SQL запрос вывести время последней транзакции

 Задача выбрать менеджеров из таблицы у которых вторая транзакция была после 22 часов

select first_name, last_name,

date_part('year',birth_date) year_of_born from skill_managers
where date_part('hour',last_transaction_dt)>=22

Как открыть csv файл в excel?

Как открыть csv файл в эксель по столбцам? Вопрос  частый. Что делать если не запускается Jupyter Notebook в Anaconda?

При открытии csv  файла в excel данные обычно скомканы в кучу 

и выглядят примерно так

Чтобы корректно разбить данные по столбцам сделайте следующее.

1. Так как все данные собраны в одну ячейку в первом столбце, выделите столбец А

2. Перейдите в панели эксель на вкладку "Данные" и найдите кнопку "Текст по столбцам"

3. Выберите с разделителем

4. Выберите тип разделителя. В моем случае это запятая. В окне отобразится предварительный просмотр разбивки по столбцам.

5. Жмите Далее. В следующем окне можно ничего не менять и нажать "Готово".

6. Получаем красиво и корректно разбитый по столбцам документ.

Что делать если не запускается Jupyter Notebook в Anaconda?

Box-plot Python

 import pandas as pd

from scipy.stats import t import matplotlib.pyplot as plt array1 = [84.7, 105.0, 98.9, 97.9, 108.7, 81.3, 99.4, 89.4, 93.0, 119.3, 99.2, 99.4, 97.1, 112.4, 99.8, 94.7, 114.0, 95.1, 115.5, 111.5] array2 = [57.2, 68.6, 104.4, 95.1, 89.9, 70.8, 83.5, 60.1, 75.7, 102.0, 69.0, 79.6, 68.9, 98.6, 76.0, 74.8, 56.0, 55.6, 69.4, 59.5] # считаем количество элементов, среднее, стандартное отклонение и стандартную ошибку df = pd.DataFrame({'Выборка1':array1, 'Выборка2':array2}).agg(['mean','std','count','sem']).transpose() df.columns = ['Mx','SD','N','SE'] # рассчитываем 95% интервал отклонения среднего p = 0.95 K = t.ppf((1 + p)/2, df['Mx']-1) df['interval'] = K * df['SE'] #строим графики, boxplot из изначальных данных array1, array2,  доверительные интервалы из датафрейма df fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 9)) # график boxplot bplot1 = ax1.boxplot([array1, array2], vert=True, # создаем вертикальные боксы patch_artist=True, # для красоты заполним цветом боксы квантилей labels=['Выборка1', 'Выборка2']) # используется для задания значений выборок в случае с boxplot # график доверительных интервалов bplot2 = ax2.errorbar(x=df.index, y=df['Mx'], yerr=df['interval'],\ color="black", capsize=3, marker="s", markersize=4, mfc="red", mec="black", fmt ='o') # раскрасим boxplot colors = ['pink', 'lightgreen'] for patch, color in zip(bplot1['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) # добавим общие для каждого из графиков данные for ax in [ax1, ax2]: ax.yaxis.grid(True) ax.set_title('Температура плавления ДНК двух типов') ax.set_xlabel('Сравнение двух выборок') ax.set_ylabel('Температура F') plt.show()

BOX-Plot язык R

 library(tidyverse)

library(gridExtra) df <- tibble("Выборка1" = c(84.7, 105.0, 98.9, 97.9, 108.7, 81.3, 99.4, 89.4, 93.0, 119.3, 99.2, 99.4, 97.1, 112.4, 99.8, 94.7, 114.0, 95.1, 115.5, 111.5), "Выборка2" = c(57.2, 68.6, 104.4, 95.1, 89.9, 70.8, 83.5, 60.1, 75.7, 102.0, 69.0, 79.6, 68.9, 98.6, 76.0, 74.8, 56.0, 55.6, 69.4, 59.5)) # считаем среднее, стандартное отклонение, к-во элементов и стандартную ошибку df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% summarise(mean = mean(value), sd = sd(value), n = n(), se = sd / sqrt(n)) # график boxplot box_plot <- df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% ggplot(aes(x = key, y = value, fill = key)) + geom_boxplot() + stat_summary(fun = mean, geom = "point", shape = 20, size = 3, color = "red", fill = "red") + theme(legend.position = "none") + labs(title = "Температура плавления ДНК двух типов", subtitle = "Boxplot", tag = "Рис. 1", x = "Сравнение двух выборок", y = "Температура F") # график errorbar error_bar <- df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% ggplot(aes(x = key, y = value)) + stat_summary(fun="mean", geom="point", color = "red") + stat_summary(fun.data="mean_cl_normal", geom="errorbar", size=1, width=0.2) + labs(title = "Температура плавления ДНК двух типов", subtitle = "График доверительных интервалов", tag = "Рис. 2", x = "Сравнение двух выборок", y = "Температура F") # совмещение графиков grid.arrange(box_plot, error_bar, ncol=2)

Транслитератор. Смена раскладки текста онлайн

Название:

Код для URL:

Лживая Акция от аптеки Вита

 Товары не пересчитываются на корзине на два товара. Цена стоит за три.

Совершенно хамским тоном клиентская поддержка это отрицает и за заказанные два товара не выдала третий

Как показывать рекламу Google Adwords только на заданных сайтах?

 

Чтобы таргетировать рекламу Адвордс только назаданные площадки нужно выполнить следующие действия:

1. Отключить в группе объявлений все другие виды таргетинга. К сожалению таргетинги больше не пересекаются и не накладывают ограничения, а плюсуются. Например выбрав аудиторию шопоголики и площадки, Гугл будет показывать рекламу и на сайтах где присутствует данная аудитория и на площадках заданных вами.

В итоге вы увидите список совсем других сайтов в местах размещения.

2. Проверить что у вас не задно автоматичесаое расширение таргетинга. 

Для этого нажмите на группу объявлений, далее "изменить таргетинг группы объявлений" и в разделе "Расширение таргетинга" передвиньте рычаг на "Выкл". И так в каждой группе.

!! Очень важно, чтобы количество заданных вами площадок было больше 30. В противном случае таргетинг будет очень узкий и реклама просто остановится.

Как добавить данные в таблицу из другой таблицы? SQL запрос

 У нас есть таблица invoice_order_operations

Нужно из нее добавить данные в новую справочник product 

который мы создаем в базе:

create table product (product_id int IDENTITY(1,1),

product  varchar(255));

Делается это простым запросом:

insert into product

select DISTINCT (product) from invoice_order_operations

итог:

Как посчитать среднее время на каждом этапе сделки? SQL запрос

 Задача следующая:

Нужно посчитать среднее время нахождения на каждом статусе между отрезками  (с учетом повторяющихся статусов).

Таблица выглядит так

Нужно понять как долго клиент находился на каждом этапе сделки

Теперь разбиваем это на каждую сделку