1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标。
问题:查询运单创建日期在0501-0531期间不同单量区间的客户分布。最终得出的数据如下:
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1)length(str):获取参数值的字节个数; 2) concat(str1,str2,…):拼接字符串; 3)upper(str):将字符中的所有字母变为大写; 4)lower(str):将字符中所有字母变为小写; 5)substr(str,start,[len]):从start位置开始截取字符串,len表示要截取的长度; 6)instr(str,要查找的子串):返回子串第一次出现的索引,如果找不到,返回0; 7)trim(str):去掉字符串前后的空格; 8)lpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串左填充指定长度; 9)rpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串右填充指定长度; 10) replace(str,子串,另一个字符串):将字符串str中的字串,替换为另一个字符串; 4.数学函数 1)round(x,[保留的位数]):四舍五入; 2)ceil(x):向上取整,返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3)floor(x):向下取整,返回<=该参数的最大整数。(地板函数) 4)truncate(x,D):截断; 5)mod(被除数,除数):取余; 5.日期时间函数 1)now():返回系统当前的日期和时间; 2)curdate():只返回系统当前的日期,不包含时间; 3)curtime():只返回系统当前的时间,不包含日期; 4)获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒; 5)weekofyear():获取当前时刻所属的周数; 6)quarter():获取当前时刻所属的季度; 7)str_to_date():将日期格式的字符串,转换成指定格式的日期; 8)date_format():将日期转换成日期字符串; 9)date_add() + interval:向前、向后偏移日期和时间; 10)last_day():提取某个月最后一天的日期; 11)datediff(end_date,start_date):计算两个时间相差的天数; 12)timestampdiff(unit,start_date,end_date):计算两个时间返回的年/月/天数; 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1)if函数:实现if-else的效果; 2)ifnull函数:判断值是否为null,是null用指定值填充; 3)case…when函数的三种用法; ① case … when用作等值判断的语法格式; ② case … when用作区间判断的语法格式; ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1)聚合函数的功能和分类; ① 聚合函数的功能; ② 聚合函数的分类; 2)聚合函数的简单使用; 3)五个聚合函数中传入的参数,所支持的数据类型有哪些? ① 测试数据; ② sum()函数和avg()函数:传入整型/小数类型才有意义; ③ max()函数和min()函数:传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大; ④ count()函数:可以传入任何数据类型,但是碰到null要注意; ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意; ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢? ⑦ count(*)计数的效率问题; 4)聚合函数和group by的使用“最重要”;
假设某公司在 2020 年 12 月有活跃客户 100 人,而在此后的一年中只要有销售额,就算该客户在此后的一年为留存客户。那么,对于试着给出对任何年月的活跃客户计算其在未来一年的留存数以及留存率。
我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论:即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论,在本篇推文中,我们主要基于中证800指数的成分股,测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计,第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
规模因子是A股长期以来非常显著的一个负向因子,单调性表现非常好,本文共测试如下6个规模因子。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC),以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
SELECT CONCAT(UPPER(SUBSTR(last_name,1,1)),’_’,LOWER(SUBSTR(last_name,2)));
主要是对数据进行规范化的操作,将数据转换成“适当的”格式,以适用于挖掘任务及算法的需要。
数据处理是根据数据分析目的,将收集到的数据,用适当的处理方法进行加工、整理,形成适合数据分析的要求样式,它是数据分析前必不可少的工作,并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前,先要了解数据变量。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令,还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
==============================数据查询-单表=================================
索引是经常用到的技术,但有些程序员对索引的原理了解不深,发现数据查询性能有问题立刻想起建索引,当然经常也没啥效果,反而消耗资源。那么到底什么时候该用索引以及该怎么用?我们来分析索引清理背后的技术原理就知道了。 索引技术的初衷是为了快速从一个大数据表中找出某个字段等于确定值(比如按身份证号找出某个人)的记录。一个 N 行的数据表,遍历查找则需要比较 N 次,而如果数据按该字段值(在索引中称为键值)有序,那么就可以用二分法查找,只要比较 logN 次(以 2 为底),比如 10 亿行数据只要比较 30 次(10 亿约是 2^30),这显然能大大提高性能。有时可能还会有键值有重复的情况(按出生日期找人)或按键值区间的查找需求(按出生日期区间找人),比较次数会比 logN 大一些,但基本仍是这个数量级的。 索引的本质就是排序。
Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4. 文件操作没有备份,回滚,数据保护机制
本文从RFM模型概念入手,结合实际案例,详解Python实现模型的每一步操作,并提供案例同款源数据,以供同学们知行合一。
https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data
ElasticSearch中桶在概念上类似于 SQL 的分组(GROUP BY),而指标则类似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等统计方法。
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
英文单词DataBase,简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义:存储数据的仓库,实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
今天看了一个视频是关于梅西和C罗的,视频的主题是问他们两个是不是朋友?结果可想而知,两个人私底下很较劲,梅西投票从来没投给过C罗,C罗也从来没投过梅西,2个人在足球场上争斗了10年。今天你方唱罢,明天我方登场。如果你的一生中没有一个劲敌,自身前进的动力就会受影响。所以我们也要在自己的工作领域中找一个尊敬的对手,没事和他斗上一斗。
📷 一、 DML 操作【重点】 ---- 1.1 新增(INSERT) INSERT INTO 表名(列 1,列 2,列 3…) VALUES(值 1,值 2,值 3…); 1.1.1 添加一条信息 #添加一条工作岗位信息 INSERT INTO t_jobs(JOB_ID,JOB_TITLE,MIN_SALARY,MAX_SALARY) VALUES('JAVA_Le','JAVA_Lecturer',2500,9000); #添加一条员工信息 INSERT INTO `t_employees` (EM
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
陈少伟,携程度假研发部资深开发工程师,主要负责度假起价引擎的研发工作,喜欢钻研技术,对新技术有浓厚的兴趣。
最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring,客户端语言使用的是Java,以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式,非常轻量级的组合,只不过不太适合服务化的工程,Kibana充当可视化层,功能虽然非常强大和灵活,但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转,所以Kibana面向专业的开发人员和运维人员比较良好,但面向业务人员则稍微有点难度,我们这边就使用Java进行二次开发,然后前端定义几个业务人员关注
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适:
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎,支持全文检索、压缩、空间函数等,但是不支持事务和行级锁,所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用,而且myisam不支持外键,并且索引和数据是分开存储的。
前言 本篇将是一个实操篇,我们将要总结的算法为:Microsoft 神经网络分析算法,此算法微软挖掘算法系列中最复杂也是应用场景最广泛的一个,简单点讲:就是模拟我们的大脑从茫茫的数据海洋中思考出有用的信息,来达到数据挖掘的目的。原理可以参考上篇。 应用场景介绍 关于Microsoft神经网络算法的应用场景还是蛮多的,在上一篇原理篇我们就介绍过,其主要是应用在以下领域: 营销和促销分析,如评估直接邮件促销或一个电台广告活动的成功情况。 根据历史数据预测股票升降、汇率浮动或其他频繁变动的金融信息。 分析制造和工
连续登录问题,是一个经典sql,本文从易到难,简单拓展,有更好方法的同学,欢迎私下交流
B Tree 指的是 Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层。
好吧,我确实不知道该怎么起这个标题,整了一个“分布”,感觉还有点高档,其实没啥技术含量,看完你就知道了。情况是这样,刚刚接到一个临时任务,需要让几个营业点的销售数据【变】少一点,就是在ERP的相关报表中,查询出来的数据要在指定区间,说白了就是那什么~你懂的,某些同行应该对这种任务很熟悉了,而有些同行可能正在或即将面临这样的任务,希望此文能提供一点思路。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
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select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
无符号:表示存储的数据在当前字段中,没有负数(只有正数,例如 tinyint 区间为 0~255)
来源:https://segmentfault.com/p/1210000011760973/read
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现实时搜索效果。
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
本文用的是Oracle 10g数据库,利用PL/SQL Developer的集成开发环境。
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