怎么做按周统计(需要跨年份)

philipsslg 2004-12-27 09:45:01
如果不跨年份不难,跨年份怎么做,每周以星期一为开始,如果2004-12-27到2005-01-02为2005年第一周,那我要统计2005年1-10周的数据怎么统计??(还有好像SQL 2000 默认把岁末年初的一周分成了两周)
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icedut 2004-12-28
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--我用的方法比较本
--下面的函数GetDateFromWeekDay也是以前别人写的
/*
-- 得到一周的某一天
*/
create function GetDateFromWeekDay(@Year integer,@Week integer,@WeekDay integer)
RETURNS datetime
as
begin
return dateadd(day,-datepart(weekday,dateadd(week,@Week-1,dateadd(year,@Year -1900,0))) + @WeekDay,dateadd(week,@Week-1,dateadd(year,@Year -1900,0)))
end

-------------------------------------------
DECLARE @Week as int
DECLARE @DT1 as smalldatetime
DECLARE @DT2 as smalldatetime

set @Week=datepart(ww,@DT)
set @DT1= dbo.GetDateFromWeekDay(datepart(yy,@DT),@week,1)
set @DT2= dbo.GetDateFromWeekDay(datepart(yy,@DT),@week,7)
--@DT1是一周的开始时间,@DT2是一周的结束时间
--我这样修改后,反正我的系统是可以用了
icedut 2004-12-28
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能不能给个函数输入时间得到是第几周???---datepart函数不是可以么


playyuer 2004-12-28
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创建如下函数
group by 函数 即可

1.方法1
create function udf_WeekDay(@ int,@date datetime)
returns datetime
begin
/*
--周日算作周的最后一天
当 @ <= 1 代表将 @date 映射到 所在周的星期一
当 @ = 2 代表将 @date 映射到 所在周的星期二
当 @ = 3 代表将 @date 映射到 所在周的星期三
当 @ = 4 代表将 @date 映射到 所在周的星期四
当 @ = 5 代表将 @date 映射到 所在周的星期五
当 @ = 6 代表将 @date 映射到 所在周的星期六
当 @ >= 7 代表将 @date 映射到 所在周的星期日
可用于按周汇总 Group by,均支持跨年跨月数据
*/

return
(select dateadd(day
,case when (@@datefirst + datepart(weekday,@date)) % 7 = 0 --周六
then
case when @ between 1 and 6
then @ - 6
else 1
end
when (@@datefirst + datepart(weekday,@date)) % 7 = 1 --周日(七)
then
case when @ between 1 and 6
then @ - 7
else 0
end
when (@@datefirst + datepart(weekday,@date)) % 7 between 2 and 6 --周一至周五
then
case when @ between 1 and 6
then @ + 1 - (@@datefirst + datepart(weekday,@date)) % 7
else 8 - (@@datefirst + datepart(weekday,@date)) % 7
end
end
,@date))
end

go

2.方法2
create function udf_WeekDiff(@BeginDate datetime,@EndDate datetime)
returns integer
begin
return (
select datediff(week,@BeginDate,@EndDate) -- + 1
+ case when (@@datefirst + datepart(weekday,@BeginDate)) % 7 = 1 then 1 else 0 end
- case when (@@datefirst + datepart(weekday,@EndDate)) % 7 = 1 then 1 else 0 end
)
end

go

declare @b datetime,@e datetime
set @b = '2004-12-12'
set @e = '2004-12-20'


select dbo.udf_WeekDiff(@b,@e) + 1 as 跨周数
,dbo.udf_WeekDiff(@b,@e) as 间隔周数
,datediff(week,@b,@e) as [datediff(week,startdate,enddate)]
vinsonshen 2004-12-28
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学习~~~
philipsslg 2004-12-28
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能不能给个函数输入时间得到是第几周???
icedut 2004-12-28
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学习学习
正好要用到
philipsslg 2004-12-28
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系统把2004-12-31算53周,把2005-1-1当做第1周,其实这两周是同一周,怎么把它统计为一周,
group by 进去。
philipsslg 2004-12-28
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set datfirst 1
DATEPART(WEEK, [Date]) as Week
如果不考虑跨年可以这样统计,就是卡在跨年那里,能不能具体说说跨年怎么处理??
yingqing 2004-12-28
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playyuer(退休干部 卧鼠藏虫) ,向你學習
bei_zj 2004-12-28
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playyuer(退休干部 卧鼠藏虫) ,向你学习一下!
philipsslg 2004-12-28
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我是做本周与前9周的曲线图,如果本周是本年度的20几周,那很好统计,如果本周是第二周,那岁末年初那个比较难统计。
icedut 2004-12-28
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datepart在岁末年初的时候得到了2个周数是吧
感觉真复杂啊

你是要1-10周,安周统计数据吧

你看这样是否太笨了:把1-10周,每周的开始日期,结束日期,及对应的周数,放到一个表里,这样可以统计么.例如2004-12-27---2005-1-02 是2005年的第一周的开始日期与结束日期




philipsslg 2004-12-28
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datepart不能算,岁末年初的。
playyuer 2004-12-27
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T-SQL: 三个通用的与日期相关的,辅助按周(星期日是周的最后一天)汇总的自定义函数
http://blog.csdn.net/playyuer/archive/2004/11/04/167172.aspx
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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