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  • 数据计算导入时间和审核时间之间的差并且按照时间区间,整理成excel画出图表。 关键的表字段如上图所示。 首先两个日期的加减涉及到mysql的函数datediff(),可以计算出两者之间的差值 SELECT fk_comp_id, ...

    数据计算导入时间和审核时间之间的差并且按照时间区间,整理成excel画出图表。
    在这里插入图片描述
    关键的表字段如上图所示。

    首先两个日期的加减涉及到mysql的函数datediff(),可以计算出两者之间的差值

    SELECT
    	fk_comp_id,
    	datediff(
    		LEFT (f_create_time, 8),
    		LEFT (f_date, 8)
    	)
    FROM
    	t_athlete_score
    WHERE
    	f_year = 2019
    GROUP BY
    	fk_comp_id
    

    然后计算差值在什么范围之内,使用到mysql的函数INTERVAL(),INTERVAL()函数进行比较列表(N1,N2,N3等等)中的N值。该函数如果N<N1返回0,如果N<N2返回1,如果N<N3返回2 等等。如果N为NULL,它将返回-1。列表值必须是N1<N2<N3的形式才能正常工作。下面的代码是显示 INTERVAL()函数如何工作的一个简单的例子:

    mysql>SELECT INTERVAL(6,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
    +---------------------------------------------------------+
    | INTERVAL(6,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)                        |
    +---------------------------------------------------------+
    | 6                                                       |
    +---------------------------------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)
    

    结果中,6是从零开始的索引,列表第一个值的值大于N. 在我们的例子中,6 属于 [6,7) ,所以返回第6个索引

    sql可以演化为:

    
    SELECT
    	
    		INTERVAL (
    			datediff(
    				LEFT (f_create_time, 8),
    				LEFT (f_date, 8)
    			),
    			0,
    			10,
    			20,
    			30,
    			40,
    			50,
    			60,
    			70,
    			80,
    			90,
    			100,
    			110,
    			120
    		) AS dayNumber,
    	fk_comp_id,
    	datediff(
    		LEFT (f_create_time, 8),
    		LEFT (f_date, 8)
    	)
    FROM
    	t_athlete_score
    WHERE
    	f_year = 2019
    GROUP BY
    	fk_comp_id
    

    查询出来的结果,如图所示:
    在这里插入图片描述
    然后为了能更好看,表达的更清晰一点,可以使用ELT()函数,将每个值赋予意义,ELT(n,str1,str2,str3,…) :如果n=1,则返回str1,如果n=2,则返回str2,依次类推。如果n小于1或大于参数个数,返回NULL。

    mysql> SELECT ELT(3,'hello','halo','test','world');
    +--------------------------------------+
    | ELT(3,'hello','halo','test','world') |
    +--------------------------------------+
    | test                                 |
    +--------------------------------------+
    1 row in set
    

    此时,mysql的SQL语句演变为:

    SELECT
    	ELT(INTERVAL(datediff(LEFT (f_create_time, 8),LEFT (f_date, 8)),0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120),'<=10','10<x<=20','20<x<=30','30<x<=40','40<x<=50','50<x<=60','60<x<=70','70<x<=80','80<x<=90','90<x<=100','100<x<=110','110<x<=120','x>=120') as dayNumber,
    	fk_comp_id,
    datediff(LEFT (f_create_time, 8),LEFT (f_date, 8))
    FROM
    	t_athlete_score
    WHERE
    	f_year = 2019
    GROUP BY
    	fk_comp_id
    

    然后统计每个区间的个数,sql演化为:

    select m.dayNumber,count(fk_comp_id) from (
    SELECT
    	ELT(
    		INTERVAL (
    			datediff(
    				LEFT (f_create_time, 8),
    				LEFT (f_date, 8)
    			),
    			0,
    			10,
    			20,
    			30,
    			40,
    			50,
    			60,
    			70,
    			80,
    			90,
    			100,
    			110,
    			120
    		),
    		'<=10',
    		'10<x<=20',
    		'20<x<=30',
    		'30<x<=40',
    		'40<x<=50',
    		'50<x<=60',
    		'60<x<=70',
    		'70<x<=80',
    		'80<x<=90',
    		'90<x<=100',
    		'100<x<=110',
    		'110<x<=120',
    		'x>=120'
    	) AS dayNumber,
    	fk_comp_id,
    	datediff(
    		LEFT (f_create_time, 8),
    		LEFT (f_date, 8)
    	),INTERVAL (
    			datediff(
    				LEFT (f_create_time, 8),
    				LEFT (f_date, 8)
    			),
    			0,
    			10,
    			20,
    			30,
    			40,
    			50,
    			60,
    			70,
    			80,
    			90,
    			100,
    			110,
    			120
    		) as orderindex
    FROM
    	t_athlete_score
    WHERE
    	f_year = 2019
    GROUP BY
    	fk_comp_id
    ) as m GROUP BY m.dayNumber ORDER BY m.orderindex
    
    

    查询出来的结果为:
    在这里插入图片描述
    将查询结果,做成excel图表如下图:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    数据分析基础

    学好数据分析首先需要了解统计学,统计分析是数据分析的基础,也是灵魂。下面列出统计分析的几个核心内容:

    • 描述统计,统计推断,概率论;
    • 抽样,分布,估计,置信区间,假设检验;
    • 线性回归,时间序列;

    数据分析工具

    SQL语言

    数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

    关于SQL的学习推荐两个学习路径:

    • w3school
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    Excel基本操作

    作为微软的一个出色表格处理工具,Excel也是数据分析师需要掌握的。需要掌握以下核心功能:

    • 增删改查
    • 各类常用函数的使用
    • 各类基础图表的制作
    • 数据透视表等

    Python or R?

    R语言就是为统计学而设计的语言,是统计行业中非常高效实用的工具,目前非常受欢迎。而Python作为目前非常火爆的语言,由于其出色的科学计算包pandas,numpy,scikit-learn等的存在,非常适合数据分析与数据挖掘,是很多人的不二选择。

    如何使用Python进行数据分析?

    使用python做数据分析,首先要学会使用numpypandas包,因为它是python数据分析的核心工具。numpy主要解决一些数学计算,矩阵变换,线性代数等问题,pandas更像是一张excel表,有行列定义,字段定义,以及数据变换和预处理等操作。

    • numpy学习思维导图

    • pandas学习思维导图

    ​​​​​​​

     

    除此之外,推荐一本特别好的Python数据分析书籍:利用Python进行数据分析,这本书是入门Python数据分析非常好的书籍,从numpy,pandas,数据预处理,数据重塑合并,数据变换等各种关于数据的操作,最后还介绍了Python的时间序列用法以及在金融领域上的应用。

    另一本推荐的数据分析书籍是:深入浅出数据分析,这本书使用图表示意比较多,内容也很丰富,也是不错的参考资料。

    Python数据可视化

    Python的数据可视化工具是matplotlibmatplotlib的功能也十分强大,将它使用好会让你的数据可视化美观清晰,吸人眼球。另外一个可视化工具是seaborn,它是在matplotlib基础上封装的更高级的可视化工具,使用方便,图表非常美观,并有FaceGridPairPlotheatmap等强大的复合型可视化方法。

    这两个工具的官方网站都有详细的使用说明,但如果你想快速学习核心使用方法也可以参考下面几个教程:

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