sql多條件篩選的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

圖解資料庫的工作原理

為了解決sql多條件篩選的問題，作者坂上幸大 這樣論述：

　　在電腦與網路普及的現代社會中，大量的資訊讓我們得以擁抱便利的生活。只要稍微仔細觀察，就能發現生活中充斥了許多資訊。例如，社群網路服務與通訊軟體、電車時刻表、記錄於出勤系統中的時間、地圖軟體中的餐廳資訊、設定手機提醒的行事曆，以及網路購物的商品資訊等。如今，這些資訊在世界各處持續增加，大量的資料要如何儲存，又要儲存在哪裡？處理大量的資料時又該怎麼做？解決這些問題時，資料庫是一項關鍵的技術。 　　本書包含使用資料庫前必須了解的知識，包括： 　　．資料庫的基礎知識 　　．資料庫的操作方法 　　．系統設計的相關知識 　　．資料庫運用的相關知識

sql多條件篩選進入發燒排行的影片

應用灰狼演算法最佳化冰水主機趨近溫度設定

為了解決sql多條件篩選的問題，作者賴泳諆 這樣論述：

近年來由於建築物內部的用電中以空調用電占比為最大宗，夏季巔峰用電甚至超越整體用電的百分之五十，而其他季節也分別占至少百分之二十以上。其中冰水主機於空調整體系統的運轉性能、實際負載需求、外氣露點溫度、開機策略等密切相關。本文研究針對空調冰水主機系統之設定，觀察耗電量影響與最佳趨近溫度，並以夏、冬兩季代表進行分析，以某案場數據進行資料分析，將篩選後的冰水主機、冷卻水塔耗能利用支撐向量機(SVM)建立數據模型，藉由模型進行預測與數據分析，並代入灰狼演算法最佳化觀察設定冷卻水入水溫度來評估系統耗能差異，在設定條件觀察各項耗電量，計算找出改善後節省的電量，以噸數3000RT為例，最佳趨近溫度設定為3℃

，約可節省4.84%電量。

Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決sql多條件篩選的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型

為了解決sql多條件篩選的問題，作者蕭琇憶 這樣論述：

背景：長期呼吸器依賴（prolonged mechanical ventilation [PMV]）病人，隨著使用呼吸器時間愈久，脫離呼吸器的機率愈低，死亡風險相對愈高。國內許多研究致力於探討急性重症病人院內存活率、照護方式及影響預後相關因素，仍缺少對疾病治療後，無法脫離呼吸器之PMV病人，可能影響死亡之相關危險因子進行討論。本研究目的是藉由機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型。方法：研究以雲嘉地區之某一區域教學醫院的亞急性呼吸照護中心病人（respiratory care center [RCC]）為收案標準，以醫院電子病歷及醫療資訊系統資料庫收集，自2009年4月-2019年1

2月資料，共1,649人納入本研究。採用SAS 9.4進行描述性統計、雙變項及多變項邏輯斯迴歸分析，探討自變項與依變項間之相關性。機器學習部分，將資料集分80%訓練集、20%驗證集，以五種機器學習演算法（類神經網路、決策樹、支持向量機、邏輯斯迴歸及隨機森林）建置PMV病人死亡風險預測模型，以10折交叉驗證法進行預測模型的效能準確性評估，及重要特徵選取，使用SAS EM 5.1及Weka 3.8.5進行分析。結果：研究結果顯示，於多變項分析模型中以完整模型（full model）及向前選取法模型（forward model）為最佳模型，篩選出有顯著相關變項，包含入RCC時的呼吸器使用天數（OR=

1.017, 95% CI=1.000-1.035, p=0.049）、肺部癌症（OR=3.962, 95% CI=2.122-7.398, p=0.019）、其他癌症（OR=2.349, 95% CI=1.509-3.655, p=0.0005）、急性生理和慢性健康評分（OR=1.058, 95% CI=1.018-1.100, p=0.004）、血小板檢驗值（OR=1.538, 95% CI=1.119-2.114, p=0.046）、多形核白血球檢驗值（OR=1.240, 95% CI=0.086-1.909, p=0.033）、血中尿素氮檢驗值（OR=2.014, 95% CI=1.3

41-3.024, p=0.001）、肌酸酐檢驗值（OR=1.532, 95% CI=1.085-2.162, p=0.002）、白蛋白檢驗值（OR=2.167, 95% CI=0.986-4.761, p=0.049）、血紅素檢驗值（OR=2.058, 95% CI=1.067-3.971, p=0.031）、是否接受氣切（OR=0.161, 95% CI=0.086-0.301, p=