介绍 将数据从一个系统导出到另一个系统是公司中非常常见的用例。 在本文中，我们将构建一个逻辑，从 SQL 数据库导出数据并将其写入 Excel 文件，这可能对其他一些团队（如销售/营销团队）的运营有用.

问题 我们已获得一个应用程序日志列表，其中包含 id、消息、标签和日期时间等属性。 我们的任务是按创建的日期时间对这些日志进行划分分组。  例子：[ApplicationLog[id=c1e1838c.

面试问题 找出全世界最赚钱的 3 家公司。  输出结果以及相应的公司名称。  根据利润降序对结果进行排序。 这个问题取自stratascratch。数据格式:company:varcharsector.

BI定义：用来分析原始数据并将其转换为有用的见解以做出明智的业务决策的工具、技术和实践称为商业智能 (BI)。BI 指的是一系列广泛的程序、工具和方法，使组织能够收集、集成、存储和分析来自多个来源的数.

Microsoft Excel 是一种功能强大的电子表格程序，广泛用于数据分析、建模和报告。为了管理数据、执行计算并以结构化方式呈现信息，它提供了各种特性和功能。首先让我们看看Excel的特点，然后详.

语义异质性是指不同系统、领域或人员对信息的解释或含义存在差异。术语、句子结构、语法或概念化方面的差异可能会导致这些差异。使用多种术语或词汇是造成语义异构的典型原因。例如，医院或医学研究机构在描述病人情.

显式创建称为时态数据库的系统来管理和存储时态数据或随时间变化的数据。它通过存储和检索有关数据的过去、现在和未来状态的数据，使应用程序能够分析和查询时间维度的数据。时态数据库通过在数据模型中添加时间概念.

Python 提供了处理数据、检查类型和封装常用功能的helper工具。在本节中，我们将介绍几个重要的工具，它们可以极大地改进您的代码。1.类型Typing虽然 Python 是一种动态语言，但拥有类.

相关性谬误（Correlative Fallacy）：混淆了相关性和因果关系。因果关系和相关性之间的区别在于，在因果关系中，一个事件直接对另一事件负责，而在相关性中，两个事件同时存在，但它们的关系可能.

数据分析和报告结果的开放、严格和可重复研究实践的实用指南这篇文章讨论了开放、严格和可重复研究的最佳实践。它强调仔细的研究设计以确保有效的结果，包括功效分析、区分探索性研究和验证性研究以及分析前规划。它.

1、业务领域与数据工程脱节：业务中没有人愿意掌握数据的所有权，包括数据的生成方式、业务规则是什么等。2、上游分析师是否负责 QA？常见的工作流程是分析师试图解决问题，遇到数据质量问题，然后无法证明或证.

下面是在生活中经常发生的形式逻辑谬论（Formal Fallacies）与认知偏见：（banq注：逻辑错误与逻辑形式错误是有区别的，逻辑错误经常表现为没有逻辑因果，用辩证法、阴谋论和统计归纳替代因果演.

亚马逊使用一系列非法策略来提高其在线零售帝国的利润，其中包括一种算法，该算法推高了美国家庭支付的价格超过 10 亿美元。FTC 诉讼于 9 月份提起，但许多细节一直被隐瞒，直到周四，西雅图美国地方法院.

持续的数字化转型过程已将数据置于公共和私营部门组织运营的中心。大数据分析使企业能够利用这些积累的信息来做出有关其运营、产品和服务的更明智的决策。主要亮点： 业务转型：了解大数据分析如何在当今数据驱动的.

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研究人员首次发现，阿尔茨海默病的症状可以通过肠道微生物群转移到健康的年轻有机体，从而证实了其在该疾病中的作用。发表在《Brain》杂志上的这项研究表明，阿尔茨海默氏症患者的记忆障碍可以通过肠道微生物群.

相似性搜索，包括确定两个或多个时间序列之间存在的相似程度，是某种交易系统中的基本任务。典型应用包括检测： - 图案 - 趋势 - 异常 - 集群 下面是一些常用的技巧： - 欧氏距离 - 动态时间规整.

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谷物食品正处于长期衰退之中。家乐氏计划放弃其谷物业务，反映出谷物作为早餐主食在美国的受欢迎程度正在下降。忙碌的生活方式导致消费者偏好转向酒吧和奶昔等便携式早餐选择。这种饮食习惯的变化对谷物食品行业产生.

arstechnica报道，一项新的研究表明，乌鸦能够基于统计推断进行复杂的推理：鸟类可以将图像与不同的奖励概率联系起来。图宾根大学（University of Tübingen）的研究人员首次发现，.

来自数字营销专家Yasmine Khosrowshahi的观点：世界上最有价值的技能： 了解人类心理学。掌握它让我赚了几百万。 但是学校/学院在教它方面很糟糕。以下是12种认知偏见，可以帮助你掌握这项.

下面是一道相对简单的数学题：一根球棒和一个球的总价是 1.10 美元。球棒比球贵 1 美元。球的价格是多少？(我会在下面给出答案）。丹尼尔-卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快与慢》（.

对于寻求深化策略的交易者： 变得更加量化可以在经常不确定的市场世界中提供清晰度。让我们来探讨如何将这种观点嵌入到你的交易方法中。 教育第一：开始深入研究基本的统计模型和概率理论。 这些为理解市场趋势和.

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1910年，心理学家玛丽·切维斯的一项研究发现，当我们对某事物的感知与我们所想象的相匹配时，我们就会认为它是想象的。这在心理学中被称为“自信效应”。观察结果表明，我们脑海中的图像和世界上真实感知的图像.