原创 oracle trim函數的用法

1. trim()刪除字符串兩邊的空格。 2. ltrim()刪除字符串左邊的空格。 3. rtrim()刪除字符串右邊的空格。 4. trim('字符1' from '字符串2')  分別從字符2串的兩邊開始,刪除指定的字符1。 5.

原创 oracle統計各類數據(ratio_to_report函數,計算比例)

--統計圖(比例大於5,統計各類,比例小於5的則彙總統計值) select * from ( select name,        sum(rs) as rs,         round(ratio_to_report(sum(rs

原创 轉載:理解電商行業的運營框架和體系(上)—用戶運營篇

對於電商行業的許多術語,都是懵懵懂懂的。 在網上查詢時,發現了這個作者寫的文章,寫的還挺詳細易懂的。故轉載。(侵刪) https://www.sohu.com/a/125639770_313170 文章涉及到: 電商運營崗位; 重點講解

原创 如何更改ORACLE 用戶的 expired狀態

conn /as sysdba select password from dba_users where username='SCOTT'; password ------------------------------ F8948

原创 oracle下物化視圖的創建、手動刷新、刪除

在傳統數據庫中,若遇到數據量大的情況下,臨時使用,可以考慮使用物化視圖進行操作。 以下記錄一下,物化視圖的創建及刷新 、刪除。 . 物化視圖的創建 create materialized view BI_VIEW_TEST

原创 excel與python生成正態分佈的數據,實踐

excel 主要函數: =NORMINV(RAND(),0,1) //生成正態分佈隨機值 =NORMDIST(C5,0,1,FALSE)//生成概率值 參考來源:https://blog.csdn.net/pitt_xion

原创 oracle與mysql時間格式的轉換函數對比

日前,表在mysql中的數據,被遷移到oracle來了。所以造成的問題就是,需要修改時間的轉換方式。 以下列一下不同的轉換方式,但都能達到一樣的效果。 字段cjsj(創建時間),格式爲date oracle to_char(cjs

原创 用python中的scatter函數畫散點圖

在學習迴歸分析時,遇到了這個scatter函數,故記錄一下。 首先引入numpy與pyplot包,然後將X與Y做個對應關係。 故而,散點圖呈現爲下圖,爲正相關性。 代碼如下: import numpy as np import matp

原创 列式數據庫有哪些?以及他們的區別是什麼?

此文從收費的列數據庫與互聯網自行開發的列數據庫進行了對比。 我經常聽到的列式數據庫不外乎: hbase hive sybase IQ/SAPIQ GreenPlum 沒想到,還有很多的,學習,一直需要在路上~ 見鏈接:https://

原创 有了決策樹,爲什麼還需要隨機森林?

決策樹與隨機森林,這2個概念好像經常會在一起被提起。對於小白的我來說,也是很懵。 於是,我找了博文,並請教了周邊的大神。 得出一點通俗且易理解的小結論,在這裏記錄一下: 決策樹只有一棵樹,隨機森林有多棵樹。 決策樹在生成的過程中

原创 數據行業的崗位那麼多,到底這些崗位是做什麼的?

最近,有一些將畢業的朋友來問我,關於數據崗位是怎麼區分的。同時我也發現很多剛剛入門的朋友,對於數據這個行業的衆多崗位不甚瞭解。 所以這次,筆者來對數據處理流程所涉及到的崗位進行一次簡單的梳理。 注:僅代表本人的想法,見識尚淺,如

原创 python下求特徵向量與特徵值

特徵向量與特徵值的求解 引用numpy包中linalg.eig方法進行求解。 特徵向量與特徵值的求解,一般會應用於主成分分析方法、或LDA分類法等。 import numpy as np a = np.array([[23,4

原创 python可視化入門之一(統計圖:折線圖、餅圖)

當你有了數據後,將會不侷限於excel的展示,於是就有了統計圖。 用幾行代碼即可形成簡單的統計圖。 工具:anaconda軟件 系統:windows 7 在裝完anaconda軟件後,就可以進行代碼的書寫了。 折線圖 首先,引入mat

原创 SQL SERVER用round函數無法起作用的解決方法

爲了取數字的小數點,一般在oracle與mysql中都會使用round函數進行小數點後2位保留,但在sql server卻無法生效。 這裏採用了另一個函數cast(作數字的格式轉換): 將數字轉爲浮點型 select round

原创 sql 查詢慢的48個原因分析

原文鏈接:https://blog.csdn.net/findmyself_for_world/article/details/49978279 https://blog.csdn.net/fi