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Datawhale组队学习中MySQL一周学习任务，通过一周组队自主学习，快速熟悉MySQL相关基础知识，并能掌握基本的数据查询操作方式
这次是纯作业形式
1 | Trips 表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一键 Id，Client_Id 和 Driver_Id 是 Users 表中 Users_Id 的外键。Status 是枚举类型，枚举成员为 (‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’)。 |
1 | CREATE TABLE IF NOT EXISTS `trips` ( |
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根据给定excel内容，先建立表格
1 | CREATE TABLE IF NOT EXISTS `employees` ( |
一般MySQL导入只支持CSV格式，因此先将xlsx格式转换为CSV格式
由于提供的表格中有多个sheet，直接进行格式转换会报错，因此删去了空的sheet1
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SQL除了可以对列名和计算字段使用别名，还允许给表名起别名，这样做有两个主要理由：
别名直接用AS关键字即可，既可使用于表名，也可以使用于列名
SQL最强大的功能之一就是能在数据查询的执行中联结（join）表。联结是利用 SQL的 SELECT能执行的最重要的操作，很好地理解联结及其语法是学习 SQL的极为重要的部分。
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MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。
BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。
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该任务提供了一个sql模板，我们更名为datawhale_day2_email.txt，并对其中建表部分，按照习惯进行了一定的修改
1 | CREATE TABLE IF NOT EXISTS `email` ( |
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1 | 1.软件安装及服务器设置。 |
macOS High Sierra 10.13.3
需要先安装MySQL，我使用的是MySQL 5.7.21，由于已经安装过了，不再额外安装，大致流程如下
都是研究变量之间的关系的，这些变量可以是随机的，也可以是非随机的，但不能全部为非随机，不同之处在于：
设在一个问题中有因变量\(Y\)及自变量\(X_1, …, X_p\)，可以设想Y的值由两部分构成：一部分由\(X_1, …, X_p\)的影响所致，这一部分表为\(X_1, …, X_p\)的函数形式\(f(X_1, …, X_p)\)，另一部分则由其他众多未加考虑的因素，包括随机因素的影响所致，它可视为一种随机误差，记为\(e\)，得到模型
\[Y = f(X_1, …, X_p) + e.\]
e为随机误差，要求其均值为0，即
\[E(e) = 0.\]
more >>《女性品茶：20世纪统计怎样变革了科学》
作者：萨尔斯伯格，美国统计学会（the American Statistical Association）的Fellow
该书通俗生动地介绍了20世纪统计学的发展主线
| 原假设成立 | 原假设不成立 | |
|---|---|---|
| 接受 | \(\surd\) | 第二类错误（受伪） |
| 拒绝 | 第一类错误（拒真） | \(\surd\) |
第一类错误即为显著性水平\(\alpha = P(拒绝H_0 | H_0为真) = P_0(X \in W)\)
more >>大数定律说明平均值与期望值之间的偏差小于任意给定正的常数的概率趋于1，如果有方差有限的条件，会有更精确的结果
中心极限定理：设\({x_n}\)是独立同分布的随机变量序列，若期望\(E(X_1) = \mu\)，方差\(Var(X_1) = \sigma^2\)，则对每一个固定的y有
\[\lim\limits_{n \to \infty}{P(\frac{X_1 + X_2 + … + X_n - n\mu}{\sigma\sqrt{n}} \leq y)} = \Phi(y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{y}e^{-\frac{t^2}{2}}\mathrm{d}\boldsymbol(t)\]
实际上，对于独立同分布的随机变量序列\({X_n}\)，则
\[X_1 + X_2 + … + X_n \sim N(E(X_1 + X_2 + … + X_n), Var(X_1 + X_2 + … + X_n))\]
\[E(X_1 + X_2 + … + X_n) = n\mu, Var(X_1 + X_2 + … + X_n) = n \sigma^2\]
\[X_1 + X_2 + … + X_n \sim N(n\mu, n\sigma^2)\]
标准化得：\(\frac{X_1 + X_2 + … + X_n - n\mu}{\sqrt{n}\sigma} \sim N(0,1)\)
more >>\[\mu = \frac{\sum\limits_{i=1}^N{x_i}}{N} = \frac{x_1 + x_2 + … + x_N}{N}\]
\[\bar{X} = \frac{\sum\limits_{i=1}^n{x_i}}{n} = \frac{x_1 + x_2 + … + x_n}{n}\]
\[\sigma^2 = variance\]
\[\sigma ^2 = \frac{\sum\limits_{i=1}^N{(x_i - \mu)}}{N}\]
\[\begin{align} \sigma ^2 &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{(x_i - \mu)}}{N}\\ &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{({x_i}^2 - 2x_i\mu + \mu^2)}}{N}\\ &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{x_i^2} - 2\mu\sum\limits_{i=1}^N{x_i} + \mu^{2}N}{N}\\ &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{x_i^2}}{N} - 2\mu^2 + \mu^2\\ &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{x_i^2}}{N} - \mu^2\\ &= \frac{\sum\limits_{i=1}^N{x_i}}{N} - \frac{(\sum\limits_{i=1}^N{x_i})^2}{N^2} \end{align}\]
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
jsonContent:
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