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    用SQL计算用户连续登录天数

    上次我们根据用户创建账号和登录日志进行了《用SQL进行用户留存率计算》,今天我们继续用这份用户登录日志来计算用户连续登录天数。 1....《『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路》 《利用Python统计连续登录N天或以上用户》 今天,我们用SQL来进行本次的操作,大致分为以下几步: 数据去重 SELECT DISTINCT...SELECT DISTINCT role_id , $part_date date FROM role_login ) temp_1 再用登录日期和排序序号进行差值计算...(DATE_SUB),并按照用id和差值进行分组计数(这就是用户的连续登录天数) SELECT role_id , DATE_SUB(date,INTERVAL sort DAY) d_group ,...role_login ) temp_1 ) temp_2 GROUP BY role_id, DATE_SUB(date,INTERVAL sort DAY) 最后取每个用户id的连续登录天数的最大值即可

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    题目----计算某年某月的天数

    输入 年份和月份 目的 计算这一年这个月有多少天。 #include //分为闰年366天,平年365天去计算。...//第二季度(四月、五月、六月)91天 //第三季度(七月、八月、九月)92天 //第四季度(十月、十一月、十二月)92天 void day(int year, int mon) //定义一个计算天数的函数...{ int run[12] = { 31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31 }; //闰年月份天数 int ping[12] = { 31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31...}; //平年月份天数 //输出的天数 int date = 0; //判断平闰: if (year % 4 == 0) //如果年份取余4等于0,即为闰...= EOF) //当正常输入年份和月份时,进入循环 { day(a, b); //调用计算天数的函数,计算并输出月份的天数 } return 0;

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    PowerBI 计算疫情影响的业务天数

    如果是常规计算将导致复杂性。 计算的自适应性 由于建立了拉平日期的关店日期数据,并与日期表关联,这就可以弥补两个重要难题: 在计算日期天数的时候,其计算逻辑是统一的,且简单的计数。...ID] ) ) // 计算关店天数的度量值 Days.Closed = // 关店天数,由于该表的每行表示一天关闭,只需要计数即可。...实际上,可能不是这样 则可以根据不同店的理论营业日期区间数据做同样变换计算 这里考虑到用户可能多选不同的店铺 则应该将每个店铺的理论营业天数乘以所选范围的店数 实际情况若每个店的理论营业日期天数不同,则应该用...可视化分析 根据这些计算,分别构建三个结构来展示这个结果: 按门店的计算 按区域的计算 可视化显示 可以看出: 所有门店的理论可用日期天数都是 30(对于更复杂场景,另外考虑,这里演示一种框架思维和主干逻辑...总结 本文虽然题为 “疫情影响的业务天数”,但这里给出了一种通用的思维模式: 将每个店的天数计算,改为在模型层用日期表连锁,以更高效统一地计算

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    如何计算两个日期之间的天数

    计算两个日期之间的天数很实用,我一般用sq SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数" 如果用Go计算两个日期之间的天数,可以使用..., 可以略过: 计算自绝对纪元以来的天数 (d): 首先,代码通过daysSinceEpoch(year)函数计算出给定年份自绝对纪元(公历纪年的开始)以来的天数。...然后,根据月份和是否为闰年调整这个天数,包括在月份之前的所有天数和当前月份中的天数(通过day - 1计算,因为天数是从1开始的)。...将天数转换为秒 (abs): 计算出的天数乘以每天的秒数(secondsPerDay),加上当前天中已经过去的小时、分钟和秒数所对应的秒数,得到abs。这个值是自绝对纪元以来的总秒数。...这个计算基于格里高利历(该历法是当前国际上最广泛使用的日历体系)的规则。公式的组成部分如下: 1969*365:计算给定年份之前的所有年份中的天数,假设每年都是365天。

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    如何用Python计算日期之间的天数

    delta = date1 - date2 # 提取天数差 days_difference = delta.days print(f"日期1与日期2相差 {days_difference} 天。"...- given_date # 提取天数差 days_difference = time_difference.days print(f"给定日期和今天相差 {days_difference} 天。...delta = date1 - date2 # 提取天数差 days_difference = delta.days print(f"日期1与日期2相差 {days_difference} 天。"...delta = date1 - date2 # 提取天数差 days_difference = delta.days print(f"日期1与日期2相差 {days_difference} 天。"...通过这三种方法,可以轻松地计算两个日期之间的天数差。这些方法对于日常编程任务中的日期和时间处理非常有用。无论是在任务计划、数据分析还是应用程序开发中,了解如何计算日期差都将是一个有用的技能。

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    java 日期加减天数、月数、年数的计算方式

    因为某个项目需要统计 近1周、近1个月、近6个月 等数据,所以在时间的加减上面想了很多方式,最后决定用java.util.Calendar java.util.Calendar ,提供了计算时间的方式,...Calendar.DATE : 代表天数 Calendar.WEDNESDAY: 代表周数 Calendar.MONTH : 代表月数 Calendar.YEAR :代表年数 具体计算方式如下...: 1、 计算近一周的日期,也就是得出过去7天的时间段,如今天2015-07-21 ,一个星期前那就是2015-07-14 public static void main(String[] args)...,只需要去掉数字前面的负号就行了 2、计算近一个月的日期,也就是过去的一个月的时间段,如下: Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(new...System.out.println(DateUtils.date2String("yyyy-MM-dd", cal.getTime())); 输出结果:2015-06-21 3、计算近一年的日期

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    数据透视表:动态计算近N天数据变化

    在Excel中,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期的前7天、前15天,前30天等近期的数据变化情况。...首先我们需要一个简单的用于计算总金额的度量值,即: 总金额:= SUM('订单表'[金额]) 其次我们需要一个计算近N天的总金额的度量值salestotal。...CALCULATE ( [总金额], DATESBETWEEN ( '日期表'[Date], maxdte - t + 1, maxdte ), //计算切片器中所选的日期的近...如图所示,当我们选择一个日期的时候,就可以自动计算这个日期的近N天的总金额。 接着插入一个数据透视图,图表类型修改为拆白线图,x轴的日期列为切片日期表中的日期列,度量值为salestotal。...如图所示: 当我们要计算选定日期和近N天各个产品的saletotal时,我们就可们再插入一个透视表,行标签放入产品名称,值放入度量值salestotal。

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