其中，A1为包含文本型日期的单元格。该公式将会返回2022年2月14日这个日期型日期。

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我们爬取到的房产数据，主要是武汉二手房的房源信息，主要包括了待售房源的户型、面积、朝向、楼层、建筑年份、小区名称、小区所在的城区-镇-街道、房子被打的标签、总价、单价等信息。库：numpy、pandas、pyecharts、jieba图形：Bar（柱状图）、Pie（饼图）、Histogram（直方图） 、Scatter（散点图）、Map（地图）和WordCloud（词云图）：三、可视化展示效果执行

Vintage分析通过将不同时期放款的资产按照账龄进行分组，并跟踪其在每个账龄阶段的表现，为评估资产质量和风控策略效果提供了有力的工具。vintage在报表体系中，Vintage报表通常会呈现不同放款月份的资产在各个账龄阶段的详细指标，如逾期金额、逾期率、不良金额、不良率等。通过图表的形式，直观展示资产质量的变化趋势。2024 年 2 月 | 1 | 80,000 | 1.6% | 40,000

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Python爬虫在面对JavaScript混淆和逆向技术时可能会遇到一些挑战，因为JavaScript混淆技术和逆向技术可以有效地阻止爬虫对网站内容的正常抓取。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，你可能需要更多的处理来应对复杂的JavaScript混淆和动态加载情况。在这个示例中，我们使用Selenium来打开网页、模拟滚动页面以触发异步加载，然后获取页面内容。假设我们要爬取一个简单的示例网

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Studio 3T是一款用于MongoDB数据库管理和开发的图形化工具，它提供了许多功能来简化MongoDB的操作和开发过程。以下是一些常见的Studio 3T用法：请注意，Studio 3T的功能和界面可能会有一些变化，因此建议查看官方文档以获取最新的使用指南和功能说明。希望这些基本用法可以帮助您开始使用Studio 3T来管理和开发MongoDB应用程序。

一个常见的情形是，离线评测模型的KS值很高，但是等到上线应用后，模型的KS很快就大幅“衰减”了，而且很多时候都是离线提升的越多，线上衰减越大。这里其实有个观察的误区，所谓的“衰减”是指在不同时期的不同用户集合上的KS值比较，而实际上不同集合间的KS绝对值是没有比较意义的。性能稳定性则是指，要保证预测分数区间对应的真实风险是相对稳定的，比如600-650分之间对应的逾期风险是1%，那么我们希望在所有

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