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有数据库表 TBLORDERS,数据如下所示: ORDERNUMBER STEP1_STATUS STEP1_START STEP1_END STEP2_STATUS STEP2_START ..
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SPL 中提供 pearson()和spearman()函数,来评估两变量之间的相关程度 A B 1 =[7,9,6,23,56,1,6] =[6,1,56,23,6,9,7] 2 =pear ..
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在结构相同的两个表中,根据字段值将其中的记录有序归并,只保留非重复记录。 比较两次随机抽样文件,列出其中不同的序号。 ID Predicted_Y Original_Y 10 0.012388 ..
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对于多项式拟合,SPL提供了现成的函数polyfit() 例如还是上一小节中的数据,我们采用[图片]的形式拟合 A …… …… 14 =polyfit(A1,A2,2).conj() 15 = ..
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代码: =spl('=periods(date(''2020-01-01'',''yyyy-MM-dd''),date(''2020-01-10'',''yyyy-MM-dd''),1)') ..
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有文本如下: [图片] 拆出其中的数字串: =spl('=?1.words@d()',A1) [图片] 拆出其中的英文和数字串: =spl('=?1.words@a()',A1) [图片] 拆 ..
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两个关联的表,将相关联的数据合并计算,两个表不一定完全匹配。 根据相互关联的员工薪资表和津贴表,求员工的总收入。 [图片] 使用 A.switch() 函数将外键字段转成外键表中对应记录,对应 ..
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N 日成交量:N 日成交股数 成交量均线,N 日成交量的均值即成交量 N 日 MA 值 以代码 600000 的股票数据为例,计算其成交量的 5 日 MA 值 A 1 5 2 = T(“ D: ..
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A.numnorm()和P.numnorm(cn)可以对数值型变量执行标准化处理。 例如房价预测数据中的变量”LotArea”量纲比较大,对其进行归一化 A 1 =T('D://house_p ..
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有去年每个月销售额前三的客户名单,想判断 RATTC 这个客户是否曾经进过单月销售额前三。 Month Top3 1 ANTON,AROUT,BERGS 2 BLAUS,BLONP,BOLID ..
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代码: =spl('=periods(date(''2020-01-01'',''yyyy-MM-dd''),date(''2020-01-10'',''yyyy-MM-dd''),2)') ..
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如下数据中有序存放着多种部件及其金属子部件,当 Level=2 时,表示该行为部件(汇总行),当 Level=3 时,表示该行为子部件。Material 列和 Proportion 列分别存放 ..
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列出两个日期之间的日期序列。 重叠部分不重复计数时,求多个时间段包含的总天数。部分数据如下: ID Start End 1 2012/07/04 2012/07/16 2 2012/07/06 ..
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列出两个日期之间的工作日序列。 列出从 2020/04/27 到 2020/05/08 区间内每个工作日值班的人员名称。考勤表部分内容如下: ID Date Name 1 2020/04/27 ..
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rankm(A)返回矩阵A 的秩 A 1 [[1,0],[3,1],[0,2],[4,8]] 2 =rankm(A1) A2 计算A1 的秩,返回 2
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在结构相同的两个表中,根据字段值将其中的记录有序归并,只保留重复记录。根据线上销售记录和实体店销售记录,查找线上线下重复保存的销售记录有多少条 OrderID Customer SellerI ..
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有如下交叉表数据,列方向是产品规格的宽度,行方向是长度: [图片] 现在想要把数据变成行式列表,规格显示为宽度 * 长度,如下图所示: [图片] 代码如下: =spl('=E(?1).pivo ..
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将序表转换为 csv 格式,用逗号分隔记录中的每个字段值。 将部门表转换成 csv 格式,复制到系统剪切板。部门表如下: ID Name Manager 1 Administration 1 ..
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除上述几个简单的计算指标外,通常还会用AUC,GINI,KS来评价模型的整体表现 还是使用上一小节泰坦尼克的预测数据titanic_export.csv,用到的变量有Survived_1_pe ..
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循环时迭代计数,根据计数值筛选。 根据销售表,统计出 2014 年每个月达到 20 笔订单所需天数。销售表部分数据如下: OrderID Customer SellerId OrderDate ..
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有如下数据,在字段 Header1 中存储了一些索引号,但这个索引号可能有重复值,就像下图中红框所示有多个 101: [图片] [图片] 将 data 页的数据按 Target 页的顺序排序, ..
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根据员工薪资表,统计公司所有员工工资的中位数。 ID NAME SALARY 1 Rebecca 7000 2 Ashley 11000 3 Rachel 9000 4 Emily 7000 ..
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有如下产品日销售额表: OrderDate ProductName Sales 1996-07-04 Aniseed Syrup 51919.0000 1996-07-04 Chai 2116 ..
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线性回归模型填补是模型填补的一种,以需要填补的变量为因变量,其他变量为自变量,利用因变量非缺失部分对应的样本来训练模型,然后用模型对缺失部分的数据进行填补。 例如,使用线性回归模型填补tita ..
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有日销售统计表如下所示,请算出日销售额超过 1000 的天数。 Date Sales 2022-01-01 00:00:00 98.0000 2022-01-02 00:00:00 174.0 ..