之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

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转自:https://blog.csdn.net/lswnew/article/details/79175555 http://www.51niux.com/?id=83 第一篇文章讲述了ganglia的搭建过程以及主要配置文件的参数解释,这篇文章对web界面的功能做解释. gweb由:Main.Search.Views.Aggregate Graphs.Compare Hosts.Events.Reports.Automatic Rotation.Live Dashboard.Cubism.M

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pandas常用函数整理,作为个人笔记. 仅标记函数大概用途做索引用,具体使用方式请参照pandas官方技术文档. 约定 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np 带.的为Series或者DataFrame对象的方法,只列举了部分关键字参数. 1.基础 .values 获取值,返回array对象 .index 获取(行)索引,返回索引对象 Series( index=) 创建Series

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作者:jerryOnlyZRJ 来源:https://juejin.im/post/5b6fa8c86fb9a0099910ac91 本文是对之前同名文章的修正,将所有webpack3的内容更新为webpack4,以及加入了笔者近期在公司工作中学习到的自动化思想,对文章内容作了进一步提升. 原文链接:imweb.io/topic/5b6fd- 0.引言 作为互联网项目,最重要的便是用户体验.在举国"互联网+"的热潮中,用户至上也已经被大多数企业所接收,特别是在如今移动端快速发展的时代,

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我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

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我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

看了下自己上一次发技术文还是在6月15日,算了算也是两个来月了.别怕,短暂的离开,是为了更好的相遇. 来到新公司以后啊,发现公司的搜索业务是真的太多了,大大小小有几百个搜索业务.来了之后得先梳理.熟悉业务,才能有所产出嘛. 但是,在工作了大概一个月的时候,优秀的龙叔发现,这组内的系统优化空间很大啊,简直可以说巨大啊. 所以说,即便是完善的大公司,机会也是有的,大家在自己的工作岗位上也要好好把握机会.在公司想要得到好的提升,主要有三方面可以发力: 第一.直接业务价值显著,比如具体的PV.UV值提升