https://zhuanlan.zhihu.com/p/67441847 累计求和问题,之前已经介绍过(有了这几个公式,你也可以快速搞定累计求和),主要是基于比较简单的情形,针对所有的数据进行累计求和. 现实中的需求并不总是这么简单,稍微复杂一点的是按类别求累计,以帕累托分析为例,模拟数据如下, 这次不是按全部产品进行累计求和,而是在每一个产品类别内部进行累计求和,进而计算出类别内的累计占比. 根据之前学过的知识,其实也可以计算出来,这里直接给出另一种更简洁且性能更优的方式,新建列, 累计销售

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64418286 假设有一组数据, 已知每一个产品贡献的利润,如果要计算前几名产品的贡献利润总和,或者每一个产品和利润更高产品的累计贡献占总体的比例,就涉及到累计求和,数据量较小的情况下,在 Excel 中可以轻松实现,毕竟 Excel 是对单元格进行操作. 但是在 PowerBI 中,对整个字段运算很简单,而对每一行的数据进行筛选汇总,却需要动一点小心思,下面就以此表为例介绍几种常用的累计求和方式,并以此案例来进一步掌握几个函数的用法.

概述 目前企业应用系统使用的大多数据库都是关系型数据库,关系数据库依赖的理论就是针对集合运算的关系代数.关系代数是一种抽象的查询语言,是关系数据操纵语言的一种传统表达方式.不过我们在工作中发现,很多人在面对复杂的数据库运算逻辑时会采用游标.循环.自定义函数等方式处理,因为游标是一种比较熟悉和舒适的面向过程的编程方式,很符合我们一般的逻辑思维习惯,可很不幸,这会导致糟糕的性能.显然,SQL的总体目的是你要实现什么,而不是怎样实现.大道至简,我们在工作与学习的过程中经常会发现,更好的解决方案往往是简

//将当前行某列的值与前面所有行的此列值相加,即累计求和: //方法一: with t as(      select 1 val from dual union all      select 3 from dual union all      select 5 from dual union all      select 7 from dual union all      select 9 from dual) select val,        sum(val)        ov

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜猜哪一列才是对的呢? 瞅瞅第四列[Cumulative Quantity],再瞅瞅第三列非粗体部分: 欢迎转

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 2019/08/08 更新:在可视化数据的时候,一定要选择日期维度的日期列来作显示不然会得不到期望的结果. 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜

需求: 有如下访客访问次数统计表 t_access_times 访客 月份 访问次数 A 2015-01 5 A 2015-01 15 B 2015-01 5 A 2015-01 8 B 2015-01 25 A 2015-01 5 A 2015-02 4 A 2015-02 6 B 2015-02 10 B 2015-02 5 …… …… …… 需要输出报表:t_access_times_accumulate 访客 月份 月访问总计 累计访问总计 A 2015-01 33 33 A 2015-

打成jar包放在主节点上去运行. import java.util.Map; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException; import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException; import backtype.storm.spout.Sp

打成jar包放在主节点上去运行. import java.util.Map; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.storm.generated.AlreadyAliveException; import backtype.storm.generated.InvalidTopologyException; import backtype.storm.spout.Sp

$('.cc input').bind('input propertychange', function(){ var total = 0; $("input").each(function(){ total+=(parseFloat($(this).val())?parseFloat($(this).val()):0); }); /*total=total.toFixed(1);保留小数点后一位,因为js累加可能会出现小数点后出现多位的情况,可以通过它控制小数点位数*/ $(&quo

Shuffle Grouping: 随机分组, 随机派发stream里面的tuple, 保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) Fields Grouping:按字段分组, 比如按userid来分组, 具有同样userid的tuple会被分到同一任务, 而不同的userid则会被分配到不同的任务 All Grouping: 广播发送,对于每一个tuple,Bolts中的所有任务都会收到. Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到s

1.RANK ( ) OVER ( [QUERY_PARTITION_CLAUSE] ORDER_BY_CLAUSE ) DENSE_RANK ( ) OVER ( [QUERY_PARTITION_CLAUSE] ORDER_BY_CLAUSE ) 可实现按指定的字段分组排序,对于相同分组字段的结果集进行排序, 其中PARTITION BY 为分组字段,ORDER BY 指定排序字段. 2.OVER 不能单独使用,要和分析函数:RANK(),DENSE_RANK(),ROW_NUMBER()等

input框输入数字时,自动开始计算累加 <div class="form-group"> <label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label"><?php echo $this->translate('申请类型');?></label> <div class="col-sm-5"> <div

https://geek-docs.com/sql/sql-examples/sql-cumulative-sum.html

sum(x) over( partition by y ORDER BY z ) 分析 sum(x) over (partition by y order by z) 求安照y分区,然后按z排序,连续加当前顺序号前面的数值 (求每个分区中,按照z的顺序累计求和) a b 1 2 3 4 5 6 sum(b) over (order by a) a b  sum 1 2  1 3 4  1+3 5 6 1+3+5   sum(b) over (order by a desc ) a b  sum

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 经常碰到本年至今.本月至今的数据计算,其实还有一类计算是,从历史最早日期至今的累计计算,比如从开业到现在总共卖出了多少件商品,累计实现了多少销售额等. 本年累计称为YTD,历史至今的累计是不是可以称为HTD呢:) :这样的时间段很可能是跨年的,所以时间智能函数并不适用,不过不用时间智能函数依然可以很简单的进行计算. 模拟数据如下: 只是计算一个整体累计销售额很简单,我们想要计算的是从最初到任意一个日期的累计销售额,为了能

需求:1+2+3+... = ??? 实现方案: Spout发出数字作为input 使用Bolt来处理业务逻辑:求和 将结果输出到控制台 拓扑设计:DataSourceSpout -->SumBolt→输出 package com.imooc.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollecto

DAX/PowerBI系列 - 库存总价值(Inventory Value) 欢迎交流与骚扰 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 有多少货(库存)当然重要(对于运营人员),这些货值多少钱当然也十分重要(对于高层管理/财务人员). 一般在每个会计周期结束时,会根据市场售价或者成本价来会评估库存总价值(取低者) . 评估方法有四种:先进先出(FIFO: first-in, first-out),后进先出(LIFO: last-in, first-out),均价(AVCO:

问题描述: 队列中有从1到7(由小到大排列)的7个整数,问经过一个整数栈后,出栈的所有排列数有多少?如果整数栈的容量是4(栈最多能容纳4个整数),那么出栈的排列数又是多少? 分析:对于每一个数字i, 在它入栈之前都有 i - 1 个数字通过栈到输出队列out(不用考虑这i - 1个数字的进出栈顺序,因为可以把它们抽象成f(i - 1)), 在它之后又有 n - i个 数字入栈然后出栈(同样不需要考虑它们的进出栈顺序),这样就得到对每个最后出栈的整数i,它都有f(i - 1)*f(n - i)种出

sh_05_偶数求和 # 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果 # 开发步骤 # # 1. 编写循环 确认 要计算的数字 # 2. 添加 结果 变量,在循环内部 处理计算结果 # 1> 定义一个记录最终结果的变量 result = 0 i = 0 while i <= 100: # 判断变量 i 中的数值,是否是一个偶数 # 偶数 i % 2 == 0 # 奇数 i % 2 != 0 if i % 2 == 0: print(i) # 2> 当 i 这个变量是偶数时,才