关于排名问题的总结

select rank() over(partition by kemu order by fenshu desc) rk,t.* from abcd t
--当出现并列的情况时,名次会缺失 1 2 2 4 5 5 7
select dense_rank() over(partition by kemu order by fenshu desc) rk,t.* from abcd t
--当出现并列的情况时,名次不会缺失 1 2 2 3 4 4 5
select Row_number() over(partition by kemu order by fenshu desc) rk,t.* from abcd t
--不会出现并列情况,名次自动分 1 2 3 4 5 6 7

create table ABCD
(
STDNAME VARCHAR2(50),
STDID VARCHAR2(30) not null,
KEMU VARCHAR2(50),
FENSHU NUMBER(16)
)
alter table ABCD
add constraint PK primary key (STDID)

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('张三', 'aaa', 'yuwen', 70);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('李四', 'bbb', 'yuwen', 88);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('王五', 'ccc', 'yuwen', 45);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('马六', 'dddd', 'yuwen', 36);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('赵七', 'eee', 'yuwen', 88);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('刘八', 'fff', 'yuwen', 45);

insert into abcd (STDNAME, STDID, KEMU, FENSHU)
values ('陈九', 'ggg', 'yuwen', 90);

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
为了在总结部分指出**排名第一的门店名称**,我们需要在代码中: 1. **获取地区内所有门店的销售数据**; 2. **按销售额进行排序**,找出销售额最高的门店; 3. **在分析总结部分添加提示语句**,指出排名第一的门店名称。 --- ### ✅ 修改后的分析总结部分代码(含排名第一门店名称) ```python # 六、总结与建议 analysis_content.append(Paragraph("六、总结与建议", chinese_style_normal)) recommendations = [] # 获取地区内所有门店销售数据(假设 data[8] 是地区门店销售数据) region_sales_data = data[8] if len(data) > 8 and not data[8].empty else pd.DataFrame() top_store_name = "未知" if not region_sales_data.empty: # 按本月总销售降序排序 region_sales_data = region_sales_data.sort_values(by='本月总销售', ascending=False) if not region_sales_data.empty: top_store_name = region_sales_data.iloc[0]['门店'] if sales_change < 0: if member_contribution_ratio >= 0.8: recommendations.append("重点优化医保会员服务,提升医保支付体验") recommendations.append("针对医保会员下降的主要品类制定专项促销方案") recommendations.append("加强医保政策宣传和会员沟通") elif member_contribution_ratio <= 0.2: recommendations.append("加强新客户开发和引流工作") recommendations.append("优化非会员购物体验,提高转化率") recommendations.append("开展针对新客户的促销活动") else: recommendations.append("需要全面优化销售策略,同时关注会员和非会员群体") if not df9.empty and expiry_ratio > 5: recommendations.append("效期商品占比过高,需要加快处理临近效期商品") if not df9.empty and turnover_rate < 50: recommendations.append("库存周转率偏低,需要优化库存结构和采购策略") else: recommendations.extend([ "销售表现良好,建议继续保持现有策略", "可以进一步挖掘高价值客户的消费潜力", "关注库存周转效率,优化资金使用" ]) # 添加排名第一门店提示 analysis_content.append(Paragraph(f"注:在所属地区中,本月销售额排名第一的门店为:{top_store_name},建议学习其成功经验。", chinese_style_normal)) # 添加具体建议 for i, recommendation in enumerate(recommendations, 1): analysis_content.append(Paragraph(f"{i}. {recommendation}", chinese_style_normal)) for content in analysis_content: elements.append(content) elements.append(Spacer(1, 0.1 * inch)) ``` --- ### ✅ 示例输出效果(PDF 中) ``` 六、总结与建议 注:在所属地区中,本月销售额排名第一的门店为:郑州人民路店,建议学习其成功经验。 1. 销售表现良好,建议继续保持现有策略 2. 可以进一步挖掘高价值客户的消费潜力 3. 关注库存周转效率,优化资金使用 ``` --- ### ✅ 说明 - 假设 `data[8]` 是地区门店销售能力或销售数据,包含字段 `'门店'` 和 `'本月总销售'`; - 如果 `data[8]` 不存在或为空,会默认显示 `未知`; - 排名第一的门店名称将被插入到总结段落中,便于门店学习对标对象。 --- ### ✅ 相关问题
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