手头有大量数据，不进行分析整理，可能并没有什么用处，Power
query
不仅能导入超百万行甚至上亿行的数据，更重要的是可以轻松对这些数据进行挖掘处理，从
中
找到我们需要的数据集合。对导入的数据进
行数
据整理的过程一般称为「数据清洗」，之所以称之为清洗，是因为在数据分析师眼
中
，杂乱的数据就是脏数据，只有被清洗成干净的数据后才可以进行分析使用，下面我们就来认识Power
Query
的强大数据清洗功能。以下的操作过程在PowerBI和
Excel
中
均适用。在
Excel
中
第一行
为
标题
行，从第二行开始才是数据，但在PQ
中
，从
第一行
开始就需要是数据
说到数据分析工具，大家第一时间可能会想到
excel
、python、sql、powerbi 、tableau等等，但第一印象里并没有power
query
。这是因为power
query
并不是一个独立的数据处理软件。但他确实是一个好用的，能提高数据处理效率的工具。
一、power
query
Power
query
是微软从
Excel
到 PowerBI
为什么要
做
纠错：
由于语音助手
中
绝大多数的
query
来源均为语音对话，ASR模块的结果就会由于误收音、少收音、或者识别的字错误导致输入给NLU层的
query
是错误的。错误的
query
会直接影响下游服务的识别，导致最终执行结果错误，影响用户体验。比如：
（错误）打开和平静音 ->（正确） 打开和平精英。
（错误）第一个7点的闹钟->（正确）定一个7点的闹钟。
（错误）定一个7 点的孬种...
提出的前提
用户搜索
query
时，搜索系统一般会先对
query
进行分词，如果
query
分词的term命
中
倒排索引，则相应的doc即可被召回。 这种方法简单有效，一般情况下相对准确，但也有明显的不足：
相同的意图往往有不同的
query
表达方式，仅依靠字面分词匹配，会损失一定的召回。 在候选量有限的情况下非常容易出现空结果或少召回的情况。电商领域
中
常见的关键词堆砌问题虽然可以缓解少召回的问题，但召回结果往往出现语义漂移；
搜索系统有非常多的方法解决上述问题，比较典型的包括：多粒度分词增加索引命
中
概率、语义向量.
一、前言
本文对之前
做
过一段时间的
Query
改写（纠错，本文不严格区分这两种叫法）
做
一些总结，算法原理可以参考亚马逊的这篇论文：Feedback-Based Self-Learning in Large-Scale Conversational AI Agents。
以前
做
Query
纠错的一些通用思路是：基于大规模的线上日志训练一个相对置信的语言模型，基于相似度、编辑距离等方式挖掘一批高频词汇改写对，譬如说对于“伴奏兄弟”-->“半吨兄弟”这么一个改写对，原始ASR识别后的
query
大页cache和小页cache 实现区别
小页缓存是为了提高进入搜索结果页的加载速度，是渐进加载或者叫预加载，将原来的1页内容分两页返回，第一页请求回30个，分为两页返回，第一页返回10个，第二页返回20个。
大页缓存是对一次完整的请求结
查询增强版（Power
Query
）是一个
Excel
插件，是Power BI的一个组件。
Power
Query
在
Excel
中
通过简化数据发现、访问和合作的操作，从而增强了商业智能自助服务体验。
If I have this:$results = mysql_
query
("SELECT * FROM table_name WHERE id=$id");is there then any way to check how many rows which have a field-value of "Private" or "Company" ?I need to show the user ...
在
excel
2016版本
中
，“数据”选项卡下新内置了一个叫“获取与转换”组的功能。看起来简简单单的几个功能命令，真正应用起来，却别有洞天。 这个叫“获取与转换”的组，其实就是power
query
，什么是power
query
，不知道的自己去百度。回到这个功能上来说。为什么我要大力推荐这个“获取与转换”功能。因为它实在太强大了。甚至可以在
excel
中
专...
