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  • 【前言介绍】最开始在知乎上发现这个网站,这个网站最初是作者根据17天搞定GRE单词中的21天时间表制作完成的,微博上也有博主安利用来背单词,但是我发现,不必非要按照以单元模块来划分的书来使用这个计划,用来...

    【前言介绍】

    最开始在知乎上发现这个网站,这个网站最初是作者根据17天搞定GRE单词中的21天时间表制作完成的,微博上也有博主安利用来背单词,但是我发现,不必非要按照以单元模块来划分的书来使用这个计划表,用来背法硕的考试分析或者教育管理等其他专业课的书更香!!!

    【使用方法】

    41c11cffceb85c2f3efb791b105ff7d6.png图一左侧是背书(单词)计划生成表

    以法硕背的考试分析为例  

    计划名:考试分析30天(或者60天)背诵计划表

    把原来的List名替换为“页”,把List总数替换成页数,每天List数就是每天要背的页数,可以是5页、10页、20页,可以根据自己的时间和效率自行安排

    【因为专业课书不像单词书那样按模块划分,每章内容量都不一样,所以按照页数来划分更科学一些】

    41c11cffceb85c2f3efb791b105ff7d6.png图一是右侧具体生成的每日需要完成的背诵任务,根据艾宾浩斯遗忘曲线制作,每天要背多少东西一目了然(注:带*是需要复习回顾的内容)

    41c11cffceb85c2f3efb791b105ff7d6.png图二就是大家安利的根据红宝书来制作的背单词计划表,也是网站创作者的初始之意,每天2个list,21天就能背完,有些单元还会重复好多遍,加深记忆

    6dc8bece7ac20b6912c93cb469de2a22.png此页面可以直接打印,打印的时候不会有左侧的表单以及页尾的广告!

    7fe83d07ef3d6d9512cd710fbdd28fea.png

                                                          图一

    fbf8498318025aae3ff6ed78e10a9bf1.png

                                                         图二

    网页链接为:https://exam4.us/

    位置:其它资料~背书神器

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  • 我不懂世界时间换算的时候怎么数它们之间相差的时区,还有就是我认为地球.全球划分为24个时区。它们是中时区(零时区)、东1-12区,西1-12区。每个时区横跨经度15度,时间正好是1小时。...巴西利亚 前一天...

    我不懂世界时间换算的时候怎么数它们之间相差的时区,还有就是我认为地球.

    全球划分为24个时区。它们是中时区(零时区)、东1-12区,西1-12区。每个时区横跨经度15度,时间正好是1小时。最后的东、西第12区各跨经度7.5度,以东、西经180.

    请回答正确的。我先谢谢您啦!!!!! 本人要具体时间!!!

    北京 10点 ;伦敦 2点 ;莫斯科 4点; 开罗 4点 ; 多伦多 前一天18点;巴西利亚 前一天16点 这只是纯粹计算时差的结果。。

    1.所求地区时间=该地时间±△时区差*1(小时)2..所求地区时间=该地时间±△经度差*4(分钟)时区差的计算1.一个东时区和一个西时区的相加:如东五区到西五区的时差=.

    老子弄了好久都不懂。数的时候是怎么数!!!!!TMD气死我了。有时候是。

    我转发过来的,看看有没有用 已知经度求该地所在的时区。 用该地的经度除以15度. 下面举例加以说明: 例1:已知北京(东八区)时间为5月1日12:00,求东京(东九区.

    比如说中国下午3点、美国哥伦布几点?东部西部怎么换算?

    e68a84e8a2ade799bee5baa6e79fa5e9819331333231376439世界时区及时差计算 各地的标准时间为格林威治时间(G.M.T)加上 (+) 或减去 (-) 时区中所标的小时.

    美国当地时间早上7:40到下午3:25换算成北京时间是多少?那么下午3:25以后.

    中国的时区统一为东八区美国则按地区分为西五到西七计算时差时计算两地的时区差. 然后再用地理位置在东方的减去地理位置在西方的(在数轴的右边那个时间减左边的.

    已知巴黎时间(中时区)是2月14日22时,求北京(东八区) 纽约(西五区) 东京(东九区) 莫斯科(东三区) 北京:8-0=8 22+8=30 30-24=6 北京是2月15日6时..

    楼上的有误。用当地经度数除以15度(每个时区跨经度15度),余数大于7.5°在商的整数位上加1,小于7.5°的舍去,所得整数商就是时区数——所得整数大于等于1的东经.

    有关世界时区的计算,就是给了你一个地名与这个地区的时间,让你求另一个。

    地球每小时自转过的角度为15个经度,每转度需4分钟,且在同一纬线上东早西晚。根据这一原理,地方时的求法是: 某地地方时=已知的地方时土4分*两地经度差。 这里.

    此时美国时间是?年?月?日?点 瑞士时间是?年?月?日?点换算法则是什。

    GMT是国际标准时,美国不通的地区时区不同,中国是GMT+8:00中国北京时间2009年12月14日上午9点 GMT2009.12.14 1:00AM

    澳大利亚的悉尼(东十区)中午12:00,北京(东八区),伦敦(中市区),.

    以北京基准,悉尼时间+2,伦敦时间-8,莫斯科时间-5,开罗时间-6,多伦多时间日期-1,时间+13,巴西时间日期-1,时间+11

    1 东几区与西几区哪个时间早2同在东几区时间早晚有何不同3举例说明

    1、东时区比西时区的时间早。如东五区比西五区早5+5=10小时(计算时差:一个东时区与一个西时区时时区数相加)2、同在东时区时,时区数大的时间早、小的晚;同.

    例如北京时间是十月一日20:00,那西十一区是几点,早上一点么?

    对西11区在东8区(北京时间)以西,所以西11区的区时要东8区的区时减去他们时差.时差=时区差:由于它们一个东时区,一个西时区,所以差为区号相加=11+8=19小时.

    如何计算时区?世界时区是怎样划分的?怎样计算? 地理知识忘了,大家指点。

    地球划分为24个时区,分别是东十二个,西十二个。以伦敦格林尼治天文台为零时区,向东为东一区到东十二区,向西是西一区到西十二区,东区时间比西区早。经度每15.

    时区综述 地球总是自西向东自转,东边总比西边先看到太阳,东边的时间也总比西边的早。东边时刻与西边时刻的差值不仅要以时计,而且还要以分和秒来计算,这给人们.

    区时怎样换算?再找几道例题,要有答案的,谢谢

    每个时区的中央经线的地方时是这个时区共同使用的区时。时区的换算方法有:1、时差计算 同侧相减,异侧相加。都在东时区或者都在西时区,两地的时差是时区数相减.

    例:北京奥运会开幕式开幕的时刻,东京时间、伦敦时间、纽约时间分别是几。

    国际上进行时差的换算,并不是依据地方时间进行换算,而是用国际标准的区时进行换算。所以,这就首先要了解时区、区时等有关的知识。 1、时区的划分:我们知道,.

    1、找一张时区划分图,会发现北京是东八区,日本是东九区。2、东九区减东八区等于一区,又因为日本在中国东边,太阳首先从东方升起,所以日本比北京快一个小时。.

    简单的区时换算法:先求时区号数差“什么侧减,什么侧加” 再求区时“什么.

    E东+,W西-。(从东经数往西经就用-,从西经数到东经就得+) 每15°为一个小时。东半球的范围是20°E至160°W,160°W至20°W为西半球。180°为日期交界线。

    已英国伦敦格林威治天文台所在的经线为基准(0时区)向东每十五度每一个时区,. 从本初子午线往西时间递减。具体换算方式大体上就是东增西减。跨时区的换算需要.

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  • 需求 select * from t1 where xxxx; 这是全扫描的。实际应用中,有时候不一定需要全扫描。...可以把文件分区存放,比如按天划分,查询时,指定分区。于是,分区出来了。 概述 分区可以理解为分类,


    需求

    select * from t1  where xxxx;
    这是全表扫描的。实际应用中,有时候不一定需要全表扫描。
    比如电信的日志文件,一个表里存了从去年到现在的日志文件,那是很多很大的,实际需求要查今天的,如果用上面的sql,要全部扫描,很耗时间和机器资源,怎么办?
    可以把文件分区存放,比如按天划分,查询时,指定分区。于是,分区表出来了。


    概述

    分区可以理解为分类,通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。
    分类的标准就是分区字段,可以一个,也可以多个。
    分区表的意义在于优化查询。查询时尽量利用分区字段。如果不使用分区字段,就会全部扫描。


    语法

    建表

    CREATE TABLE tmp_table #表名
    (
    title   string, # 字段名称 字段类型
    minimum_bid     double,
    quantity        bigint,
    have_invoice    bigint
    )COMMENT '注释:XXX' #表注释
     PARTITIONED BY(pt STRING) #分区表字段(如果你文件非常之大的话,采用分区表可以快过滤出按分区字段划分的数据)
     ROW FORMAT DELIMITED 
       FIELDS TERMINATED BY '\t'   # 字段是用什么分割开的
    STORED AS SEQUENCEFILE; #用哪种方式存储数据,SEQUENCEFILE是hadoop自带的文件压缩格式


    修改表

    alter table t2 add partition(class='job5');


    hive>SHOW PARTITIONS t3 [partition (province='beijing')];


    hive>ALTER TABLE t3 ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION(...) LOCATION '...';


    hive>ALTER TABLE t3 DROP PARTITION(...);


    实验

    准备文件

    [root@hello110 data]# cat  partition_test;
    1       dddd    dddd
    2       www     www
    3       eeee    wwww
    4       tttt    cccc
    5       yyycc   dddd

    创建表

    hive (zmgdb)> create table p_t1(name string,post string,address string)
                > partitioned by (city string)
                > row format delimited fields terminated by '\t'
                > ;

    OK
    Time taken: 0.106 seconds

    导入数据到北京分区

    hive (zmgdb)> load data local inpath '/data/partition_test' into table p_t1 partition(city='beijing');
    Loading data to table zmgdb.p_t1 partition (city=beijing)

    OK
    Time taken: 0.577 seconds

    导入数据到宁波分区
    hive (zmgdb)> load data local inpath '/data/partition_test' into table p_t1 partition(city='ningbo');
    Loading data to table zmgdb.p_t1 partition (city=ningbo)

    OK
    Time taken: 0.403 seconds

    导入数据到台州分区
    hive (zmgdb)> load data local inpath '/data/partition_test' into table p_t1 partition(city='taizhou');
    Loading data to table zmgdb.p_t1 partition (city=taizhou)

    OK
    Time taken: 0.343 seconds

    显示分区

    hive (zmgdb)> show partitions p_t1;
    OK
    partition
    city=beijing
    city=ningbo
    city=taizhou
    Time taken: 0.083 seconds, Fetched: 3 row(s)

    查看全部数据,全表
    hive (zmgdb)> select * from p_t1;
    OK
    p_t1.name       p_t1.post       p_t1.address    p_t1.city
    1       dddd    dddd    beijing
    2       www     www     beijing
    3       eeee    wwww    beijing
    4       tttt    cccc    beijing
    5       yyycc   dddd    beijing
    1       dddd    dddd    ningbo
    2       www     www     ningbo
    3       eeee    wwww    ningbo
    4       tttt    cccc    ningbo
    5       yyycc   dddd    ningbo
    1       dddd    dddd    taizhou
    2       www     www     taizhou
    3       eeee    wwww    taizhou
    4       tttt    cccc    taizhou
    5       yyycc   dddd    taizhou
    Time taken: 0.105 seconds, Fetched: 15 row(s)

    按分区查询,查宁波分区,city='ningbo' 是分区

    hive (zmgdb)> select * from p_t1 where city='ningbo';
    OK
    p_t1.name       p_t1.post       p_t1.address    p_t1.city
    1       dddd    dddd    ningbo
    2       www     www     ningbo
    3       eeee    wwww    ningbo
    4       tttt    cccc    ningbo
    5       yyycc   dddd    ningbo
    Time taken: 0.723 seconds, Fetched: 5 row(s)





























    hive>SHOW PARTITIONS t3 [partition (province='beijing')];


    hive>ALTER TABLE t3 ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION(...) LOCATION '...';


    hive>ALTER TABLE t3 DROP PARTITION(...);




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  • 拼夕夕的笔试题一共五道,考试时只划分个部分,答题时间90分钟。第部分:SQL查询题3道第题:活动运营数据分析1——订单orders,大概字段有(user_id‘用户编号’, order_pay‘订单金额’ , order_time...
    9ce44ce830463019e905d0cc9d3afe57.png

    前言

    19届同学反馈,拼夕夕的数据分析SQL部分出的很好,20届感叹道,说的太对了。

    拼夕夕的笔试题一共五道,考试时只划分为一个部分,答题时间90分钟。

    第一部分:SQL查询题3道

    第一题:活动运营数据分析

    表1——订单表orders,大概字段有(user_id‘用户编号’, order_pay‘订单金额’ , order_time‘下单时间’)。

    表2——活动报名表act_apply,大概字段有(act_id‘活动编号’, user_id‘报名用户’,act_time‘报名时间’)

    需求:

    1. 统计每个活动对应所有用户在报名后产生的总订单金额,总订单数。(每个用户限报一个活动,题干默认用户报名后产生的订单均为参加活动的订单)。

    2. 统计每个活动从开始后到当天(考试日)平均每天产生的订单数,活动开始时间定义为最早有用户报名的时间。(涉及到时间的数据类型均为:datetime)。

    第1问:

    select  t2.act_id,count(t1.order_time) as num_order,sum(order_pay) as sum_order as nufrom (select user_id,order_pay,order_time  from orders)t1inner join (select user_id,act_id,act_timefrom act_apply)t2on t1.user_id=t2.user_idwhere t1.order_time>=t2.act_timegroup by t2.act_id

    第2问:

    select t1.act_id,count(order_time)/datediff(now(),t1.begin_time)from (select act_id, user_id,act_time,min(act_time) over(partition by act_id) as begin_timefrom act_apply)t1inner join (select user_id,order_timefrom orders)t2on t1.user_id=t2.user_idwhere t1.act_time between t1.begin_time and now()and t2.order_time >= t1.act_time --补充条件 @Ethangroup by t1.act_id

    说明:Over函数可以和其它聚集函数、分析函数搭配,起到不同的作用。例如这里的SUM,max,min,avg,还有诸如Rank,Dense_rank等。(mysql支持,hive也支持)

    第二题:用户行为分析

    表1——用户行为表tracking_log,大概字段有(user_id‘用户编号’,opr_id‘操作编号’,log_time‘操作时间’)

    需求:

    1、计算每天的访客数和他们的平均操作次数。

    2、统计每天符合以下条件的用户数:A操作之后是B操作,AB操作必须相邻。

    elect date(log_time),count(distinct user_id),avg(num_ci)from (select date(log_time),user_id,count( opr_id) as num_cifrom tracking_loggroup by user_id,date(log_time))group by date(log_time)

    第2问:

    在第一问的基础上添加了限制:A操作之后是B操作,AB操作必须相邻。

    lead()over()可以轻易的实现!

    select date(log_time),count(distinct user_id) --感谢评论区 指正@七秒记忆的懒鱼 @宣禾火from(select user_id,date(log_time),opr_id,lead(opr_id,1) over(partition by user_id order by log_time ) as opr_id_2from tracking_log)where opr_id='A' and opr_id_2='B'group by date(log_time)

    第三题:用户新增留存分析

    表1——用户登陆表user_log,大概字段有(user_id‘用户编号’,log_time‘登陆时间’)

    要求:

    每天新增用户数,以及他们第2天、30天的回访比例

    如何定义新增用户:用户登陆表中最早的登陆时间所在的用户数为当天新增用户数;

    第2天回访用户数:第一天登陆的用户中,第二天依旧登陆的用户;--次日留存率

    第30天的回访用户数:第一天登陆用户中,第30天依旧登陆的用户

    select date(t1.user_begin),count(distinct t1.user_id) as '新增用户' ,count(distinct t2.user_id)as '第二日留存用户',count(distinct t3.user_id) as '第30日留存用户'from (select user_id,min(log_time) as user_beginfrom user_loggroup by user_id)t1  --感谢评论区指正@Reyleft join(select user_id,log_timefrom user_log)t2on t1.user_id=t2.user_idand date(t2.log_time)=date(t1.user_begin)+1left join (select user_id,log_timefrom user_log)t3on t1.user_id=t3.user_idand date(t3.log_time)=date(t1.user_begin)+29group by date(t1.user_begin)

    第二部分:计算题1道

    贝叶斯公式的应用

    已知A,B厂生产的产品的次品率分别是1%和2%,现在由A,B产品分别占60%、40%的样品中随机抽一件,若取到的是次品,求此次品是B厂生产的概率。

    已知:P(A)=0.6,P(B)=0.4,P(次/A)=0.01,P(次/B)=0.02

    求:P(B/次)

    352ec3024433c5e29f081075dbf18f0a.png

    第三部分:综合分析题1道

    ABtest

    某网站优化了商品详情页,现在新旧两个版本同时运行,新版页面覆盖了10%的用户,旧版覆盖90%的用户。现在需要了解,新版页面是否能够提高商品详情页到支付页的转化率,并决定是否要覆盖旧版,你能为决策提供哪些信息,需要收集哪些指标,给出统计方法及过程。

    解答:

    使用A/B测试模型,分析两个版本在一段时间期限内,详情页面到支付页面的转化率变化,并计算转化率变化后引起的的GMV变化。

    可选择的决策:①确定发布新版本;②调整分流比例继续测试;③优化迭代方案重新开发。

    要统计的指标:期限内新、旧版本商品详情页到支付页转化率 ,支付金额。

    要衡量的指标:转化率变化 t 在是可接受的置信区间内是否显著,同时参考收益提升率。

    指标计算方法:转化率=从某详情页到支付页用户数/浏览该商品详情页用户数(取日平均和标准差)

    支付金额=从某详情页到支付页到支付成功路径用户的本次支付金额(取日平均)

    采用决策①的情况:本次页面改进在显著性水平内,证明了‘转化率提升的假设’。并且收益提升率达到预期水平。

    采用决策②的情况:本次页面改进在显著性水平内,无法证明‘转化率提升的假设’。分析原因可能是新版本样本空间不足。

    采用决策③的情况:本次页面改进在显著性水平内,证明了‘转化率提升的假设’。但是收益提升率没有达到预期水平。

    -- The End--

    77c5bd61ed12d0ff132c3bce1393326c.png
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空空如也

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一天时间划分表