ytraister-CSDN博客

》关于MySQL的基础语法可参考：ytraister的码云课件、菜鸟教程SQL》本文练习题来自该文章：50道SQL练习题做题前先要下载好MySQL，并开启服务关于如何下载安装参考之前编写的blog：MySQL的windows安装方法cmd 管理员权限 >net start mysql # 启动mysql服务>mysql -uroot -p # 运行/登录mysql>show databases; # 查看所有数据库>create database 数据库名称 # 创

2021-05-01 21:08:24 380

原创经典SQL练习题（一）

》本文练习题来自该文章：经典SQL练习题做题前先要下载好MySQL，并开启服务关于如何下载安装参考之前编写的blog：MySQL的windows安装方法cmd 管理员权限 >net start mysql # 启动mysql服务>mysql -uroot -p # 运行/登录mysql>show databases; # 查看所有数据库>create database 数据库名称 # 创建某个数据库>use 数据库名称; # 使用某个数据库本人对练习题中

2021-04-26 17:01:56 1093 1

原创 MySQL的windows安装

MySQL官网下载链接：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/本次安装参考一位博主的blog，链接如下：https://blog.csdn.net/weixin_30290193/article/details/113113611?自编辑的MySQL——my.ini配置文件（自行更改后缀格式），链接如下：蓝奏云如遇报错的问题，可参考如下blog：https://blog.csdn.net/qq_37915248/article/details/826313

2021-04-17 08:22:31 119

原创 Pyhton自带一些方便的函数

在Python中定义了一些用于数据处理的函数，如filter()和map()等》过滤函数filter()filter() 函数用于对容器中的元素进行过滤处理filter() 函数的语法如下：filter(function, iterable)参数 function 是一个提供过滤条件的函数，返回布尔值；参数 iterable 是容器类型的数据解释：在调用filter()函数时，iterable会被遍历，它的元素会被逐一传入function()函数中。function()函数若返回Tru

2021-03-28 21:50:45 68

原创 Python 函数

可变参数Python中的函数可以定义接受不确定数量的参数，这种参数被称为 '可变参数' 。可变参数有两种，即在参数前加 * 和 **1> 基于元组的可变参数（*可变参数）*可变参数在函数中被组装成一个元组。示例代码如下：def sum(*numbers): # *numbers：可变参数 total = 0.0 for number in numbers: total += number return totalprint(su

2021-03-27 22:25:39 258

原创 SQL分页查询

SQL分页查询方法：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1177760294764384/1217864791925600

2021-01-24 21:43:08 171 1

原创 RFM模型的设计

RFM模型的设计》关于 RFM 模型，之前有介绍过。它是：主要用于衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。》【从消费行为的角度，对用户进行分层，并采取差异化营销策略】》根据一组数据，设计RFM模型。但是发现到分组的数据不合理，出现极端的数据，内部差异程度较大。所以需要用到聚类算法（K-Means）最终用python的KMeans方法，计算出合理的分组数据import pandasfrom sklearn.cluster import KMeans # 调用Sklearn

2020-10-12 22:51:28 680

原创数据标签系统

数据标签系统一、背景介绍1.1 什么是用户画像？》用一组标签来形容用户的特征，各类描述用户数据的变量集合1.2 用户画像（标签）体系1.3 用户画像有哪些应用》精细化运营——对不同用户角色采用不用的营销手段》营销手段1.4 基于数据标签的技术架构1.5 个性化短信推送二、数据采集、埋点2.1 案例：首页广告点击量2.2 什么是埋点？2.3 如何埋点？（通过UTM参数等）》通过对url链接的管理，实现对用户行为的追踪如该链接：https://www.lagou.c

2020-10-08 12:24:30 4331

原创数据分析模型！

数据分析模型一、以用户为分析维度的模型【用户生命周期、AARRR模型、RFM模型】① 用户生命周期 ???? 【用户从接触到离开产品的过程】② AARRR模型 ???? 【从产品营销角度，实现用户管理】》用户生命周期价值(LTV) > 用户获取成本(CAC) + 用户经营成本(COC)③ RFM模型 ???? 【从消费行为的角度，对用户进行分层，并采取差异化营销策略】二、应用于拆解所有问题的偏私人类模型【5W2H、逻辑树、AB测试】（共同特点：应用广泛、理解容易、属

2020-10-06 18:06:43 284

原创 Python pandas用法

介绍在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。使用下面格式约定，引入pandas包：...

2020-10-05 15:50:27 1662 1

原创 Tableau实操

Tableau是一款实用性较高的BI数据分析绘图软件，是数据分析必掌握的软件之一软件下载地址（免费版）：https://public.tableau.com/使用操作可参考：https://blog.csdn.net/zz_moon/article/details/82012318https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/106932143本人使用该工具，设计出来的产品效果如下：https://public.tableau.com/profi

2020-09-21 15:37:31 155

原创 SQL语句的查找

SQL常用函数：sum()、count()、avg()、max()/min()等count()函数（计数）的用法如下语句：select count('招聘岗位') from 表; # 查出所有招聘岗位的信息（岗位会重复）select count(distinct '招聘单位') from 表; # distinct表示唯一值查出不重复的岗位substr()函数（提取）的用法公式：substr(str, pos, len)str参数：数据库中需要截取的字段pos参数：- 正

2020-09-16 11:46:01 602

原创 Excel常用技巧(二)——数学公式

均值》一组数据的平均值（即数据总和/数据数量）公式：=average()中位数》一组数据按顺序排序后的中间值若数据数量为奇数，那么取位于(n+1)/2位置的数若数据数量为偶数，那么取最中间的两位数相加/2公式：=median()极差》一组数据的最大值-最小值公式：=max()-min()平均差》是一种平均离差，是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数》平均差异大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术

2020-09-14 16:26:03 496

原创 Excel常用技巧(三)——函数

Excel常用函数》本文转载自：ExcelHome，http://www.excelhome.net/lesson/article/excel/1897.html》并对以上链接进行稍做整理1、IF函数条件判断IF函数是最常用的判断类函数之一，能完成非此即彼的判断。如下图，考核得分的标准为9分，要判断B列的考核成绩是否合格。编写：=IF(B4>=9,"合格","不合格")IF，相当于普通话的“如果”，常规用法是：=IF(判断的条件,符合条件时的结果,不符合条件时的结果)2、多条

2020-09-14 11:58:24 813 1

原创 Excel常用技巧(一)——快捷键

Excel常用方法技巧》本文转载自：ExcelHome，http://www.excelhome.net/lesson/article/excel/1897.html 并稍做整理IF函数条件判断IF函数是最常用的判断类函数之一，能完成非此即彼的判断。如下图，考核得分的标准为9分，要判断B列的考核成绩是否合格。编写：=IF(B4>=9,"合格","不合格")IF，相当于普通话的“如果”，常规用法是：=IF(判断的条件,符合条件时的结果,不符合条件时的结果)多条件判断如下图所示，如

2020-09-09 14:22:58 403

原创 numpy

什么是numpy？》一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于大型、多维数组上执行数值运算一、数组（numpy）的创建和基本使用》代码讲解import numpy as npimport random# numpy创建数组都是该类型：<class 'numpy.ndarray'>t1 = np.array([1, 2, 3]) # [1 2 3]t2 = np.array(range(10)) #

2020-08-29 21:00:53 571

空空如也

空空如也