那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
与其他数据库不同，Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出，从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
在不断发展的数据科学和机器学习世界中，有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙伴，使棘手的数据分析世界变得更简单。和我一起踏上这段旅程，开始我们的设置，对我们的数据说一声“Hello World”，解开LangChain的魔力，并进行一些故障排除。
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce)，AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。 Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大
导读：大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
📷 摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
据了解，互联网上每一秒钟传输的视频，需要花费一个人5年的时间才能看完。可以说,用“海量、爆炸性增长”来形容大数据，已经不是什么新鲜事了。(以下数据来自：2015年中国大数据交易白皮书)
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
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。
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
标题有些噱头，不过这里的重点是: speak SAS in 7days。也就是说，知识是现成的，我这里只是要学会如何讲这门语言，而不是如何边学SAS边学模型。顺便发现我最近喜欢写连载了，自从西藏回来后..... 之所以下定决定学SAS，是因为周围的人都在用SAS。为了和同事的沟通更有效率，还是多学一门语言吧。R再灵活，毕竟还是只有少数人能直接读懂。理论上语言是不应该成为障碍的~就像外语一样，多学一点总是好的，至少出门不发怵是不是？ 最后一根稻草则是施老师传给我的一个link：http://blog.so
在过去三年，Hadoop生态系统已经大范围扩展，很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器，以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版。鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长
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。
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
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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。
导读：大数据公司是现在最火热的行业之一，目前全球大数据企业主要分为两大阵营：一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，以实力和创新力为市场带来新方案并推动技术发展;另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。 让我们一起来看看今天最有料的十五家大数据企业，其中十家早已名满天下，另外五家则属初来乍到。 10大老牌 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司IBM过去一年
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
对Teradata大中华区员工来说，公司退出中国早在预料之中，因为，早在2019年就已初现端倪，撑了3年多已属不易。
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）。
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：
要讲怎么在 Sql 中做透视表，我们还是先看看什么是透视表，其实透视表的核心就是按照行列同时分组，然后对分组后的值进行某种汇总运算。
在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。
在中国软件市场，欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位，从底层的操作系统、数据库等基础软件，到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件，欧美公司的市场份额都不小，甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年，欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。
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
平常用微软的SQL Server(MSSQL)数据库最多，用的是微软的SQL Server Management Studio (SSMS) 客户端，免费的。
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
美国大选，公司年度用户大会，事情繁多一直不能更新，诸位见谅。 在大数据时代，最著名的故事莫过于造轮子，有些轮子很成功，早年的比如Hadoop，Hive，有些一般般，比如Pig，还有很多泯然众人的消失在历史长河里。晚一点的有JStorm和Storm的故事，Spark和Flink的故事。 今天的故事比较偏门一些，我们来看看09年开始的造轮子的Michael，以及差不多同时代造轮子的Daniel. 在数据库领域，我们通常会把从威斯康辛大学出来的以及和他们相关的一群人算成一个大的派系。与之对应的，在北美，可能只有
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：
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
小勤：大海，公司有个数据本来应该2列的，他们分成好多个2列并排着录了，后面数据统计可麻烦了，怎么转成规范的数据啊？
近日，在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展，继阿姆斯特丹Teradata Universe后，中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片，它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式，人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
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：
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
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。
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
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