摘要: 例表aaid adate1 a12 a23 a3 表bbid bdate1 b12 b24 b4 两个表a,b相连接,要取出id相同的字段select * from a inner join b on a.aid = b.bid(这是仅取出匹配的数据)此时的取出的是:1 a1 b12 a2 b2 那 阅读全文
posted @ 2022-06-07 15:14 方木--数据分析与挖掘 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MySql时间操作1.interval的说明1.1、当函数使用时,即interval(),为比较函数,如:interval(10,1,3,5,7); 结果4;原理:10为被比较数,后面1,3,5,7为比较数,将后面四个依次与10比较,看后面数字组有多少个少于10,则返回其个数。前提是后面数字组为从小 阅读全文
posted @ 2022-06-07 11:19 方木--数据分析与挖掘 阅读(2916) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 该函数可以将多个字符串连成一个字符串。使用语法concat(str1, str2, ...)返回结果参数拼接成的字符串,如果有任何一个参数为null,则返回值为null例子1.从person表查出数据,拼成字符串 2.加上分隔符,便于查看 如果有任何一个参数为null,则返回值为null conca 阅读全文
posted @ 2022-06-07 10:40 方木--数据分析与挖掘 阅读(669) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、APP的数据指标体系主要分为五个维度,包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析和用户属性分析。 1.用户规模和质量 用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,数据分析师要重点关注这个维度的指标。 (1)活跃用户指标 活跃用户指在某统计周期内启动过APP的用户, 阅读全文
posted @ 2021-07-03 14:52 方木--数据分析与挖掘 阅读(1261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import requestsimport csvfrom bs4 import BeautifulSoupheaders={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom 阅读全文
posted @ 2019-02-19 14:57 方木--数据分析与挖掘 阅读(1736) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年12月阅读了成甲的《好好学习,》,因为看了一本书的介绍《朋友圈的精英》,后来去作者的主页去看,后来知道了这本书,就去网络下载,原来是罗辑思维得到APP中的。 之前有看了些关于读书方法,和知识管理的,一直没有系统的去做,这本书给了我很大的启发。现将学习所想,所悟,后期将整理知识,让学有所得。 1 阅读全文
posted @ 2017-12-12 10:20 方木--数据分析与挖掘 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2017年11月11日至2017年11月26日阅读了经济学家的陆铭教授的《大国大城》,有些启发,在此做些笔记。 书开头的彩页,开始还想它的作用,原来是为了后面观点的佐证。 从希腊经济的崩盘,讲到欧洲共同体,讲到“大国”的重要与必要。最后,引申到中国。讲到上海。 和大多数人一样,我之前潜意识里面也觉得 阅读全文
posted @ 2017-11-29 09:53 方木--数据分析与挖掘 阅读(834) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年10月下旬至11月,因团队需要改变考核方式以及更好的服务业务,Q4将尝试OKR的方式进行考核,故阅读了此书,有些想法与笔记。 OKR定义:OKR是一套严密的思考框架和持续的纪律要求,旨在确保员工紧密协作,把精力聚焦在能促进组织成长的、可衡量的贡献上。 OKR意在提升绩效,但如果只是简单的每个季 阅读全文
posted @ 2017-11-14 12:37 方木--数据分析与挖掘 阅读(3142) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先先安装要用到的包:sklearn,顾名思义机器学习包 通过训练数据集进行预测 阅读全文
posted @ 2017-11-01 10:51 方木--数据分析与挖掘 阅读(806) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年10月份开始阅读《技控革命,从培训管理到绩效改进》,收益颇多,故写些读书笔记与个人感悟。 第一,少把时间花在已经做得很好的事情上; 第二,找到真正的问题点; 第三,花时间在真正问题的原因和解决方案上。 系统思考、持续改进、工作结果、组织绩效 绩效=有价值的成效/行为代价 绩效改进是一套系统的“ 阅读全文
posted @ 2017-11-01 09:53 方木--数据分析与挖掘 阅读(1570) 评论(0) 推荐(0) 编辑