1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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文章目录前言1. group by1.1 案例1：找出每个工作岗位的最高薪资。1.2 案例2：找出每个工作岗位的平均薪资1.3 案例3：找出每个部门不同工作岗位的最高薪资（多字段分组查询）2. having 和where2.1 案例1：找出每个部门的最高薪资，要求薪资大于2900的数据2.2 案例2：找出每个部门的平均薪资，要求显示薪资大于2000的数据 前言group by：按照某个字段或者某
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2023-08-24 12:36:23
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# 如何实现“python 分组 随机抽样”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在python中实现分组随机抽样。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步实现每个步骤。
## 流程步骤
下面是实现“python 分组 随机抽样”的整个流程，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------|-------
原创
2024-06-15 04:55:54
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# 实现MySQL抽样教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(编写SQL语句)
B --> C(执行SQL语句)
C --> D(获取抽样结果)
```
## 二、关系图
```mermaid
erDiagram
抽样表 ||--o| 数据表 : 包含
```
## 三、教程
### 1. 连
原创
2024-06-05 06:12:14
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# MySQL抽样查询
## 引言
在数据分析和数据挖掘过程中，我们经常需要对大量数据进行查询和分析。然而，当数据量过大时，查询整个数据集可能会导致查询速度变慢，甚至无法完成。为了解决这个问题，MySQL提供了抽样查询功能，可以从大型数据集中获取一小部分数据用于分析和测试。
本文将介绍MySQL抽样查询的概念和用法，并使用代码示例演示如何执行抽样查询。
## 什么是抽样查询
抽样查询是从
原创
2024-01-23 05:13:05
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# 实现Mysql抽样算法
## 一、整体流程
下面通过一个表格展示实现Mysql抽样算法的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[连接数据库] --> B[选择数据表和字段]
B --> C[设置抽样条件]
C --> D[执行抽样查询]
D --> E[获取结果集]
E --> F[显示结果]
```
## 二、具体步骤及
原创
2024-03-29 06:11:20
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# MySQL PPS抽样实现指南
在数据分析和处理领域，PPS (Probability Proportional to Size) 抽样是一种常用的技术，能确保在抽样过程中，较大单位的数据有更高的机会被选中。在这篇文章中，我将为刚入行的小白详细介绍如何在MySQL中实现PPS抽样的方法。
## 流程概述
在开始之前，我们首先需要理解实现PPS抽样的整个流程。以下是主要步骤的汇总：
|
# MySQL 数据抽样指南
在数据分析和处理过程中，抽样是一种非常重要的技术，它帮助我们从庞大的数据集中提取代表性的数据进行分析。接下来，我将为您提供一个详细的流程，教您如何在 MySQL 中实现数据抽样。
## 数据抽样流程
为了清晰表达整个数据抽样的过程，下面是我们的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择数据源，确定需要抽样的表 |
原创
2024-09-09 06:44:15
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# 实现MySQL分层抽样的步骤
## 概述
MySQL分层抽样是一种在数据量较大的情况下，通过按照某种规则将数据划分成若干层，然后在各层中进行抽样操作。这种方法可以有效降低抽样的成本，并且能够保证样本的代表性。
## 流程
以下是实现MySQL分层抽样的步骤：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
原创
2024-06-05 06:08:16
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概念总体：研究对象的全体个体：组成总体的每一个基本元素样本：总体中抽若干个体所组成的集合样本容量：样本中所含个体的数量抽样方法简单随机抽样：简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。分层抽样：分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中
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2024-08-22 11:09:27
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六、分组函数1.分组函数注意：分组函数自动忽略空值，不需要手动的加where条件排除空值。select count(*) from emp where xxx; 符合条件的所有记录总数。select count(comm) from emp; comm这个字段中 不为空 的元素总数。注意：分组函数不能直接使用在where关键字后面。mysql> select ename,sal from e
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2023-09-01 12:33:18
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目录一.MySQL常用高级用法1.1分组 group by1.2group by + group_concat()1.3group by + 集合函数1.4group by + having1.5group by + with rollup一.MySQL常用高级用法1.1分组 group bygroup by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组 group b
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2023-09-20 18:34:41
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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以下是count,group by,having的一些用法，以图书价格表为例 ---所有书籍价格的统计
select sum(price)总价,avg(price)均价,max(price)最高价,min(price)最低价
from titles
---统计where条件的记录
---business类型书籍价格的统计
select sum(price)总价,avg(price)均价,m
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2023-09-07 18:26:04
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# MySQL分层随机抽样
在实际的数据分析和机器学习任务中，通常需要从大规模的数据集中获取一个样本来进行分析和建模。然而，当数据集非常大时，直接从中随机抽样可能会面临性能问题和存储限制。为了解决这个问题，我们可以使用MySQL数据库的分层随机抽样方法。
## 什么是分层随机抽样
分层随机抽样是一种从大规模数据集中获取样本的方法。它的基本思想是将数据集划分为若干个较小的子集，然后在每个子集中
原创
2023-07-27 09:47:53
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在 MySQL 中，可以使用 HAVING 关键字对分组后的数据进行过滤。使用 HAVING 关键字的语法格式如下：HAVING HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据，且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法。但是 WHERE 和 HAVING 关键字也存在以下几点差异：一般情况下，WHERE 用于过滤数据行，而 HAVING 用于过滤分组。
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2024-06-07 19:55:36
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## MySQL分组* group by> group by语法可以根据给定字段对查询结果进行分组统计，相同属性的数据为一个组。通常，在每组中通过聚合函数来可以计算组中最大，最小等。> 如果group by带有having,则只有满足having后面的条件的组才能输出。注意： having 必须在group by之后。* 与分组相关的聚合函数count() 返回某个字段的值的行数 ma
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2023-08-19 21:56:11
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分组查询/*语法：select 查询列表from 表【where 筛选条件】group by 分组的字段（分成若干组）【order by 排序的字段】;特点：1、和分组函数一同查询的字段必须是group by后出现的字段2、筛选分为两类：分组前筛选和分组后筛选 针对的表 位置 连接的关键字分组前筛选 原始表 group by前 where分组后筛选 group by后的结果集
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2023-09-11 15:35:52
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本文将介绍如何分组数据，以便能汇总表内容的子集，这涉及两个新SELECT语句子句，分别是 GROUP BY 子句和HAVING子句。1.1 创建分组分组是在SELECT语句的GROUP BY子句中建立的。输入：SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods
FROM products
GROUP BY vend_id输出：vend_idnum_prods100131002
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2023-10-30 17:08:44
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如题，我在网上也找过相关解决方法，很多解答都是这么一句SQL语句：select Id,AccountId,Mark,max(CreateTime) as Latest from AccountMark as b group by AccountId使用Max函数。但是在我查出来的数据中似乎有些不对，如图，反白的那一条数据，Mark字段和CreateTime字段根本不对应啊！这是怎么回事？使用Max
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2023-08-28 18:27:19
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