沒有,這個得自己寫,我給你復制一段:
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CREATE??TABLE?tsgss(id?varchar(20),a?int)
INSERT?tsgss?SELECT?'0001',1
UNION?ALL?SELECT?'0002',3
UNION?ALL?SELECT?'0003',66
UNION?ALL?SELECT?'0004',34
UNION?ALL?SELECT?'0005',6
UNION?ALL?SELECT?'0006',45
UNION?ALL?SELECT?'0007',23
UNION?ALL?SELECT?'0008',33
UNION?ALL?SELECT?'0009',7
UNION?ALL?SELECT?'0010',9
go
CREATE???FUNCTION?getMid()
RETURNS?float
AS
BEGIN
DECLARE?@s?table(id?int?identity(1,1),a?int)
DECLARE?@g?float
INSERT?@s?SELECT?a?FROM?tsgss
IF?@@ROWCOUNT?%20?
SELECT?@g=a?FROM?@s?WHERE?id=(SELECT?min(id)+max(id)?FROM?@s)/2
ELSE
SELECT?@g=avg(a*1.0)?FROM?@s?WHERE?id?in(SELECT?max(id)/2?FROM?@s?UNION?ALL?SELECT?max(id)/2+1?FROM?@s)
RETURN?@g
END
SELECT?dbo.getMid()
會寫一個存儲過程嗎?
寫觸發(fā)它嗎?
如果你能看懂下面的代碼可以做到的,否則,你需要看這本書的存儲過程。
GO
CREATE FUNCTION V_GetStr
(SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO SET ANSI_NULLS ON
的的_at_數(shù)字解釋 - 中位數(shù)(范圍1-32)
值int - 所需的值
)
RETURNS數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)類型為varchar(32)
“啟動
DECLARE @ R的數(shù)據(jù)類型為varchar(16)
DECLARE的_at_ R2數(shù)據(jù)類型為varchar(16)
聲明@ R3的數(shù)據(jù)類型為varchar(32)
DECLARE _at_ R4數(shù)據(jù)類型為varchar(32)
選擇_at_ R = '0000000000000000'
選擇@ R2 =選擇_at_ R3 = @ R _at_值
+ _at_ R2
選擇@ R4 = RIGHT(@ R3,@位)
回報(_at_ R4)
END GO
- 調(diào)用示例(長度10),呼吁關(guān)注以下存儲過程完成
- 報告:的_at_ IDme數(shù)據(jù)類型為varchar(16)
- 選擇:_at_ IDme(選擇“beyczyxx.ID地方從beyczyxx beyczyxx.ID = 1),
- 以選擇DBO V_GetStr的(10 _at_ IDme)。
python數(shù)據(jù)分析師?,F(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析可以熱得不要不要的。從發(fā)展來看,python數(shù)據(jù)分析師很有前景的。但也并不是隨便一個公司就可以做大數(shù)據(jù)分析的。有幾個問題是做大數(shù)據(jù)要考慮的:大數(shù)據(jù)來源是否全面,分析什么,誰來使用等等。當然如果能到能做大數(shù)據(jù)的公司,那薪水還是可觀的。要做python數(shù)據(jù)分析師,有一些東西是不得不學的,要不然,做不了分析師的,可能做的程序員,幫別人實現(xiàn)分析的結(jié)果而已。第一:統(tǒng)計學知識。(推薦學習:Python視頻教程)
這是很大一部分大數(shù)據(jù)分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統(tǒng)計而已。而是包括均值、中位數(shù)、標準差、方差、概率、假設(shè)檢驗等等具有時間、空間、數(shù)據(jù)本身。差不多應該是理工科的高等數(shù)學的知識,甚至還高一點兒。要能夠建模,要不然你分析出來的結(jié)果離實際相差十萬八千里的話,估計要不了幾天,你就會被卷鋪蓋走人了。當然,做個一般的大數(shù)據(jù)分析師,就不會涉及到很深的高等數(shù)學知識了,但要做一個牛B的大數(shù)據(jù)分析師,還是要學習學習再學習。
第二:很多人想不到的,你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函數(shù),比如重點包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時間轉(zhuǎn)換,透視表,各種圖表做法等之類的。如果數(shù)據(jù)量不算是特別大的話,Excel能夠解決很多問題。比如,篩選部分贓數(shù)據(jù),排序,挑選滿足條件的數(shù)據(jù)等等。
第三:分析思維的練習。
比如結(jié)構(gòu)化思維、思維導圖、或百度腦圖、麥肯錫式分析,了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全,但一定要了解一些。
第四:數(shù)據(jù)庫知識。
大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù),就是數(shù)據(jù)量很多,Excel就解決不了這么大數(shù)據(jù)量的時候,就得使用數(shù)據(jù)庫。如果是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你還得要學習使用SQL語句,篩選排序,匯總等等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也得要學習,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起碼常用的了解一兩個,比如Hbase,Mongodb,redis等。
第五:業(yè)務(wù)學習。
其實對于大數(shù)據(jù)分析師來說,了解業(yè)務(wù)比了解數(shù)據(jù)更重要。對于行業(yè)業(yè)務(wù)是怎么走的對于數(shù)據(jù)的分析有著非常重要的作用,不了解業(yè)務(wù),可能你分析的結(jié)果不是別人想要的。
第六:開發(fā)工具及環(huán)境。
比如:Linux OS、Hadoop(存儲HDFS,計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發(fā)工具python等等語言工具。
總之,要做一個高級或總監(jiān)級的大數(shù)據(jù)分析師那是相當?shù)臒X的。要學習了解的東西如果只是單純的數(shù)據(jù)方面的話,那業(yè)務(wù)和統(tǒng)計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數(shù)據(jù)分析師可能只掌握某些部分就可以。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的話,基本就是掌握開發(fā)環(huán)境、開發(fā)語言以及各種圖表的應用,也是可以滿足的。畢竟,一個公司要團隊協(xié)作,一人懂一部分就可以搞出分析產(chǎn)品出來了。認定一項事情就去干!越干越輕松,越干越牛B!
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round返回數(shù)字表達式并四舍五入為指定的長度或精度。
顯示的界面上要求只保留到小數(shù)點后4位,發(fā)現(xiàn)round(表達式,4,1)可以截斷小數(shù)點4位后的數(shù)字
如果寫(round,4)表示對小數(shù)點后4位四舍五入,但不截斷多的0
變異程度一般用間距或者方差來描述.
boxplot 箱線圖就是顯示全距(最大值-最小值)和
四分位間距(把數(shù)組分為最小值點,上四分位點,中位數(shù),下四分位點和最大值點) 每兩個之間就是四分位間距 .
優(yōu)點:直觀,各組線段是各包括了25%的數(shù)據(jù),因此,線段長度實際反映了數(shù)據(jù)的密度.
你隨機輸入任意的一組超過30個的數(shù)據(jù),做一個箱線圖,就會發(fā)現(xiàn),那個箱體不會是總是均勻的.
缺點:沒有把樣本容量考慮進去
方差標準差是一回事兒,只不過標準差和均值的單位是一樣的,所以大家偏向于用標準差.
標準差把樣本容量和離散程度結(jié)合考慮,給出變異程度.
優(yōu)點:類似一個綜合指標,大體上結(jié)合樣本容量告訴你的變異程度.適合初步篩選用
缺點:方差相同的兩組數(shù),可以相差十萬八千里,所以要了解細致的東西必須得畫boxplot