15. 现需要查看Shopper表的订购者所使用的电子邮件服务商列表。对于每个订购者，只需要显示电子邮件服务商地址，不需要显示用户名。例如‘angelas@qmail.com’，只需要显示‘@qmail.com’。对于查询结果中重复出现的电子邮件服务商地址，只需要显示一次。

可以使用如下的 SQL 查询语句来实现：

SELECT DISTINCT SUBSTRING(email, CHARINDEX('@', email), LEN(email))
FROM Shopper;

这个查询语句使用了 `DISTINCT` 关键字来去重，同时使用了 `SUBSTRING` 和 `CHARINDEX` 函数来提取电子邮件服务商地址。`SUBSTRING` 函数用于截取字符串，而 `CHARINDEX` 函数用于查找某个字符在字符串中的位置。这里使用了 `@` 符号作为分隔符，因此先用 `CHARINDEX` 函数找到第一个 `@` 符号的位置，然后再用 `SUBSTRING` 函数从该位置开始截取字符串。最后使用 `DISTINCT` 关键字去重，保证每个电子邮件服务商只显示一次。

相关问题

能写一个分析Online Shopper Intention数据集的R代码吗

当然可以。以下是一个简单的分析Online Shopper Intention数据集的R代码：

首先，导入必要的库和数据集：

library(tidyverse)
library(corrplot)
library(caret)

data <- read.csv("online_shoppers_intention.csv", header = TRUE)

接下来，我们可以使用`summary()`函数查看数据集的基本信息：

summary(data)

这将输出数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失值等等。

然后，我们可以使用`cor()`函数计算数据集中各个变量之间的相关性，并使用`corrplot()`函数可视化相关性矩阵：

corr_matrix <- cor(data)
corrplot(corr_matrix, method = "circle")

这将输出一个圆形相关性矩阵图，可以帮助我们更好地理解各个变量之间的关系。

接下来，我们可以使用`ggplot2`包绘制一些图表，例如：

ggplot(data, aes(x = Region, fill = Revenue)) + 
  geom_bar() + 
  labs(title = "Revenue by Region", x = "Region", y = "Count")

ggplot(data, aes(x = Browser, y = PageValues)) + 
  geom_boxplot() + 
  labs(title = "Page Values by Browser", x = "Browser", y = "Page Values")

这将分别绘制一个按地区分组的收入条形图和一个按浏览器分组的页面价值箱线图。

最后，我们可以使用`train()`函数拟合一个分类模型，并使用`confusionMatrix()`函数评估模型的性能：

set.seed(123)
train_index <- createDataPartition(data$Revenue, p = 0.8, list = FALSE)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

model <- train(Revenue ~ ., data = train_data, method = "glm")
prediction <- predict(model, newdata = test_data)

confusionMatrix(prediction, test_data$Revenue)

这将使用80%的数据拟合一个广义线性模型，并使用剩余20%的数据测试模型的性能。最后，输出的混淆矩阵将展示模型的准确性、召回率、精确度等性能指标。

用java编写一个超市购物程序，实现超市购物功能。购物时，如果购物者所要购买的商品在超市中有，则提示购物者买到了商品；如果超市中没有购物者所需的商品，则提示购物者白跑了一趟，在超市中什么都没有买到。

好的，我可以为您提供一些参考代码来实现超市购物程序。首先是商品类：

public class Commodity {
    private String name; // 商品名称
    private double price; // 商品价格

    public Commodity(String name, double price) {
        this.name = name;
        this.price = price;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public double getPrice() {
        return price;
    }
}

然后是超市类：

import java.util.ArrayList;

public class Supermarket {
    private ArrayList<Commodity> commodities; // 超市中的商品列表

    public Supermarket() {
        commodities = new ArrayList<Commodity>();
    }

    public void addCommodity(Commodity commodity) {
        commodities.add(commodity);
    }

    public boolean hasCommodity(String name) {
        for (Commodity commodity : commodities) {
            if (commodity.getName().equals(name)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

接下来是购物者类：

import java.util.Scanner;

public class Shopper {
    private String name; // 购物者姓名

    public Shopper(String name) {
        this.name = name;
    }

    public void buyCommodity(Supermarket supermarket) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入您要购买的商品名称：");
        String commodityName = scanner.nextLine();
        if (supermarket.hasCommodity(commodityName)) {
            System.out.println("恭喜您，购买成功！");
        } else {
            System.out.println("很遗憾，超市中没有您要购买的商品。");
        }
    }
}

最后是主程序：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建超市并添加商品
        Supermarket supermarket = new Supermarket();
        supermarket.addCommodity(new Commodity("苹果", 5.0));
        supermarket.addCommodity(new Commodity("香蕉", 3.0));
        supermarket.addCommodity(new Commodity("西瓜", 10.0));

        // 创建购物者并购买商品
        Shopper shopper = new Shopper("小明");
        shopper.buyCommodity(supermarket);
    }
}

在程序中，我们首先创建了一个超市对象并添加了一些商品，然后创建了一个购物者对象并让其购买商品。在购买时，我们调用超市对象的hasCommodity方法来检查超市中是否有购物者所需的商品，如果有则提示购买成功，否则提示购物者白跑了一趟。

希望这份代码对您有所帮助！