利用SQL技能处理数据集

利用SQL技能处理数据集实例(入门) 导入数据 首先,我们先新建一个flight库,再把数据csv文件导入数据库中,准备进行下面的操作。 运行SQL 1.用count语句查看总行数 2.在航班及时率表中有五个delay延迟字段,找出导致延迟次数最多的原因,延迟时间倒数第二的原因,以及各个原因累计的延迟时间。 3.显示出2015-01-03的航班数据,要求显示AirlineID,FlightNum,Origin,Dest,DepTime,TailNum,AirTime,Distance如上字段 由于时间部分查询非常多,请在时间字段上增加索引 阅读详情

问答题 (100分)
【第一题】
1、创建db名字叫 flight 创建新表名字叫on_time_performance

mysql> create database flight character set 'utf8';
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

2、航班数据检查csv ,导入到sql数据库中
导入数据

3、执行count语句查看总行数

mysql> select count(*) from on_time_performance;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   469008 |
+----------+
1 row in set (0.16 sec)

【第二题】
1、在航班及时率表中有如下delay延迟字段,请找出导致延迟次数最多的是哪一个原因 ,并给出各个原因累计的延迟时间
WeatherDelay CarrierDelay NASDelay SecurityDelay LateAircraftDelay

mysql> create view delay_view as
    -> select 'WeatherDelay' as delay_name, count(WeatherDelay) as delay_times, sum(WeatherDelay) as dalay_hours from on_time_performance where WeatherDelay > 0
    -> union
    -> select 'CarrierDelay', count(CarrierDelay), sum(CarrierDelay) from on_time_performance where CarrierDelay > 0
    -> union
    -> select 'NASDelay', count(NASDelay), sum(NASDelay) from on_time_performance where NASDelay > 0
    -> union
    -> select 'SecurityDelay', count(SecurityDelay), sum(SecurityDelay) from on_time_performance where SecurityDelay > 0
    -> union
    -> select 'LateAircraftDelay', count(LateAircraftDelay), sum(LateAircraftDelay) from on_time_performance where LateAircraftDelay > 0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from delay_view order by delay_times desc limit 1;
+--------------+-------------+-------------+
| delay_name   | delay_times | dalay_hours |
+--------------+-------------+-------------+
| CarrierDelay |       46191 |     1639773 |
+--------------+-------------+-------------+
1 row in set (1.46 sec)
mysql> select * from delay_view order by delay_times desc;
+-------------------+-------------+-------------+
| delay_name        | delay_times | dalay_hours |
+-------------------+-------------+-------------+
| CarrierDelay      |       46191 |     1639773 |
| NASDelay          |       45739 |     1155982 |
| LateAircraftDelay |       45259 |     2031277 |
| WeatherDelay      |        5140 |      249979 |
| SecurityDelay     |         273 |        6398 |
+-------------------+-------------+-------------+
5 rows in set (1.48 sec)

2、延迟倒数第二的是哪个原因 ,给出累计的延迟时间

mysql> select * from delay_view order by delay_times limit 1, 1;
+--------------+-------------+-------------+
| delay_name   | delay_times | dalay_hours |
+--------------+-------------+-------------+
| WeatherDelay |        5140 |      249979 |
+--------------+-------------+-------------+
1 row in set (1.47 sec)

【第三题】
1、请显示2015-01-03日的航班数据,要求显示AirlineID,FlightNum,Origin,Dest,DepTime,TailNum,AirTime,Distance如上字段

mysql> select AirlineID, FlightNum, Origin, Dest, DepTime, TailNum, AirTime, Distance from on_time_performance where FlightDate = '2015/1/13';

2、由于时间部分查询非常多,请在时间字段上增加索引,加快查询速度,此处请截取两张图片,比对执行速度的区别
未加索引前
加索引后

3、由于数据很多,,所以请给出第50-55行数据的AirlineID,FlightNum,Origin,Dest,DepTime,TailNum,AirTime,Distance 截图;同时写出快速获取到第50-55行所用的sql语句。

mysql> select AirlineID, FlightNum, Origin, Dest, DepTime, TailNum, AirTime, Distance from on_time_performance limit 49, 6;

快速获取到第50-55行
【第四题】
1、探究一年内飞行航班的季节性,并统计出12个月的航班总数

mysql> select Quarter, Month, count(*) as totle from on_time_performance group by Quarter, Month;
+---------+-------+-------+
| Quarter | Month | totle |
+---------+-------+-------+
| 1       | 1     | 38024 |
| 1       | 2     | 34487 |
| 1       | 3     | 40424 |
| 2       | 4     | 39187 |
| 2       | 5     | 40029 |
| 2       | 6     | 40747 |
| 3       | 7     | 41852 |
| 3       | 8     | 41095 |
| 3       | 9     | 37625 |
| 4       | 10    | 39011 |
| 4       | 11    | 37853 |
| 4       | 12    | 38674 |
+---------+-------+-------+
12 rows in set (0.53 sec)

2、找出航班最多的一个月是几月份

mysql> select Quarter, Month, count(*) as totle from on_time_performance group by Quarter, Month order by totle desc limit 1;
+---------+-------+-------+
| Quarter | Month | totle |
+---------+-------+-------+
| 3       | 7     | 41852 |
+---------+-------+-------+
1 row in set (0.54 sec)

【第五题】
现有一个json文件的airplane数据,写一段python程序把数据转换成csv,导入数据库中。然后统计飞机最多的两个生产商

mysql> select Manufacturer, count(*) as c_num from airplanes group by Manufacturer order by c_num desc limit 2;
+--------------+-------+
| Manufacturer | c_num |
+--------------+-------+
| BOEING       |  1953 |
| AIRBUS       |   519 |
+--------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Spider 数据集上实现nlp2sql训练任务

每个数据库的结构(表、列、外键)在多个问题中都会被重复使用。如果每个问题都附带完整的schema信息,会导致数据冗余,增加存储和处理的开销。所以,将schema单独存储为table.json,可以让不同的数据条目引用同一个数据库模式,减少重复数据。拆分后的结构需要更高效的数据管理,例如在训练模型时,根据每个问题的db_id去table.json中查找对应的schema信息。T5 是一个强大的自然语言处理模型,能够处理各种文本任务(如翻译、摘要、问答等),并且将所有任务视为文本到文本的转换。

陈锐的技术笔记 2710
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