在日常工作中，我们最常用的是柱形图、折线图和饼图。今天兰色要分享一个冷门图表：直方图
我们来看看用VBA如何完成这项工作，其实我们也是要实现一个类似LOOKUP的函数，LOOKUP的实现原理应该就是使用了二分法来查找，所谓二分法，从名字上大概就能猜到，它每次查找都能把数据量减半，大概原理如下：
+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。
作者： GURCHETAN SINGH 翻译：张逸 校对：丁楠雅 本文共5800字，建议阅读8分钟。 本文从线性回归、多项式回归出发，带你用Python实现样条回归。 我刚开始学习数据科学时，第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中，我总结出了一些它的优点和不足。 首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了多项式回归，效果确实好一些（大多数情况下都是如此会改善）。但又有一个新问题：当数据集的变量太多的时候
① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ;
我是小蕉。 上一篇大家说没有干货，妈蛋回南天哪来的干货你告诉我！！！还好这几天天气还不错，干货来了。 首先祭上今天关键代码，要做的事情就是从Hive表中取得年龄数据，然后去重，统计每个年龄的人数。如果你能看到这里，我当你知道RDD,HDFS,还有scala是什么东东，不知道的看我上一篇或者上某搜索引擎去，我不管。 case class PERSON( val name:String, val age:String ); object Some{ def main(args: Arr
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
说到Java中的锁，大伙们到底知道多少呢？这可是面试中常问的话题哦。在说Java中有哪些锁之前，首先咱们说说Java锁是什么，他解决了什么问题？
而我们的MySQL数据库属于开源免费的中小型数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。 目前Oracle推出了收费版本的MySQL，也提供了免费的社区版本。
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库：进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库：Not only sql，指代非关系型数据库 优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点：没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL（http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html）数据库 列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储：MongoDB、CouchDB k-v存储：TokyoC
一年一度的积分落户工作马上要开始了，刚好对于2020年的分数情况还做了一些统计，总体的感觉就是：水涨船高。
期待已久的2020腾讯广告算法大赛终于开始了，本届赛题“广告受众基础属性预估”。本文将给出解题思路，以及最完备的竞赛资料，助力各位取得优异成绩！！！报名链接：
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上） CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中） 前面说了要做两件事，归一化和平滑，还有就是要做特征的离散化。什么是离散化？比如说我们有年龄是 0 到 100，身高是 1 米 8 到 2 米的实数值，用的时候可能会变成离散的，分成高、矮、平均，或者说年龄
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长（Growth Hacking）的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题，将会显得非常简便，如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢？
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作，本文将主要从以下几个方面展开介绍：
还有一堆哈 。先用先查就好（现） 比如month addtime。。。。。
今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。直方图非常适合将数据分成到多个箱子中，并根据这些个箱子查看数据的位置。 可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组，或测试分数。可能你只是展示20-25岁，25-30岁......等等，而不是展示一个群体的每个年龄段。让我们开始吧......
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
以前我们做系统，数据持久化的存储采用的是文件存储。存储到文件中可以达到系统关闭数据不会丢失的效果，当然文件存储也有它的弊端。
现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出，但是，当我们面对真正日常的业务时，却往往觉得无法利用上“大数据”。初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。第二个原因是，大数据往往其作用在于“预测”，比如给用户推荐商品，就是通过预测用户的消费倾向；给用户推送广告，局势通过预测用户的浏览习惯。然而很多时候我们要的并不是预测，而是弄明白用户本身的情况。 对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导读：北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法，具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
上次咱们简单的学习了一下select的用法，一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作，对数据库大概有了一些基本的了解。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来，但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式：SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程：取出表中的每条数据，满足条件的记录就返回，不满足条件的记录不返回
当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
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查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 、 来源：www.juejin.cn/post/6957696820621344775 导读 当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。 这里，我采用最简单的SQL分析法：对用户过去查看好友的性别和年龄进行统计，按照年龄进行分组得到统计结果。依据该结果，给用户推荐计数最高的某个性别及年龄的好友。 那么，假
与完全数据相反，如果在研究结束的时候，研究对象发生了研究之外的其他事件或生存结局，无法明确的观察记录到发生终点事件的生存时间，我们把这种类型的数据称之为删失数据，或不完整数据（Incomplete data）。
根据文章内容撰写摘要总结
随着我们底层特征库中特征数目的不断增长，如何组合特征，如何针对不同场景选择适合的特征，如何评估特征优劣？这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。
人力资源各模块的关键指标数据汇总，供大家参考！ 模块关键指标指标意义计算方式数据来源人员结构 公司各部门人数在年度的数据分析里，了解各个部门月度的不同的人数，来了解各个部门的人员编制情况/人员信息表公司各岗位人数主要了解关键岗位的人员数量，同时浏览各个岗位的人数，来判断岗位人数是否合理，时候是可以裁人数/公司各学历占比通过数据的占比，来分析公司现在人员学历的组成情况，根据数据对人员招聘的学历要求做调整，同时可以根据部门的学习信息，在进行沟通和相关事宜的时候可以适当的调整策略/公司各年龄段人数通过该数据可以了
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