学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义,还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
1.第一个是Excel。这看起来很简单,但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表,复杂的嵌套表,还可以创建折线图,柱形图,条形图,面积图,饼图,雷达图,组合图和散点图。
Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句,但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的 Table 程序中。此外,这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。
本文介绍了Spark SQL的功能和其与Spark DataFrame的交互,包括读取结构化数据、支持SQL查询、支持自定义函数等。同时,还提供了几个基本的查询示例和用户自定义函数的示例。
在各种数据岗招聘中,SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据,有数据的地方就会有数据库,有数据库的地方就会有SQL。
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
大数据技术主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化
业务篇 1 业务为核心,数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。 需要懂业务的整体概况,摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2 思考指标现状
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。
sql语句对于很多人来说并不知道它是什么,但是对于计算机领域的人来说,就尤其的熟悉了。sql语句的英文全名叫做Structured Query Langeage,称为结构化查询语言。它是一种数据库查询和程序涉及的语言,主要功能是用来存取数据、查询数据以及更新和管理数据库系统的。
AI 科技评论按:随着机器学习蓬勃发展,新的研究领域不停地出现。除了创造并解决新的问题之外,现有的应用其实也可以从机器学习大为受益。Salesforce 近期的一篇论文就介绍了利用机器学习,无需学习S
欢迎来到Mybatis 手撸专栏!在本章中,我们将聚焦于解析含标签的动态SQL语句。动态SQL是Mybatis框架中非常强大的功能之一,它允许我们根据不同的条件动态生成SQL语句,从而灵活地构建数据库操作。本文将详细介绍如何使用Mybatis解析含标签的动态SQL语句,并给出一些实例代码进行演示。让我们开始吧!
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。
Oracle数据库是广泛使用的关系型数据库管理系统,而SQLPlus是Oracle提供的一种交互式命令行工具,用于执行SQL语句。然而,当在SQLPlus中执行SQL语句时,如果SQL语句中包含中文字符,可能会出现乱码问题,甚至导致错误。本文将介绍如何解决在Oracle SQL*Plus中执行SQL语句时出现中文乱码和报错的问题。
对于刚入门学习sql的,我只推荐一本书Mick的《SQL基础教程》。网上很多人推荐《SQL必知必会》,其实这本书更适合数据库运维,对刚入门的朋友来说,理解不了。而Mick的《SQL基础教程》的书通俗易懂,让你学起来有趣的多了。兴趣才是学下去的理由。
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析,了解各大区销售经营情况、不同偏好,并通过RFM模型来进行客户价值分类,实现定向营销。
在前几章中,我们已经学习了如何手动实现一个简单的ORM框架,完成了基本的数据库连接、SQL生成和结果集处理,以及常用的增加、删除、修改和查询操作。然而,这种方式需要手动编写大量的SQL语句,不够灵活和方便。在本章中,我们将通过注解配置来执行SQL语句,使代码更加简洁、可读性更高,提升开发效率。
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术,这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色,尺寸,标签的完美融合可以实现出完美
首先,我们的数据库中的_chat表有一条数据,现在我们通过SQL语句对他进行删除
kylin是一个MOLAP系统,通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果,需要大量的存储空间(原数据量的10+倍)。一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库、HDFS上数据、文本文件、excel 等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算,利用hadoop的mapreduce框架实现。
数据库的SQL引擎是数据库重要的子系统之一,它对上负责承接应用程序发送的SQL语句,对下负责指挥执行器运行执行计划。其中优化器作为SQL引擎中最重要、最复杂的模块,被称为数据库的“大脑”,优化器产生的执行计划的优劣直接决定数据库的性能。
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在编程世界里,SQL非常简单。然而,这种语言仍有一定的学习难度,导致许多人无法与关系数据库进行交互。Salesforce的人工智能研究团队正着手
SQL散落在程序四周,不利于维护。 可以将SQL以key-value的行式统一存储,以key索取SQL即可。可以把它们事先存在配置文件中,再加载到内存。这就涉及到SQL语句的加载问题。
XML语句构建器是Mybatis中用于构建SQL语句的核心组件之一。它通过读取XML配置文件中的语句定义,生成对应的SQL语句,并在运行时根据传入的参数动态替换占位符,最终生成可执行的SQL语句。
PDO::prepare — 准备要执行的SQL语句并返回一个 PDOStatement 对象(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.1.0)
摘要:本文主要介绍了主流开源的OLAP引擎:Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等,逐一介绍了每一款开源 OLAP 引擎,包含架构、优缺点、使用场景等,希望可以给大家有所启发。
大家好,前面介绍了查询的选择查询、参数查询、交叉表查询和操作查询,本节开始逐步介绍Access中的SQL查询,SQL查询算是查询的进阶部分。
最近,我们公司的在线业务系统遇到了一个更为棘手的问题。该公司的网站在线商城系统遭到黑客的入侵,数据库中的用户数据被黑客盗取。由于大部分的客户信息的泄露,公司接到了客户投诉说是电话经常被骚扰,以及受到广告短信。由于缺乏专业的安全技术没有安全方面的经验,PHP系统仅限于功能的实现。看来我需要学习安全方面的一些防止SQL注入攻击的,所以我必须下定决心,努力学习网站的安全。通过不断的探索,我找到了一个比较好的PHP安全方面的书籍“PHP安全之路”。在阅读的过程中,我会把学到的东西记下来,以便将来可以进行学习回忆。
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。
个人总结为:通过WEB系统中提供的数据输入入口,利用构造特殊字符串将原SQL语句拼接成实现其他功能的SQL语句,从而实现对原不可见的数据进行操作的目的。
在《浅析JDBC常用的接口——JDBC的Statement接口、PreparedStatement接口》文章中,我们介绍了使用Java语言来执行SQL语句。本文主要给大家介绍在Java语言中,通过执行SQL语句后,如何使用ResultSet接口来获取表中的数据、使用MySQL语句查询表中的数据,接下来小编带大家一起来学习!
感谢 @猴子 老师的“猴子聊人物”公众号,我入门SQL就是在猴子的“转行数据分析师闯关教程”里学到的。
引言:每个程序员学习数据库离不开MySQL,而学习MySQL就必学事务,今天我们就来一起学习一下MySQL的事务;
在程序开发阶段,我们关注于业务逻辑,实现功能。而laravel提供了非常好的 debug 支持,只需在 env 文件内指定 debug = true ,就可以在页面打开 debug bar 用于调试。
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ,专门攻坚指数提升。
随着GPT模型的快速发展和卓越表现,越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中,将总结构建SQL提示的方法,并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
选文:席雄芬 翻译:佘彦遥 姚佳灵 校对:丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会,我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
市场上有许多以BI为旗帜的产品,但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时,很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类,以便于理解。
最近工作忙,又努力在写干活,没怎么关注互联网行业的发展。周末好不容易补补课,就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。
如:where username=#{username},如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为where username=“111”, 如果传入的值是id,则解析成的sql为where username=“id”。
在《浅析JDBC常用的类和接口——JDBC的Driver接口、DriverManager类、Connection接口》文章中,我们介绍了使用Java语言来连接数据库。本文主要给大家介绍在Java中,通过连接数据库之后,如何来执行SQL的语句,接下来小编带大家一起来学习!
对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
Mybatis是一个半ORM(对象关系映射)框架,它内部封装了JDBC,加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程,开发者开发时只需要关注如何编写SQL语句,可以严格控制sql执行性能,灵活度高。
经过前面的学习,对数据库有了一个大致的了解,从这周起对Oracle数据库进行进一步的深入学习。先来学习下DBA日常工作和职责 Oracle DBA的职责 系统建设当中: 数据库的设计 数据库的建模 数据安全(备份方案,容灾方案) 数据库性能(系统性能) 运维当中: 保证数据的安全(备份方案,容灾方案) 数据库的可用性 日常故障处理 性能分析处理 数据库升级(打补丁),改造 Oracle DBA的日常工作 通用数据库的监控 表空间(磁盘,ASM)容量的监控 一整块存储使用ASM管理,将数据文件设置为自动扩展
JDBC学习小结 一、JDBC:java语言操作数据库的一种技术(规范)。 二、JDBC中的4个核心对象 DriverManager类,注册驱动、建立连接对象,在java.sql.DriverManager; Connection接口,获取执行sql语句的对象,在java.sql.Connection; Statement接口,执行SQL语句,在java.sql.Statement; PreparedStatement接口,在java.sql.PreparedSta
今天在学习MySQL时学到SQL语句时,发现其也是存在存在注释的,我就不是很明白这样的注释到底有啥用?在与度娘一番攀谈交心后得出了答案。在此记录一下。
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。
今天是刘小爱自学Java的第110天。 感谢你的观看,谢谢你。 话不多说,开始今天的学习: 事先说明:关于今天的搜索功能实现。 并没有使用到倒排索引这样的主流搜索技术,就一个普通的模糊查询。 在此之前
今天刷题又碰到了一个堆叠注入的题目,由于之前接触过一点,看了下自己博客发现没有记录,所以刚好以这个题目为例子来记录下堆叠注入的学习!
上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
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