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数仓用户行为漏斗分析数如何SQL实现（第一节）

如果没输入日期取当前时间的前一天 if [ -n "$1" ] ;then do_date=$1 else do_date=`date -d "-1 day" +%F` fi sql...where date_format(dt,'yyyy-MM') = date_format('$do_date','yyyy-MM') group by mid_id; " $hive -e "$sql...hive (gmall)> select count(*) from dws_uv_detail_mn ; 脚本执行时间；企业开发中一般在每日凌晨30分~1点 ADS层 目标：当日、当周、当月活跃设备数...如果没输入日期取当前时间的前一天 if [ -n "$1" ] ;then do_date=$1 else do_date=`date -d "-1 day" +%F` fi sql...每日新增(老用户不算,之前没登陆过，今天是第一次登陆)设备--没有分区 -->以往的新增库里边没有他，但他今天活跃了即新增加的用户； 1 DWS层（每日新增设备明细表） 创建每日新增设备明细表：dws_new_mid_day

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006从零开始学Python—自定义函数

# 取出字典中的键值对key_value = list(dict3.items())print(key_value) # 列表排序key_value.sort()print(key_value) # 按频次高低排序...return(result) 注如上语法中： def是define 单词的缩写,表示自定义； function_name 为自定义的函数名称； parameters为自定义函数的形参,需要放在圆括号内； 第一行的结束必须要加上英文状态的冒号...注： 如上自定义函数中,参数args前面加了一个星号*,这样的参数就称为可变参数,可以接纳任意多个实参的，因为该类型的参数将这些输入的实参进行了捆绑,并且组装到元组中,正如输出结果中的第一行和第三行,就是自定义函数中...都是必选参数,kwargs为关键字参数； 当调用函数时,tel和birthday 两个参数必须要传入对应的值,而其他的参数都是用户任意填写的,并且关键字参数会把这些任意填写的信息组装为字典,如输出中的第一行信息...写到这里，顺便分享下如何在VBA以及SQL Server数据库中自定义函数，供大家对照学习。

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    事件统计 | performance_schema全方位介绍

    执行该语句时有如下行为： 对于未按照帐户、主机、用户聚合的统计表，truncate语句会将统计列值重置为零，而不是删除行。...对于按照帐户、主机、用户聚合的统计表，truncate语句会删除已开端连接的帐户，主机或用户对应的行，并将其他有连接的行的统计列值重置为零（实测跟未按照帐号、主机、用户聚合的统计表一样，只会被重置不会被删除...如果该特殊行不存在则新插入一行，FIRST_SEEN和LAST_SEEN列为当前时间。...如果该特殊行已存在则更新该行的信息，LAST_SEEN为当前时间 由于performance_schema表内存限制，所以维护了DIGEST = NULL的特殊行。...，按用户，按主机）统计表中，低水位和高水位适用于如下规则 ： * LOW_COUNT_USED和LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED是较低的低水位估算值。

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    事件统计 | performance_schema全方位介绍

    执行该语句时有如下行为： 对于未按照帐户、主机、用户聚合的统计表，truncate语句会将统计列值重置为零，而不是删除行。...对于按照帐户、主机、用户聚合的统计表，truncate语句会删除已开端连接的帐户，主机或用户对应的行，并将其他有连接的行的统计列值重置为零（实测跟未按照帐号、主机、用户聚合的统计表一样，只会被重置不会被删除...如果该特殊行不存在则新插入一行，FIRST_SEEN和LAST_SEEN列为当前时间。...如果该特殊行已存在则更新该行的信息，LAST_SEEN为当前时间 由于performance_schema表内存限制，所以维护了DIGEST = NULL的特殊行。...，按用户，按主机）统计表中，低水位和高水位适用于如下规则 ： * LOW_COUNT_USED和LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED是较低的低水位估算值。

    1.7K10

    SAS- SOCPT频数表自动输出

    计算SOC/PT发生的例次与例数，小编这里是proc sql进行计算，接着便利用proc transpose对计算得到的数据集进行数据集结构的转化，生成需要输出的排列结构，计算合计并根据合计列的例次、例数选择想要的排序方式...灵活运用proc sql计算合计、各组、相应的SOC/PT的例次、例数及发生率。 ? 核心计算过程 执行到这一步了，我们不妨来看看目前生成的数据集结构是什么样的。 ? 此时 目标 ?...接下来就要对此进行优化，例如排序的控制，人们都说最好是按合计列的SOC的例次、例数、PT的例次及例数降序的方式进行排序。所以呀，小编就按照此顺序进行排的。 ?...首先将所有例数变量保留（删除合计列的例数），再将其转置，并入各组总人数，计算未发生不良事件人数，最后通过proc freq进行计算P值。 ? 一 二 ? 写到这里就结束了。...这个宏程序的作用好像也就只能输出前文中的第二张截图的中的表格，其实不然，这个程序也能生成第一个表。宏参数label放在这里也不仅仅是花瓶，还是有点作用的。 ? 调用 结果 ?

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    Pandas常用命令汇总，建议收藏！

    DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。 利用这些数据结构以及广泛的功能，用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...# 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() # 统计列中非空值的个数...', index=False) # 导出Json格式 data.to_json('filename.json', orient='records') # 以SQL格式导出 data.to_sql(

    4.6K10

    你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上）

    你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？...显示数据库中销售记录是按每个产品、每月一条记录存储的，需要展示如下图。...，按类型聚合 求出每个产品每个类型(面积、金额……)的合计 放入表E 从表E 联接产品表A 与敷项目表查询出最后的显示 以上只是大概思路，过程中会讲一些技巧。...从表#TempAllSaleDtl 统计各产品取所有的合计 放入表#TempSaleDtl --项目合计列记录(各产品取所有的合计。...这里用到的列转行，共有7列，技巧为用code来代表每个类型，也用于显示排序，最终数据为每个产品每个月都有7行数据。这里是不是有了最终结果的雏形？ 　　至此 你真的会玩SQL吗？

    2.7K80

    【OCP最新题库解析(052)--题34】You want to audit update statements that

    Oracle DB提供了可用来构建基于值的审计系统的 PL/SQL 构造。基于值的审计的关键部分是审计触发器，这是一个单纯为了捕获审计信息而构造的PL/SQL 触发器。...可将FGA选项设置为按表或视图中的各个列进行审计，还可将其设置为条件选项，以便只在符合管理员定义的特定规范时才捕获审计。FGA策略支持多个相关列。...默认情况下，如果其中任何一列出现在SQL语句中，就会审计该语句。...可使用DBMS_FGA PL/SQL程序包来创建对目标表或视图的审计策略。如果查询块中返回的任何行与审计列和指定的审计条件相匹配，则审计事件会导致在审计线索中创建并存储审计记录。...一个SELECT语句会返回数千行，但只生成一条审计记录。

    1.4K30

    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

    读取文件的时候注意文件路径，默认只会从工作目录中读取文件，否则可能出现报错 df2 图片 数据框属性 数据框属性 # dim(df1) # nrow(df1) #输出行数 ncol(df1) #输出列数...# rownames(df1) #输出行名 colnames(df1) #输出列名 数据框取子集 数据主要操作为按列取子集，取出来的为向量；按行去子集取出的仍为数据框。...#4.数据框取子集 df1$gene #删掉score，按tab键试试 mean(df1$score) ## 按坐标 df1[2,2] # 取第二行第二列 df1[2,] #取第二行 df1[,2]...#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...df1[,3] df1[,ncol(df1)] #ncol()函数统计列数，一共多少列，就是取最后一列 #如何取数据框除了最后一列以外的其他列？

    2.9K20

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十八)：二分法查找

    ---- 场景 如下某物资取货记录： 左表为取货登记，有登记时间和数量 右表为批次库存数量 出库规则为按批次从小到大优先出库，也就是说，批次1被取完，才会取批次2，以此类推 现在希望把左表每个人取货记录标记是哪个批次...： 通过简单的固定地址，直接使用 sum 函数即可 第一行的记录比较特殊，这里简单处理，直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点) 同样道理，处理批次表： 注意把公式写在表的左方，方便后续处理...、2：加载数据，不多说 行4、5：对2个表排序。...这其实是很关键一步，上面 Excel 操作中省去了这2个操作 行7、8：对应 Excel 中的求出"累计列"的操作 行10：pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。...但是这方法比 vlookup 麻烦，每个区间的分割点必需比区间要多1个数量(这符合数据分段逻辑，但不方便数据表操作) 所以在参数 bins 里面，我们特意添加一个比较大的数 1000 上去 参数 right

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    1.24 当前行减上一行，累计还原为当期

    解决方案优先考虑在上游系统中对数据源进行调整；在PowerQuery中，按门店、日期时间排序，然后按门店取出累计列当前行的上一行数据，然后用累计数字减去上一行累计数字就得到了当期数字。...操作步骤 STEP 1 PowerQuery获取数据后，选中门店列，点击菜单栏转换下的分组依据，在跳出的对话框中修改新列名为待处理，操作选择所有行。...点击待处理列单元格里的Table，可查看小表的内容，A店对应的是A店下的所有行，新增了一列排序列。...Table.AddColumn(展开表, "数量", each if [门店按日期时间排序]>1then [累计数量]-展开表{[门店=[门店],门店按日期时间排序=[门店按日期时间排序]-1]}[累计数量...]else [累计数量])STEP 6 删除不需要的列，去掉累计列，保留数量列，修改数据类型，如下：

    1.4K00

    可视化图表无法生成？罪魁祸首：表结构不规范

    第一行为表头，即表格列标题。很多人喜欢在第一行合并单元格，填写***表，这是不利于后期数据分析的； 2. 单一表头，没有多层级的表头和合并单元格； 3. 数值列建议不要有空值； 4....没有小计行、小计列； 5. 不支持有宏算法或函数算法数据表格； ? 如上图所示，就是在Excel中常见的是二维表。...此时纵向的表格就转置成横向，同样的方法，点击转换——填充——向下，对第一列null空值进行补齐。 ? ? 7. 选中第一行，点击主页——将第一行用作标题。 ?...此时，最顶端的一行字段，就被第一行代替。 ? 8. 选中第一列和第二列，点击转换——逆透视列——逆透视其他列； ? 9....之前我们没有选择分隔符，可以按字符数进行分割，年份（2015）是4个字符。 ? ? 10. 点击开始——关闭并上载，就完成了一维表的转换。 ?

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十八)：二分法查找

    ---- 场景 如下某物资取货记录： 左表为取货登记，有登记时间和数量 右表为批次库存数量 出库规则为按批次从小到大优先出库，也就是说，批次1被取完，才会取批次2，以此类推 现在希望把左表每个人取货记录标记是哪个批次...： 通过简单的固定地址，直接使用 sum 函数即可 第一行的记录比较特殊，这里简单处理，直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点) 同样道理，处理批次表： 注意把公式写在表的左方，方便后续处理...、2：加载数据，不多说 行4、5：对2个表排序。...这其实是很关键一步，上面 Excel 操作中省去了这2个操作 行7、8：对应 Excel 中的求出"累计列"的操作 行10：pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。...但是这方法比 vlookup 麻烦，每个区间的分割点必需比区间要多1个数量(这符合数据分段逻辑，但不方便数据表操作) 所以在参数 bins 里面，我们特意添加一个比较大的数 1000 上去 参数 right

    1.2K10

    SQL优化指南

    （比如示例的这条sql的执行计划，就是先执行第一行，再执行第二行） select_type：表示select类型 取值如下 　　　　simple 简单表 即不使用表连接或者子查询 　　　　primary...Using filesort：使用了外部文件排序 只要见到这个 就要优化掉 　　　　Using temporary：创建了临时表来处理查询 只要见到这个 也要尽量优化掉 优化争议无数的count() 统计列与统计行...在统计列值的时候要求列值是非空的，也就是不统计null。 　　...1.第一种通过有序索引返回数据，这种方式的extra显示为Using Index,不需要额外的排序，操作效率较高。 　　...第一种思路 在索引上分页 　　在索引上完成分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列的内容。

    1.2K20

    用 pandas 做多维度数据透视分析（pivot_table 实战，附完整代码）

    拿到一张扁平的交易明细表，想从不同角度汇总看数：按地区看销售额、按地区乘产品看交叉、加上合计行——手工做透视又慢又错。...本文用pandas的pivot_table一行搞定多维度聚合，支持两层行索引、列分组和总计。...，columns设定列分组维度；values指定聚合字段，aggfunc指定聚合方式（sum/mean/count）；margins一键加总计行与总计列；fill_value把缺失组合补成0，避免NaN...五、边界脚本只负责把数据按维度汇总，口径定义（哪些算收入、怎么分摊）由你定。客户数据本地跑，别贴通用云端大模型。...一、环境准备pipinstallpdfplumberpandas二、核心思路pdfplumber.open打开PDF，逐页读取；page.extract_tables()返回每页所有表格（嵌套列表）；第一行为表头

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