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sql中差运算的关键词解读_s是š„一致估计量证明(2024年12月精选)

内容来源:少年郎网站优化团队所属栏目:新闻更新日期:2024-11-30

sql中差运算的关键词

SQL数据分析:数据运算基础 在进行数据分析时,数据通常可以分为三种类型:数值、文本和日期。每种类型的数据在SQL中的处理方式有所不同。以下是数值和文本数据的基本运算和处理方法。 数值类数据运算 𐟓Š 加减乘除:基本的算术运算,包括加(+)、减(-)、乘(*)和除(/)。 整除和取余:DIV整除和MOD取余运算。 取整函数:CEIL向上取整和FLOOR向下取整。 ROUND函数:保留两位小数。 随机数:生成0-1范围内的随机数。 符号判断:SIGN函数判断正负。 逻辑运算 𐟔 比较运算符:大于(>)、小于(<)、等于(=)和不等于(!=或<>)。 BETWEEN运算符:在指定范围内。 空值处理:ISNULL检查空值,ISNOTNULL检查非空值。 聚合运算 𐟓ˆ 聚合函数:SUM求和、COUNT计数、AVG平均值、MIN最小值和MAX最大值。 方差:VAR_POP总体方差和VAR_SAMP样本方差。 标准差:STD总体标准差和STDEV_SAMP样本标准差。 字符串处理 𐟓 合并:CONCAT(str1, str2)和CONCAT_WS(连接符,str1, str2)。 按分隔符拆分:SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)。 替换:REPLACE(str, a, b)将字符串str中的a替换成b。 去空格:TRIM(str)。 截取:LEFT、RIGHT和SUBSTRING类似Excel的MID函数。 数值和文本数据在SQL中的处理方式与Excel相似,大家可以对比记忆。日期数据处理方式则有所不同,详见下一篇笔记。

北美SQL面试,你准备好了吗? 在北美的科技公司中,SQL是数据分析岗位的必考项目。面试形式通常为现场编程或在线评估。大多数公司会安排一轮现场写SQL,其中Facebook对SQL的要求最高。其他公司则通过在线评估平台如HackerRank进行考察。面试难度通常在LeetCode的中等到高等难度之间。 𐟓š 如何准备: 基础函数:可以参考W3Schools和Mode的SQL教程。 刷题:HackerRank和LeetCode是不错的刷题平台。 𐟓Œ 考点: 连接类型:LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN RANK函数:DENSE_RANK、RANK、ROW_NUMBER的区别 UNION和UNION ALL的区别 窗口函数:了解并掌握SUM() OVER()等窗口函数的用法 WHERE和HAVING的区别 CTE和临时表的区别 日期时间运算:提取年月日、选取一个月的数据、计算日期差等 透视表:PIVOT TABLE的使用 数学函数:ROUND、FLOOR、CEILING、CAST的区别 LAG和LEAD的区别 𐟓ˆ 优化技巧: 减小表大小 使用LIMIT测试查询逻辑 简化连接操作 使用EXPLAIN查看性能,了解如何通过添加索引来优化查询。 ⚠️ 注意事项: 注意列的数据类型,特别是在进行连接时,确保列的数据类型一致。 通过这些准备和技巧,你可以更好地应对SQL面试,展示你的数据分析和编程能力。

pgsql中两个日期相差天数 嘿,大家好!今天我们来聊聊牛客网SQL进阶挑战中的一些时间函数,特别是TIMESTAMPDIFF和计算一个月有多少天的小技巧。相信这些知识会对你们在编程世界中驰骋有所帮助! TIMESTAMPDIFF函数:时间差计算神器 ⏱️ 首先,让我们来聊聊TIMESTAMPDIFF这个函数。它可以用来计算两个时间点之间的时间差,并且这个时间差是可以按秒、分钟、小时、天、月或年来计算的。这个函数真的超级强大,特别是在处理时间数据的时候。 常用间隔选项: SECOND:秒 MINUTE:分钟(返回秒数差除以60的整数部分) HOUR:小时(返回秒数差除以3600的整数部分) DAY:天数(返回秒数差除以3600*24的整数部分) MONTH:月数 YEAR:年数 计算一个月有多少天的小技巧 𐟌™ 接下来,我们来聊聊如何计算一个月有多少天。这个问题看似简单,但其实在SQL中也是需要一些小技巧的。我们可以使用LAST_DAY和DAY函数来达到这个目的。 SELECT DAY(LAST_DAY(NOW())) 这条语句会返回当前月份的天数。是不是很简单?不过,如果你需要计算其他月份的天数,可能需要稍微调整一下这个语句。 实战应用:刷题记录分析 𐟓Š 最后,我们来一个实战应用。假设我们要计算2021年8月和9月的刷题记录,以及日均刷题数。我们可以使用DATE_FORMAT和COUNT函数来实现这个目标。 SELECT DATE_FORMAT(submit_time, "%Y-%m"), COUNT(question_id), ROUND(COUNT(question_id) / AVG(d), 3) FROM (SELECT *, DAY(LAST_DAY(submit_time)) AS d FROM practice_record) AS a WHERE DATE_FORMAT(submit_time, "%Y") = "2021" GROUP BY mm UNION ALL SELECT "2021汇总", COUNT(question_id), ROUND(COUNT(question_id) / 31, 3) FROM practice_record WHERE DATE_FORMAT(submit_time, "%Y") = "2021" ORDER BY mm; 这条语句会返回2021年8月和9月的刷题记录,以及日均刷题数。是不是很实用?希望这个小例子能给你们一些灵感! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何问题或者想法,欢迎在评论区留言哦!𐟒쀀

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵(Kullback-Leibler Divergence) 相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应,熵越大,函数越分散。如果相对熵等于0,说明两个函数完全相同。 应用场景 相对熵可以用于衡量两个常用词(在语法和语义上)在不同文本中的概率分布,查看它们是否同义。 词频率_逆向文档频率(TF-IDF) TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型,应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差(即词在不同语境下意思不同的二义性),需要采用相对熵。 语言模型复杂度 贾里尼克从条件熵和相对熵出发,提出了语言模型复杂度(perplexity)来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上,句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小,每个位置的词就越确定,模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法,用于最大化纠错编码的后验概率,主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要,包括Turbo码和低密度部分检错编码。 布尔代数和搜索引擎 搜索引擎可以类比之前的图书索引,每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡,而信息时代我们采用SQL语句进行查询。 搜索引擎的原理 搜索引擎的原理是下载足够多的网页,建立索引,对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎,我们输入关键词,由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式,通过逻辑运算的结果来进行核对。 思考 我们平常在使用计算机时,为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西,访问对应的页面,提交一些信息就可以解决一些问题,游戏中的操作等等……我们作为用户,在操作的时候易于上手,觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现,以我现在的程度的理解,觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问,一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤,结合强大的算力缩短时间,最后呈现在我们的面前,即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础 《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍,涵盖了信息论的基础知识。 总结 第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

SQL应用笔记:工作中的实用技巧分享𐟓Š 𐟒𛠤𛊥䩧𛧧𛭥ˆ†享一些我平时工作中积累的SQL小技巧,都是我藏在电脑里的干货哦!这些内容我自己都想收藏起来,因为它们真的非常实用! ⷊⷊ⭕️ 快捷键的使用 ▫️ 写脚本的时候,快捷键真的是神器!除了常见的复制粘贴,缩进和查找也是经常用的。特别是缩进,对于脚本的可读性有非常大的作用,大家一定要掌握好。 ⷊ⭕️ GROUP BY 和 WHERE 的区别 ▫️ 这个话题是面试中的常见问题。平时跑数时,用GROUP BY一不小心就容易出错。建议大家好好看看这些内容,同时我也放了语法顺序和执行顺序(虽然不是百分百这样执行,但可以帮助理解逻辑),结合起来看可以更好地理解这两个语句的区别。 ▫️ GROUP 分组注意:GROUP BY 有一个原则,就是SELECT后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在GROUP BY后面。 ⷊ⭕️ GROUP BY 和 HAVING 的区别 ▫️ 举了一些关于GROUP BY的例子,帮助大家理解。 ▫️ HAVING和WHERE的区别也进行了详细解释。 ⷊ⭕️ WHERE语句的补充 ▫️ 虽然WHERE语句看起来很简单,但我也补充了一些实例帮助理解。 ▫️ 常见的运算符也进行了介绍。 ⷊ⭕️ 隐藏符号的注意事项 ▫️ 这算是个冷门的知识了,但最近频繁遇到。如果一些字符串里面有隐藏的字符,就可能会导致最终跑出来的结果有差异。一般会在数据清洗这个步骤就检查和处理掉这些隐藏字符。 𐟒— 这期不放cheatsheet啦,需要的可以翻之前的笔记! ❤️ 希望今天的分享对你们有所帮助!

Excel进阶之旅:从零到高手的心路历程 𐟌Ÿ 最后一门课:Excel Skills for Business: Advanced 𐟓… 上课时间:7月20日至8月1日,1.75倍速完成 𐟓† 总学习时间:6月26日至8月1日 𐟎‰ 完成四门课程,庆祝一下! 𐟘𒠥‘现了一个有趣的现象:在写东西时,Excel似乎在我的习惯空格处插入了逗号。这可能是因为我频繁使用IF函数导致的。 𐟤” 回想起硕士时期找实习的经历,被Excel的复杂公式所困扰。HR们总是问我会不会LOOKUP和VLOOKUP,但实际上我对这些函数并不熟悉。现在,我可以自信地说,不仅掌握了VLOOKUP,还学会了INDEX、INDIRECT,甚至能够制作Pivot表和交互式仪表盘。 𐟧𖠦Ž夸‹来,我打算暂停Excel的学习,因为我觉得自己已经掌握得差不多了。在上Advanced课程时,我发现一些高级函数(如Financial function、Depreciation等)并不常用在我的领域。虽然这些公式有点复杂,但下次如果有朋友需要计算房贷或车贷,我可以帮他们制作一个详细的表格。 𐟚렖BA方面,我打算暂时不学,因为mac系统不太支持,而且在协同工作场景中应用较多。 𐟓š 计划考取MOS的Excel Expert证书,以证明自己的技能。 𐟔砤𘋤𘀤𘪩˜𖦮𕯼Œ我打算学习SQL和统计基础知识,继续在Coursera上深造。

八大系统的口诀一句话 𐟓š 信息系统生命周期 【划分计时维】 划 - 系统规划(可行性分析与项目开发计划) 分 - 系统分析(需求分析) 计 - 系统设计(概要设计、详细设计) 时 - 系统实施(编码、测试) 维 - 系统运行和维护等阶段 𐟔砧𝑧𛜥Ÿ𚧡€标准与协议 表示层 【逛、京、东、爱、买】 GIF、JPEG、DES、ASCII、MPEG 会话层 【生气了、闹分手、人品差】 SQL、NFS、RPC 传输层 【脱层皮、有点偏、水平差】 TCP、UDP、SPX 网络层 【网红爱拍、爱吃面拍、爱搞面拍、用iPhone X拍、用AR拍】 ICMP、IGMP、IPX、ARP 𐟓ˆ 综合知识 十大管理占分值较高,尤其是各个输入、输出、工具技术等,这部分基础打好对案例和论文也很有帮助! 出题大部分是教材原文,但考的越来越细了,宋一林课上画的重点一定要熟练掌握!! IT部分背不下来就多刷题,考刷题强化对知识点的理解,这部分占分值不低,正确率至少要达到50%! 𐟓Š 案例分析 重点攻克计算,这部分简单且提分快,各类成本、进度类的计算是必须要掌握的!! 理论题靠的就是死记硬背!找茬题宋一林课上总结的有万金油,直接背,在考试中能节省不少做题时间! 答题尽量使用专业化的术语,如果有不会的也不要放弃,尽量往相关的知识点靠拢,只要答到点上就有分 𐟓 论文 背景一定要选熟悉的业务信息系统,如果没有经验要对选择的项目深入调研! 借鉴不是照搬!比如:可以参考A的背景,B+C+D的正文整合,E+F的总结,借鉴的时候要改写成自己的话!

财务转数据分析:掌握SQL编程的7个技巧 “如何从会计财务转行到数据分析?”这是我在讲课时被问到最多的问题。快速总结一下:学习新技能、提升沟通社交能力以及考证。这些信息在网上很容易找到(很多博主分享类似的内容)。今天我想分享一些不常提但可能是转型障碍的攻略(附上我的个人见解)。 𐟓Š 掌握SQL数据编程能力 编程语言在数据分析界近几年非常火热,成为未来热门技能之一。在这篇文章中,我将简单聊聊编程语言在财务分析中的应用(具体案例会在随笔里写)。 𐟓Œ 提升数据库规范整合度 以前,公司的财务和运营信息储备在不同的线下Excel表里,缺乏联动性且难以追踪更新版本。建立数据库可以将这些信息整合到云端的Tables中。分析师不再受限制,而是可以从MasterTables中更灵活高效地抽取多维度的数据进行分析。例如,我会建立公司前三竞争者的财务信息Tables,做竞争分析时设置好参数与计算代码逻辑,每个季度只需执行程序出报告即可。 𐟓Œ 实时数据联立 可以使用编程语言自动更新数据库。做过SaaS业绩分析的人都知道,庞大的数据信息不仅需要每日实时更新,而且只有SQL才能跟上抽取入模,看出实时销售趋势或者策略的实效性。Excel等工具无法支持这样的运算及更新。 以上就是我对SQL编程的一些看法。虽然编程语言在数据分析中有重要作用,但目前市场上过度神话它在数据分析里的应用。个人认为,在财务/商务分析中,编程语言并不难: 1️⃣ 网课资源众多 2️⃣ 只要不是智商问题都学得会,想当年高中被逼着学C语言不也学得不错(且当年英语差教学质量不佳且没有计算机环境) 因此,编程语言仅是个辅助工具,不要因为它的热度就认为会编程的分析师是好分析师。真正难的是分析的角度、数据架构理念及运营理解。目前各大公司的趋势是中央化数据分析,整个中心部门数据科学家等来支持集团SQL应用及建模咨询,为分析师做数据“脏活”,让他们有更多时间花在运营分析上而非写代码。虽然有利有弊,但也看出中央化体现写代码编程并非是直接创造商业价值的企业活动。 希望这些信息能给大家一些启发。下次再见!

Coursera学Excel,超赞! 最近在Coursera上自学Excel for Business: Intermediate I,真是收获满满!这个课程系列真是越来越有意思了,交互设计非常棒,尤其是那些小练习,利用Excel自己的功能来验证答案,简直让人欲罢不能! 这周的课程内容主要是跨表单计算、Consolidate函数(这个真是让我头疼,感觉最难用了)、Range、Table和Pivot,这些内容都非常实用。我学习的时候又快又慢,快是因为这些内容对我来说已经是老朋友了,慢则是因为我一边学一边还要对我的Excel表格进行升级,这周就做了一个数据总结的Dashboard。不过,这个表格是我之前不太会用Excel的时候做的,所以现在为了能更好地用Analysis功能,不得不手动修改数据格式和内容,这真是花了我不少时间。 总的来说,这门课还是很推荐的。上完剩下的几门课,我对Excel的掌握应该就差不多了。接下来可能会开始学习SQL。在manipulation方面,做函数、分析、dashboard和出图都没问题,但有些复杂的analysis还是有点吃力,可能是因为基础统计学知识不够扎实。这对我来说是个不小的挑战,不过我相信通过不断学习和实践,我会逐渐克服这些难题。 总之,这次自学经历让我对Excel有了更深入的了解,也让我对数据分析类软件有了更多的信心。期待接下来的学习旅程!

985学长分享:国网备考秘籍 大家好,我是某985高校的毕业生,最近刚考完国家电网的计算机类考试,综合成绩在重庆第二批中排名第一,笔试74分,面试80分。整个备考过程虽然有点辛苦,但也积累了不少经验,希望能分享给大家,帮助后面的考生少走弯路。 首先,对于那些报班的同学,我就不多说了,跟着报班走就行。主要讲讲那些不报班自学的同学。我从3月开始断断续续地每天学一点,大概不到一个小时。因为基础还不错,所以备考时间比较短。下面是我对各科目的学习建议,具体时间安排大家可以根据自己的情况调整。 408四科:基础好也要认真复习 𐟓š 我刚考完研,408的基础还不错,考研时考了130分左右。所以这次没怎么复习408。不过王道的讲义确实讲得很好,建议大家全程跟着王道看,最好把真题都做一遍。虽然有人说国家电网考试重概念而少计算,但我在考试时遇到了很多计组的计算题,特别是计组第一第二章那一块特别多。所以计算题也要重视。基本把408真题吃透就差不多了。 数据库和信息新技术:多看多练 𐟒𛊊数据库和信息新技术我只推荐vv的讲义,虽然讲得有点乱,但多看几遍自己也能梳理出架构。数据库比较简单,多做题就行。SQL那一块考得比较少,跟着练习题做了就行。信息新技术就只能看运气了,我基本都不太会。考的很多没听说过,所以我觉得也不用花太多时间。把练习题中遇到不会的知识点搞懂加上vv讲义的内容就够了。 行测:简单但也要认真对待 𐟓 行测很简单,不用专门复习,跟着做题就行了。企业文化只需背诵,时政随缘吧,我一个都不会。 备考资料:真题和练习题 𐟓‘ 最后参与考试的时候,我做了408的所有真题(包括网上所谓的真题18-22年的),以前的感觉太扯了,纯浪费时间,就没写了。还做了创享小程序的所有专业课题和创享的10套卷子(都是网上几块钱那个资料包的)。我觉得最重要的是对知识点的熟悉程度。我408基本是关上书,任何一个知识点都知道在哪里,感觉自己都能背着复述每一页在讲什么这种水平。可能考这个不需要到这种程度,但肯定要训练到非常熟悉才行。 希望这些经验能帮到大家,祝大家考试顺利!𐟒ꀀ

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