甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
Dancing Links算法主要用于解决精确覆盖问题，精确覆盖问题就的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得每个集合中每一列恰好只包含一个1。例如下面的矩阵，我们将改矩阵命名为矩阵1
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
有时候我们需要将两个数据表，合并成为一张数据表，根据两张表中，有一个相同定义的列进行合并。
.loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是：
精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。然而，随着Pandas版本的更新，为了简化API和提高代码的可读性，ix 索引器在Pandas 0.20.0版本中被弃用，并在后续版本中完全移除。因此，如果你尝试在较新版本的Pandas中使用 ix，你将会遇到一个 AttributeError。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。错过直播的小伙伴有福啦，今天带来本次系列分享中腾讯云数据库高级工程师伍鑫老师主题为“TDSQL-A列存储设计原理及执行优化详解”的文字版。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，适应于海量OLAP关联分析查询场景，能够支持20
假设要设计一个在线约会网站，用户信息表有很多列，包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户，还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。如何设计索引满足上面复杂的需求呢？
Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布，趋势，地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
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ORDER BY子句根据指定列的数据值或以逗号分隔的列序列对查询结果集中的记录进行排序。 该语句对单个结果集进行操作，这些结果集要么来自SELECT语句，要么来自多个SELECT语句的UNION。
private void ExcelOperation() { // //定义一个缺少的object对象 object oMis = System.Reflection.Missing.Value; // //定义一个Excel程序对象 Excel.ApplicationClass excelApp = new Microsoft.Office.Interop.Excel.ApplicationClass();
昨天我们介绍了利用STRING数据库来进行蛋白相互作用预测（STRING：蛋白相互作用数据库的使用），但是我们只是获得了相互作用网络分析的数据以及可以使用的相关网络分析的图，对于核心基因的筛选还是没有涉及。今天就介绍一下如何来筛选核心基因吧！
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
公式使电子表格“活”了起来。有时，我们会在一个单元格或者多个单元格中应用公式，但在很多情况下，我们需要将公式应用于整列（或者一列中的许多单元格）。为此，Excel提供了多种不同的方法，你只需使用鼠标单击几次或者使用快捷键，就可以完成这样的操作。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，本文主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 1、概述 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。 注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2、索引的优点 大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop([columns,])是没法处理的，怎么办呢，
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知，谁人不晓呀，纵使你没见过EXCEL，也见过数据在跑吧？可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？大家来排个名吧？ 1.移动选择 打开一个表，想要查看最后一行是第几行，很多童鞋都是一直按方向箭，或者不厌其烦拖动滚动条，这是一个非常不好的习惯，得改。童鞋，还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗？可以快速跳转到该列数据末尾处，还有CT
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
第4章 为SELECT语句创建理想的索引 练习 4.1 为SQL4.5中的查询语句设计候选索引A和选索引B。
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
如果了解Excel中的一些快捷键，特别是方便经常操作任务的快捷键，将会极大地提高我们使用Excel的效率。这里，介绍用于方便操作行和列的6个快捷键。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
我们的数据库是一个任务跟踪数据库，那我们就建立一个名为 “Tasks” 的表。该表将持有的所有任务 – 一个重要的属性状态。然后，我们可以创建另一个表名为 “Status” 。这样在后面的操作中，我们可以针对不同表进行查询操作，找出工作需要做什么和给定的状态等。
作为数据分析师，有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列，如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理，常规的方法是拖动鼠标进行框选，但对于数据量大的情况这种方法不一定好，这时候就该Excel快捷键出马了。
在电商行业的数据管理中，一般会把库存数据转换成单条数据的数据表，在传统Excel中操作比较耗时耗力。而使用Power Query，就会变得十分轻松。假如我们需要将图1的数据转换成图2的数据样式。
与 Excel 和 DAX 语言具有IFERROR函数的方式类似，Power Query具有自己的语法来测试和捕获错误。
Fiddler抓取到的每条http请求（每一条称为一个session），会话列表 主要是Fiddler所抓取到的每一条http请求都会显示到这里。主要包含了请求的ID编号、状态码、协议、主机名、URL、内容类型、body大小、进程信息、自定义备注等信息，如下图所示：
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
在数据库的各种优化中，加索引是一种特别常见而立竿见影的优化方法。当然，在做某些事情时，也需要增加索引。
今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法。 该案例所用到的函数和选择器工具还是我们之前用到的基本选择工具——单选按钮，组合框。 用到的思想与昨天讲到的思想基本一致，不过这里会有而迂回，你可以了通过对比参照，对excel中的动态交互函数与思想有更为深入的理解。 昨天使用的查询关键字是我用的&文本合并函数直接将年份、产品、地区名称链接在一起作为最终的查询字段，这里我会将三个字段（年份、产品、地区名称）分别编码，然后再利用&文本合并函数进行编码合并进而作为查询字段。 该篇用到的函数：&文本合并函数、V
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
相信在此之前，很多人都只是记忆，没去理解，只知道count(*)、count(1)包括了所有行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL，count(列名)只统计列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为NULL的记录。
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
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