第5章.02. 拆分列与合并列1

数据分析之电商数据整体任务分析

视频内容涵盖了从数据清洗到数据分析各个步骤的详细教学。主要介绍了如何处理交易数据中的缺失值、重复值和异常值之后，进入到数据分析阶段。具体分析内容包含交易额、订单量、客户数、商家数、商品种类（SPU）和数量（SKU）、客单价及评价量等关键指标。通过SQL查询，提取了指定时间范围内的电商平台的营业数据，计算了各类重要业务指标，并对数据分析结果进行了简要解读，如单月交易额、平均订单量、客户挖掘潜力、商品多样性等。此视频适合数据分析师、电商运营、SQL技术人员。

SQL应用之统计员工在办公室的时间

视频内容围绕如何利用SQL查询计算员工在办公室的总时长。通过给定员工表，包含员工ID、事件日期、进入和离开办公室的时间点，展示如何计算员工特定日子的办公时长，并对多条记录进行求和以得到每日总时长。实用的SQL功能包括时间差计算、使用别名、GROUP BY语句用于数据分组以及SUM函数来累计求和。讲解透彻，实例明确，适合初学者上手操作与理解，并为准备面试的求职者提供实例分析。

SQL应用之删除重复邮箱信息

在本节内容中，讲解了如何处理数据库中的重复邮箱信息，通过SQL的窗口函数和分组查询这两种方法。第一种方法是运用窗口函数为重复数据添加序号，并删除序号大于一的重复项；第二种方法是通过分组查询得到每个组员工的最小ID号，然后删除除这些ID号外的所有数据。这两种技朤方法对于需要清理数据库中重复数据的数据库管理员和数据分析师非常有用。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

Python处理Excel数据：什么是模块、包、库

本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识，包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块（.py文件）、包（包含__init__.py文件的文件夹），以及库（模块和包的集合）之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能，包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力，为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。