-- 练习（得昂）：查询每门课程的前三名：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）create table t_stu_profile(stu_id varchar(10) primary key,stu_name varchar(10),gender varchar(10),age int,class_id varchar(10) not null);create
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2022-12-30
-- 3.2.3 每日浏览—加购—购买的转化率select 日期, sum(if(behavior_type='pv',用户数,0)) as 浏览人数, sum(if(behavior_type='cart',用户数,0)) as 加购人数, sum(if(behavior_type='buy',用户数,0)) as 购买人数, sum(if(behavior_type=
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2022-12-30
-- 3.2.2 浏览—收藏-加购—购买的转化率selectbehavior_type,count(distinct user_id) as 用户数,lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',3,4))))
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2022-12-30
-- 3.2.1 浏览—加购—购买的转化率select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',
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2022-12-30
-- 3.2 行为转化分析(转化率=当前行为用户数/上一行为用户数)select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior
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2022-12-30
-- 3.1.3 练习:每小时PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 小时, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(behavior_type='b
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2022-12-30
-- 3.1.2 练习:周一至周日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 星期, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(behavior_type=
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2022-12-30
-- 3 数据分析-- 3.1 流量指标分析-- 3.1.1 每日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 日期, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, su
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2022-12-30
-- 2 数据预分析select count(distinct user_id) as 用户数, count(distinct item_id) as 商品数, count(distinct item_category) as 类目数from UserBehavior_new;select behavior_type,count(*) as 行为次数from UserBehavior_n
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2022-12-30
-- 1.4 字段处理：根据times字段增加计算字段用户行为日期、周和小时，排除后续分析不需要的user_geohash字段，并将筛选后的结果保存到新表select user_id, item_id, item_category, behavior_type, date(times) as 日期, hour(times) as 小时, date_format
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2022-12-30
-- 淘宝案例数据准备create database taobao1123;use taobao1123;create table UserBehavior( user_id int, item_id int, item_category int, behavior_type varchar(10), user_geohash varchar(10), times date
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2022-12-30
CDA L1 BI多维数据透视分析时表的连接方式(赵大9000问题)在power BI中，多维数据透视分析时，维度筛选度量的汇总方式有两种：第一种是传统的普通连接类型。在传统的普通连接情况下，是维度对度量直接合并同类项计算。例如下表中如果用订单提成表和订单表直接连接，以订单ID来作为连接字段,则计算出赵大的订单金额合计值为7000。第二种是跨表连接类型。在跨表连接的情况下，对维度下的所有连接用关键
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2022-12-29
问题:某地区成年男子的体重X（kg)服从正态分布N（μ，σ2), 若已知P{X≤70}=0.5，P{X≤60}=0.25.（1)求μ与σ各为多少？（2)若在这个地区随机地选出5名成年男子，问其中至少两人体重超过65kg的概率是多少？解答:
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2022-12-25
标准正态分布φ(1)等于多少?答：标准正态分布φ(1)等于0.8413,这个值可以查标准正态分布表获得。标准正态分布φ(-1)等于多少?答：根据分布函数的性质 Φ(-x)=1-Φ(x)Φ(-1)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1586从f(x)图像上看，Φ(x)的值相当于标准正态f(x)曲线一下，x轴曲线以上，区域为（-∞，x）这段的面积。某地区成年男子的体重X（kg)服从正态分布N（μ，σ
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2022-12-25
问题:mysql报错1175Error Code: 1175. You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column. To disable safe mode, toggle the option in Preferences -> SQL Ed
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2022-12-22
create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1
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2022-12-01
create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1
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2022-12-01
-- 45 前后函数 -- 查询每个用户按单号顺序,前一笔订单距离当前订单的间隔天数 select *, lag(create_date,1) over(partition by user_no order by order_id) as 前一笔订单下单日期, timestampdiff(day,lag(create_date,1 ) over(partition by user_n
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2022-11-30
-- 44 序号函数-- 查询每个用户订单金额的排名 select *, row_number() over(partition by user_no order by amount desc ) as '订单金额排序方式1 row_number', rank() over(partition by user_no order by amount desc) as '订单金额排序方式2 ra
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2022-11-30
#开窗函数课堂练习#课堂练习1 查询每一天的累计3日订单金额总和,即计算当日及前2日金额总和select user_no,create_date,sum(amount) over (partition by user_no order by create_date range between interval 2 day preceding and interval 0 day following
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2022-11-30
