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SQL 直接执行有数据，浏览也有数据，但是 html 页面上没有数据
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按月统计下单的客户数量 SQL SELECT count(DISTINCT CustomerID) num,year(OrderDate) years, month(OrderDate) mo ..
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欠抽样是通过减少多数类样本的样本数量来实现样本均衡。其中比较简单直接的方法就是随机去掉一些数据来减少多数类样本的规模。 例如，泰坦尼克数据中目标变量Survived是一个取值为0，1的二值变量 ..
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将取值可能有限的枚举字符串转换成整数后可以获得更好的存储和计算性能。 [链接]1.4.1 转储时转换 将枚举字段用取值序列的序号代替，这里以 ShipVia 举例 A 1 =file(“Shi ..
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根据一个表中数据，通过与子查询中所有结果比较筛选记录。根据员工表，查询哪些员工的工资比所有销售部员工都要高。 ID NAME DEPT SALARY 1 Rebecca R&D 700 ..
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将日期转换成小整数后能获得更好的存储和计算性能。 [链接]1.3.1 转储时转换 SPL 提供了一种很省空间的方法，用 days@o(date) 把年月转换成距离 1970 年起的月数，而日用 ..
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在两个表中，根据匹配的存在性检测查找记录。 根据成绩表和学生表，查询两科分数差超过 30 分的学生。 Student ID Class Name … Score StudentID Subje ..
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根据一个表中数据，查询与另一个表中能够匹配的记录，在 SQL 处理中通过双重否定可以减少运算量。 根据选课表、课程表和学生表，查询选修了所有课程的学生。 Student ID Name Cla ..
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例如，还是titanic.csv中的”Fare”变量，分别以3倍标准差（z=3）和5倍标准差为标准（z=5）对异常值进行标注。 A 1 =file('D://titanic.csv').imp ..
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一、 SQL 及分析 查询SQL语句如下： create view revenue (supplier_no, total_revenue) as select l_suppkey, sum( ..
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报表工具的架构，原本设计的很巧妙，稳定的服务和应用无缝集成到一起，由应用统一管理，随需而动的报表模板，独立在数据库和应用之外，互不干扰，不管是新增还是修改报表，只需要动模板和里面的 SQL 就 ..
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报表刚打开未查询前，左表头为固定的（下图一）。点击数据查询之后，左表头却无法固定（下图二）。请问这个问题怎么解决，报表组 needScroll 已经设置为 yes 了。 [图片] [图片]
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组表支持列存，在遍历时能获得更好的性能。 [链接]1.2.1 把数据表转储成组表 文本转储 A 1 =file(“Orders.txt”).cursor@t(CustomerID:string ..
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在两个互相关联的表中，根据匹配的不存在性检测记录。 根据成绩表和学生表，查询所有科目均高于 80 分的学生。 Student ID Class Name … Score StudentID S ..
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在两个表中，根据外键映射的不存在性检测查找记录。 根据销售表和客户表，查询 2014 年每个新增客户的销售总额。 Sales ID CustomerID OrderDate … Custome ..
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纠偏，就是通过各种数学转换，使得变量的分布呈现或者近似正态分布，模型的拟合常常会有明显的提升。 常用的数学变换有：对数变换、幂变换（例如开根号、平方等）、倒数变换、指数变换、rank 变换等 ..
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SQL 查询出的结果 name 列有数据，但是 ds1.select(name) 导出的 excel 里没数据
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1.1.1 把数据转储到集文件 文本转储 A 1 =file(“Orders.txt”).cursor@t(CustomerID:string, OrderDate:datetime, Pro ..
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一、 SQL 及分析 查询SQL语句如下： select 100.00 * sum( case when p_type like 'PROMO%' then l_extendedprice * ..
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在一个表中，通过复杂的自连接判断查找数据。 在订单表中，查询同一订单跨度超过一年的订单的销售额。 ID NUMBER AMOUNT DELIVERDATE ARRIVALDATE 10814 ..
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在两个表中，根据多字段外键映射的存在性查找记录。 在成绩表和学生表中，统计一班男生的平均分。 Score StudentID Class Subject Score Student ID Cl ..
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当分类变量的分类数较多时，可能会存在一些频数极小的类别，例如极少数分类，异常分类，疑似错误分类等情况，这时可以通过合并低频变量来降低分类个数。 例如Titanic.csv中的“Name”是一个 ..
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许多做数据管理，数据治理的同学，经常会被数据库（仓库）中大量繁杂的数据表困扰，很多数据表并不是存储必要的基础数据的，而是在计算和查询中产生的中间表，这些中间表，经过常年累月的积累，往往会达到一 ..
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数据准备 使用到的数据表结构如下： 表 字段名 含义 Categories [CategoryID] [int] NOT NULL, [CategoryName] [nvarchar](50) ..
