所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
在前端开发领域，表格一直都是一个高频使用的组件，尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时，会出现浏览器卡顿等问题，严重影响客户体验。为解决这些性能问题，不少组件也提出了相关的解决方案，以ElementPlus为例，提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据，但该功能目前仍在测试中，投入生产环境可能会有一定的风险，因此本文不做更多的介绍，大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）实现各种复杂的数据整理后再进行对比，可以根据实际需要选择使用。
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作，包括重命名和删除等，需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码，演示如何执行这些操作：
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 允许用户创建游标， 用于在一个大的查询里面检索少数几行数据。 变量是在批处理或过程的主体中用 DECLARE 语句声明的，并用 SET 或 SELECT 语句赋值。游标变量可使用此语句声明，并可用于其他与游标相关的语句。除非在声明中提供值，否则声明之后所有变量将初始化为 NULL。 Transact-SQL 语法约定 语法
本文介绍了如何使用 Excel 分析 CloudStack 的使用记录，通过使用 CloudStack Usage Server 收集虚拟机和数据卷的使用情况，然后使用 MySQL 和 Excel 进行数据分析。文章还介绍了如何将查询结果导入到 Excel 中，并使用数据透视表进行数据分析。
定义一个递归CTE，至少需要两个查询（或者更多），第一个查询称为定位点成员（anchor member），第二个查询称为递归成员（recursive member），基本格式如下：
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作者：ExcelHome创始人周庆麟 来源：《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上，经常会有这样的讨论话题：你希望下一个版本的Excel增加什么功能？ 在2006年以前，很多人都说，希望Excel能提高单表处理数据的数量上限，最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后，单表处理数据的量，从65,536行增加到了1,048,576行。 于是，很多人表示相当满意，但还是有一些人表示，只是简单增加单表的行数不够
对从事数据工作的小伙伴来说，SQL几乎是必备技能，写得一手好SQL说明你是一个合格的‘取数民工’。
在Excel中，数据透视表是一个非常强大的工具，而且非常适合普通人使用，不需要有什么高深技巧，通过一些拖拽操作就能够完成较为复杂的数据汇总、分析等操作。
SAP HANA中的报表可以在SAP的BusinessObjects应用程序套件的大多数部分完成
确定给定的字符串是否与指定的模式匹配。模式可以包含常规字符和通配符字符。模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。然而，可 使用字符串的任意片段匹配通配符。与使用 = 和 != 字符串比较运算符相比，使用通配符可使 LIKE 运算符更加灵活。如果任何参数都不属于字符串数据类型，Microsoft SQL Server 会将其转换成字符串数据类型（如果可能）。
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
中篇的重点在于，在复杂情况下使用表表达式的查询，尤其是公用表表达式(CTE)，也就是非常方便的WITH AS XXX的应用，在SQL代码，这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易，其他的一些特性使用相对较少，在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇，内容比较驳杂，望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL（上篇）：上篇介绍查询的基础，包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL（中篇）：中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
与典型的SQL一样，InterSystems IRIS支持惟一键和主键的概念。 InterSystems IRIS还能够定义IdKey，它是类实例(表中的行)的唯一记录ID。 这些特性是通过Unique、PrimaryKey和IdKey关键字实现的:
作者：Chris Webb原文：https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习（点击
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
数据透视表（Pivot Table）是一种数据分析工具，通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势，并以可视化的方式呈现。
在这个示例中，使用ADODB.Connection对象来建立与MySQL数据库的连接。将示例中的服务器地址、数据库名称、用户名和密码替换为自己的MySQL数据库信息。然后，你可以在打开连接之后执行各种数据库操作了。
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告，你会发现让你眼前一亮，本月更新已经使用了新的主题，而且不止一个哦，增加了很多。如果你是一个主题设计师，你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个，罗叔预测在主题的设计上，微软会提供设计器，而不是停留在手工编写 JSON 的，这不符合微软的调性。当然，对于 JSON 格式的编写，罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
随着 .NET 平台的出现，报表相关的开发控件随着而来，已经有若干成熟的产品可供开发人员使用，本文旨在通过从不同维度对比目前最流行的4款 .NET报表控件：水晶报表、FastReport、ActiveReports 和 Stimulsoft，给所有报表开发人员在做产品选型时一份全方位的参考。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
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。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
其实标题中有两层意思：第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业，可以通过Excel中的ODBC数据接口，与数据库或者数据仓库建立连接，直接快速取数，提高工作效率；第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具，即便不能从数据库直接获取，也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化，并做到实时更新，也能提高工作效率。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
昨天，发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事，太有意思了！》，其中用透视表实现了月历的显示方式，并且提到，“月历型”报表的问题，众多朋友表示非常期待。
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
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Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
DATEDIFF函数返回两个指定日期之间指定日期部分差的整数。日期范围从开始日期开始，到结束日期结束。(如果enddate早于startdate，DATEDIFF将返回一个负整数值。)
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
一般如果需要对数据透视表进行分组，数据如图1所示，数据支持的格式为数字格式以及日期格式，如图2和图3所示，文本格式通常无法进行分组组合。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
Sqlmap是十分著名的、自动化的SQL注入工具。为了较为系统地学习Sqlmap，我决定翻译一遍Sqlmap的用户手册，于是便有了此文。由于我英语学得很差，所以翻译地不好。基本上是意译，还加入了我自己的东西，和原文有较大差距。
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