嵌入式开发和信息系统开发，有什么不同？ 一天突然想到这个问题，两种工程的模式异同点很多，有一个角度, 从程序输入测试数据，再看测试用例。 测试和开发同样重要，测试的工作是，通过调整模块的“输入”数据，覆盖执行模块所有分支代码。 1.潜入式开发偏硬件底层，代码多与控制逻辑、调度状态处理相关，输入数据来源于UI，中间数据存于内存。 2.信息系统开发，逻辑场景是现实业务，比如：发票处理，单据处理此类流程类处理。输入源于UI，中间数据存于数据库表中持久化保存，对内存的使用效率相对于潜入式不要求那么高。 3.程序输入的区别，直接影响测试用例设计与测试的实施，信息系统模块测试，要做大量的表数据(Datasheet)，在Excel里做成数据库表需要的测试业务数据，然后贴到数据库表中。 4.信息系统业务，有时完成一个完整业务所需要的表测试数据，需要创建50左右个表的数据量，并且数据之间有逻辑关联（Key关联等），才能覆盖模块的大部分"IF Else"的分支。即使优化测试用例，去掉不必要的测试用例，也省不了太多的时间。 5. 对于单体测试，模块输入只要给定接口所需要的各种参数，设计桩程序即可，不涉及到数据库表的时候，潜入式、信息系统测试方式类似。信息系统存涉及到大业务数据处理，在结合测试时，不设计数据库表的测试数据，是无法有效测试的。
近来，永洪BI又将报表玩出了新花样，通过“指标”下钻方式培养用户“递进式”分析思维，打破传统分析桎梏，让数据分析变的更加简单。
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构，了解了如何创建修改，清理Series，也了解了一些统计函数，例如方差，标准差，峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛！其他城市还在迷茫时候，苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
他们公司内部管理系统上有很多报表，报表数据都有分页显示，浏览的时候速度还可以。但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时，就异常缓慢，有时候多人一起导出时还会出现堆溢出。
这是很多年前的事情了，从腾讯入职到离职，我用了三周，理由很简单，做大数据的同事看不起做报表的，当然，我是做报表的那个。
在标签制作软件中完成一个完整的标签制作，有时可能需要在标签中插入所需的图片或者照片，其实在标签制作软件中有专门的图片导入工具，可以将图片直接导入到软件中。但是如果需要批量的插入图片，而且根据标签的内容不同随时更换图片，那就需要将图片生成数据库，下面，我们就一起看看如何操作。
所谓双坐标图表，就是左右各一个Y轴，分别显示不同系列的数值。该图表主要用于两个系列数值差异较大的情况。如下例。
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
BI报表界有个大家一谈就兴奋的名词——“中国式复杂报表”。这只是个约定俗成的说法，暂无标准定义。上几个图大家就能知道所指是啥。这类报表，领导和前线作业人员往往“喜闻乐见”，但却令报表开发人员头痛不已。中国式复杂报表往往具有以下几个特点：
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势，前后台大概收到的有用评论如下：
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
这个要慌，问题有点大！ 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员，而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau，开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助，欢迎留言互相讨论交流。（本文最后有彩蛋哟） 也许你有大量的数据，你想从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察；但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形。
简单说就是两个表的两两组合，产生不重复的记录集，如A表有10行，B表有20行，两两组合出来的结果为200行，A表的第1行与B表关联，产生20条记录，A表总共10行数据，所以总共产生了20*10=200行数据。
紧接昨天的文章Windows下载安装配置SQL Server、SSMS，使用Python连接读写数据，我们已经安装和配置好了sqlserver，也成功测试了如何利用Python连接、读写数据到数据库。
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器，也许你觉得愕然，觉得不可思议。但我们真的做到了，而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据，并生成数据分析报告。如下图所示，只需点击书签就能启动数据分析，报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
首先，我们需要了解到的是设备的配置数据是存在软件包根目录的db文件中，EasyNVR使用的数据库是sqllite。因此，我们处理方式的一个手段就将数据库打开，手动的更改数据库来进行数据的配置。
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
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。
相信在数据圈子里，或多或少都听到过python的一些宣传，同一个功能C写100行代码，python10行代码搞定。
小勤：我现在有个按营业额不同等级的提成比例表，怎么用Power Query读到营业额数据表里？如下图所示：
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
所谓的转换，可以理解为将数据开中的数据转换为excel表格，txt文档，.bat等格式输出；将excel表格，txt文档，.bat等格式转换成数据库中表格的数据。
https://dataease.io/docs/installation/installation_mode/?h=de_engine_mod
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。其中，Spoon是Kettle中的一个组件，其他组件有PAN，CHEF，Encr和KITCHEN等。
一、功能特点 采集数据端口，支持串口端口+网络端口，串口支持自由设置串口号+波特率，网络支持自由设置IP地址+通讯端口，每个端口支持采集周期，默认1秒钟一个地址，支持设置通讯超时次数，默认3次，支持最大重连时间，用于重新读取离线的设备。 控制器信息，能够添加控制器名称，选择控制器地址+控制器型号，设置该控制器下面的探测器数量。 探测器信息，能够添加位号，可自由选择探测器型号，气体种类，气体符号，高报值，低报值，缓冲值，清零值，是否启用，报警声音，背景地图，存储周期，数值换算小数点位数，报警延时时间，报警的类
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我们常见的员工工作证都是带人像照片的，如果是固定的照片是比较简单，把照片导入进去排版即可。但是如果需要批量打印而且每一个标签都有不一样的文字内容和图片，这就需要使用到数据库了，小编下面就演示制作工作证的操作方法。
人人都是产品经理火了那么多年，现在又开始人人都是数据分析师了！一个公司就那么多坑位，很少能见到几家公司专门配备一个数据分析师，供其他部门使用，现实就是这么骨干地把你打造成一个全方位人才。
先听我这个职场老油条给大家讲个故事吧：从传统行业业务员转成大数据分析师，你知道我这些年怎么过的吗？
自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。其实，一直以来，各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
在IT行业蓬勃发展20年后，目前广大的中小企业们也基本上业务系统化，每个业务场景都有相应的业务系统来搭配使用，但遗憾的是大部分的系统是没法互相打通的，很容易形成企业内的数据孤岛现象，例如订单系统、人事系统，仓库系统，还有如今电商时代下，各式各样的电商平台，提供给企业各式各样的系统相关的格式不一的数据。
如果这个参数是不必要做参数化的，对数据的格式有强烈的要求，这样的情况建议不做参数化。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
随着“大数据”概念的火爆，各色（大）数据分析平台一时之间也是风气云涌，更兼与云计算结合，成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作，对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考，在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台：DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的，目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家（datascientist）。 Data sc
这个功能挺有意思的，里面需要注意的细节还真不少，现在拿出来跟大家分享一下，希望对你会有所帮助。
自然框架里面采用了两种映射关系，一个是流行的ORM，另一是非主流的“CCM ” （我自己想的，呵呵）。 先说一下ORM。ORM是O和R的映射关系。也看到很多人写关于ORM的文章，发现好像有个误区。这个误区就是，要么根据数据库来生成实体类，要么根据实体类（UML）来生成数据库。ORM有这么简单吗？这个误区导致了一个很严重的问题——滥用！！ 用好ORM的关键，我举的在于：设计O的时候是否会受到R的影响；同理，设计R的时候，是否受到了O的影响？也就是说设计实体类的时候，完全不去考虑数据库，设计数据库的时候也完全不
问题： dataframe写入数据库的时候，columns与sql字段不一致，怎么按照columns对应写入？
我们在购买商品的时候，外包装上都会印有生产日期和有效期，效期表，顾名思义就是包含生产日期和有效期内容的一个标签。对于产品来说，生成日期肯定是变量，产品不同，保质期肯定也有区别，所以这个效期表里的信息多为变量信息。那么在制作的时候最好通过数据库导入信息。
MACOM提供高性能射频，微波和毫米波器件，其产品广泛应用于通信，航空航天，国防和工业市场。近年来MACOM在中国地区的业务一直高速增长。
Django：Python 界最全能的 web 开发框架，battery-include 各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢，其实主要慢在 Django ORM 与数据库的交互上，所以是否选用 Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过 Celery 等解决，倒不是一个根本问题。Django 的项目代表：Instagram，Guardian。
数据填报系统是企业收集分散的业务数据的一个重要渠道，与传统的Excel数据汇总相比，它具有自动化、效率高、数据可直接入库的特点。
本文通过介绍pydbgen的安装使用，以及一些基本功能实现和代码，带你简单地了解一下pydbgen。 SQL或数据科学领域的初学者通常会很难轻易访问大型示例数据库文件（.DB或.sqlite）来练习S
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
使用 FineReport 设计器设计模板，首先需要了解 FineReport 模板制作的思路，沿着其思路来了解 FineReport 报表中的所有功能。
介绍 AgileEAS.NET平台做为一个快速应用开发平台，其目的为是为了提高应用软件的生产效率，如何软件开发的生产效率，方法是多种多样的；使用工作简化开发中低技术重复工作可以是一种行之有效的途径。 在AgileEAS.NET平台中，我们提供了一个集数据库设计、代码生成、DDL定义与一体的数据实体设计器。 在早期的AgileEAS.NET版本中包含一个代码生成器，用于根据现在数据库生成ORM代码，后来的思路是想介入项目的数据库设计环节，所以设计了这么一个数据对象设计
作为一款自助式BI的轻量ETL工具，PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利，无需专业的能力，大部分仅需通过界面的操作即可完成，无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
报表是使一家公司正常运营的手段，无论是财务人员、管理层、分析师，还是sql取数的大数据开发工程师，或多或少都得关注一下报表的整体情况。
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