第一步：安装和导入模块pymysqlpip install pymysqlimport pymysql第二步：连接数据库# 按照自己的电脑配置填写connect = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, # 端口 user='root', # 登录用户
悠悠202
2020-07-17
1、元组tuple：元组不可变，但其中的列表元素可变2、字典dict：键值对，通过key找value（1）修改/新增元素：key存在则修改，不存在则新增（2）获取值：2种方法（3）弹出、删除、清空（4）获取key或value或两者:（5）遍历字典：2种方式3、集合set：无序、不重复的序列，只能保存不可变的数据类型（如list不能保存）√ 添加元素（s.add(i)）、移除元素（s.remove(
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2020-07-15
1. 同时为多个变量赋值2.数据类型：整数型int、浮点型float，可用转换数据类型，通过type()查看数据类型3.字符串：（1）换行符(\n)、制表符(\t)、引号转义(")、转义符(\)、拼接(+、*)、索引和切片、长度(len())（2）常用的方法：查找索引（s.find('a')）、替换元素（s.replace('a','b')，原来的s不变）、计数（s.count('a')、分割（s
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2020-07-14
【背景】行业特点：快速响应、典型的快消行业，没发现问题很容易失去客户，利润低且竞争激烈。3张表如下【KPI指标】翻台率和上座率：表明桌椅布局是否合理，是否满足客户群体用餐习惯。人均消费和单均消费：表明成本、利润空间和客群定位情况。【PQ操作要点】1. 为各个表补充缺失信息a.单号详细：每单的消费金额以及折扣额b.店面情况： 总座位数的信息 总座位数=二人台*2+三人台*3+四人及以上*6c.点菜明
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2020-06-29
【电商案例一：活用客户价值模型】黄金公式：流量*转化率*客单价背景：刺激客户需求，提升贡献价值，根据用户行为分析。问题：短时间获得最大收益，如何选择客户群进行广告营销最可能实现？用户群规模大，金额大【数据看板】注意:1、检查数据类型2、小时信息提取：【添加列】—>【时间】3、为orderinfo表补充区域名称信息4、orderdetail表求产品购买金额5、简单指标，度量值和字段名的画图效果一样6
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2020-06-28
【DAX表达式】说明：1、表的引用符号：'表名'2、字段名的引用：[字段名]3、字符的引用："字符"步骤：关联表—>赢单率转换—>拖欠还款情况内容合并—>创建高赢单率低风险商机金额加总—>求百分比相关DAX函数：switch函数：switch(表达式，值1，结果1，值2，结果2，...)——不能用比较操作符。related函数：related(合并字段)——前提：表之间建立了关系。filter函数
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2020-06-24
【结构化数据及高级编辑查询】1、结构化数据—列表List{ }说明：列表有序号可检索，序号从0开始，书写格式：{123,true,"A"}2、结构化数据—记录Record[ ]说明：字段名+字段值，字段名可不用引号，也可以#加""，书写格式：3、结构化数据—表Table( )说明：用#table建表，定义列名可用列表或记录，隐式或显示方式定义字段的数据类型。书写格式：4、应用一用高级编辑器语言编写
悠悠202
2020-06-23
1、追加查询与合并查询：相当于MySQL中的union与join；2、分组依据：相当于数据透视表。3、高级编辑器：【新建源】—>【空查询】编写自定义函数：3个参数，第1、2个参数进行运算，第3个参数判断运算类型+、-、*、/
悠悠202
2020-06-22
【开窗函数——聚合函数】 聚合函数 over()：无指定 聚合函数 over(partition by 分区字段)：指定分区 聚合函数 over(partition by 分区字段 order by 排序字段)：指定分区和排序 聚合函数 over(partition by 分区字段 order by 排序字段 滑动窗口)：指定分区、排序和滑动窗口 【开窗函数——排名
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2020-06-18
【子查询】标量子查询、行/列子查询 【子查询】(not) in/any/all 【子查询】from子查询，表子查询，可以用在from和join后面 注：表子查询必须加别名，不论后面是否用到别名 【子查询】select子查询 总结：子查询的位置： (1)出现在select子句中，主查询的字段或计算值 (2)出现在where/having子句中，主查询的条
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2020-06-17
【lookup系列】lookup、vlookup、hlookup，可用index match替代 注：lookup(查找值，查找行/列，返回行/列）可水平或垂直查找，缺点是查找序列要按升序排列。 【vlookup模糊匹配】查找区域升序排列，返回接近目标的较小值 【index match模糊匹配】查找区域降序排列，返回接近目标的较大值 注： (1)match第3个参数： 1
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2020-06-16
SQL语句的执行顺序：from->on->join->where->group by->having->select->distinct->union->order by->limit 【条件查询】where、and/or、between、in、is (not) null 【模糊查询】like、%、_ 【查询结果排序】order by 【限制查询结果数量】li
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2020-06-16
【数据库操作语言】 DDL：数据定义语言，创建、修改、删除数据库中的对象(库、表、视图、索引)，如create、alter、drop DML：数据操作语言，操作表中的记录，如insert、update、delete DQL：数据查询语言，查询记录，如select DCL：定义数据库访问权限和安全级别，如grant、revoke ctrl+enter：执行快捷键 【数据类型】 int：整数型，默
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2020-06-15
【总体运营指标】 成交额度：GMV、销售额、税后销售额、退款额 用户数：注册用户数、登陆用户数、活跃用户数、复购用户数 用户行为：浏览时长、加购次数、页面停留时长 成交量：成功支付订单量、退款订单量 访问量：PV、UV、页面访问数、访问页面深度 利润：毛利、净利 【网站流量指标】 量：PV、UV、人均页面浏览量、访问IP数 质：页面访问时长、跳出率、日均访问次数 成本：广告费、运营费用 【销售
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2020-06-13
[对比类] 柱形图：一段时间内数据的变化，或者不同项目之间的对比。 条形图：各个项目之间的对比。 折线图：一段时间内的变化趋势，往往结合时间维度。 雷达图：指定维度下类别的差异，一般控制维度≤10、类别≤4。 [构成类] 饼图和圆环图：项目在项目总和中的比例。 旭日图和树状图：系列间的层级关系及系列内项目在项目总和中的比例。 分布类] 散点图：
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2020-06-13
[业务建模：RFM模型延申] 用户价格敏感度分类的考虑指标：购买的打折商品数、购物篮内促销商品占比、购买促销商品且指定时间区间内未以原价购买、促销期间购买次数、购买同类型中的低价商品 思考： 1、理解业务场景，量化分类指标 2、找到促进模型的指标值 3、定义划分依据，从而得出不同指标下的程度 4、划分类别 [分析报告——销量：树状分析方法论] 案例：根据热销乘用车市场相关数据，为汽车网站
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2020-06-12
[日常取数：3步式方法论] 说明：结合掌握的工具制作图表如项目排期表、考勤表等整理数据。 确认数据范围：如时间维度、渠道维度等 确认分析维度：如以商铺、客户等为基本维度汇总信息 输出数据指标：如确认销售额、销量、客单价等统计指标 [业务问题：帕累托分析] 说明：又名二八法则，80%的问题是由20%的问题造成的，适用于很多业务场景。 [业务建模：RFM模型] 说明：
悠悠202
2020-06-11
[案例一]员工考勤分析 1、绿色部分的主要计算公式： 出勤率=出勤天数/法定工作日天数 加班强度=加班总时长/(法定工作日*8) 基础工资=每日工资*有效工作天数*调整比例 每日工资=合同固定月工资/21.75 当月有效工作天数=法定工作日天数-无薪假期(事假、超时病假) 实际工作天数调整比例=21.75/法定工作日天数 平时加班工资=每日工资/8*1.5*平时加班时长 周末加班工资=每日工
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2020-06-10
