㈠ 怎么用sql server 2008建立一个电影数据库用什么数据类型

我试过了触发器写的一点没错，你得把你的出现编译错误贴出来。
我大致猜一下你的错误 有可能是中英文符号问题

㈡ 如何搭建一个自用的电影资料数据库

这个问题其实有两个核心：

首先是“分享”，我们要能随时和老婆孩子分享各种蓝光大片，只需一次下载，电脑电视ipad手机就能随时播放。这是这个问题的关键诉求。 其次是“便捷”，选片要有封面，还要有简介和评分，操作不能复杂，最好全部自动化。让机器伺候我们，别让我们操心！

如果在这两点上我们达成了一致，那么恭喜你，搭建方法就在下方，拿出你的小抄接着看吧！ 关于“搭建”，自然要掏钱购买硬件……诶，那谁你别走啊……

硬件篇： 1.千兆局域网。 2.群晖NAS。 3.海美迪盒子。

注意，这不是广告，这不是广告！ 蓝光光碟分辨率为1920x1080，平时一般简称BD或者1080p，一张蓝光盘的容量可达25G~50G。用百兆小水管拷贝一张蓝光原盘，掐指一算，将近1个小时吧。没事，不就出去溜溜狗给孩子喂喂奶发会儿呆么。

我知道你们都是急性子，所以我们需要千兆局域网！其带宽是1000Mbps，速度能轻松稳定在100M/S以上。有了如此神器，折腾蓝光原盘便如探囊取物。

千兆局域网需要以下硬件： 1.六类网线。 2.千兆交换机。 3.有条件的还可以上千兆无线。

接下来是群晖NAS。 群晖Synology是台湾的公司，成立于2000年，主要业务就是NAS，其产品范围涵盖了家庭、中小企业和中大型企业。 简单来说，NAS就是一台大容量的存储设备。有些同学可能觉得没必要购买NAS，觉着把电影存放在自己电脑上也不错。但是，电脑是不可能随时保持开机状态的。设想你大冬天你躺在床上，优雅的打开65寸彩电……咦？电脑没开机，妈蛋，下床打开电脑…等半分钟启动…输入密码…爬回床上…我知道你已经没有心思看电影了。 所以我们需要一台群晖NAS。对于入门级爱好者来说，推荐购买群晖DS214Play，这台机器具备1080p的解码能力，能让你的手机、ipad高质量的播放NAS上的影片。

群晖NAS的特点： 1.全图形界面，傻瓜化操作。 2.支持远程迅雷，随时随地可以远程下载电影，哪怕你在地铁上，哪怕你在国际空间站。 3.自动搜刮影片封面和简介。影片存入Video目录就可以了，完全不需要多余的操作。这是我的群晖NAS

全天候开机。绝大部分NAS使用的都是低功耗芯片，待机耗电仅仅几瓦，等于长期点亮一个LED灯泡。永不关机可以保证你的影片库随叫随到，这才是真正的以人为本。 5.支持多种终端。手机和平板可以直接下载Ds Video。

㈢ python这样的数据集,第一列是用户,第二列是电影,第三列是评分,第四是时间之类的.

# 读文件
f=open('e:/python27/view_c.txt','r')
lines=f.readlines()
f.close()
# 按行写入列表list1
# 并统计总行数、人数、影片数
list1=[]
num=0
maxrow=0
maxcol=0
for line in lines:
list1.append([])
for st in line.split('\t'):
list1[num].append(int(st))
if list1[num][0]>maxrow:
maxrow=list1[num][0]
if list1[num][1]>maxcol:
maxcol=list1[num][1]
num+=1
# 按人数、影片数创建全为0值的二维数组list2
list2=[]
for i in range(0,maxrow):
list2.append([])
for j in range(0,maxcol):
list2[i].append(0)
# 填充二维数组list2
for i in range(0,num):
id=list1[i][0]-1
jd=list1[i][1]-1
kd=list1[i][2]
list2[id][jd]=kd
# 二维数组list2
for i in range(0,maxrow):
for j in range(0,maxcol):
print(list2[i][j],' ',end='')
print('\n')

㈣ 数据分析师面试题目和答案:动手题

【导读】众所周知，随着社会的发展，数据分析师成为了炙手可热的热门执业，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未来广阔的发展前景。一般情况下用人单位会给问答题和动手题来检测应聘者的真实实力，可以说面试笔试是非常重要的一个环节。它可以直接测验你对数据分析具体理论的掌握程度和动手操作的能力。为此小编就以此为例和大家说说2020年数据分析面试解答技巧:动手题，希望对大家有所帮助。

动手题

1. 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做?

实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2
次，张飞的数学成绩缺失。

针对重复行，你需要删掉其中的一行。针对数据缺失，你可以将张飞的数学成绩补足。

2. 豆瓣电影数据集关联规则挖掘

在数据分析领域，有一个很经典的案例，那就是“啤酒 +
尿布”的故事。它实际上体现的就是数据分析中的关联规则挖掘。不少公司会对这一算法进行不同花样的考察，但万变不离其宗。

如果让你用 Apriori 算法，分析电影数据集中的导演和演员信息，从而发现两者之间的频繁项集及关联规则，你会怎么做?

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“数据分析师面试题目和答案:动手题”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。