本项目为茶饮数据分析系统，可大致分为三个模块：数据爬取、数据可视化以及数据推荐。首先使用Python编写爬虫程序爬取某团网的茶饮数据，然后将这些数据进行可视化，同时利用贝叶斯估计推荐算法得出综合评分Top10的茶饮店铺，最终将结果呈现在Web端，可供用户访问浏览。数据爬取使用Python编写爬虫程序，获取某团有关茶饮店铺的店铺名称、店铺详情、店铺评分、评价人数、人均消费、店铺地址等数据。
随着工业4.0的推进,智能制造已成为制造业发展的必然趋势。本文介绍了一套基于STM32和MQTT协议的小型工厂设备监控系统,可实现对工厂设备的实时监控和数据分析,有效提高生产效率和安全性。设备端:使用STM32 MCU连接各种传感器,采集设备运行数据并通过MQTT协议发送本地服务器:运行MQTT Broker接收数据,使用InfluxDB存储,Grafana可视化管理端:通过Web界面实时监控设备
企业数字化运营闭环,数字化转型,信息技术,数据分析,流程优化,数据集成和共享,业务流程优化
例如，有一组学生的数学成绩（连续变量）和性别（分类变量），要研究性别对数学成绩的影响，可以使用 t 检验；一组学生，其中一部分是男生，一部分是女生，同时有他们的数学考试成绩。在控制每天学习时间这个变量的影响下，计算数学成绩和语文成绩之间的偏相关系数，以更准确地了解它们之间的直接关系。：当二分变量是人为划分的（例如，考试成绩 60 分以上为及格，60 分以下为不及格），与连续变量之间的相关性可用二列
掌握了SQL的基础知识后，进一步探索其高级特性将帮助您更高效地处理复杂数据，深化数据分析的广度和深度。本文将带您领略SQL的高级功能，包括窗口函数、存储过程、触发器以及高级查询技巧等，让您在数据处理的道路上更进一步。通过这两篇文章，读者可以从SQL的基础知识逐步深入到高级特性，全面掌握SQL在数据处理和分析中的强大能力。
首先，为医疗服务提供者（如医院或长期护理机构）工作的分析师，主要任务是通过分析临床数据来改善患者的治疗结果。虽然保险公司通常致力于降低治疗费用，但他们的目标有时会与患者的利益相冲突，特别是在涉及昂贵或实验性治疗时。第二类是为供应商工作的分析师。他们的工作可能包括评估新药的表现或跟踪医疗设备的使用趋势。小美还提到了与医疗数据分析相关的各种工作头衔，如医疗业务分析师或统计师，以及是否需要具备医疗背景。
当我们在用报表工具做报表查询时，可以通过参数来控制查询的数据，但有时又想不输入参数时查所有数据，这个能够实现吗？答案是肯定的，没问题，只要在sql里设置条件时把NULL加上就可以了，基本的语句就是：id=? or ? is null。皕杰报表中输入参数为空时要取全部数据也是用在sql加条件 id=? or ? is null形式，但是有几种情况这种方法并不适用。(一)当参数类型为数组时sql语句用
查询本周的周一（星期一）：select subdate(curdate(),date_format(curdate(),’%w’)-1)查询上周的周一（星期一）：select subdate(curdate(),date_format(curdate(),’%w’)+6)查询本周的周日（星期日）：select subdate(curdate(),date_format(curdate(),’%w’
deepseek与ragflow构建知识库，解决docker拉取镜像超时问题，解决连接到github端口443失败：无法连接到服务器问题，配置docker镜像源，解决遇到docker compose 不认识-f 标识的报错问题。
计算机表示时间的一种经典方式，以1970年1月1日0时0分0秒为基准，计算当前时刻和基准时刻的秒数/毫秒数之差。TIMESTAMP这个时间戳，这个类型最多存储到2038年，所以我们平常使用的的时间日期类型为Datetime类型，范围从1-9999.
电力行业自然不会例外，数字化转型是机遇，也是挑战，虽然有人并不赞成这种国家推动的运动式企业行为，但作为国有企业的重灾区，电力行业是不是这种国家行为引起的领导层重视能成为消除电力企业信息化顽疾的契机，我们不得而知，但有一点是明确的，在大环境推动下，谁也不可能独善其身，因此不得不正面对待，迎接因为外部生态环境的变化带来的压力，于是不管是电网公司，还是发电团公司，都纷纷开始了行动。我们不得而知，也无权置
用于将数据分类到已知的类别中，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、朴素贝叶斯分类器等。提供数据的基本特征，如中心趋势（均值、中位数、众数）、离散度（标准差、方差）、分布形状等。用于分析网络结构的数据，如社交网络分析、网页链接分析等，常用的算法有PageRank等。用于预测数值型的目标变量，包括线性回归、多元回归、逻辑回归（用于分类问题）等。用于分析直到某个事件发生时的时间
在13年淘宝运营技巧的爆发，这其实就是数据带来的红利。在数据大爆炸的时代，数据分析已经成为了企业制定策略、发现问题的重要方法，所以，数据分析绝对是企业管理的贤内助！现在越来越多的电商企业和运营都开始关注。2 线下（门店）数据分析指标。1.6 市场营销活动指标。一、电商数据分析指标。1.1 总体运营指标。1.2 网站流量指标。1.3 销售转化指标。1.4 客户价值指标。1.8 市场竞争指标。
BI优化
商业智能,数据分析,用商业智能BI做数据分析
1.1业务模型1.2量化模型/数学模型/测算模型/营收模型1.3数据模型/数据关系模型/表结构模型1.4算法/算法模型1.5人工智能。
但遗憾的是，每次尝试的结果只是导致了更多（有时更糟糕）的编程语言涌现。就像人类语言体系形成时分裂出不同的语言之后，巴别塔再无可能被搭建一样，数据分析领域每隔一段时间就会有一个企业宣称他们的计算平台可以解决目前大部分（如果不是说所有）的技术难题，而实际情况如何我们现在已经知道了：我们需要程序员小哥哥掌握的计算平台就有 Spark、Flink，Presto，ClickHouse，Doris，Green
目录文章目录整体概览RS传递TS传递开发SITUAT上线执行计划整体概览一般来说，一个BI项目大体上个分为6个阶段：RS传递TS传递开发SITUAT上线先简单介绍一下我之前的开发环境：用到的后台开发工具包括：oracle,plsql,datastage,controlM。涉及到的前台开发工具包括：Tableau,JS。然后会用一个模拟的实例去简单的这六个阶段...
最近在做平台的前端性能分析，为了快速实现这个目标，我准备借助现有的系统完成。本次实践涉及的网易有数产品：Hubble（数据上报）、数据开发及管理、有数BI。 这是官网地址：https://sf.163.com/product-bigdata
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析的依据。 ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。ETL的设计
GaussDB数据库SQL开发实践与性能优化全解析。
还在手动编写SQL？MIS系统联合DeepSeek推出AI智能SQL生成功能，基于用户真实数据库结构，将自然语言自动转化为可执行的SQL查询！无论是多表关联、复杂聚合，还是条件筛选，只需简单描述需求，AI即可生成精准代码，并支持一键执行，彻底告别语法错误和反复调试。🔹 核心优势：✅ 精准匹配：基于实际数据库结构生成SQL，告别通用AI的“表名猜不准”问题✅ 零门槛：无需SQL专业知识，用自然语言
母公司是微软，这款产品好用但是不火。归其原因：Windows是当前PC端，最主流的系统；Windows还有一款服务器产品，Windows Server但是市场占有率极低，为了推动 Windows Server 的发展，将SQL Server与Windows Server捆绑销售，归咎于这种营销策略，SQL Server市场占有率很低，当期反应过来以后MySQL已经抢占了市场。MYSQL分为两个主流
最近的DeepSeek-R1展示了通过基于规则的强化学习（RL）在大型语言模型（LLMs）中涌现出的推理能力。基于这一理念，我们首次探索了如何利用基于规则的RL来增强多模态大语言模型（MLLMs）在图形用户界面（GUI）动作预测任务中的推理能力。为此，我们精心整理了一个包含136个具有挑战性任务的小而高质量的数据集，涵盖了移动设备上的五种常见动作类型。我们还引入了一种统一的基于规则的动作奖励机制，
在进阶篇中，我们打造了一个能够处理多表关联、复杂查询和动态表结构的 MySQL AI 智能体。本篇将基于现有 users 和 orders 表，进一步提升智能体能力，聚焦参数化操作和数据 API 生成，迈向生产级应用。
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