博客系列目录

DAX 系列

• DAX 第一篇：数据模型
• DAX 第二篇：计算上下文
• DAX 第三篇：筛选上下文（ALL，Filter）
• DAX 第四篇：行上下文
• DAX 第五篇：CALCULATE函数详解
• DAX 第六篇：上下文转换
• DAX 第七篇：迭代函数
• DAX 第八篇：ALLSELECTED函数和影子筛选上下文

 

数据预处理系列

• 数据预处理 第1篇：探索数据
• 数据预处理 第2篇：数据预处理（缺失值）
• 数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
• 数据预处理 第4篇：数据预处理（sklearn 插补缺失值）
• 数据预处理 第5篇：异常值分析
• 数据预处理 第6篇：数据预处理（标准化、归一化、分类数据编码和离散化）

 

评估模型的指标

• 评估回归模型的指标：MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差
• 评估分类模型的指标：召回率、精确率、F1值
• 评估分类模型的指标：ROC/AUC

 

回归模型系列

• 回归模型 第1篇：线性模型概述

 

分类模型系列

• 分类模型 第1篇：分类模型概述

 

 

Python 基础系列：

• Python 开始：变量、操作符、print()和type()
• Python 数据类型：数值和操作符
• Python 数据类型：布尔类型和None
• Python 数据类型：浮点数
• Python 数据类型：字符串
• Python 数据类型：列表
• Python 数据类型：元组和集合
• Python 数据类型：日期和时间
• Python 数据类型：命名元组
• Python 数据类型：动态类型模型

Python 学习 numpy系列：

• numpy 学习：数据类型和空值 
• NumPy 学习：创建数组
• numpy 学习：数组改变形状、副本和view
• NumPy 学习：索引和切片
• NumPy 学习：矢量化和广播
• NumPy 学习：元素的选择，替换，增删，滚动、排序和索引
• Numpy 学习：数组的向量化、apply、栅格、查找
• numpy 学习：通用函数（包含数学函数）
• numpy 学习：数组的拼接、堆叠和拆分
• numpy 学习：数组的查找
• numpy 学习：统计函数和相关性
• numpy 学习：保存和加载

 

Azure Databricks 系列：

• Databricks 第1篇：初识Databricks，创建工作区、集群和Notebook
• Databricks 第2篇：pyspark.sql 简介
• Databricks 第3篇：pyspark.sql 通过JDBC连接数据库
• Databricks 第4篇：pyspark.sql 分组统计和窗口
• Databricks 第5篇：Databricks文件系统（DBFS）
• Databricks 第6篇：Spark SQL 维护数据库和表
• Databricks 第7篇：管理Secret
• Databricks 第8篇：把Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen 2)挂载到DBFS
• Databricks 第9篇：Spark SQL 基础（标识符、数据类型、NULL语义）
• Databricks 第10篇：Job
• Databricks 第11篇：Spark SQL 查询（行转列、列转行、Lateral View、排序）
• Databricks 第12篇：Notebook 工作流 
• Databricks： 有用的代码集锦

SQL Server 审计系列：

• SQL Server 审计 第一篇：介绍（Audit）
• SQL Server 审计 第二篇： 创建审计
• SQL Server 审计 第三篇：查看审计数据

 

参考文档：