主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
OLTP原始数据(mysql)——》数据采集(ODS)——》清洗转换(DWD)——》统计分析(DWS)——》导出至OLAP(Mysql)，如图：
业务: 为项目满意度数据实现导入和查询功能. 需求: 数据库中数据为季度数据,一个项目会有0-4条数据,一年不定数量的季度满意度数据如何导入?如何按年查询? 导入: 导入的模板数据包含项目信息,年份,
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前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
（五）进阶技术 6. 维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。多路径层次在下一篇“多路径和参差不齐的层次”中讨论。 为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日历的。具有相同主题的列形成一个组。组中的一列必须包含至少一个组内的其它成员。例如，在前面提到的组中，月包含日。这些列的链条形成了一个层次。例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。
如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算采用者通常引用的关键驱动因素是速度、敏捷性、平台灵活性，以及降低的成本，或者说至少是可预测的成本。 如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算
首先按照季度 bucket分组 ，使用 date_histogram ， 季度interval->quarter
对于大部分应用来说，想要高性能，主要是要做到尽可能的减少网络请求(含DB、Redis、MongoDB、MQ)等。几乎所有的应用，性能瓶颈永远是在带宽那里；关于各个组件到CPU的时间周期，文字描述如下：L1>L2>memory>disk>internet。
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
早在 1993年，关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念，不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
在时间、资源等多重阻力之下，中小企业技术领导人，如何带领团队搭建最高性价比的系统架构？在刚过去的 QCon 全球软件开发大会上，达达集团首席架构师魏智博就此发表了主题分享。他从达达集团遇到的挑战困境入手，详述了达达集团是如何解决中间件宕机、内部流量以及监控问题。以下为其演讲整理。
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
MySQL自带的日期函数TIMESTAMPDIFF计算两个日期相差的秒数、分钟数、小时数、天数、周数、季度数、月数、年数，当前日期增加或者减少一天、一周等等。
最近，Oracle 宣布调整 MySQL 的版本控制模型，引入 MySQL 创新版本和长期支持版本。第一个创新版本是 MySQL 8.1.0，其中包含 InnoDB 集群读副本。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
解题思路：首先需要对区域进行分组，使用的是group by，然后对每个组内的用户进行计数聚合运算，使用的是count，最后运行结果如下表所示。
Dell’Oro集团关于无线分组核心的季度报告显示，在2018年第一季度，爱立信的演进分组核心（EPC）的网络功能虚拟化（NFV）同比增长142％，击败华为，诺基亚，思科和中兴，成为全球第一大EPC厂
行列转换包括以下六种情况：（1）列转行。（2）行转列。（3）多列转换成字符串。（4）多行转换成字符串。（5）字符串转换成多列。（6）字符串转换成多行。其中，重点是行转列和字符串转换成多行。
近日，2022年一季度的财报吸引了大家的关注，瑞幸咖啡2022年一季度的净营收达到了24亿元，同比增长了89.5%，上演了逆袭飘红的翻身大戏。根据往年的经验，一季度是传统咖啡行业的淡季，再加上疫情的催化，很多茶饮企业甚至是亏损关停的，在市场一片哀鸿遍野中，经历了造假“黑历史”的瑞幸咖啡，是如何在这么短的时间内从退市到逆流而上的呢？
A/B测试软件产品越来越多。TrustRadius对2014年8月份的版本速率优化调查显示，有48%的公司计划要在2015年投资更多的A/B测试工具。第三季度到第四季度，在TrustRadius网站，
今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。
mysql 是日常的开发中常用的关系型数据库，除了 CRUD 之外的操作，mysql 也有很多有趣而且巧妙的操作，掌握这些技巧，可以在工作中得心应手、游刃有余。 在本文中会涉及以下内容： mysql 字符串的操作，例如如何使用 concat 拼接更新语句以及 group_concat 的神奇用法。 mysql 中 select 的神奇用法, select 不仅可以用来执行 DQL，还可以用来查询变量和数学运算。 mysql 多列查询配合联合索引的正确用法， 比如 in 的多列查询操作。 涉及时间操作的一些函
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单，就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
业务场景：在报表开发中，只需要每个分组最近的一条数据。例如：某天的明细数据中，可能存在多条记录，只需要该天最后更新的一条记录。
在mysql中，这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决，但是解决过程中需要将数据多次加工。
漏斗图是销售领域一种十分常用的图表，主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。比如在某个商城中，我们统计用户在不同阶段的人数来分析转化率：
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
作为mysql的初学者，自己看着教程视频，做的笔记，以便日后回顾复习，纯手打，可能有些误差，可指出更正。
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进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
美国市场研究机构Synergy Research Group日前公布了2018年第四季度及全年的全球云基础设施服务市场数据。
Pandas是Wes McKinney在2008年开发的一个强大的「分析结构化数据」的工具集。Pandas以NumPy为基础（数据表示和运算），提供了用于数据处理的函数和方法，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持；同时Pandas还可以跟数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据的可视化展示。
7 月 1 日，甲骨文（Oracle）宣布发布 MySQL 8.0.38，8.4 长期支持版本（LTS）系列的初始更新，以及 MySQL 9.0 的首个版本。创新版本引入了一些新特性，如对向量和 JavaScript 支持。相比之下，这两个 LTS 版本更侧重于稳定性，提供安全更新、缺陷修复和性能改进。
（五）进阶技术 7. 多路径和参差不齐的层次 本篇讨论多路径层次，它是对单路径层次的扩展。上一篇里数据仓库的月维度只有一条层次路径，即年-季度-月这条路径。在本篇中加一个新的级别，推广期，并且加一个新的年-推广期-月的层次路径。这时月维度将有两条层次路径，因此具有多路径层次。本篇讨论的另一个主题是不完全层次，这种层次在它的一个或多个级别上没有数据。 增加一个层次 执行清单（五）- 7-1里的脚本给month_dim表添加一个叫做campaign_session的新列，并建立campaign_session_stg过渡表。图（五）- 7-1显示添加后的模式。
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今天select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());昨天SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1近7天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名)近30天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30
ChatGPT是一种基于自然语言处理和机器学习技术的人工智能模型。它可用于生成文本、回答问题和翻译等任务。在数据库管理和数据分析领域，SQL 是一种常用的查询语言，用于从关系数据库中检索和操作数据。生成SQL语句可以帮助用户快速高效地提取数据，从而提高生产力。
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
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