Power BI一招帮你搞定 在实际业务中，新用户很重要，但是如何留存老用户更是一个巨大的课题，总的来讲，就是提升服务质量，增强满意度，具体细分在各个行业，运营思路千差万别，我们今天不详细展开。...结合新用户的计算方式，我们脑海中大概有一个轮廓： 首先，要定义何为流失，因各家企业对该指标的定义有较大差异，就以6个月内曾经有订单，但最近两个月内没有订单的客户定义为流失客户； 第二步，如何写度量值：...最后一列就是该月流失的客户。 根据上一讲列表显示明细【运营】新用户明细？...同样，他在8月和9月也未发生订单，所以在9月也是睡眠用户，而到了11月，已经过了6个月内有订单了，他就真的属于流失客户了。...在日常的运营管理中，我们经常会遇到想要查看某个时间段的用户在下一个时间段的复购情况，而且时间段是任意的，可以按月，可以按周，可以任意选择时间段，那么这个该如何实现呢？我们下期再见。
该算法实际上是用病人先前的HER数据训练出来的一个神经网络，它可以预测出病人由于各种原因在3至12个月内死亡的几率，以此作为是否为其提供姑息治疗的一个指标。...方法 姑息治疗团队在很大程度上不清楚疾病的类型、阶段和严重程度（病人是否被送入加护病房进行治疗）以及病人的年龄等要素，我们从他们的角度探讨了如何预测死亡率的问题。...negative 案例：对于negative案例（未记录死亡日期的病人），必须确保案例中的病人在自预测日期起的 12 个月内没有死亡。...这样做的理论根据是：在住院后的24小时内，医院通常会用最新的数据（初步检测数据、诊断数据等）对病人记录进行更新，住院后的第二天更适合作为预测日期。...在达到精度为0.9的患者中，姑息治疗小组对其中50个随机选择的患者进行进行了图表检查，发现所有这些人在其预测日期内都适合转诊，即使他们存活了一年多。
由于信息不对称，我们根本不知道当前是否最佳购买购票时机，买了以后说不定就惋惜又降价两三百。对于家庭出游来讲，赤裸裸的就少了好几百块钱。...研究的数据 北京到广州的航班： 国航：最早起飞的CA1321，中午起飞的CA1315，晚上最后一班的CA1319 南航：最早起飞的CZ3166，中午起飞的CZ3112，晚上最后起飞的CZ3000 价格：...观察起飞前45天的价格，并且每天都记录一次 时间区间：2016年8月15日 - 2017年11月1日 下图是CA1321一年的机票价格变化。...请注意，以下分析仅仅针对该航班。 距离起飞前第9天开始，几乎所有的日期都开始涨价 最明显的是，距离起飞前第9天开始，几乎所有的日期都开始涨价。请注意图二的坐标为8的那一列。...所以，如果距离起飞已经只有10多天了，请赶紧购买，涨价是大概率的事情。 同一个月内的价格调整在同一天完成 让我们把图缩小一点看看。在图上，我手工画了一些斜线，你可以看到价格再那里发生了变化。
,现在拉取数据平均时间在4s-10s(小分片执行时间在4s,大的分片在10s左右). 4、具体SQL 备注:每次拉取最近一个月内已审核且rpts等于1的账单数据 db.fee_detail.find({...,这个组合索引并不是真正的稀疏索引,根据稀疏索引定义来讲,稀疏索引中不包括不存在字段的文档,但是这个是组合索引，但ut日期字段一直都在.所以此稀疏索引中还是索引key对应文档信息，只是缺少billSt字段而已...(因为等值都是一样，一个叶子可能放不下，只是大概形式表示). 3、指标对比 4、如何计算seeks 如何大概估算seeks，可以计算组合索引前导列distinct值.主要针对范围，如果是等值，比如这个...，为什么过大，因为是大范围，如果想要优化，必须降低扫描索引的范围,如何降低，就是调整索引顺序来解决。...此案例中索引扫描值达到1700万,返回记录为0.
需求列表 (1) 在过去一个月内,曾连续两天活跃的用户 (2) 有人想了解在过去一个月中,不同人才级别用户的活跃频次差异 – 什么数据可以说明该问题?...请写出原因和您的思考 – 数据对应的sql是什么? 思路分析 (1) 在过去一个月内,曾连续两天活跃的用户 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...计算每个用户相邻两天活跃日期之间的时间差。 筛选出时间差为1天的用户。 (2) 有人想了解在过去一个月中,不同人才级别用户的活跃频次差异 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...4 普通人才 平顶山 2 … … … … -- 建表 -- 表1 dau 记录了每日脉脉活跃用户的uid和不同模块的活跃时长 create or replace temporary view dau...先写简单的select from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期， 根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
【面试题】 "课程订单表”里记录了某在线教育App的用户购买课程的信息（部分数据截图）。 请使用sql将购买记录表中的信息，提取为下表（复购分析表）的格式。并用一条sql语句写出。...复购用户：如果一个用户的首次购买日期是a，且该用户在a之后的第n月内，也有购买行为，这个用户被算做第n月复购用户。...该业务分析要求查询结果中包括：日期（说明是按购买日期来汇总数据）、当日首次购买用户数、此月复购用户数，第N月复购用户数。 1.当日首次购买用户数 先来看当日首次购买用户数这一列如何分析出？...每日首次购买用户数，表示每一行记录的是当天的购买用户数。 当有“每个”出现的时候，要想到《猴子从零学会SQL》中讲过的用“分组汇总来”来实现。...此月复购用户数：在本月内购买大于等于两次课程的用户。
1.4 日期与时间类型 日期与时间类型是用于存储日期和时间信息的数据类型，常见的日期与时间类型包括： DATE（日期）： 定义：用于存储日期，不包含具体的时间。 示例：DATE。...TIME（时间）： 定义：用于存储时间，不包含具体的日期。 示例：TIME。 DATETIME（日期和时间）： 定义：用于存储日期和时间的组合。...2.5 默认约束 默认约束（Default Constraint）是一种用于为列指定默认值的约束。当插入新记录时，如果没有提供该列的值，则将使用默认值。...这个示例展示了如何结合使用不同的数据类型和约束来定义表的结构，确保数据的完整性和一致性。在实际应用中，根据具体需求和业务规则，可以灵活选择和组合适当的数据类型和约束。...这个例子说明了如何使用 ALTER TABLE 语句在表已存在的情况下进行结构的调整，包括添加新列和修改现有列的数据类型以及约束。在实际应用中，修改表结构时需要谨慎操作，尤其是在生产环境中。
，使用.dt.month仅仅可以提取出来月份，但是具体是哪一年的7月，确提取不出来，因此其存在着弊端。...） 'product': 'count', 'amount': 'sum' }) 注意：这种聚合分析方法存在的问题就是，如果一个用户一个月内有多条消费记录，那么其每次都会被当作一个新的消费者记录...，即通过'user': 'count'聚合得到的是一个月所有消费记录的数量，并不是本月内有多少不同的顾客来过该店里。...那么如何实现统计每个月内有多少顾客（无重复，比如一个顾客一个月内来了10次店里消费，也按成一次处理）来过店里呢，这就需要分组后做一次去重操作。...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。
由于信息不对称，我们根本不知道当前是否最佳购买购票时机，买了以后说不定就惋惜又降价两三百。对于家庭出游来讲，赤裸裸的就少了好几百块钱。...02 研究的数据 北京到广州的航班： 国航：最早起飞的CA1321，中午起飞的CA1315，晚上最后一班的CA1319 南航：最早起飞的CZ3166，中午起飞的CZ3112，晚上最后起飞的CZ3000...价格：观察起飞前45天的价格，并且每天都记录一次 时间区间：2016年8月15日 - 2017年11月1日 下图是CA1321一年的机票价格变化。...请注意，以下分析仅仅针对该航班。 03 距离起飞前第9天开始，几乎所有的日期都开始涨价 最明显的是，距离起飞前第9天开始，几乎所有的日期都开始涨价。请注意图二的坐标为8的那一列。...所以，如果距离起飞已经只有10多天了，请赶紧购买，涨价是大概率的事情。 04 同一个月内的价格调整在同一天完成 让我们把图缩小一点看看。在图上，我手工画了一些斜线，你可以看到价格再那里发生了变化。
由于信息不对称，我们根本不知道当前是否是最佳购买购票时机，买了以后说不定就惋惜又降价两三百。对于家庭出游来讲，赤裸裸的就少了好几百块钱。...▍研究的数据 北京到广州的航班： 国航：最早起飞的CA1321，中午起飞的CA1315，晚上最后一班的CA1319 南航：最早起飞的CZ3166，中午起飞的CZ3112，晚上最后起飞的CZ3000 价格...：观察起飞前45天的价格，并且每天都记录一次 时间区间：2016年8月15日 - 2017年11月1日 下图是CA1321一年的机票价格变化。...请注意，以下分析仅仅针对该航班。 1. 距离起飞前第9天开始，几乎所有的日期都开始涨价 这一点非常明显，请注意图二的坐标为8的那一列，然后到距离起飞前第3天才是，又要涨价一次。...所以，如果距离起飞已经只有10多天了，请赶紧购买，涨价是大概率的事情。 2. 同一个月内的价格调整在同一天完成 让我们把图缩小一点看看。在图上，我手工画了一些斜线，你可以看到价格在哪里发生了变化。
这意味着chartdate列中的测量值将始终具有 00:00:00 具有小时、分钟和秒值。这并不意味着它是在午夜记录的：它表明我们没有确切的时间，只有日期。...如果患者在锚年超过89岁，则该锚年龄已被设置为91岁(即所有89岁以上的患者已被分组为一个值为91的单一组，而不管他们的实际年龄是什么)。死亡日期可以在病人表的 dod 列中找到。...flag：检查结果标记，指示该结果是否异常。priority：检查优先级。...该列链接到 caregiver 表。...warning：警告标志，表示是否存在与该记录相关的警告。icustays.csv：该文件记录了患者在重症监护室（ICU）的留观信息。subject_id：患者的唯一标识符。
5.复购率分析 复购率定义：在一个月内消费次数2次及以上的用户所占的比例。...客户分层分析 根据客户的活跃程度可将客户分为沉默户、新户、活跃户、不活跃户、回流用户，具体定义如下： 沉默户：从未发生过消费的客户 新户：第一次消费的客户 活跃户：老客户，在时间窗口内发生过消费的客户...不活跃户：老客户，在时间窗口内未发生过消费的客户 回流：上个月未消费但本月消费过的客户 为了给每个客户在各观察月打上客户分层标签，需要借助一些辅助列。...9.计算用户生命周期 求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。...order_amount","order_date"]] order_date_min = user_purchase.groupby("user_id").order_date.min() #按客户分组求最早的消费日期
当我们在使用crontab时，发现某些定时任务不能顺利执行，但shell控制台执行成功，环境变量是否正确是我们需要首先关注的点之一。具体详情可以看后面关于环境变量坑的说明。...基本配置 如下所示配置共6列，前5列是关于执行时间配置，最后1列是具体执行命令。...调试思路 首先，通过日志确认任务是否执行 然后，如未执行则分析定时语句， 最后，定时没有问题，检查crond服务是否开启 下面说明具体分析步骤。...确认定时语句 通过上面的日志分析，如任务没有执行，使用定时语句在线分析工具分析定时是否正确，非常简单。 确认服务开启 如果定时语句也正确，检查服务是否开启。...命令是否正确 确认命令成功与否，这里总结步骤大致如下 获取命令执行输出 crontab中的命令执行出错，多数人都不知道如何调试。我们知道在控制台执行命令时，可通过输出获取错误信息调试问题。
计算出所有计别活动理论上的最早开始与成日期、最迟开始与 完成日期,不考虑任何资源限制 总时差(松弛时间):在不延误总工期的前提下,该活动的机动时间。...活动 的总时差等于该活动最迟完成时间与最早完成的时闻之差,或该活动最 迟开始时间与最早开始时间之差 自由时差:在不影响紧后活动的最旱开始时闻前提下,该活动的机动时间 对于有紧后活动的活动,其自由时差等于所有紧后活动最早开始时闻减...质量控制是实时监控项目的具体结果，以判断它们是否符合相关质量标准。...，版本，作者和 日期等。...配置 项及其历史记录反映了软件的演化过程。
患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向 我们可以将时间序列数据定义为在不同时间间隔获得并按时间顺序排列的数据点的集合 Pandas...基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架 今天我们来讨论在 Pandas 中处理日期和时间的多个方面，具体包含如下内容： Timestamp 和...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...DateTime 对象 下面让我们对 datetime 列应用一些基本方法 首先，让我们看看如何在 DataFrame 中返回最早和最晚的日期。...'> 要返回在特定时间收集的服务器监控数据，无论日期如何，请使用 at_time() 方法： display(df.at_time('09:00')) Output: datetime server_id
01—日需求； 02—个别需求； 检查组+检查规则，确定了可用性检查如何执行，检查组可以在物料主记录的MRP3视图中找到。 ?...“总计销售”和“总交货需求”--说明在销售订单处理期间系统自动产生的需求种类，还可以进一步说明需求是否每天或每周做汇总。注意，一旦在这两列选择了汇总需求，那么就失去和个别需求的连接。...6、 为销售订单的可用性检查结果定义缺省值 ? “固定日期和数量”--指出是否需要固定交付日期和数量，如果不能确认客户起初请求的交付日期或数量，请使用该字段。...如果客户接受了系统确认的交付日期和数量，请标记该字段。然后系统就传递 MRP 需求，以便满足该确认的日期和数量。...“可用性检查规则”--为特定 销售范围指定当可用性检查确定该库存不能满足订单数量时系统如何反应。
对于有风险的商户，及时进行关闭处理，或者实时中断交易，从而保护个人的资金安全。 在金融领域，通过客户的历史还款和多头借贷等数据，挖掘客户的还款能力和还款意愿，进行贷前评估。...在进行评分卡搭建之前需要对客户的信息进行筛选，挑选出和客户逾期信息相关性高的变量。 抽取部分指标用于本文的统计指标展示，具体分析如下。 接着导入需分析的数据。...第一个数据具体展示如下： 可以发现虽然设置了10等分，但是由于数据在切割时0值的占比已经超过了一半，所以把0先分了一箱，总计分了3箱。...lift列统计对应分箱中坏样本率和全体坏样本率的比值，该比值越大，说明该分箱中坏样本浓度越高，在策略中会考虑拒绝高lift组客户进件 。...', 'X3个月内申请人手机号作为前三联系人手机号出现的次数', '是否命中法院执行模糊名单', '是否命中法院结案模糊名单', '是否命中手机风险关注名单', '是否命中身份证风险关注名单'
在存储时会根据当前时区转成 UTC（universal time zone） 存储，查询时也会根据时区从 UTC 转换到具体的时间。对于支持多语及国际化全球部署的应用来说，显得尤为方便。...默认 MySQL 除了检查日月值是否有有效范围 1~ 31,1~12。还会将两者结合进来检查，比如 4 月没有 31。所以对于日期 2004-04-31 算是非法的，会变成零值 0000-00-00。...指定 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 来使相应的日期时间列自动更新。 两者可同时作用于一个日期时间列，表示插入记录时自动初始化成当前时间，后续记录更新时自动更新到当前时间。...对于指定了自动初始化的列，插入时如果没指定该列的值，则会自动设置为当前的时间。 对于指定为自动更新的列，一旦一条记录中有字段变更，该日期会自动更新成变更时的时间。...TIMESTAMP 和 DATETIME 在列的定义时，如果指定了小数部分，那么在配合使用 CURRENT_TIMESTAMP(fsp) 时，这个小数部分的精度需要保持一致。
在这一背景下，收集数百甚至数千公里范围内开花模式的数据，了解气候变化如何对开花植物产生影响，成为近年来生态研究的重要课题之一。...）表示记录春季主要樱花盛开期的摄影数据集中度； 10-12 月份（粉色）则表明了在秋季尤其 11 月达到高峰的有趣现象。...21,633 张图像 D 列：结果图像随机选出用于人工检查的样本 E 列：经人工检查确认为樱花的图像数量 F 列：每月自动处理方法（计算机视觉和标签分析）的预估精度，计算方法为 E/D G 列：利用该精度...对比验证：预测结果与实际数据一致 日本对樱花盛开现象的记录最早可追溯到公元 812 年，自 1953 年起开始有了官方正式的观测记录。...左栏：通过本实验方法所估计的历年京都樱花全盛日期 中栏：JNTO 历年报道的京都樱花全盛日期 右栏：误差，即二者相差天数 在实验团队的数据中，还揭示出了樱花在秋季开放的现象。
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