文章背景：在学习Excel的财务金融函数时，由于相关知识的匮乏，财务函数理解起来比较费劲。因此，本着less is more的原则，对各个函数进行重新梳理。本文对FV函数进行介绍。
当我们为自己的生活做一些投资类规划时，使用这个PMT函数就可以快速帮助我们直观看到对应的投入/产出效果。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目 (GSP)、 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
假设现在存入pv元钱（正），之后就不存了，年利率为rate，n年之后余额是pv * (1 + rate) ** n。
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几天前韩国加密货币交易所Coinrail受到黑客攻击，之后，比特币以及其他几种虚拟货币的价格一路下跌。
getConn函数获取mysql连接,第1个参数database为要连接的数据库。 mysql2excel函数完成主要转换功能，第1个参数database为要连接的数据库，第2个参数为要转换的数据表，第3个参数为要保存的excel文件名。 在执行cursor.execute后，利用data_list = cursor.fetchall()获取数据库中所有数据，利用cursor.description获取函数中字段的相关信息， 字段的相关信息的数据类型为元组，其中第1个为字段名。 利用xlwt.Workbook()方法实例化对象赋值给excel变量，利用excel.add_sheet()方法获取新的表格，利用sheet.write()往excel文件中写入数据。
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’。
在微软系的产品系列中，大家都可以从网络上非常容易找寻得到，微软也是大放水，对盗版破解容忍度非常高。
第3波-与PowerbiDesktop互通互联 第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源 第6波-导出PowerbiDesktop模型数据字典
由于项目里面还在使用vs2003，还没有使用新的分页控件，所以对新的分页控件的测试还很不到位，遗留了不少的bug，感谢网友试用提出宝贵意见。由于项目正在收尾中，时间也不是太充裕，所以使用说明也不够详细。这次是发一个新的版本，另外主要是说一下，如何在一个页面（一个项目）里访问多种数据库，对多种数据库里的表进行分页。 我用过的数据库有SQL Server2000、SQL Server2005、Access、Excel，而分页控件也支持这四种数据库，那么就以这四种数据库为例。目的是在一个页面里
数据分析师肯定每天都被各种各样的数据数据报表搞得焦头烂额，老板的，运营的、产品的等等。而且大部分报表都是重复性的工作，这篇文章就是帮助大家如何用Python来实现报表的自动发送，解放你的劳动力，可以让你有时间去做更有意思的事情。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
虽然操作数据库的任何操作都可以最终转换为写特定的SQL语句去操作，但不代表用SQL语句去操作是最佳的选择，就算专业的数据库开发维护人员，对一大坨的SQL代码也没几个能表示写得快而准无差错。
导读：Excel的公式自动生成想必大家都知道了，就是写好一个公式后直接往下拖，就可以将后面数据的公式自动生成。
对于数据分析师来说，正则表达式的掌握，是一项投入产出比非常高的技能，陪伴一生都能使用上。
聚合后的字符串，很难再有分析的价值，正如引文所述，更多地用来作一些备注性浏览使用。
导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
如果你使用传统编程语言，比如Python，那么恭喜你，你可能需要解决大部分你不需要解决的问题，用Python你相当于拿到了零部件，而不是一辆能跑的汽车。你花了大量时间去组装汽车，而不是去操控汽车去抵达自己的目的地。大部分非计算机专业的同学核心要解决的是数据操作问题，无论你是摆地摊，开餐馆，或者在办公室做个小职员，在政府机构做工作，你都需要基本的数据处理能力，这本质上是信息处理能力。 但是在操作数据前，你必须要学习诸如变量，函数，线程，分布式等等各种仅仅和语言自身相关的特性，这就变得很没有必要了。操作数据我们也可以使用 Excel（以及类似的软件），但是Excel有Excel的限制，譬如你各种点点点，还是有点低效的，有很多较为复杂的逻辑也不太好做，数据规模也有限。那什么交互最快，可扩展性最好？语言。你和计算机系统约定好的一个语言，有了语言交流，总是比点点点更高效的。这个语言是啥呢？就是SQL。
解决痛点：最近有同学私信我，希望了解一下，初入数据分析，需要学哪些工具？需要掌握到什么程度？这里小火龙写一写，希望对你有所帮助。
利用Excel自带的函数，可以做到很多事情。有时候不用急着去写代码，想想其他更快速的方法。
不知道是不是因为营销号们最近洗脑的缘故，感觉周围所有人都在学Python的路上。这么说可能有点夸张，如果学Python只是为了做日常的数据分析的话，不如先回去把Excel玩熟练了再说。
本文总结数据分析常用的软件，以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时，介绍了数据分析“直接”使用的数据类型，以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后，给出了Python学习框架的学习建议。
笑来在《自学是门手艺》的《2.4.3 化名与匿名》中，讲到了函数的化名。经过几个月的实战，我发现，实际上化名无处不在。我有时也会称之为“别称”，意思一样。函数化名只是化名的一种应用场景，还有好几种使用化名的地方，本篇笔记将整理小结我所遇到的各种化名。
👆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
因为鸭鸭对数据比较敏感，喜欢探索数据背后的事情，思考他的业务逻辑，这也是我选择数据分析的原因，直观! down to earth!
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。
1、前言 有时需要将数据库表资源导出excel，做成一些报表数据。 而php导出excel的方法大致有几种：
在当今科技快速发展的时代，数据处理和应用已经成为各行各业不可或缺的一部分。而在许多工作场景中，我们经常需要将Excel表格中的数据导入数据库，并以某种方式进行进一步处理和呈现。而随着云计算的普及，TDSQL Serveless作为一种新兴的数据库服务形式，为我们提供了更加灵活、高效的数据管理解决方案。本文将重点探讨如何利用TDSQL Serveless进行数据库表格的批量导入与读取，并结合具体实例，展示如何快速生成名片卡。名片卡作为一种常见的商务工具，承载了信息交流和社交背景的重要功能。通过将Excel中的个人信息与数据库相结合，我们可以在不费力的情况下生成个性化的名片卡，从而提高工作效率和用户体验。
当然对于数据分析师，技术也是非常重要的，目前互联网公司每天收到的打点数据（记录用户的点击，浏览等行为）一般都是GB甚至TB级别的，如果说你只会用Excel，肯定是完成不了分析工作的，所以如果你准备进入数据分析行业，以下的技术能力最好还是都具备。
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。
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。
上周日，韩国加密货币交易所Coinrail称系统遭遇“网络入侵”，致使比特币连续三天下跌。彭博社援引Bitstamp数据显示，截止到下午4点，纽约市场比特币价格已跌至6840美元，创出自3月14日以来的最大跌幅，将比特币今年的亏损幅度扩大到52%。
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
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？
之前写过一篇文章，在使用Power BI进行建模时，能尽量使用SQL就不要使用Excel文件。
因为是java开发，python并没有学过，所以通过自己摸索，还是可以写出来，对比一下java，觉得python语法有时候确实比较简便，比如要导出Excel，一行代码就可以，然后到linux上部署也比较容易，所以觉得后端程序员掌握一门脚本语言还是有需要的
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。
比如，公园到访者的数据表，可能包含的实体有：公园信息（主键是公园编号），到访者的信息（主键是到访者编号），到访者居住地的信息（主键是居住地编号）一共有2个实体，即3张表。
上篇文章，笔者按照自己的理解，把数据分析师分为了 初级、中级、高级 三个阶段，并大致归纳了一下三个阶段的数据分析师的价值
在数据消费端，就算是数据分析师的角色，对于正规的公司来说，都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户，绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限，并且通常来说，导出的记录数也是有限制的，导出量太大，应用程序负荷过重，是不允许的。
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。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
#Oracle客户端配置 ORACLE_HOME=/export/home/tmn/oracle/product/11.2.0/dbhome NLS_LANG="SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK" export ORACLE_HOME NLS_LANG PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin export PATH LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:/export/home/tmn/oracle/product/11.2.0/dbhom
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？
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。
Power Query 作为桌面端数据清理和转换的工具，能极大解放生产力，将繁琐的数据处理工作从重复的劳动中解放出来。那么，Power Query 能否对外提供计算服务呢？或者说 Power Query 有没有对外提供的编程接口？ 根据我的探索，似乎没有，但在网络上找到下面的两种 walkaround 方式，都比较小众。所以如果真的需要数据处理、数据分析服务的话，不如选择其他的方案，比如 pandas 等等，拥有更大的自由度。
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