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在信息化的背景下，如何鼓励员工进行知识共享？

知识共享定义首先，我们需要先来了解一下知识共享的定义。知识共享是企业内员工、团队或其他关键利益相关者之间交换组织知识的过程。...进行知识共享让每个人都能了解公司情况，与企业内的价值观保持一致，使每个人都更加专注于自己的工作。...因此，在企业内部进行知识共享有助于增加知识的留存，便于企业进行知识积累。4、提升员工能力，促进企业发展通过不断的知识共享，可以提高员工个人的技能水平和团队的整体效率。...通过建立多种知识共享途径，可以为员工提供更多的交流机会。而且在远程工作变得越来越普遍的现代世界中，多种通信渠道的可用性变得更加重要。...知识库系统能够更好地利用现有成功经验和案例，让业务开展和客户服务更高效。但知识库系统的搭建费时、费力、费资金，因此相较于企业内部自己搭建知识库系统，选择一款合适的搭建工具更为快捷高效。

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    【云原生】多网络情况下,Kafka客户端如何选择合适的网络发起请求

    最近有个同学问了我一个非常有意思的问题, 今天我根据这个问题来给大家好好分析一下。 前提知识 我们都知道, 每个Broker都可以配置多个监听器, 用来用于网络分流。...问题图述 那么问题来了, 既然一台Broker能够配置多个Listener, 也就意味着有多个地址, 那么客户端在跟具体的Broker发起请求的话, 应该选择哪一个Listener？是遍历吗？...我们重点看一下, 获取元信息返回之后,是如何解析Broker集群列表的,确定一下是不是把集群所有的 EndPoint都获取了,还是只获取了一部分。...注意：这里发出去的请求是 UPDATE_METADATA 所以, 从客户端发出UPDATE_METADATA请求之后, 服务端是如何处理的呢？...当对应的Processor监听到请求过来的时候,会将请求解析一下并组装成Request,然后入队 Processor#processCompletedReceives 我们可以看到, 在组装Request

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    【云原生】多网络情况下,Kafka客户端如何选择合适的网络发起请求

    最近有个同学问了我一个非常有意思的问题, 今天我根据这个问题来给大家好好分析一下。 前提知识 我们都知道, 每个Broker都可以配置多个监听器, 用来用于网络分流。...问题图述 那么问题来了, 既然一台Broker能够配置多个Listener, 也就意味着有多个地址, 那么客户端在跟具体的Broker发起请求的话, 应该选择哪一个Listener？是遍历吗？...我们重点看一下, 获取元信息返回之后,是如何解析Broker集群列表的,确定一下是不是把集群所有的 EndPoint都获取了,还是只获取了一部分。...注意：这里发出去的请求是 UPDATE_METADATA 所以, 从客户端发出UPDATE_METADATA请求之后, 服务端是如何处理的呢？...当对应的Processor监听到请求过来的时候,会将请求解析一下并组装成Request,然后入队 Processor#processCompletedReceives 我们可以看到, 在组装Request

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    SQL自连接vs非自连接

    自连接通常用于查找在同一表中相关联的行。例如，假设有一个表格“员工”，其中包含员工的姓名、上级、工资等信息。现在需要查询每个员工的上级姓名，就可以使用自连接来完成。...在WHERE子句中，通过将a表中的“上级”字段与b表中的“员工号”字段进行匹配，来获取每个员工的上级姓名。另一个常见的自连接场景是查询同一表中的数据，但是需要使用不同的过滤条件。...例如，假设有一个“订单”表格，其中包含订单的编号、客户ID、订单日期等信息。现在需要查询同一客户在不同时间的订单数量，就可以使用自连接来完成。...语法：SELECT a.客户ID, COUNT(*) AS 订单数量FROM 订单 a, 订单 bWHERE a.客户ID = b.客户ID AND a.订单日期 b.订单日期GROUP BY a...在WHERE子句中，通过将a表中的“客户ID”字段与b表中的“客户ID”字段进行匹配，并将a表中的“订单日期”字段与b表中的“订单日期”字段进行比较，来获取同一客户在不同时间的订单数量。

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    kafka发送客户端在高并发场景下如何保证不频繁GC的

    最近看kafka源码，着实被它的客户端缓冲池技术优雅到了。忍不住要写篇文章赞美一下（哈哈）。 注：本文用到的源码来自kafka2.2.2版本。...背景 当我们应用程序调用kafka客户端 producer发送消息的时候，在kafka客户端内部，会把属于同一个topic分区的消息先汇总起来，形成一个batch。...kafka的设计者当然能考虑到这一层。下面我们就来学习下kafka是如何对batch进行管理的。 缓冲池技术原理解析 kafka客户端使用了缓冲池的概念，预先分配好真实的内存块，放在池子里。...每个batch其实都对应了缓冲池中的一个内存空间，发送完消息之后，batch不再使用了，就把内存块归还给缓冲池。 听起来是不是很耳熟啊？不错，数据库连接池，线程池等池化技术其实差不多都是这样的原理。...如果申请的内存不等于特定的数值，则向非缓存池申请。同时会从缓冲池中取一些内存并入到非缓冲池中。这个nonPooledAvailableMemory指的就是非缓冲池的可用内存大小。

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    【T-SQL基础】03.子查询

    一、独立子查询 1.独立标量子查询(查看练习题1,2) 例子：从HR.Employees表中返回empid最大的员工信息。...例子：查询每个客户返回在他参与活动的最后一天下过的所有订单。 期望结果： ?...进行过滤，过滤出等于最大订单日期的订单 3.因为要查询出每个客户参与的订单，所以将独立标量子查询改成相关子查询，用子查询O2.custid与外查询O1.custid关联。...如果O1中某行的订单日期和子查询返回的订单日期匹配，那么O1中的这个订单日期就是当前客户的最大的订单日期，在这种情况下，查询便会返回O1表中的这个行。...因为下过订单数最多的客户的总订单数是31，且只有一个客户（custid=71），所以最后的查询结果中只有custid=71的客户下过的所有订单。

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    数据科学面试中你应该知道的十个SQL概念

    例如，如果你有一个客户订单的数据表，则可能会被要求计算每个客户的平均订单数。在本例中，需要计算订单的总数除以客户的总数。像这样： image.png 3....请确保你能清楚理解每个连接如何获得不同的结果。许多面试问题会要求你做一些连接。在某些情况下，选择了一个而非另一个，即是正确和错误之差。 5. 自连接 现在来了解一下更有趣的东西！...在许多实际应用中，数据存储在一个大表中，而不是许多小表中。在这种情况下，可能需要自连接来解决特定的问题。 一起来看一个例子。...示例问题：给定下面的Employee表，编写一个SQL查询，找出收入高于经理的员工。在上表中，乔(Joe)是唯一收入高于经理的员工。 image.png 6....这是种好方法，可以解决需要多次按序查询以生成给定结果的特殊问题。子查询和WITH AS语句在查询中的使用次数都非常多，因此你需要知道如何使用它们。

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    Microsoft 神经网络分析算法（实操篇）

    当然以上的应用场景说的很泛泛，并且没有一个特定的应用场景，这个是可以理解的，因为此算法为模拟生物行型算法，也就是说在特定的环境中只要有足够的”证据“支持，我们人类自己能通过主观判断出结果的应用场景，Microsoft...在行业中还有一个指标来评比，这个指标被称作：挂断率，用来反映客户的失望度，就是在我们接进他们的客服中心的之间，如果选择人工服务，他让你等待...你不爽，挂断了，这就产生了一个挂断事例，而通过挂断事例总和在所有呼入人数的所占比就是挂断率指标了...由于供应商为每个运营日中的每个轮班时间都提供了一个单独的报表，因此日期不是唯一的。 WageType 指示当天是工作日、周末还是节假日。 Shift 指示为其记录呼叫的轮班时间。...，比如： 我们来看一下ServiceGrade这个离散值在vs中的分组方式： ?...第二个因素“Orders”订单数量，这个也是在321.940-539.000之间的，挂断率更低，其实这个应该是因为挂断率低而导致订单数量增加 我们来看第三个因素“应答花费的平均时间”在89.087-120.000

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    企点销售智推V3.8 | 27个能力升级，助力企业全链路增长转化

    客户管理升级 归属与销售数据可视化 支持管理员线索分配 ▶每个部门想管理各自的线索怎么办？ 通过线索分配，可将线索划分成线索组并指定操作人（管理员工号），从而实现线索的精细化管理。...系统将记录用户在小程序内的关键行为轨迹信息，包括访问、评论、点赞、转发文章产品或商品，拨打电话等行为，并及时推送给前端对应员工，帮助销售洞察用户真实需求，及时跟进意向客户，不错过任何商机，为企业提供精准的营销方向...所有用户的关键行为通知&单个客户的关键行为轨迹 销售商城数据报表可视化 ▶员工如何查看他的客户购买数据？...销售员工可查看自己的商城销售数据统计和具体指标（成交额、订单数、新增客户数、新增付费客户数）可视化数据报表。同时有管理员架构权限的员工可以查看组内的一个或多个销售员工业绩数据统计。...订单有归属，业绩有统计 ▶订单是否可归属销售，如何查看员工业绩？ 客户及其产生订单和销售员工进行关联，后台支持查看客户信息及订单归属销售员工、销售员工业绩统计。

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    【Java 进阶篇】深入理解 SQL 分组查询

    查找每位客户的订单数量和总金额 要实现这个查询，我们可以按照客户ID进行分组，然后使用聚合函数计算每位客户的订单数量和总金额。...orders GROUP BY customer_id; 在这个查询中，我们选择了 customer_id 列作为分组的依据，并使用 COUNT 函数计算每位客户的订单数量，使用 SUM 函数计算每位客户的订单总金额...GROUP BY order_date; 在这个查询中，我们选择了 order_date 列作为分组的依据，然后使用 COUNT 函数计算每日的订单数量，使用 SUM 函数计算每日的订单总金额。...(total_amount) AS total_sum FROM orders GROUP BY customer_id, order_date; 这个查询将会按照客户ID和订单日期进行分组，并计算每位客户每天的订单数量和总金额...多重分组可以帮助我们更清晰地了解客户的购买习惯以及每日订单情况。 分组排序 有时候，我们希望对分组后的结果进行排序，以便更容易地查看数据。可以使用 ORDER BY 子句来实现分组排序。

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    调整建模让 Power BI Copilot 得到更好结果

    客户访问农场购买水果，您的员工为这些客户采摘水果。将销售数据存储在 Power BI 语义模型中，如下所示： Orders 表是一个事实数据表，每个订单行有一行。...，其中包含您想要的结果： 动词 下一个要查看的提示是： 谁采摘了柠檬？...该关系告诉 Copilot，“员工姓名”选择“产品名称”，订单表连接两列。...有了这种关系，Copilot 正确地回答了 Gabi 是唯一挑选柠檬的员工： 名词 客户 Chris 也被员工广泛称为“Webb 先生”，但该名称并未存储在模型中的任何位置。...结果如下，相当合理的响应： 但是，通过设置名词关系来告诉 Copilot “Mr Webb”是一种客户名称，其中客户名称等于“Chris”： 然后，结果就是您所期望的： 动态名词 Copilot 在没有任何优化的情况下很好地处理了产品和产品组之间的多对多关系

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    分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目

    这里总结了下模型选择的一些参考，见文末附录。 大部分情况下，流失客户的样本分类是少数类，需要注意处理样本不均衡问题。...N箱为止 我们让⼀个特征分别分成[2,3,4.....20]箱，观察每个分箱个数下的IV值如何变化，找出最适合的分箱个数 分箱完毕后，我们计算每个箱的WOE值，观察分箱效果 这些步骤都完成后，我们可以对各个特征都进行分箱...用入住日期减去访问日期得到间隔日期delta，发现客户在入住前很早就访问，留存率会很大。 将生产的衍射变量进行WOE分箱。...）区间 访问时间在晚上 订单数在2.294以下 年访问次数超过15003 年消费越小 入住日期与访问日期间隔越长 易流失人群特征 一年内距上次下单时长在（2.5，1327）区间 用户转化率在（1.505...，1.925）区间 访问时间在上午 App订单数在2.61以上 年访问次数在小于15000 年消费越大 入住日期与访问日期间隔越短 附录如何选择算法 如何选择聚类算法 如果数据集是高维的 —— 谱聚类，

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    分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目

    这里总结了下模型选择的一些参考，见文末附录。 大部分情况下，流失客户的样本分类是少数类，需要注意处理样本不均衡问题。...N箱为止 我们让⼀个特征分别分成[2,3,4.....20]箱，观察每个分箱个数下的IV值如何变化，找出最适合的分箱个数 分箱完毕后，我们计算每个箱的WOE值，观察分箱效果 这些步骤都完成后，我们可以对各个特征都进行分箱...用入住日期减去访问日期得到间隔日期delta，发现客户在入住前很早就访问，留存率会很大。 将生产的衍射变量进行WOE分箱。...）区间 访问时间在晚上 订单数在2.294以下 年访问次数超过15003 年消费越小 入住日期与访问日期间隔越长 易流失人群特征 一年内距上次下单时长在（2.5，1327）区间 用户转化率在（1.505...，1.925）区间 访问时间在上午 App订单数在2.61以上 年访问次数在小于15000 年消费越大 入住日期与访问日期间隔越短 附录如何选择算法 如何选择聚类算法 如果数据集是高维的 —— 谱聚类，

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    【详解】MySQL将一个表的字段更新到另一个表中

    MySQL将一个表的字段更新到另一个表中在数据库管理中，经常需要将一个表中的数据更新到另一个表中。这种操作常见于数据迁移、数据同步等场景。本文将详细介绍如何在MySQL中实现这一功能。1....，我们了解了如何在 MySQL 中将一个表的字段更新到另一个表中。...2)) - 总金额目标我们需要根据 ​​orders​​ 表中的数据，更新 ​​order_summary​​ 表中的每个客户的总订单数、总数量和总金额。...o.total_quantity, os.total_amount = o.total_amount;解释子查询：子查询从 ​​orders​​ 表中按 ​​customer_id​​ 分组，计算每个客户的总订单数...COUNT(order_id)​​ 计算每个客户的总订单数。​​SUM(quantity)​​ 计算每个客户的总数量。​​SUM(quantity * price)​​ 计算每个客户的总金额。

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    一个企业级数据挖掘实战项目｜客户细分模型（上）

    以客户ID和订单编号作为聚合对象，对总价进行求和。 订单日期处理，现将订单日期转换为整数类型，聚合后求平均值，在转换为日期型。 最后筛选出购物车价格大于0的重要记录。...) 对于每个名称，提取单词的根，并聚合与这个特定根相关的名称集 每个根出现在数据集中的次数计数 当几个单词被列出为同一个词根时，我认为与这个词根相关的关键字是最短的名字(当有单数/复数变体时，系统地选择单数....>10 123 创建产品集群 将把产品分组到不同的类中。在二进制编码矩阵的情况下，计算距离最合适的度量是汉明度量。...为了确保每次运行notebook都能很好地进行分类，我反复迭代，直到我们获得可能的最佳轮廓系数，在目前的情况下，轮廓系数约为0.15。...上面对所有订单数据进行了Kmeans聚类，并检查每个类中的元素数量。

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    RFM模型是什么？我用Tableau告诉你

    （图注：本图来自point数据分析课程讲义） 看到以上的8类客户价值，那我们每一类客户的分布到底是怎样的呢？如何才能算出我们想了解的客户价值分类的客户占比？下面我们就来看一下。 ?...2017年1月1日的日期差（由于数据均为2017年之前的数据，因此选择该日期为标准日期）。...查看【最近一次的购物时间】分布，如图进行配置，X轴为【客户最后一次下单时间】，y轴为【客户 Id】，选择快速表计算-总额百分比，可以获取每个月的末次访问占总人群的百分比数量。 ? ? ?...客户累计订单数分布 通过对【F客户累计单数】分布的观察可知，客户对超市的访问生命周期大约在5-7次。（此处是对历史累计单量进行讨论，也可由于业务的差异判断固定时间段内的订单数据）。...查看不同RFM类型客户占比的设置步骤 至此，你就可以利用RFM模型做出一套完成的客户分类模型。利用该模型，分维度下钻研究，看客户在不同地区，不同客户类型，不同产品品类上客户的表现。

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    【数据库设计和SQL基础语法】--连接与联接--多表查询与子查询基础（一）

    这样可以确保在查询结果中包含完整的信息，尤其在处理缺失数据或需要补充信息的情况下非常有用。...自连接的应用场景包括： 组织架构： 在包含员工和上级领导信息的表中，通过自连接可以轻松地获取员工及其直接上级的详细信息。...查询结果包括订单信息（订单号、订单日期、总金额）和对应的客户信息（客户号、客户姓名、邮箱）。...业务分析： 可以利用跨表检索进行业务分析，例如了解哪些客户生成了高额订单，或者分析订单与客户之间的关联性。 报表生成： 在生成报表时，通过跨表检索可以方便地汇总订单数据与客户信息，制作更全面的报表。...数据汇总 实际应用案例：数据汇总 场景描述： 在一个销售管理系统中，有一个 sales 表存储了每个销售事务的详细信息，包括销售日期、产品编号、销售数量和销售额。

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    SAP最佳业务实践:SD–按计划协议的销售(231)-2计划协议

    开票 已过帐发货 销售开票员 VF04 创建发票并在 FI/CO 中过帐 可选:接收内向自开票的 Idoc 客户收到货物并进行自开票 销售开票员(DIFM) VSB1 外部参考号码在FI的开具发票凭证中更新...一般情况下，计划通过 EDI 发送。在最佳实践环境中，我们通过手动输入来模拟 EDI 计划。 后勤→ 销售和分销 →销售→计划协议→ 创建 1....在 创建 下达的计划协议:概览 屏幕上，输入以下数据： 字段名称 用户操作和值 注释 售达方 客户> 输入客户 送达方 客户> 采购订单编号 采购订单编号 物料 F231-1 或 H20 或 H21...舍入数量 20 客户物料号 客户物料编号 定义客户物料编号，如 R230-1当你使用自开票业务流程，则在销售流程中的客户物料号码和价格应与采购流程中的相同。...在 创建 下达的计划协议:项目数据 屏幕（预测交货计划 标签页）上，输入以下数据： 字段名称 用户操作和值 注释 交货计划 FRC001 交货计划日期 当天 日期 M 日期类型 日期 实际月份 订单数量

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    大数据学习之数据仓库代码题总结上

    以下是相关的两个表格： 请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。...请编写一条 Hive SQL 查询，计算每个产品每月销售额的累计百分比。输出结果应包含销售日期、产品ID、销售金额和对应的累计百分比。...请编写一条 Hive SQL 查询，将员工按工资分为四个档次，并输出每个员工的ID、姓名、工资和所在的工资档次。...请编写一条 Hive SQL 查询，以获取每个订单的以下信息： 订单ID (order_id) 订单日期 (order_date) 产品ID (product_id) 订单数量 (quantity) 下一个订单的订单日期...(lead_order_date) 下一个订单的订单数量 (lead_quantity) 上一个订单的订单日期 (lag_order_date) 上一个订单的订单数量 (lag_quantity) *

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