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2018-11-19 21:10 来源:中青网

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李强预判,如果谈判不成功的话,中美贸易战就会一触即发。赵国栋说。

  不过,在乘用车特别是SUV主力车型销量不断下滑的背景下,江淮汽车实现上述目标并非易事。根据伊利诺伊州当地的法规,如果出现泄露事件,那么每一次违反伊利诺伊州欺诈法都会被处以5万美元的罚款。

  【北京商报】整理:张国栋吴英代理人之一的蔺文财也在公开发声称,未接到法院通知。

1990年,李宁创立了同名体育用品公司,随后开始赞助中国体育代表团,和一系列的大型体育赛事如CBA等;2004年,李宁登陆香港证券交易所;2008年,李宁作为北京奥运会火炬点燃者使得该品牌成为了一个家喻户晓的民族品牌;2009年,李宁在国内的销量超过了阿迪达斯;2010年,李宁重新设计了logo并将口号从一切皆有可能改为了让改变发生,随后取得了很好的反响,全年的销售额达到了98亿元;2011年,李宁亏损,并开始做品牌转型,将消费群体转向了千禧一代;2012年,李宁继续亏损,共计关闭1821家店铺;2015年,李宁本人重新出任品牌首席执行官,并用回原来的一切皆有可能的口号;2016年,李宁开始加大直营店的分布,并开始重视跑步领域,在北京和上海等地开设了iRun俱乐部;2017年,李宁称已经基本完成了品牌大方向的转变,在这一年里,李宁甚至找来了中国有嘻哈的GAI爷推出合作鞋款,2017年上半年的收入同比猛涨%至亿元,净利润大涨67%至亿;2018年,李宁剑指重回辉煌时期的100亿元年收入目标。

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  去年,李宁为了宣传品牌上线了Instagram等社交网络平台,赞助的国际体育明星也越来越多,如印尼羽毛球运动员纳西尔(LiliyanaNATSIR)等。此外,方案指出,对于为逃避整改验收,暂停自身业务或处于不正常经营状态的机构,原则上要求此类机构恢复正常经营至少2个月后,按照标准予以验收。

  不仅如此,由于电池系统能量密度未能达到2018年新能源汽车补贴最低要求,江淮汽车旗下多款车型将从今年6月12日起无法获得国家补贴。

  结果,恰恰是那些老资格国脚在比赛当中出现态度不端正的情况,连续造成国足的丢球。二是坚定地推进汇率市场化的改革,发挥市场在汇率形成中的决定性作用。

  接着老爷子认为中国国脚应该提高国家荣誉感:他们应该意识到自己肩负着怎样的责任,为国踢球,是一个球员的无上荣誉。

  阿里一直在谈的新零售,其中五新(阿里巴巴提出的五新战略新零售、新制造、新金融、新技术和新能源)的新制造,郭台铭直言是他给马云加上去的。

  北京商报记者也曾多次在上午10点前尝试申购,均未抢到额度。两队最近一次交手是在2005年,当时葡萄牙在主场2-0击败埃及,这场比赛将是两队时隔13年再次交锋。

  

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这4个简单的数据管理技巧,你都了解吗?

作者:ITeye出处:论坛2018-11-19 15:32
2018年纽约时装周后,李宁突然又火了!春节前的2月7日,李宁在纽约时装周举办了2018「悟道」系列的发布会,反响颇好,之后在网络上引发了「这还是我认识的李宁吗」的病毒式刷屏。

今天,要为大家介绍一下关于数据库管理技巧的知识,希望对大家有所帮助。

它发生在我们所有人身上,你会收到新的A/B测试结果和需要验证的数据。或者你将最新漏斗分析转化到一个数据应用中,这样就可以不断地收获你努力工作带来的好处。当在检查你工作的时候,你会发现数字没有增加。数据验证是任何与数据密切相关的人的生活的一部分。也类似于跟踪和调试代码,两者都会导致失败和看似丢失工作时间。用实际的例子,我将会给一些提示和技巧,以便在你数据分析时,可以快速识别当中的错误。 

不要假设任何事情 

只是因为它似乎是正确的,但并不意味着它真的正确。因为我们常会被自己的大脑所欺骗。我已经注意到这种想法,尤其是当分析师在重新开始或产品化地分析。尽管,最初的查询或脚本看起来是一样的,一个更深层次的调查并非如此。 

接下来,让我们看一个人们常碰到的问题:更改一个聚合查询。 

看看以下两个查询: 

Java代码 
  1. SELECT   
  2.   
  3.      Month,   
  4.   
  5.      Group1,   
  6.   
  7.      Group2,   
  8.   
  9.      Group3,   
  10.   
  11.      CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup,  
  12.   
  13.      SUM(Usage) as total_usage  
  14.   
  15. FROM usage   
  16.   
  17. GROUP BY 12345  


Java代码 
  1. SELECT   
  2.   
  3.      Month,   
  4.   
  5.      CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup,  
  6.   
  7.      SUM(Usage) as total_usage  
  8.   
  9. FROM usage   
  10.   
  11. GROUP BY 12  


起初,许多人看到这2个查询后会认为它们实际上是相同的效果。左边的查询仅包含了一些额外的列,对吗?但这并不算什么,在左边查询中有五个级别的聚合,右边仅有两个。由于该组织更加精细化,左边查询将返回更小的总数。这取决于你所做的进一步分析,如窗口函数或甚至过滤,这些额外的组可能会造成严重的破坏。如果你只是把他们放在管道做未来的查询,那么你就不再有不同的分组。 

聚合错误是最常见导致数据错误的原因。即使一开始看起来正确,多两遍你就会恍然大悟。 

这是一个快速的 

由此,我指出另一个常见的数据错误,在过去四年里,我遇到可把快照表作为一位分析师和一位老师。这些都是数据表在给定时间段内 (每月、 每周、 每天),及时采取数码快照。 

无论出于何种原因,这些类型的表格牵绊着许多人。首先,他们往往确定性很差。我这里的意思是,对于该表中一个新的消费者,作为快照表不会被立即识别,这样会造成用户误操作数据。一个简单的解决方案是预防诸如命名表来反映其内部结构。 

如果你怀疑一个快照表及如何与其一起工作,那么,你可以使用快照表中的最大标识符,所有指标过于夸大。你采取一周后得到的结果数据,看起来是否是大了5-7倍?幸运的是,这是一个简单对这些表进行修复的工作。你可以缩小到一天,就像你时间周期的最后一天或采用最大价值。可参阅下面的例子: 

选择一天: 

Java代码 
  1. SELECT   
  2.   
  3.    TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH,   
  4.   
  5.    category,  
  6.   
  7.    usage  
  8.   
  9. FROM usage_snapshot  
  10.   
  11. WHERE TD_TIME_RANGE(time, ‘2016-04-01’)  


找到最大值: 

Java代码 
  1. SELECT   
  2.   
  3.    TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH,  
  4.   
  5.    category,  
  6.   
  7.    MAX(usage) as total_max_usase  
  8.   
  9. FROM usage_snapshot  


你决定如何与快照表工作一致是很关键的。根据上下文和目标,两种处理的方法是有效的。 

寻找模式 

当调查数据验证问题时,我发现它很有用,试图找到模式中的一些错误。比如,像这样的一些问题: 

  • 所有的数据都受到影响吗?
  • 受影响的数据都来自同一组吗?
  • 这些差异是成正比的,还是随机的?
  • 有没有日期的模式?


帮助你缩小一个潜在的原因。如果所有的数据都受到影响,罪魁祸首通常是在脚本或查询中,而不是在数据本身。然而,如果我注意到某个月或某天有明显偏低,我将去调查基础数据。这可能意味着数据收集的问题发生在那个时间段。 

如果数据验证往往按比例与原始数据相比,它可能意味着一些数据一直没有被捕获在你的聚合中。基本逻辑错误往往呈现出“随机”,意思似乎没有可识别的模式。然而,这种情况是由于不正确处理或简单,故障逻辑的边缘情况下发生的。 

从头开始搜查 

你已经尝试了一切,你仍然无法搞明白。现在,是时候开始挖掘了。虽然这很容易从错误的答案开始并且逆向工作,或从这个地方开始你认为这都是错的,但你必须从头开始。 

数据中的错误刚开始可能为良性的,但随着你的工作分析,带来的问题是指数变的更差。就像一个数学题:从一开始,找到错的位置。这部分可能繁琐和耗时,但在用完了所有技术后,回到最初状态,观察你的数据是如何一步步的变化的,这有助于查询断点以及断点位置。

综上所述,你都了解数据库管理技巧了吗?

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关键词:数据库管理技巧,数据库,

责任编辑:林音子

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