『壹』 國泰安資料庫內想分析某一個地區幾個公司之間的數據,進行回歸模型建立應如何操作
要進行回歸模型建立,需要進行以下操作:
獲取需要分析的地區和公司的相關數據,包括經濟李如數據、財務數據、人口數據等。
對數據進行清洗和預處理,包括去除異常值、缺失值填充等。
選擇適當的回歸模型,比如線性回歸模型、邏輯回歸模型、嶺回歸模型等。
對數據進行猜跡擬合和訓練,使用機器學習演算法和統計方法對回歸模型進行優化和調整。
進行模型評估和驗證,包括擬合度、誤差率、預測准確性等指標的計算和分析。
最終利用模型進行預測和決策,為相關企業提供營銷策略和經營建議。
在國泰安資料庫中,可以利用數哪兆啟據查詢和數據分析工具進行上述操作,比如sql查詢、Python編程、SPSS軟體等。需要根據具體的需求和數據特點進行選擇和調整。
『貳』 技術解析Transwarp Inceptor是怎樣煉成的
技術解析Transwarp Inceptor是怎樣煉成的
當前Hadoop技術蓬勃發展,用於解決大數據的分析難題的技術平台開始涌現。Spark憑借性能強勁、高度容錯、調度靈活等技術優勢已漸漸成為主流技術,業界大部分廠商都提供了基於Spark的技術方案和產品。根據Databricks的統計,目前有11個商業的Spark版本。
在使用Spark作出計算平台的解決方案中,有兩種主流編程模型,一類是基於SparkAPI或者衍生出來的語言,另一種是基於SQL語言。SQL作為資料庫領域的事實標准語言,相比較用API(如MapReceAPI,SparkAPI等)來構建大數據分析的解決方案有著先天的優勢:一是產業鏈完善,各種報表工具、ETL工具等可以很好的對接;二是用SQL開發有更低的技術門檻;三是能夠降低原有系統的遷移成本等。因此,SQL語言也漸漸成為大數據分析的主流技術標准。本文將深入解析Inceptor的架構、編程模型和編譯優化技術,並提供基準測試在多平台上的性能對比數據。
1.Inceptor架構
TranswarpInceptor是基於Spark的分析引擎,如圖1所示,從下往上有三層架構:最下面是存儲層,包含分布式內存列式存儲(TranswarpHolodesk),可建在內存或者SSD上;中間層是Spark計算引擎層,星環做了大量的改進保證引擎有超強的性能和高度的健壯性;最上層包括一個完整的SQL99和PL/SQL編譯器、統計演算法庫和機器學習演算法庫,提供完整的R語言訪問介面。
TranswarpInceptor可以分析存儲在HDFS、HBase或者TranswarpHolodesk分布式緩存中的數據,可以處理的數據量從GB到數十TB,即使數據源或者中間結果的大小遠大於內存容量也可高效處理。另外TranswarpInceptor通過改進Spark和YARN的組合,提高了Spark的可管理性。同時星環不僅僅是將Spark作為一個預設計算引擎,也重寫了SQL編譯器,提供更加完整的SQL支持。
同時,TranswarpInceptor還通過改進Spark使之更好地與HBase融合,可以為HBase提供完整的SQL支持,包括批量SQL統計、OLAP分析以及高並發低延時的SQL查詢能力,使得HBase的應用可以從簡單的在線查詢應用擴展到復雜分析和在線應用結合的混合應用中,大大拓展了HBase的應用范圍。
2.編程模型
TranswarpInceptor提供兩種編程模型:一是基於SQL的編程模型,用於常規的數據分析、數據倉庫類應用市場;二是基於數據挖掘編程模型,可以利用R語言或者SparkMLlib來做一些深度學習、數據挖掘等業務模型。
2.1SQL模型
TranswarpInceptor實現了自己的SQL解析執行引擎,可以兼容SQL99和HiveQL,自動識別語法,因此可以兼容現有的基於Hive開發的應用。由於TranswarpInceptor完整支持標準的SQL 99標准,傳統資料庫上運行的業務可以非常方便的遷移到Transwarp Inceptor系統上。此外Transwarp Inceptor支持PL/SQL擴展,傳統數據倉庫的基於PL/SQL存儲過程的應用(如ETL工具)可以非常方便的在Inceptor上並發執行。另外Transwarp Inceptor支持部分SQL 2003標准,如窗口統計功能、安全審計功能等,並對多個行業開發了專門的函數庫,因此可以滿足多個行業的特性需求。
2.2數據挖掘計算模型
TranswarpInceptor實現了機器學習演算法庫與統計演算法庫,支持常用機器學習演算法並行化與統計演算法並行化,並利用Spark在迭代計算和內存計算上的優勢,將並行的機器學習演算法與統計演算法運行在Spark上。例如:機器學習演算法庫有包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、聚類、線性回歸、關聯挖掘、推薦演算法等,統計演算法庫包括均值、方差、中位數、直方圖、箱線圖等。TranswarpInceptor可以支持用R語言或者SparkAPI在平台上搭建多種分析型應用,例如用戶行為分析、精準營銷、對用戶貼標簽、進行分類。
3.SQL編譯與優化
TranswarpInceptor研發了一套完整的SQL編譯器,包括HiveQL解析器、SQL標准解析器和PL/SQL解析器,將不同的SQL語言解析成中間級表示語言,然後經過優化器轉換成物理執行計劃。SQL語言解析後經過邏輯優化器生成中間級表示語言,而中間表示語言再經過物理優化器生成最終的物理執行計劃。從架構上分,邏輯優化器和物理優化器都包含基於規則的優化模塊和基於成本的優化模塊。
為了和Hadoop生態更好的兼容,Inceptor為一個SQL查詢生成MapRece上的執行計劃和Spark上的執行計劃,並且可以通過一個SET命令在兩種執行引擎之間切換。
3.1SQL編譯與解析
TranswarpInceptor的SQL編譯器會根據輸入的SQL查詢的類型來自動選擇不同的解析器,如PL/SQL存儲過程會自動進入PL/SQL解析器並生成一個SparkRDD的DAG從而在Spark平台上並行計算,標准SQL查詢會進入SQL標准解析器生成Spark或MapRece執行計劃。由於HiveQL和標準的SQL有所出入,為了兼容HiveQL,Transwarp Inceptor保留了HiveQL解析器,並可以對非標准SQL的Hive查詢生成Spark或者Map Rece執行計劃。
3.1.1SQL標准解析器
TranswarpInceptor構建了自主研發的SQL標准解析器,用於解析SQL99& SQL 2003查詢並生成Spark和Map Rece的執行計劃。詞法和語法分析層基於Antlr語法來構建詞法範式,通過Antlr來生成抽象語義樹,並會通過一些上下文的語義來消除沖突並生成正確的抽象語義樹。語義分析層解析上層生成的抽象語義樹,根據上下文來生成邏輯執行計劃並傳遞給優化器。首先Transwarp Inceptor會將SQL解析成TABLE SCAN、SELECT、FILTER、JOIN、UNION、ORDER BY、GROUP BY等主要的邏輯塊,接著會根據一些Meta信息進一步細化各個邏輯塊的執行計劃。如TABLE SCAN會分成塊讀取、塊過濾、行級別過濾、序列化等多個執行計劃。
3.1.2PL/SQL解析器
PL/SQL是Oracle對SQL語言的模塊化擴展,已經在很多行業中有大規模的應用,是數據倉庫領域的重要編程語言。
為了讓存儲過程在Spark上有較好的性能,PL/SQL解析器會根據存儲過程中的上下文關系來生成SQLDAG,然後對各SQL的執行計劃生成的RDD進行二次編譯,通過物理優化器將一些沒有依賴關系的RDD進行合並從而生成一個最終的RDDDAG。因此,一個存儲過程被解析成一個大的DAG,從而stage之間可以大量並發執行,避免了多次執行SQL的啟動開銷並保證了系統的並發性能。
解析並生成SQL級別的執行計劃
3.2SQL優化器
TranswarpInceptor使用Spark作為默認計算引擎,並且開發了完善的SQL優化器,因此在大量的客戶案例性能測試中,TranswarpInceptor的性能領先MapRece 10-100倍,並超越部分開源MPP資料庫。SQL優化器對平台性能的提升居功至偉。
3.2.1基於規則的優化器(RuleBasedOptimizer)
目前為止,TranswarpInceptor共實現了一百多個優化規則,並且在持續的添加新的規則。按照功能劃分,這些規則主要分布在如下幾個模塊:
文件讀取時過濾
在文件讀取時過濾數據能夠最大化的減少參與計算的數據量從而最為有效的提高性能,因此TranswarpInceptor提供了多個規則用於生成表的過濾條件。對於一些SQL中的顯示條件,TranswarpInceptor會盡量將過濾前推到讀取表中;而對於一些隱式的過濾條件,如可以根據joinkey生成的過濾規則,Inceptor會根據語義保證正確性的前提下進行規則生成。
過濾條件前置
TranswarpInceptor能夠從復雜的組合過濾條件中篩選出針對特定表的過濾規則,然後通過SQL語義來確定是否能將過濾條件前推到盡量早的時候執行。如果有子查詢,過濾條件可以遞歸前推入最低層的子查詢中,從而保證所有的冗餘數據被刪除。
超寬表的讀取過濾
對一些列超多的表進行處理的時候,TranswarpInceptor首先會根據SQL語義來確定要讀取的列,並在讀取表的時候進行跨列讀取減少IO和內存消耗。而如果表有過濾條件,Inceptor會做進一步優化,首先只讀取過濾條件相關的列來確定該行記錄是否需要被選擇,如果不是就跳過當前行的所有列,因此能夠最大程度上的減少數據讀取。在一些商業實施中,這些優化規則能夠帶來5x-10x的性能提升。
Shuffle Stage的優化與消除
Spark的shuffle實現的效率非常低,需要把結果寫磁碟,然後通過HTTP傳輸。TranswarpInceptor添加了一些shuffle消除的優化規則,對SQL的DAG中不必要或者是可以合並的shufflestage進行消除或者合並。對於必須要做Shuffle的計算任務,Inceptor通過DAGScheler來提高shuffle的效率:MapTask會直接將結果返回給DAGScheler,然後DAGScheler將結果直接交給Rece Task而不是等待所有Map Task結束,這樣能夠非常明顯的提升shuffle階段的性能。
Partition消除
TranswarpInceptor提供單一值Partition和RangePartition,並且支持對Partition建Bucket來做多次分區。當Partition過多的時候,系統的性能會因為內存消耗和調度開銷而損失。因此,Inceptor提供了多個規則用於消除不必要的Partition,如果上下文中有隱式的對Partition的過濾條件,Inceptor也會生成對partition的過濾規則。
3.2.2基於成本的優化器(CostBasedOptimizer)
基於規則的優化器都是根據一些靜態的信息來產生的,因此很多和動態數據相關的特性是不能通過基於規則的優化來解決,因此TranswarpInceptor提供了基於成本的優化器來做二次優化。相關的原始數據主要來自Meta-store中的表統計信息、RDD的信息、SQL上下文中的統計信息等。依賴於這些動態的數據,CBO會計算執行計劃的物理成本並選擇最有效的執行計劃。一些非常有效的優化規則包括如下幾點:
JOIN順序調優
在實際的案例中,join是消耗計算量最多的業務,因此對join的優化至關重要。在多表JOIN模型中,TranswarpInceptor會根據統計信息來預估join的中間結果大小,並選擇產生中間數據量最小的join順序作為執行計劃。
JOIN類型的選擇
TranswarpInceptor支持Left-mostJoinTree 和 Bush Join Tree,並且會根據統計信息來選擇生成哪種Join模型有最佳性能。此外,Transwarp Inceptor會根據原始表或者中間數據的大小來選擇是否開啟針對數據傾斜模型下的特殊優化等。此外,針對HBase表是否有索引的情況,Transwarp Inceptor會在普通Join和Look-up Join間做個均衡的選擇。
並發度的控制
Spark通過線程級並發來提高性能,但是大量的並發可能會帶來不必要的調度開銷,因此不同的案例在不同並發度下會有最佳性能。TranswarpInceptor通過對RDD的一些屬性進行推算來選擇最佳並發控制,對很多的案例有著2x-3x的性能提升。
4.TranswarpHolodesk內存計算引擎
為了有效的降低SQL分析的延時,減少磁碟IO對系統性能的影響,星環科技研發了基於內存或者SSD的存儲計算引擎TranswarpHolodesk,通過將表數據直接建在內存或者SSD上以實現SQL查詢全內存計算。另外TranswarpHolodesk增加了數據索引功能,支持對多個數據列建索引,從而更大程度的降低了SQL查詢延時。
4.1存儲格式
TranswarpHolodesk基於列式存儲做了大量的原創性改進帶來更高的性能和更低的數據膨脹率。首先數據被序列化後存儲到內存或SSD上以節省者資源佔用。如圖3所示,每個表的數據被存儲成若干個Segment,每個Segment被劃分成若干個Block,每個Block按照列方式存儲於SSD或內存中。另外每個Block的頭部都加上Min-MaxFilter和BloomFilter用於過濾無用的數據塊,減少不必要的數據進入計算階段。
TranswarpHolodesk根據查詢條件的謂詞屬性對每個數據塊的對應列構建數據索引,索引列採用自己研發的Trie結構進行組織存儲,非索引列採用字典編碼的方式進行組織存儲。Trie不僅能對具有公共前綴的字元串進行壓縮,而且可以對輸入的字元串排序,從而可以利用二分查找快速查詢所需數據的位置,從而快速響應查詢需求。
HDFS2.6支持StorageTier讓應用程序可以選擇存儲層為磁碟或者SSD,但是沒有專用的存儲格式設計是無法有效利用SSD的讀寫吞吐量和低延,因此現有的Text以及行列混合(ORC/Parquet)都不能有效的利用SSD的高性能。為此驗證存儲結構對性能的影響,我們將HDFS構建在SSD上並選用某基準測試來做了進一步的性能對比,結果如圖4所示:採用文本格式,PCI-ESSD帶來的性能提升僅1.5倍;採用專為內存和SSD設計的Holodesk列式存儲,其性能相比較SSD上的HDFS提升高達6倍。
4.2性能優勢
某運營商客戶在12台x86伺服器上搭建了TranswarpInceptor,將TranswarpHolodesk配置在PCIE-SSD上,並與普通磁碟表以及DB2來做性能對比測試。最終測試數據如圖5所示:
在純粹的count測試一項,Holodesk性能相對於磁碟表最高領先32倍;對於join測試一項,TranswarpHolodesk最高領先磁碟表多達12倍;在單表聚合測試中,Holodesk提升倍數達10~30倍。另外TranswarpHolodesk在和DB2的對比中也表現優秀,兩個復雜SQL查詢在DB2資料庫中需要運行1小時以上,但是在使用TranswarpHolodesk均是分鍾級和秒級就返回結果。
內存的價格大約是同樣容量SSD的十倍左右,為了給企業提供更高性價比的計算方案,TranswarpHolodesk針對SSD進行了大量的優化,使得應用在SSD上運行具有與在內存上比較接近的性能,從而為客戶提供了性價比更高的計算平台。
在對TPC-DS的IO密集型查詢的測試中,無論上構建在PCI-ESSD還是內存上,Holodesk對比磁碟表有一個數量級上的性能提升;而SSD上的Holodesk性能只比內存差10%左右。
5.穩定的Spark執行引擎
企業目前應用開源Spark的主要困難在穩定性、可管理性和功能不夠豐富上。開源Spark在穩定性上還有比較多的問題,在處理大數據量時可能無法運行結束或出現Outofmemory,性能時快時慢,有時比Map/Rece更慢,無法應用到復雜數據分析業務中。
TranswarpInceptor針對各種出錯場景設計了多種解決方法,如通過基於成本的優化器選擇最合適的執行計劃、加強對數據結構內存使用效率的有效管理、對常見的內存出錯問題通過磁碟進行數據備份等方式,極大提高了Spark功能和性能的穩定性,上述問題都已經解決並經過商業案例的考驗。TranswarpInceptor能穩定的運行7*24小時,並能在TB級規模數據上高效進行各種穩定的統計分析。
6.SQL引擎效能驗證
TPC-DS是TPC組織為DecisionSupportSystem設計的一個測試集,包含對大數據集的統計/報表生成/聯機查詢/數據挖掘等復雜應用,測試用的數據有各種不同的分布與傾斜,與真實場景非常接近。隨著國內外各代表性的Hadoop發行版廠商以TPC-DS為標准測評產品,TPC-DS也就逐漸成為了業界公認的Hadoop系統測試准則。
6.1驗證對比的平台和配置
我們搭建了兩個集群分別用於TranswarpInceptor與ClouderaDataHub/Impala的測試。
6.2TranswarpInceptorVS Cloudera Impala
TranswarpInceptor由於有完善的SQL支持,能夠運行全部所有的99個SQL查詢。而由於Cloudera官方發布的TPC-DS測試集只包含19個SQL案例,因此我們只能運行這19個SQL,實驗證明這部分查詢在Impala上全部正常運行完成。
6.3TranswarpInceptorVS Map Rece
我們使用了同樣的硬體和軟體配置完成和開源的Hive執行效率相比,TranswarpInceptor能夠帶來10x-100x的性能提升。圖8是TPC-DS的部分SQL查詢在Inceptor和CDH5.1Hive的性能提升倍數,其中最大的提升倍數竟可達到123倍。
7.結語
隨著在大數據領域國內外開始處於同一起跑線,我們相信像星環科技這樣國內具有代表性的Hadoop發行版廠商將在中國的廣闊市場空間中獲得長足發展,並且由於中國市場激烈的競爭與磨練,逐步打磨出超越國外先進廠商的技術與實力。
劉汪根。2013年加入星環,作為早期員工參與了星環大數據平台的構建,現擔任數據平台部研發經理,主要負責與管理星環大數據平台數據平台的研發工作,如SQL編譯器,Spark執行引擎等工作,產品涵括TranswarpInceptor/TranswarpStream等軟體。
【編者按】星環科技從2013年6月開始研發基於Spark的SQL執行引擎,在2013年底推出TranswarpInceptor1.0,並落地了國內首個7x24小時的商用項目。經過1年多的持續創新與改進,星環已經在國內落地了數十個Inceptor的商用項目。這是一篇星環Spark解決方案的技術解析,也是Spark用戶可以效仿的優化之道。
『叄』 演算法工程師應該學哪些
一、演算法工程師簡介
(通常是月薪15k以上,年薪18萬以上,只是一個概數,具體薪資可以到招聘網站如拉鉤,獵聘網上看看)
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師(通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師)、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師,飛控演算法工程師,機器人控制演算法)、導航演算法工程師(
@之介
感謝補充)、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求:計算機、電子、通信、數學等相關專業;
學歷要求:本科及其以上的學歷,大多數是碩士學歷及其以上;
語言要求:英語要求是熟練,基本上能閱讀國外專業書刊,做這一行經常要讀論文;
必須掌握計算機相關知識,熟練使用模擬工具MATLAB等,必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹(不同方向差異較大,此處僅供參考)
1 機器學習
2 大數據處理:熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項:具有較為豐富的項目實踐經驗(不是水論文的哪種)
二、演算法工程師大致分類與技術要求
(一)圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師,圖像處理工程師,音/視頻處理演算法工程師,計算機視覺工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:機器學習,模式識別
l
技術要求:
(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言,熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化;
(2) 語言:精通C/C++;
(3) 工具:Matlab數學軟體,CUDA運算平台,VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域:ITK,醫學圖像處理軟體包】
(4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫;
(5) 有人臉識別,行人檢測,視頻分析,三維建模,動態跟蹤,車識別,目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮;
(6) 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先;
(7) 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒體傳輸協議,熟悉視頻和音頻解碼演算法,研究各種多媒體文件格式,GPU加速;
應用領域:
(1) 互聯網:如美顏app
(2) 醫學領域:如臨床醫學圖像
(3) 汽車領域
(4) 人工智慧
相關術語:
(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光學字元識別)是指電子設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上列印的字元,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
(2) Matlab:商業數學軟體;
(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台(由ISA和GPU構成)。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
(4) OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架,此異構平台可由CPU,GPU或其他類型的處理器組成。
(5) OpenCV:開源計算機視覺庫;OpenGL:開源圖形庫;Caffe:是一個清晰,可讀性高,快速的深度學習框架。
(6) CNN:(深度學習)卷積神經網路(Convolutional Neural Network)CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
(7) 開源庫:指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫,所有人均可以使用並改進代碼演算法。
(二)機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:人工智慧,機器學習
l
技術要求:
(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;
(2) 大數據挖掘;
(3) 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發;
應用領域:
(1)人工智慧,比如各類模擬、擬人應用,如機器人
(2)醫療用於各類擬合預測
(3)金融高頻交易
(4)互聯網數據挖掘、關聯推薦
(5)無人汽車,無人機
相關術語:
(1) Map-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。
(三)自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業:計算機相關專業;
l
技術領域:文本資料庫
l
技術要求:
(1) 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法;
(2) 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性;
(3) 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發;
(4) 人工智慧,分布式處理Hadoop;
(5) 數據結構和演算法;
應用領域:
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。
相關術語:
(2) NLP:人工智慧的自然語言處理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧(AI)的一個子領域。NLP涉及領域很多,最令我感興趣的是「中文自動分詞」(Chinese word segmentation):結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】
(四)射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師, 通信基帶演算法工程師,DSP開發工程師(數字信號處理),射頻通信工程師,信號演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信相關專業;
l
技術領域:2G、3G、4G,BlueTooth(藍牙),WLAN,無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求:
(1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等無線通信相關知識,熟悉現有的通信系統和標准協議,熟悉常用的無線測試設備;
(2) 信號處理技術,通信演算法;
(3) 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理;
(4) 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元,扎實的射頻微波理論和測試經驗,熟練使用射頻電路模擬工具(如ADS或MW或Ansoft);熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體;
(5) 有扎實的數學基礎,如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域:
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像,例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師(數據編碼、流數據)】
物聯網,車聯網
導航,軍事,衛星,雷達
相關術語:
(1) 基帶信號:指的是沒有經過調制(進行頻譜搬移和變換)的原始電信號。
(2) 基帶通信(又稱基帶傳輸):指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機,設備化費小,具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸,傳輸距離在100米內,在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸,如乙太網、令牌環網。
(3) 射頻:射頻(RF)是Radio Frequency的縮寫,表示可以輻射到空間的電磁頻率(電磁波),頻率范圍從300KHz~300GHz之間(因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力)。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流,它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流,大於10000次的稱為高頻電流,而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K);射頻(300K-300G)是高頻的較高頻段;微波頻段(300M-300G)又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
(4) DSP:數字信號處理,也指數字信號處理晶元
(五)數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師,數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧;
l
技術領域:機器學習,數據挖掘
l
技術要求:
(1) 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法,包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法;
(2) 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先;
(3) 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
(4) 數學基礎要好,如高數,統計學,數據結構
l
加分項:數據挖掘建模大賽;
應用領域
(1) 個性化推薦
(2) 廣告投放
(3) 大數據分析
相關術語
Map-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。
(六)搜索演算法工程師
要求
l
技術領域:自然語言
l
技術要求:
(1) 數據結構,海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
(2) hadoop、lucene
(3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗
(4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗;
(5) 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術;
(6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架;
(7) 優秀的資料庫設計和優化能力,精通MySQL資料庫應用 ;
(8) 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識,有大型搜索應用的開發經驗者優先。
(七)控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法,飛控控制演算法,機器人控制演算法
要求
l
專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l
技術要求:
(1) 精通自動控制原理(如PID)、現代控制理論,精通組合導航原理,姿態融合演算法,電機驅動,電機驅動
(2) 卡爾曼濾波,熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試;
l
加分項:有電子設計大賽,機器人比賽,robocon等比賽經驗,有硬體設計的基礎;
應用領域
(1)醫療/工業機械設備
(2)工業機器人
(3)機器人
(4)無人機飛控、雲台控制等
(八)導航演算法工程師
要求
l 專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l 技術要求(以公司職位JD為例)
公司一(1)精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理;
(2)精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法;
(3)具備導航方案設計和實現的工程經驗;
(4)熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具;
公司二(1)熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法,有1年以上相關的科研或項目經歷;
(2)熟悉慣性導航演算法,熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。
『肆』 SQL Server能象Excel一樣可以處理多元線性回歸嗎
1、首先將預處理的數據輸到單元格里。
2、「數據」里有一項「數據分析」。
3、在一堆數據分析工渣返亮具里找到回歸這一項世睜。
4、對應框入Y值和X值,即可進行分如寬析。
5、點擊確定後,即出現分析結果。
『伍』 數據分析如何入行
想要入行數據分析需要學習以下三種技能
1,SQL(資料庫)處理海量的數據,數據來源於資料庫,從資料庫取數據,何建立兩表、三表之間的關系,想要的特定的數據等,而這些是需要SQL解決的,所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
(5)線性回歸sql擴展閱讀
一、數據分析方向
數據挖掘方向:想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師很難,做數據挖掘必須要底子深基礎牢,編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少。利用數據挖掘進行數據分析常用的3個方法:分類、回歸分析、聚類等, 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
回歸分析:回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵,產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數,發現變數或屬性間的依賴關系,其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
業務方向:需要對業務感知能力強,對數據十分敏感,掌握常用的一些業務分析模型套路,企業經常招聘的崗位是:商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。
二、入門數據分析的參考書籍推薦
《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》。
『陸』 使用sql函數檢測字元串是否存在對應的字串問題,。
函數分類列表
載入宏和自動化函數
多維數據集函數
資料庫函數
日期和時間函數
工程函數
財務函數
信息函數
邏輯函數
查找和引用函數
數學和三角函數
統計函數
文本函數
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載入宏和自動化函數
CALL 調用動態鏈接庫或代碼源中的過程
EUROCONVERT 用於將數字轉換為歐元形式,將數字由歐元形式轉換為歐元成員國貨幣形式,或利用歐元作為中間貨幣將數字由某一歐元成員國貨幣轉化為另一歐元成員國貨幣形式(三角轉換關系)
GETPIVOTDATA 返回存儲在數據透視表中的數據
REGISTER.ID 返回已注冊過的指定動態鏈接庫 (DLL) 或代碼源的注冊號
SQL.REQUEST 連接到一個外部的數據源並從工作表中運行查詢,然後將查詢結果以數組的形式返回,無需進行宏編程
多維數據集函數
CUBEKPIMEMBER 返回重要性能指標 (KPI) 名稱、屬性和度量,並顯示單元格中的名稱和屬性。KPI 是一項用於監視單位業績的可量化的指標,如每月總利潤或每季度雇員調整。
CUBEMEMBER 返回多維數據集層次結構中的成員或元組。用於驗證多維數據集內是否存在成員或元組。
CUBEMEMBERPROPERTY 返回多維數據集內成員屬性的值。用於驗證多維數據集內是否存在某個成員名並返回此成員的指定屬性。
CUBERANKEDMEMBER 返回集合中的第 n 個或排在一定名次的成員。用於返回集合中的一個或多個元素,如業績排在前幾名的銷售人員或前 10 名學生。
CUBESET 通過向伺服器上的多維數據集發送集合表達式來定義一組經過計算的成員或元組(這會創建該集合),然後將該集合返回到 Microsoft Office Excel。
CUBESETCOUNT 返回集合中的項數。
CUBEVALUE 返回多維數據集內的匯總值。
資料庫函數
DAVERAGE 返回所選資料庫條目的平均值
DCOUNT 計算資料庫中包含數字的單元格的數量
DCOUNTA 計算資料庫中非空單元格的數量
DGET 從資料庫提取符合指定條件的單個記錄
DMAX 返回所選資料庫條目的最大值
DMIN 返回所選資料庫條目的最小值
DPRODUCT 將資料庫中符合條件的記錄的特定欄位中的值相乘
DSTDEV 基於所選資料庫條目的樣本估算標准偏差
DSTDEVP 基於所選資料庫條目的樣本總體計算標准偏差
DSUM 對資料庫中符合條件的記錄的欄位列中的數字求和
DVAR 基於所選資料庫條目的樣本估算方差
DVARP 基於所選資料庫條目的樣本總體計算方差
日期和時間函數
DATE 返回特定日期的序列號
DATEVALUE 將文本格式的日期轉換為序列號
DAY 將序列號轉換為月份日期
DAYS360 以一年 360 天為基準計算兩個日期間的天數
EDATE 返回用於表示開始日期之前或之後月數的日期的序列號
EOMONTH 返回指定月數之前或之後的月份的最後一天的序列號
HOUR 將序列號轉換為小時
MINUTE 將序列號轉換為分鍾
MONTH 將序列號轉換為月
NETWORKDAYS 返回兩個日期間的全部工作日數
NOW 返回當前日期和時間的序列號
SECOND 將序列號轉換為秒
TIME 返回特定時間的序列號
TIMEVALUE 將文本格式的時間轉換為序列號
TODAY 返回今天日期的序列號
WEEKDAY 將序列號轉換為星期日期
WEEKNUM 將序列號轉換為代表該星期為一年中第幾周的數字
WORKDAY 返回指定的若干個工作日之前或之後的日期的序列號
YEAR 將序列號轉換為年
YEARFRAC 返回代表 start_date 和 end_date 之間整天天數的年分數
工程函數
BESSELI 返回修正的貝賽耳函數 In(x)
BESSELJ 返回貝賽耳函數 Jn(x)
BESSELK 返回修正的貝賽耳函數 Kn(x)
BESSELY 返回貝賽耳函數 Yn(x)
BIN2DEC 將二進制數轉換為十進制數
BIN2HEX 將二進制數轉換為十六進制數
BIN2OCT 將二進制數轉換為八進制數
COMPLEX 將實系數和虛系數轉換為復數
CONVERT 將數字從一種度量系統轉換為另一種度量系統
DEC2BIN 將十進制數轉換為二進制數
DEC2HEX 將十進制數轉換為十六進制數
DEC2OCT 將十進制數轉換為八進制數
DELTA 檢驗兩個值是否相等
ERF 返回誤差函數
ERFC 返回互補錯誤函數
GESTEP 檢驗數字是否大於閾值
HEX2BIN 將十六進制數轉換為二進制數
HEX2DEC 將十六進制數轉換為十進制數
HEX2OCT 將十六進制數轉換為八進制數
IMABS 返回復數的絕對值(模數)
IMAGINARY 返回復數的虛系數
IMARGUMENT 返回參數 theta,即以弧度表示的角
IMCONJUGATE 返回復數的共軛復數
IMCOS 返回復數的餘弦
IMDIV 返回兩個復數的商
IMEXP 返回復數的指數
IMLN 返回復數的自然對數
IMLOG10 返回復數的以 10 為底的對數
IMLOG2 返回復數的以 2 為底的對數
IMPOWER 返回復數的整數冪
IMPRODUCT 返回從 2 到 29 的復數的乘積
IMREAL 返回復數的實系數
IMSIN 返回復數的正弦
IMSQRT 返回復數的平方根
IMSUB 返回兩個復數的差
IMSUM 返回多個復數的和
OCT2BIN 將八進制數轉換為二進制數
OCT2DEC 將八進制數轉換為十進制數
OCT2HEX 將八進制數轉換為十六進制數
財務函數
ACCRINT 返回定期支付利息的債券的應計利息
ACCRINTM 返回在到期日支付利息的債券的應計利息
AMORDEGRC 返回使用折舊系數的每個記帳期的折舊值
AMORLINC 返回每個記帳期的折舊值
COUPDAYBS 返回從付息期開始到成交日之間的天數
COUPDAYS 返回包含成交日的付息期天數
COUPDAYSNC 返回從成交日到下一付息日之間的天數
COUPNCD 返回成交日之後的下一個付息日
COUPNUM 返回成交日和到期日之間的應付利息次數
COUPPCD 返回成交日之前的上一付息日
CUMIPMT 返回兩個付款期之間累積支付的利息
CUMPRINC 返回兩個付款期之間為貸款累積支付的本金
DB 使用固定余額遞減法,返回一筆資產在給定期間內的折舊值
DDB 使用雙倍余額遞減法或其他指定方法,返回一筆資產在給定期間內的折舊值
DISC 返回債券的貼現率
DOLLARDE 將以分數表示的價格轉換為以小數表示的價格
DOLLARFR 將以小數表示的價格轉換為以分數表示的價格
DURATION 返回定期支付利息的債券的每年期限
EFFECT 返回年有效利率
FV 返回一筆投資的未來值
FVSCHEDULE 返回應用一系列復利率計算的初始本金的未來值
INTRATE 返回完全投資型債券的利率
IPMT 返回一筆投資在給定期間內支付的利息
IRR 返回一系列現金流的內部收益率
ISPMT 計算特定投資期內要支付的利息
MDURATION 返回假設面值為 ¥100 的有價證券的 Macauley 修正期限
MIRR 返回正和負現金流以不同利率進行計算的內部收益率
NOMINAL 返回年度的名義利率
NPER 返回投資的期數
NPV 返回基於一系列定期的現金流和貼現率計算的投資的凈現值
ODDFPRICE 返回每張票面為 ¥100 且第一期為奇數的債券的現價
ODDFYIELD 返回第一期為奇數的債券的收益
ODDLPRICE 返回每張票面為 ¥100 且最後一期為奇數的債券的現價
ODDLYIELD 返回最後一期為奇數的債券的收益
PMT 返回年金的定期支付金額
PPMT 返回一筆投資在給定期間內償還的本金
PRICE 返回每張票面為 ¥100 且定期支付利息的債券的現價
PRICEDISC 返回每張票面為 ¥100 的已貼現債券的現價
PRICEMAT 返回每張票面為 ¥100 且在到期日支付利息的債券的現價
PV 返回投資的現值
RATE 返回年金的各期利率
RECEIVED 返回完全投資型債券在到期日收回的金額
SLN 返回固定資產的每期線性折舊費
SYD 返回某項固定資產按年限總和折舊法計算的每期折舊金額
TBILLEQ 返回國庫券的等價債券收益
TBILLPRICE 返回面值 ¥100 的國庫券的價格
TBILLYIELD 返回國庫券的收益率
VDB 使用余額遞減法,返回一筆資產在給定期間或部分期間內的折舊值
XIRR 返回一組現金流的內部收益率,這些現金流不一定定期發生
XNPV 返回一組現金流的凈現值,這些現金流不一定定期發生
YIELD 返回定期支付利息的債券的收益
YIELDDISC 返回已貼現債券的年收益;例如,短期國庫券
YIELDMAT 返回在到期日支付利息的債券的年收益
信息函數
CELL 返回有關單元格格式、位置或內容的信息
ERROR.TYPE 返回對應於錯誤類型的數字
INFO 返回有關當前操作環境的信息
ISBLANK 如果值為空,則返回 TRUE
ISERR 如果值為除 #N/A 以外的任何錯誤值,則返回 TRUE
ISERROR 如果值為任何錯誤值,則返回 TRUE
ISEVEN 如果數字為偶數,則返回 TRUE
ISLOGICAL 如果值為邏輯值,則返回 TRUE
ISNA 如果值為錯誤值 #N/A,則返回 TRUE
ISNONTEXT 如果值不是文本,則返回 TRUE
ISNUMBER 如果值為數字,則返回 TRUE
ISODD 如果數字為奇數,則返回 TRUE
ISREF 如果值為引用值,則返回 TRUE
ISTEXT 如果值為文本,則返回 TRUE
N 返回轉換為數字的值
NA 返回錯誤值 #N/A
TYPE 返回表示值的數據類型的數字
邏輯函數
AND 如果其所有參數均為 TRUE,則返回 TRUE
FALSE 返回邏輯值 FALSE
IF 指定要執行的邏輯檢測
NOT 對其參數的邏輯求反
OR 如果任一參數為 TRUE,則返回 TRUE
TRUE 返回邏輯值 TRUE
查找和引用函數
ADDRESS 以文本形式將引用值返回到工作表的單個單元格
AREAS 返回引用中涉及的區域個數
CHOOSE 從值的列表中選擇值
COLUMN 返回引用的列號
COLUMNS 返回引用中包含的列數
GETPIVOTDATA 返回存儲在數據透視表中的數據
HLOOKUP 查找數組的首行,並返回指定單元格的值
HYPERLINK 創建快捷方式或跳轉,以打開存儲在網路伺服器、Intranet 或 Internet 上的文檔
INDEX 使用索引從引用或數組中選擇值
INDIRECT 返回由文本值指定的引用
LOOKUP 在向量或數組中查找值
MATCH 在引用或數組中查找值
OFFSET 從給定引用中返回引用偏移量
ROW 返回引用的行號
ROWS 返回引用中的行數
RTD 從支持 COM 自動化 (自動化:從其他應用程序或開發工具使用應用程序的對象的方法。以前稱為「OLE 自動化」,自動化是一種工業標准和組件對象模型 (COM) 功能。)的程序中檢索實時數據
TRANSPOSE 返回數組的轉置
VLOOKUP 在數組第一列中查找,然後在行之間移動以返回單元格的值
數學和三角函數
ABS 返回數字的絕對值
ACOS 返回數字的反餘弦值
ACOSH 返回數字的反雙曲餘弦值
ASIN 返回數字的反正弦值
ASINH 返回數字的反雙曲正弦值
ATAN 返回數字的反正切值
ATAN2 返回 X 和 Y 坐標的反正切值
ATANH 返回數字的反雙曲正切值
CEILING 將數字舍入為最接近的整數或最接近的指定基數的倍數
COMBIN 返回給定數目對象的組合數
COS 返回數字的餘弦值
COSH 返回數字的雙曲餘弦值
DEGREES 將弧度轉換為度
EVEN 將數字向上舍入到最接近的偶數
EXP 返回 e 的 n 次方
FACT 返回數字的階乘
FACTDOUBLE 返回數字的雙倍階乘
FLOOR 向絕對值減小的方向舍入數字
GCD 返回最大公約數
INT 將數字向下舍入到最接近的整數
LCM 返回最小公倍數
LN 返回數字的自然對數
LOG 返回數字的以指定底為底的對數
LOG10 返回數字的以 10 為底的對數
MDETERM 返回數組的矩陣行列式的值
MINVERSE 返回數組的逆矩陣
MMULT 返回兩個數組的矩陣乘積
MOD 返回除法的余數
MROUND 返回一個舍入到所需倍數的數字
MULTINOMIAL 返回一組數字的多項式
ODD 將數字向上舍入為最接近的奇數
PI 返回 pi 的值
POWER 返回數的乘冪
PRODUCT 將其參數相乘
QUOTIENT 返回除法的整數部分
RADIANS 將度轉換為弧度
RAND 返回 0 和 1 之間的一個隨機數
RANDBETWEEN 返回位於兩個指定數之間的一個隨機數
ROMAN 將阿拉伯數字轉換為文本式羅馬數
ROUND 將數字按指定位數舍入
ROUNDDOWN 向絕對值減小的方向舍入數字
ROUNDUP 向絕對值增大的方向舍入數字
SERIESSUM 返回基於公式的冪級數的和
SIGN 返回數字的符號
SIN 返回給定角度的正弦值
SINH 返回數字的雙曲正弦值
SQRT 返回正平方根
SQRTPI 返回某數與 pi 的乘積的平方根
小計 返回列表或資料庫中的分類匯總
SUM 求參數的和
SUMIF 按給定條件對若干單元格求和
SUMIFS 在區域中添加滿足多個條件的單元格
SUMPRODUCT 返回對應的數組元素的乘積和
SUMSQ 返回參數的平方和
SUMX2MY2 返回兩數組中對應值平方差之和
SUMX2PY2 返回兩數組中對應值的平方和之和
SUMXMY2 返回兩個數組中對應值差的平方和
TAN 返回數字的正切值
TANH 返回數字的雙曲正切值
TRUNC 將數字截尾取整
統計函數
AVEDEV 返回數據點與它們的平均值的絕對偏差平均值
AVERAGE 返回其參數的平均值
AVERAGEA 返回其參數的平均值,包括數字、文本和邏輯值
AVERAGEIF 返回區域中滿足給定條件的所有單元格的平均值(算術平均值)
AVERAGEIFS 返回滿足多個條件的所有單元格的平均值(算術平均值)。
BETADIST 返回 Beta 累積分布函數
BETAINV 返回指定 Beta 分布的累積分布函數的反函數
BINOMDIST 返回一元二項式分布的概率值
CHIDIST 返回 χ2 分布的單尾概率
CHIINV 返回 γ2 分布的單尾概率的反函數
CHITEST 返回獨立性檢驗值
CONFIDENCE 返回總體平均值的置信區間
CORREL 返回兩個數據集之間的相關系數
COUNT 計算參數列表中數字的個數
COUNTA 計算參數列表中值的個數
COUNTBLANK 計算區域內空白單元格的數量
COUNTIF 計算區域內非空單元格的數量
COVAR 返回協方差,成對偏差乘積的平均值
CRITBINOM 返回使累積二項式分布小於或等於臨界值的最小值
DEVSQ 返回偏差的平方和
EXPONDIST 返回指數分布
FDIST 返回 F 概率分布
FINV 返回 F 概率分布的反函數值
FISHER 返回 Fisher 變換值
FISHERINV 返回 Fisher 變換的反函數值
FORECAST 返回沿線性趨勢的值
FREQUENCY 以垂直數組的形式返回頻率分布
FTEST 返回 F 檢驗的結果
GAMMADIST 返回 γ 分布
GAMMAINV 返回 γ 累積分布函數的反函數
GAMMALN 返回 γ 函數的自然對數,Γ(x)
GEOMEAN 返回幾何平均值
GROWTH 返回沿指數趨勢的值
HARMEAN 返回調和平均值
HYPGEOMDIST 返回超幾何分布
INTERCEPT 返回線性回歸線的截距
KURT 返回數據集的峰值
LARGE 返回數據集中第 k 個最大值
LINEST 返回線性趨勢的參數
LOGEST 返回指數趨勢的參數
LOGINV 返回對數分布函數的反函數
LOGNORMDIST 返回對數累積分布函數
MAX 返回參數列表中的最大值
MAXA 返回參數列表中的最大值,包括數字、文本和邏輯值
MEDIAN 返回給定數值集合的中值
MIN 返回參數列表中的最小值
MINA 返回參數列表中的最小值,包括數字、文本和邏輯值
MODE 返回在數據集內出現次數最多的值
NEGBINOMDIST 返回負二項式分布
NORMDIST 返回正態累積分布
NORMINV 返回標准正態累積分布的反函數
NORMSDIST 返回標准正態累積分布
NORMSINV 返回標准正態累積分布函數的反函數
PEARSON 返回 Pearson 乘積矩相關系數
PERCENTILE 返回區域中數值的第 K 個百分點的值
PERCENTRANK 返回數據集中值的百分比排位
PERMUT 返回給定數目對象的排列數
POISSON 返回泊松分布
PROB 返回區域中的數值落在指定區間內的概率
QUARTILE 返回一列數字的數字排位
RANK 返回一列數字的數字排位
RSQ 返回 Pearson 乘積矩相關系數的平方
SKEW 返回分布的不對稱度
SLOPE 返回線性回歸線的斜率
SMALL 返回數據集中的第 K 個最小值
STANDARDIZE 返回正態化數值
STDEV 基於樣本估算標准偏差
STDEVA 基於樣本(包括數字、文本和邏輯值)估算標准偏差
STDEVP 基於整個樣本總體計算標准偏差
STDEVPA 基於總體(包括數字、文本和邏輯值)計算標准偏差
STEYX 返回通過線性回歸法預測每個 x 的 y 值時所產生的標准誤差
TDIST 返回學生的 t 分布
TINV 返回學生的 t 分布的反函數
TREND 返回沿線性趨勢的值
TRIMMEAN 返回數據集的內部平均值
TTEST 返回與學生的 t 檢驗相關的概率
VAR 基於樣本估算方差
VARA 基於樣本(包括數字、文本和邏輯值)估算方差
VARP 計算基於樣本總體的方差
VARPA 計算基於總體(包括數字、文本和邏輯值)的標准偏差
WEIBULL 返回 Weibull 分布
ZTEST 返回 z 檢驗的單尾概率值
文本函數
ASC 將字元串中的全形(雙位元組)英文字母或片假名更改為半形(單位元組)字元
BAHTTEXT 使用 ß(泰銖)貨幣格式將數字轉換為文本
CHAR 返回由代碼數字指定的字元
CLEAN 刪除文本中所有非列印字元
CODE 返迴文本字元串中第一個字元的數字代碼
CONCATENATE 將幾個文本項合並為一個文本項
DOLLAR 使用 $(美元)貨幣格式將數字轉換為文本
EXACT 檢查兩個文本值是否相同
FIND、FINDB 在一個文本值中查找另一個文本值(區分大小寫)
FIXED 將數字格式設置為具有固定小數位數的文本
JIS 將字元串中的半形(單位元組)英文字母或片假名更改為全形(雙位元組)字元
LEFT、LEFTB 返迴文本值中最左邊的字元
LEN、LENB 返迴文本字元串中的字元個數
LOWER 將文本轉換為小寫
MID、MIDB 從文本字元串中的指定位置起返回特定個數的字元
PHONETIC 提取文本字元串中的拼音(漢字注音)字元
PROPER 將文本值的每個字的首字母大寫
REPLACE、REPLACEB 替換文本中的字元
REPT 按給定次數重復文本
RIGHT、RIGHTB 返迴文本值中最右邊的字元
SEARCH、SEARCHB 在一個文本值中查找另一個文本值(不區分大小寫)
SUBSTITUTE 在文本字元串中用新文本替換舊文本
T 將參數轉換為文本
TEXT 設置數字格式並將其轉換為文本
TRIM 刪除文本中的空格
UPPER 將文本轉換為大寫形式
VALUE 將文本參數轉換為數字
『柒』 機器學習如何從資料庫中提取模型需要的數據
邏輯回歸:y=sigmoid(w'x)
線性回歸:y=w'x
也就是邏輯回歸比線性回歸多了一個sigmoid函數,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行歸一化操作,使得sigmoid(x)位於0~1
邏輯回歸通常用於二分類模型,目標函數是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,用戶可以自己設置一個分類閾值。
線性回歸用來擬合數據,目標函數是平法和誤差