Hive 的collect_set函数会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的b构建成一个以逗号分隔的数组返回。SELECTE.a,concat_ws(',',collect_set(E.b) AS b_CONCATFROM table_name EGROUP BYE.aoracle 的listagg函数会按照deptno分组 通过listagg会把每个deptno所对应的ena

— 1 创建分区表create table username.test_par(cust_nostring)partitioned by(province_code string comment "按网省分区" ,YM string comment "按年月分区")row format delimited fields terminated by ',';备注 该表中以province_code和

二是如何更有趣的沟通。懂分析也分为三个层级，最高的等级是懂的如何进行系统性全面性的思考，麦肯锡有一个很有名的MECE原则，便是提倡建立一个“相互独立，完全穷尽”的思考框架，能够用逻辑树，对核心问题进行解构，排序优先顺序，并针对核心议题进行分析和建议。如果一个数据分析师的技术能力达到了第三层境界，那么对他来说，不仅仅可以成为一名数据分析专家，未来多了很多职业发展的可能，可以往数据架构，数据治理，数据

人们观测或者收集到的数据样本是高维的，但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布，即高维空间中的一个低维“嵌入”。且在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，因此特征工程的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快

【代码】调用大模型解析图片中的文字。

什么是框架性思维？它是由一个个的思维框架积累而来。本文介绍分析常用的几个思维框架。一些职位描述中会要求分析师有框架性思维，能够被考察的是思维框架，通过思维框架判断框架性思维能力。笔者查阅了多篇文章，定义思维框架为：思考问题的套路，本质是在不断发现问题分析问题解决问题的过程中沉淀的行之有效的方法论。不同行业、不同岗位思维框架不同，不同领域、不同学科思维框架不同。

【代码】python 调用Dify接口的示例。

一般我们会把数据的整合、预处理过程及需要展示的数据处理过程放到oracle中，而把模型运算放到python中。因此造成了运维人员的工作复杂度，因此把oracle存储过程的调用权限给python,是一种很好的选择。下面我把自己用python调用oracle中需要注意的细节在这里阐述一番。以代码的形式展示如下：import cx_Oracle as cxaddress = "用户名/密码@IP:端口/

select t.table_nameas 表名称,c1.comments as 表备注,c2.column_name as 字段名称,c2.data_type as 字段类型,c2.data_length as 字段长度,c3.comments as 字段备注from-- 查询指定用户下的表名称(select table_name from all_all_tables where owner

【代码】向RAGFlow中上传文档到对应的知识库。