Sqlserver的内容非常广大,笔者也不是这方面的专家,所以整个系列的文章必须是在一个狭隘的小范围内讨论。
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。
和前一篇提及的,数据在各业务系统里的导出接口十分单一,大部分是一些Excel导出的功能。
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。
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
将oledb读取的excel数据快速插入的sqlserver中,很多人通过循环来拼接sql,这样做不但容易出错而且效率低下,最好的办法是使用bcp,也就是System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy 类来实现。不但速度快,而且代码简单,下面测试代码导入一个6万多条数据的sheet,包括读取(全部读取比较慢)在我的开发环境中只需要10秒左右,而真正的导入过程只需要4.5秒。
SQLServer提供了多种数据导出导入的工具和方法,在此,分享我实践的经验(只涉及数据库与Excel、数据库与文本文件、数据库与数据库之间的导出导入)。 (一)数据库与Excel 方法1: 使用数据库客户端(SSMS)的界面工具。右键选择要导出数据的数据库,选择“任务”——“导出数据”,下图1,按照向导一步一步操作即可。而导入则相反,导入时,SQLServer会默认创建一张新表,字段名也默认跟导入的Excel标题一样,并且会默认字段数据类型等。当然在可以在向导进行修改。需要注意的是如果标题不是英文而是中文
本篇模拟导入一份Excel表格数据,第1个坑将出现,使用导入数据源,选择excel表格后,出现这个吓人的界面,亲测貌似使用【模拟服务帐户】通过。
此插件作了一些权限的封装,让用户可以有登录的功能,不同用户登录看到的内容不一样,实现企业对数据权限的管理
近期为了帮助广大用户更好地使用 EDI 系统,我们根据以往的项目实施经验,将成熟的 EDI 项目进行开源。用户安装好知行之桥EDI系统之后,只需要下载我们整理好的示例代码,并放置在知行之桥指定的工作区中,即可开始使用。
kettle主要用于数据清洗,即常见ETL工具,拥有图形化界面且免费的优点。其下载包直接解压打开就能用,遇到的问题:
SmartSQL 是一款开源的数据库文档管理工具! 支持SqlServer、MySql、PostgreSql、SQLite、Oracle等多种数据库文档查询、生成。该工具从最初支持CHM文档格式开始,通过开源,集思广益,不断改进,又陆续支持Word、Excel、PDF、Html、XML、Json、MarkDown等文档格式的导出。同时支持对数据库表、视图、存储过程进行自定义分组管理、导出。
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。
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。
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。
有时候,我们需要去连接数据库,然后统计下目标库表字段的值有多少个空值,并且计算出它的缺失率:
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之前我一直以为,python对OFFICE的自动化,相较VBA的话,是有限的,就像openpyxl那样,需要有人去不断地追加维护才行。
Excel催化剂已正式在千聊上发布视频,如查阅文章有理解障碍,不妨查看下视频,视频不定期更新,内容丰富,干货满满,有术亦有道!
过往的PowerBIDeskTop,它是一个独立的软件,不像Excel那样可以有二次开发的接口,但7月份更新PowerBIDeskTop后,已经开放了外部工具,单独有一个外部工具的选项卡。
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL
对于PowerBI爱好者群体,多数是玩Excel和PowerBIDesktop,没有上升到企业级BI的层次,对在企业级BI的SSAS上建模的工具比较陌生,这里简单给大家作一点点工具介绍。
某项目采用AB罗克韦尔的FactoryTalk View Site Edition V12.00.00版本,进行人机界面(HMI)的开发;在1#站(JTSJ-JNJP1)使用SQLServer进行存储历史数据,为了便于用户查看,可自动写入Excel表,下面逐一介绍各操作方法步骤。
不少小伙伴对PLSQL的应用还不是很了解,大家不必担心,在PLSQL使用视频教程中会告诉大家如何使用PLSQL。
来源:http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
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。
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。
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
在SSDT中开发SSAS数据模型,整体体验是非常棒的,继承了微软一贯的图形化界面操作的友好度,特别是对Excel和PowerBIDeskTop群体来说,无缝过渡到SSDT的操作。
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。
TI EDI到SQL Server示例流具有预配置的端口,用于从TI的EDI集成规范转换以下交易集:
从微软Sqlserver2012开始,使用了DAX建模技术的数据模型,当时将这样的能力开发给Excel使用,在Excel2010版中,以插件的方式,可以实现Sqlserver的SSAS引擎的建模功能,最终在Excel中落地的组件是PowerPivot。
博文来源:www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题,以示对客户历史工作的尊重,何况很多数据仍有保留的必要。
SQLBI的工具,有兴趣的可了解下,需要点英文阅读能力:https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
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
除此之外,另增加批量创建表关系功能,对同类事实表追加关系变得SoEasyShu,又是批量完成,爽到爆。
在一个比较大的电商公司(小型电商公司一般没有数据岗位配置),负责2个项目的数据,每天处理原始表大概在120个左右,数据主要来源生意参谋,其他平台也有,但是相对较少。
开启线程执行导出的时候使用的是Task.Run(() =>{});若将框架版本改为4.0则需要将此处修改为new Thread(() =>{}).Start();
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TabularEditor是一款使用dotNET语言开发的工具,笔者最喜欢它的地方在于,其类似Excel这样,预留了我们可以使用C#语言通过简单的脚本调用,实现一些批量化操作的功能,批量化操作不限于批量增删改查度量值、计算列、修改属性信息如数字格式、显示文件夹等,亦可以批量筛选出指定符合条件的内容。
直接在Excel表中复制行,粘贴到PLSQL的查询结果区即可。(注意Excel中多加一列)
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。
在企业内推行数据化运营,较为可行的方式是启动企业BI项目,让零散的数据都进入到数据仓库中进行数据的清洗整合,最终数据仓库内的数据,按业务分析的需要进行语义转换,通过数据建模的技术将其重新构建成多维分析模型,输送给前端用户使用时,前端用户基本只需按自己的业务分析需求,进行简单的拖拉字段,即可完成自己所需的分析报表需求,并且仅查看到自身权限范围内的数据。
基于Springboot后台,前台vue.js跨域前端,Activiti6工作流的开发框架;是一个非常不错的工作流程开发框架;比较适合做中小型OA项目。
比如,我们从本地获取xls格式的文档,建模、可视化、刷新一切ok,发布到云端,使用gateway配置和刷新也都没问题:
什么是BI?BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术
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