计算方式为：+N月留存率=+N月付款用户数/首月付款用户数 cohort_number.iloc[:, 1:] = cohort_number.iloc[:, 1:].divide

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salesforce零基础学习（一百三十）Report 学习进阶篇

，使用 PREVGROUPVAL 计算相对于同级分组的值。...我们可以看到下方gif中，函数选择基于Status分组永远是100%，基于GRAND_SUMMARY分组则把两个user的总数都作为计算，这个是不正确的，我们在使用此函数时，首先需要确定计数范围。...我们想要了解一下第二条记录和前一条记录的差值，即每个月的amount的变化，是增长的，还是减少的。这种情况我们便可以使用PREVGROUPVAL函数。...我们对UI进行简单修改，即可了解每个月相对上个月是增长还是下降了，仅需简单的计算以及颜色渲染，便可直观显示。三. Power Of 1 我们以一个简单的demo来引出Power Of 1....我们需要计算Closed Won的数量针对每个其他阶段的比率。

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电商用户复购实战：图解 pandas 的移动函数 shift

又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。...这个案例综合性很强，除了需要掌握shift函数，你还会复习到以下pandas中的多个函数使用技巧，建议认真阅读、理解并收藏，欢迎点赞呀~ 分组统计：groupby 过滤筛选数据：query 排序函数：sort_values...同时移动的幅度是可正可负的：参数fill_value 移动之后缺失值的填充数据参数freq 表示移动的频率，专门用于时间序列的移动中频率时间序列变化频率有间隔相同的，也有不同的...3、确定哪些用户存在复购行为复购的用户指的是：在统计时间范围内，存在多次购买的用户。...# 改下名字，避免重复 df4 7、拼接数据将排序后的df3和我们根据df3平移后的数据在列方向上拼接起来：字段时间1相当于每个购买时间的前一个购买时间点 df5 = pd.concat([df3

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python3中range函数的变化

可以当我将生成的内容传入一个需要list参数的函数中，奇怪的事情发生了，竟然提示传入的不是一个list。于是上网寻求解决方法，并进行验证。...原来在python3中range的实现变了，并不是返回一个list类型，而是返回一迭代对象。...在很多种情况下，range()函数返回的对象的行为都很像一个列表，但是它确实不是一个列表，它只是在迭代的情况下返回指定索引的值，但是它并不会在内存中真正产生一个列表对象，这样也是为了节约内存空间。...我们称这种对象是可迭代的，或者是可迭代对象，还有一种对象叫迭代器，它们需要从一个可迭代对象中连续获取指定索引的值，一直到索引结束。...返回的变量类型为列表。参考文章：python3中的range函数

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怎么在每个科目（分类）内容的后面加3个空行？还涉及分组依据的核心原理……

『 3 - 分组依据的核心原理』再回到前面群友提出的问题，要在每个科目分类后面插入空行，那么，如果要分别去定位每个科目最后一个记录所在的行，是很麻烦的。...不过，如果我们对“分组依据”的功能理解比较透切，可以知道，实际上分组的过程就是对同一类内容先分好，或者说挑出了每一组所包含的所有内容，然后再针对各类内容分别进行后续的聚合（计算）——这句是超级重点，但太长了...具体是什么意思呢，可以通过这个操作来理解：结果是这样的——所谓分组下的“所有行”，就是这个分组下的所有内容所形成的一张表，而这张表在代码里直接用下划线（_）表示，而你如果选择其他选项，...或者修改公式来实现其他分组功能，实际都是针对这个表的结果进行操作：『 4 - 问题的解决』理解了这个，要对每个分组加空行，就很简单了，只要针对每个分组的表添加空行就好了。...%3D%3D 注意，因为公众号文章是不能直接通过点击的方式跳转到外部链接的，所以需要大家动手复制到浏览器中打开。

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3 个值得使用的首次亮相在 Python 3.0 中的特性

3 个首次亮相在 Python 3.0 中的值得使用的特性 ---- 探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。这是 Python 3.x 首发特性系列文章的第一篇。..., acc(3)) 这样做的输出结果将是： 1 1 5 6 3 9 在 Python 3.x 中，nonlocal 关键字可以用少得多的代码实现同样的行为。...在 3.0 之前的 Python 版本中，你可能会这样写： year, month, total = row[0], row[1], row[-1] 这是正确的，但它掩盖了格式。...year, month, *rest, total = row 这意味着如果该格式改为前缀了一个描述，你可以把代码改成： _, year, month, *rest, total = row 而不需要在每个索引中添加...Python 3.0 和它的后期版本已经推出了 12 年多，但是它的一些功能还没有被充分利用。在本系列的下一篇文章中，我将会写另外三个。

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人力资源数据分析方法 - 对比分析频率分析

1、数据对比 • 同比：今年和去年进行对比 • 环比：这个月上个月进行对比 • 数量变化=这期数据 – 上期数据 • 倍数变化=本期数据/同期数据 • 增长率=（本期数据 – 上期数据）/上期数据...数量变化，倍数变化在的数据对比在KPI的绩效设计中用的比较多，在KPI的关键指标绩效设计中，当我们选择了KPI指标后，我们就需要对KPI指标进行量化，KPI的量化就是由绝对值，差值和比值构成。...差值和比值在销售的考核指标中出现的比较多，比如分段的考核金额，超过了标准销售额给予不同的奖金提成。 ?...在人员结构的数据分析中工龄，年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据，在薪酬的数据分析中，我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。...在频率的数据可视化上我们我们可以用直方图和数据透视表分组来做呈现 10.2.1直方图：直方图是在2013版OFFICE上出现的的一种代表频率关系的图表，直方图可以一键生成各个分组数据的频率，但是在数据的显示上直方图只能显示数据的数值

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Python3--中括号[]与冒号:在列表中的作用

先来定义两个列表:liststr = ["helloworld","hahahh","123456"]listnum = [1,2,3,4,5,6]这两个列表都可以看懂吧,一个字符串组成的列表,一个数字组成的列表中括号..."[]"的作用 : 用于定义列表或引用列表、数组、字符串及元组中元素位置比如:liststr = ["helloworld","hahahh","123456"]listnum = [1,2,3,4,5,6...]print(liststr[0])#结果: helloworldprint(listnum[0:3])#结果:[1, 2, 3]冒号":"的作用 : 用于定义分片、步长如 : list[ : n]表示从第...0个元素到第n个元素(不包括n)，list[1: ] 表示该列表中的第1个元素到最后一个元素listnum = [1,2,3,4,5,6]print(listnum[:4])#结果: [1, 2, 3,...简单来说，a[:] 是创建 a 的一个副本，这样在代码中对 a[:] 进行操作，就不会改变 a 的值。

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一文搞懂连续问题

都不是，而是特定分组下，将连续内容赋值相同的分组ID；再次强调，是在特定分组下，将连续的内容赋值相同的分组ID；解释：特定分组：指的是连续的主体，例如判断用户是否连续登录，则这个特定分组是每个用户；连续分组赋值相同的分组...计算连续分组赋值相同的分组ID判断连续条件，有两种处理思路：1.双排序差值法；2.累积求和法；1.双排序差值法双排序差值法是指对一列连续数据得到排序1，对符合条件数据进行排序的到排序2，两列排序差值作为分组...ID的方法.如果实际数据连续，则差值不变，如果间断则差值变化，从而保证每个连续段有唯一组id.我们以腾讯大数据面试SQL-连续登陆超过N天的用户为例，查询分组ID的逻辑SQL如下select user_id...可以看出只要连续登陆的数据，diff值就是相同的。如果出现间断，则差值变化。diff即我们要的连续分组赋值相同的分组ID。...在得到连续分组ID之后需要计算出连续登陆的最早和最晚日期，然后差值计算，还需要考虑到差值与登陆天数差天的细节。总结通过以上面试题目可以看出，只要找到连续分组ID，所以的题目都可以迎刃而解。

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存量运营好工具：客户稳定度评分卡模型

准备工具 Python2.7编程环境，sklearn算法库及其他科学计算库实现流程 Step1 数据准备 (1) 定义目标变量正样本：即低稳定度客户，指的是以当月在网客户为基数，4个月后非正常在网的手机客户...它实际表示“当前分组中响应客户（标记为1的客户）占所有响应客户的比例”和“当前分组中没有响应的客户（标记为0的客户）占所有没有响应的客户的比例”的差异，WOE越大，差异越大。...Step3 模型训练调用sklearn算法库中逻辑回归算法，在已经预处理完毕的训练集上训练模型。...根据表5结果，把每个变量各个分组的woe值代入公式，可以计算得到最终的客户稳定度评分表，分数越高，代表客户越稳定；如下表所示：表6 客户稳定度评分结果 ?...，譬如，做差值，衍生出数据变化趋势字段；考虑到数据的变化因素，稳定度评分体系构建之后应保持对模型效果的持续监控，当发现模型效果变差时，或者经过一定的时间周期后，需要使用最新的数据进行模型迭代，以保证模型的时效性

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Python 3深度置信网络(DBN)在Tensorflow中的实现MNIST手写数字识别

当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。...深度置信网络深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。预训练在反向传播之前做完，这样可以使错误率离最优的解不是那么远，也就是我们在最优解的附近。再通过反向传播慢慢地降低错误率。...构建RBM层 RBM的细节参考【https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/115795086】为了在Tensorflow中应用DBN...在这个例子中，我们使用了3个RBM，一个的隐藏层单元个数为500，第二个RBM的隐藏层个数为200，最后一个为50. 我们想要生成训练数据的深层次表示形式。...5.训练RBM 我们将使用***rbm.train()***开始预训练步骤, 单独训练堆中的每一个RBM，并将当前RBM的输出作为下一个RBM的输入。

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利用Python统计连续登录N天或以上用户

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：导入需要的库 import pandas as pd import numpy as...第四步，计算差值这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...='d') #计算登录日期与组内排序的差值（是一个日期） ?...().reset_index() #根据用户id和上一步计算的差值进行分组计数 ?...补充当我们计算出每个用户在周期内的每个连续登录天数后，想计算连续登录N天或以上玩家清单就非常方便了，条件筛选即可。同时，也可以自由计算连续登录最大天数各玩家数等等。

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MySQL8 窗口函数

一什么是窗口函数在 MySQL 8 中，窗口函数（Window Functions）是一类强大的分析函数，允许你在查询结果集上执行计算，而无需将数据分组到多个输出行中。...简单来说，窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。...最终查询结果如下：计算移动平均值需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的最近 3 笔销售记录的移动平均销售额。...最终查询结果如下：计算排名需求：按产品 ID 分组，计算每个销售记录在该产品中的排名。...最终查询结果如下：计算前后行的差值需求：按产品 ID 分组，计算每个销售记录与上一个销售记录之间的销售额差值。

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Python学习(3)：理解计算机中编码三、认识常见的计算机编码

我们学习Python编程，经常对字符串这样的数据进行处理。我们也都知道计算机内部信息是采用二进制编码的，那么这其中的处理原理是什么呢？本篇就计算机中关于编码的知识进行总结。...二、计算机编码的由来计算机内部信息采用二进制编码，这决定了它只能直接识别0和1。我们所有各类型数据也都需要被转换为二进制0和1的序列存放在计算机中的。...因此，我们可以规定每个字符的二进制序列，并把它存在计算机内，当需要将二进制位转换成我们能看懂的字符数据时，让计算机去截取二进制位查找对应的表，翻译成我们看的懂的数据。...ASCll编码分布图.png 在计算机的存储中，一个ASCII码值占一个字节(8个二进制位)，其最高位(b7)用作奇偶校验位。...3.GB2312编码(简体中文) 汉字众多，一个字节长度的编码显然不适合，所以我国在1981年5月1日开始实施的一套国家标准GB2312，适用于汉字处理、汉字通信等系统之间的信息交换。

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3道常见的SQL笔试题，你要不要来试试!

在笔试过程中，总会出现那么一两道“有趣”的SQL题，来检测应聘者的一个逻辑思维，这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。...step4:根据id和结果分组并计算count 最后一步，我们直接根据step3中获取到的差值，根据id和差值进行一个分组求count即可。...step2: 计算每人单月访问量为了让子查询看起来更加的美观，我们这里先用t1代替上一步的结果。通过这一步，我们就可以获取到每个用户，每个月的访问量。...step3: 按月累计计算访问量我们将第二步的结果用变量 t2 来表示。到这一步，我们用一个sum开窗函数，对userid进行分组，mn时间进行排序即可大功告成。...step1：查询每个店铺被每个用户访问次数因为我们最终需要获取每个店铺访问量top3的用户信息，所以在这一步，我们就先把每个店铺的每个用户的访问次数计算出来。

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抖音面试题：遇到连续问题怎么办？

首先对用户连续登陆进行标记，也就是日期相同的打赏同一个标记（如下图）。 image.png 然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。...这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。 image.png 根据上图的标记，怎么查询出每个用户每个月连续登陆的天数呢？...可以用分组汇总，也就是分组（group by 月,用户id），统计（对分组后每个组计数就是连续登陆的天数 count） 2....7 where 日期 between '2021-01-01' and '2021-12-31'; 查询结果（把这个SQL记为子查询t1）： image.png 用“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记...汇总分析 1）分组汇总：查询每个月，每个用户，每一次连续登陆的天数。

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在全新的Ubuntu中安装Python3 环境

一日一技是一个每天更新的栏目，力图做到让你每天用2分钟的时间掌握一个开发技巧。 ---- 在全新的Ubuntu 18.04中已经自带了Python 3。...但是这个Python环境并不完整，需要补充安装下面几个模块。...sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python3-pip sudo apt-get install build-essential...libssl-dev libffi-dev python3-dev

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Python3 中文在URL中的编码解码

一些url的编码问题，在浏览器提交请求api时，如果url中包含汉子或者空格这类符号，就会被自动编码掉。呈现的结果是 ==> %xx%xx%xx。...如果出现3个百分号为一个原字符则为utf8编码，如果2个百分号则为gb2312编码。下面为大家演示编码和解码的代码。...编码 text为要进行编码的字符串 from urllib.parse import quote text = quote(text, 'utf-8') 解码 from urllib.parse import...encoding, errors)) append(bits[i + 1]) return ''.join(res) 原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: Python3...中文在URL中的编码解码

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