oracle 算 前7天 按每一天 每一类 分类电器从高到低排名

MySQL数据分析实战:从零到一,用SQL解锁商业洞察 你是不是也遇到过这样的困惑:想学数据分析,网上教程铺天盖地,Python、R、各种BI工具让人眼花缭乱,但一看到要学编程、装环境、搞算法,瞬间就头大了。有没有一种方法,能用你已经熟悉的工具,比如最经典的MySQL数据库,就能开始数据分析,甚至做出有价值的商业洞察? 答案是肯定的。很多人对MySQL的认知还停留在“增删改查”的CRUD层面,认为它只是个存储数据的“仓库”。但今天我要告诉你一个被严重低估的事实: MySQL本身就是一个强大且易上手的数据分析工具 。通过SQL,你就能完成数据清洗、聚合、关联、统计 阅读详情

select 
rank() over (partition by b.C_EEGRPID,RECORDDATE order by b.EEKWH desc) as rank,
b.METERNO,
b.EEKWH,
b.C_EEGRPID,
b.C_EEGRPNAME,
b.RECORDDATE
from (
		select 
		sum(a.EEKWH) as EEKWH,
		d.METERNO,
		c.C_EEGRPID,
		g.C_EEGRPNAME,
		a.RECORDDATE

		from 
		QX_SGMTUSR_DTL a
		left join V_USING_TOPO b on a.DISTRICTBCDID=b.DISTRICTBCDID and a.ADDRESSID=b.ADDRESSID and a.CHANNELID=b.CHANNELID
		left join T_EECLASSIFICATION c on a.EEID=c.EEID
		left join T_EECLASSIFICATIONGRP g on c.C_EEGRPID=g.C_EEGRPID
		left join U_APPUSER d on b.METERNO=d.METERNO 
		where a.RECORDDATE  >= 200818
		and a.RECORDDATE < 200825
		and d.METERNO is not null
		and c.C_EEGRPID in (2,4,5)
		GROUP BY d.METERNO,a.RECORDDATE,c.C_EEGRPID,g.C_EEGRPNAME
		ORDER BY a.RECORDDATE 
) b
	
	

 

 

 

 

AI搜索范式革命:从关键词匹配到机器先知 搜索引擎正经历从‘匹配信息’到‘理解意图、生成服务’的根本性转变。其核心原理已由倒排索引、PageRank和BM25等传统统计与图谱方法,升级为基于向量语义理解、知识增强检索(KGR)和端到端生成式重排序的AI原生架构。这一技术跃迁带来了显著的价值提升:大幅降低用户认知负荷、实现搜索即服务(Search-as-a-Service)、并推动结果评估从点击率转向任务完成率。典型应用场景包括自然语言提问的精准响应、多模态内容(图文/视频/代码)的上下文感知呈现,以及嵌入式工具调用——如直接在搜索页订车、修电脑或批 阅读详情

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