我的数据集包含以下列:- person_ID - brand - purchase_date 现在,我想使用Google Data Studio创建一个仪表板,显示购买了X品牌的人还购买了哪些其他品牌。 with identification as
(
select person_ID
where brand = 'X'
from dataset
)
select count(distinct(data.person_ID)), data.brand
from dataset data
inner join identification ident on data
我有一个数据集,我有一个数据“标题”列与汽车品牌和配件的信息。
我想要两个新的列dataframe‘品牌’和dataframe‘模型’,在那里,我想得到品牌名称的车辆和车型。就像Mahindra品牌和XUV300一样,这是第一个记录。想要品牌-->通用的和型号的--> NaN --如果记录是第二项--> Blaupunkt科伦坡130 BT。
我试过的:-
brand = []
for i in vehicle_make:
for j in range(len(df2['Title'])):
text = df2['T
我有三张桌子
Brands:
BrandID int
BrandName varchar(30)
Products
ProdID int
ProdName varchar(30)
BrandToProd:
BrandID int => FK Brands.BrandID
ProdID int => FK Products.ProdID
从现有数据库生成模型后,EF省略了BrandToProd表,并在品牌和产品之间创建了多对多关系。我想有第三个实体与以下领域:
BrandName varchar(30)
ProductsName varchar(30)
这将使我有可能为这个实体使
我试着通过两个步骤来过滤我在GDS上的竞选数据: 步骤1:只过滤掉我的搜索活动步骤2:在搜索中,将活动划分为“品牌”、“动态搜索”和“通用” 我已经能够使用CASE完成步骤2,如下所示: CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Campaign, '.*(Brand).*') THEN 'Brand'
WHEN REGEXP_MATCH(Campaign, '.*(Generic).*') THEN 'Generic'
WHEN REGEXP_MATCH(Campaign, '.*(DSA).*')
我有一个数据集,看起来类似于下面所示的数据集。
Cat_1 Cat_2
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Branded
SEO Non branded
SEO Non branded
SEO Non branded
SEO Non branded
SEO Unknown
SEO Unknown
SEO Unknown
我试图用“品牌”或“非品牌”取代“未知”的Cat_2因子。以“品牌”或“非品牌”取代的“未知”因素的数量等于“品牌”和“非品牌”因素
我有一个简短的向量,希望能够在PROC中的case语句中使用。我还没有从我的研究中找到任何东西。让我举个例子来解释。
我有一个电话品牌的载体:
phone_brand
nokia
samsung
apple
microsoft
sony
motorolla
我想用更多的数据在另一个表上创建一个PROC语句,但是我想要创建一个指示符,它将告诉我表的phone_brand字段是否与矩阵匹配。所以代码的想法应该是这样的:
proc sql;
create table test as
select id
,date
,case when index(home.phone_bra
我有一个表,其中所有列都有数据类型VARCHAR(MAX)。
是否有可能分析数据,我有日期和品牌,分组,删除重复,然后使用计数,以找出多少品牌每月。
给你简单的视觉解释(真实的数据是巨大的).
Date Brand
2012-11-12T16:30 SamSung
2012-16-11T12:20 Sony
2012-16-12T09:30 Samsung
2012-16-11T10:00 Sony
我想看到的输出
Date Brand TotalCount
12-2012 Samsung 2
11-2012 S