在MySQL数据库中，查询数据的语句是SELECT语句。该语句允许用户选择特定的数据，并从数据库表中检索它们。 SELECT语句的基本语法如下： SELECT column1, column2, ... FROM table_name; 其中，column1、column2等表 ...
2023-04-28NumPy是一个Python库，其提供了高效的数组操作和数学函数，能够简化科学计算和数据分析。在NumPy中，可以使用log函数来计算对数。但是，该函数默认只支持自然对数（底数为e）的计算，如果要计算其他底数的对数，需要 ...
2023-04-28在 NumPy 中，可以使用 np.squeeze() 函数来删除值为 1 的维度。本文将详细介绍 np.squeeze() 函数的用法和示例。 什么是 np.squeeze() 函数？ np.squeeze() 函数是 NumPy 库中的一个函数，用于从数组的形状中删除单 ...
2023-04-28Pandas是Python中最具有代表性的数据分析库之一，它提供了强大的工具来处理和分析数据。在许多情况下，我们需要对时间序列数据进行操作，其中包括读取每月的第一天的数据。在本篇文章中，我将详细介绍如何使用Pandas ...
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在计算机科学领域中，矩阵是一个非常重要的数学工具，因为它们能够表示许多数据结构和应用。在很多情况下，我们需要对矩阵进行操作，比如求矩阵的逆矩阵，而numpy是一种常用的数值计算库，也提供了对矩阵的支持。 ...
2023-04-28MySQL索引是一种用于加速数据库查询的工具。它可以提高查询效率，减少数据检索时间，并且可以降低系统负载。然而，如果不正确地设置MySQL索引的字符长度，就会降低其效果。 在MySQL中，索引分为两种类型：B树索引和 ...
2023-04-28MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，在企业应用中具有广泛的应用。但是，由于各种原因，MySQL数据库可能会出现故障或数据丢失的情况。为了保护数据安全，提高系统可用性和容错性，需要实施MySQL灾备方案。 MySQ ...
2023-04-28间隙锁、表锁、以及多版本并发控制（MVCC）都是数据库管理系统（DBMS）中常见的方法，用于确保数据的一致性和可靠性。虽然它们都可以避免幻读等问题，但它们在实际应用中的作用有所不同。 首先，间隙锁是一种行级锁 ...
2023-04-28在 Pandas 中，NaN 表示空或缺失值。在数据分析中，经常需要计算 DataFrame 中每列的 NaN 值出现的次数。本文将介绍如何使用 Pandas 计算 DataFrame 中每列的 NaN 值出现的次数。 了解 Pandas DataFrame 中的 NaN 值 ...
2023-04-28Anaconda是一个数据科学和机器学习领域的流行开源软件包管理系统。它提供了各种用于数据分析、可视化和建模的工具和库，包括Python编程语言及其相关组件。 Anaconda Navigator是一个用户友好的GUI（图形用户界面）， ...
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MySQL是一种非常流行的开源关系型数据库管理系统，它提供了强大的功能和灵活的查询语言，可以适用于多种不同的应用场景。在很多实际的数据分析任务中，需要按照时间维度对数据进行统计分析，其中按天统计数据是比 ...
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在PowerBI DAX中，添加索引列可以帮助我们快速地查找和排序数据。索引列是一列包含唯一值的列，在PowerBI中使用它可以提高查询效率和性能。在本文中，我们将介绍如何快速添加索引列。 一、为什么需要索引列？ ...
2023-04-28MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它可以使用SQL语句对数据进行操作和查询。当需要查询某个时间段内的数据时，可以使用MySQL中的日期和时间函数来筛选符合条件的记录。本文将介绍如何使用SQL语句查询时间段， ...
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MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量数据。在某些情况下，开发人员需要为每个条目生成唯一标识符，例如UUID（通用唯一标识符）。然而，在使用MySQL中的replace函数处理UUID时，有些开发人 ...
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在PowerBI中，累计值是一种重要的分析工具，它可以帮助我们更好地理解和预测业务发展趋势。本文将介绍如何在PowerBI中求累计值（根据财务账期）。 首先，我们需要准备一份数据集，包含了我们需要进行累计值分析 ...
2023-04-28作为软件测试人员，掌握 SQL 语句是必不可少的技能之一。SQL（Structured Query Language）是一种用于访问和管理关系型数据库的标准语言。它可以帮助我们更好地理解和利用数据、实现数据筛选、排序、分组、统计等操 ...
2023-04-28对于数量上百万的MySQL数据库，需要考虑使用什么方法来提高查询效率。通常情况下，可以通过优化数据库和使用缓存机制来实现这一目标。 优化数据库 首先，我们应该考虑对数据库进行优化。以下是一些可能的方法： 1. ...
2023-04-28MySQL分库是一种数据库分片技术，旨在解决大型应用程序中数据量过大、单个数据库无法承载的问题。随着业务规模的不断扩大，单个MySQL数据库所能存储的数据量和处理的并发请求数量也会面临瓶颈限制。因此，将数据分散 ...
2023-04-28Pandas是Python中最流行的数据处理工具之一，它可以帮助我们有效地对数据进行处理、清洗、转换以及分析。在Pandas中，条件查询（即通过指定一些条件来选择数据）是非常常见的操作，也是数据分析中不可或缺的一环。但 ...
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在MySQL中，我们可以使用ADD KEY和ADD INDEX两个语句来添加索引。虽然它们的作用相同，但在某些情况下，它们之间存在一些微妙的差异。 简单来说，ADD KEY和ADD INDEX都用于在MySQL表中创建新索引。 但是，ADD K ...
2023-04-28Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
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