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  • 对大量数据快速汇总
    2007-12-25 12:02:00
     数据透视表是一种对大量数据快速汇总和建立交叉列表的交互式表格
    数据透视表能帮助用户分析、组织数据。利用它可以很快地从不同角度对数据进行分类汇兑.
    记录数量众多、以流水帐形式记录、结构复杂的工作表,为了将其中的一些内在规律显现出来,可将工作表重新组合并添加算法。即建立数据透视表。
    例如,有一张工作表,是一个大公司员工(姓名、性别、出生年月、所在部门、工作时间、政治面貌、学历、技术职称、任职时间、毕业院校、毕业时间等)信息一览表,不但字段(列)多,且记录(行)数众多。为此,需要建立数据透视表,以便将一些内在规律显现出来.
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  • 快速汇总分析大批量数据

    千次阅读 2021-11-29 15:43:51
    而透视图可以将数据进行归类之后汇总统计,并对汇总数据添加可视化效果来其进行补充,以便用户从全局角度出发轻松查看比较数据,更加直观的把控大批量数据的变化规律和趋势。 透视图通过统计对比,

    在实际工作中,我们经常需要整理各个业务部门发来的数据。不仅分散,而且数据量大、格式多。单是从不同地方汇总整理这些原始数据就花了大量的时间,更不用说还要把有效的数据收集上来拼接计算最后做成分析报告。

    当原始数据尚未汇总时,大多数人会使用数据透视表汇总分析、浏览和呈现汇总数据,但很难从表中成堆的数字快速了解当前趋势变化。而透视图可以将数据进行归类之后汇总统计,并对汇总数据添加可视化效果来对其进行补充,以便用户从全局角度出发轻松查看比较数据,更加直观的把控大批量数据的变化规律和趋势。

    透视图通过统计对比,把表格的数据用图形形式直观的展现出来,适合对数据进行汇总和分析的业务场景,如:

    · 店铺销售详情中对销售额、销售环比、销售额同比、销量、销量环比、销量同比等几个关键数据汇总和分析

    · 订单详情中对日期、订单量、走势等关键数据的汇总分析

    · ...

    用户根据透视图可提取企业中的关键数据做出明智决策,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据。

    如何对大批量数据快速汇总分析呢?

    步骤一:简单的计算处理

    在统计之前,需要先录入好数据。选择需要统计的数据源表单进行透视图汇总统计,如:表单、数据视图中的数据。不需要复杂的函数,通过增加公式字段,对报表中显示的内容只要动动鼠标就能轻松求和、计数、平均值、最大值、最小值、排名、百分比、环比、同比等计算处理

     

    步骤二:筛选多维度分析

    从字段区域选择需要汇总统计的字段拖动到维度区域,即根据什么进行汇总。透视图的行和列都可以设置多维度分析,维度越大,数据越详细。

    对于维度字段,还可以进一步设置显示名、仅详情显示、汇总方式、数据格式、排序、对齐方式等。根据指标和维度,设置不同的汇总统计方式,可以得到不同的汇总结果。

     

    对于透视图也可以设置当前数据表是否显示序号、汇总标题对齐方式。如在姓名前面设置显示序号,同时将捐赠人数按照降序展示,即可得到不同班级的学生捐赠人数排名。

     

    步骤三:自定义透视图样式

    透视图支持样式自定义,可自定义的包括:

    整体样式 *整体报表的风格,主要设置背景颜色/图片、标题颜色

    表格样式 *数据内部文字的颜色、表头的显示颜色以及对齐方式等

    当汇总表数据量过多,在横向/纵向滚动时可使用维度冻结功能,冻结汇总表的头部菜单,方便对应头部菜单进行数据查看。

     

    在报表的表头上方,也支持添加自定义按钮,可对接数据助手或者弹出表单、报表,当有多个报表需要同时查看编辑时方便快速切换处理。

     

    当然,除了完全自定义控件样式,也提供三种报表风格以便用户一键切换美化样式。

     

    透明系风格示例

    步骤四:设置权限&分享报表

    给团队的成员设置此透视图的报表权限,也就是该报表的数据哪些人可以操作报表的数据,分别有什么操作权限。将报表发布给成员,只有被发布的成员才能看到该报表。被发布的成员点击查看汇总详情,并可以对数据进行编辑、删除、打印、评论及查看动态等操作。

    · 业务场景应用

     

    *电商运营:帮助运营部门进行商品销售数据分析

     

     *账款管理:帮助企业随时随地查看当月每天的应收应付款项

    *实体门店:帮助线下零售企业实时了解门店经营状况

     

    *进销存管理:帮助企业随时了解商品的明细、库存数量、订单走势等关键信息 

     

     

     

     

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  • 局域网快速传输数据大量文件)

    千次阅读 2022-01-07 10:59:11
    局域网内不同主机数据快传

    需求(情景)

    机器性能与工作量原因,有一堆实验需要在不同机器同时进行,试验之后需要把数据汇总,每次通过用移动硬盘去拷贝带回来实在是麻烦而且传输速度受限,我的硬盘大概在40M到80M/s,但是在面临几十G大数据的时候仍是会显得很无力。
    于是想着如何能够无须借助中介快传数据(防止时间double),有通过网线快传的方式,但是在不同办公室的机器通过硬件相连甚至还不如我用硬盘来回拷贝方便。
    就想着如何能不通过硬件,然后发现一个局域网内快传的方法,据说最大能达到800M每秒。md我自己实测只有4M每秒,还是要根据需求来,或许可以选择FTP方式可以快一些。

    1. 本机搭建http-server

    python环境

    由于是通过python来搭建http服务的,所以首先要有python环境。自行寻找教程下载安装。
    没有python的话建议选择其他方式传输数据,这方法特么速度不快还事多。

    创建文件夹,设置共享

    自己找一个地方创建一个文件夹,设置为共享:
    如下图红色标注和蓝色标注两种方式打开设置。
    在这里插入图片描述

    选择所有用户:
    在这里插入图片描述
    其实个人感觉这个共享可以不设置,因为这个everyone好像是指本电脑的其他用户而已,反正我设置了。

    python开启http-server

    在此共享文件夹下打开cmd命令行,输入python -m http.server [端口号]
    在这里插入图片描述
    回车之后显示下面第一行命令表示http服务已经开启。

    本机ip查询

    随便在一个位置打开cmd命令行输入ipconfig即可查询。

    2. 其他计算机访问

    其他计算机直接浏览器输入ip+端口号就可以访问了。
    在这里插入图片描述

    本机查看访问信息

    然后本机会显示访问信息:
    在这里插入图片描述
    这个cmd命令行关了就代表服务也关了,也不能点击,因为点击代表输入,就相当于暂停,点击了的话点一下回车就行了。ctrl+c可以停止服务。
    传输的时候打开,不传输的时候关闭就行。

    待解决的问题

    在我个人的实验中,通过浏览器只能查看和访问这个文件夹以及文件,却不能下载,我是没找到下载选项,头秃。 已解决!!!

    解决方法

    如果是文件夹或者文件的默认选项是打开,长久思考之后我尝试了一个zip压缩包上去,再点击,默认下载了hhh。所以下载只能下载压缩包。

    其它问题

    先前所说,如果cmd命令行关闭或者点击就会暂停服务,那么如何不显示cmd命令行呢?
    pythonw 命令可以,pythonw和python的区别就是pythonw是可视化程序中使用的,即不显示命令行窗口,也就是说转为后台运行。
    但是这种情况也会出现一个问题:转为后台运行,如何去关闭,只能通过去任务管理器找到这个后台程序(据我查询,可能名字叫python,但是我没敢关,因为我有在用python做其他事情,反正局域网内可用)。或者通过搜索端口,把你先前占用的那个端口给他闭了,应该就可以了,仅猜想。

    可以个锤子,我试了不行,pythonw虽然可以无视图,但是是在可视化软件中在后端使用的。
    这个我用了pythonw不行,而且,我通过把开启http服务的命令放在一个pyw文件中再通过pythonw命令去执行也是不行的,虽然可以执行,但是不能访问。
    可能是因为httpserver必须要返回信息,所以一定要有输出信息的路径吧,但是我就是简单使用,所以并不打算研究如何让他无界面运行,而且把这么个命令封装成windows服务好像也挺麻烦的,暂时就是通过在其他桌面打开命令行挂着。

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  • 数据结构简答题汇总

    万次阅读 多人点赞 2020-05-12 23:56:08
    面对即将要参加的考研复试,数据结构是必考科目,希望以下能派上用场 1.算法的时间复杂度: 答:在程序中反复执行的语句的执行次数被称为语句的频度,时间复杂度就是所有语句频度之和的数量级,而所有语句的频度之和...

    面对即将要参加的考研复试,数据结构是必考科目,希望以下能派上用场

    1.算法的时间复杂度
    答:在程序中反复执行的语句的执行次数被称为语句的频度,时间复杂度就是所有语句频度之和的数量级,而所有语句的频度之和与程序最内层循环的频度是同一个数量级,所以算法的时间复杂度是最内层循环的频度的数量级

    补充:算法设计的步骤
    1.建立数据模型
    2.确定数据结构与算法
    3.选用语言
    4.调试并运行

    2.空间复杂度
    答:程序在运行时所占的空间
    直接插入排序的空间复杂度是O(1),递归的空间复杂度是O(n)

    3.贪心算法、动态规划和分治算法
    答:贪心算法是指从上到下,每次都求解局部最优解的算法,特点是每次求解最优解,但是最终的结果不一定是最优,经典例子是背包问题。

    动态规划是将一个大问题划分成若干个子问题,问题之间存在重叠,从上到下,求解整体最优解,每一次的求解会对下一次的问题造成影响,最终的最优解不一定包含每次的最优解,但是一定有部分最优解。经典例子是求最长子串。

    分治算法是将一个大问题划分成若干个和大问题相似的子问题,再对子问题进行递归求解,最终合并得到最后的结果。特点是大问题的划分与子问题相似,并且每个问题之间是相互独立的。经典例子是二路归并排序、快速排序

    4.数据的存储结构
    答:
    (1)顺序存储:逻辑上相邻的两个元素的物理位置也相邻。
    优点:能够随机存取。
    缺点:插入删除需要移动大量的元素,不方便。

    (2)链式存储:逻辑上相邻的两个元素的物理位置不一定相邻,每个结点用一个指针来找到下一个结点的位置。
    优点:插入和删除很方便
    缺点:随机读取时不方便,需要从第一个结点开始遍历

    (3)索引存储:在存储时,还附加建立索引表,索引表中的每一项称为索引项,索引项的一般形式是(关键字,地址)
    优点:检索速度快
    缺点:索引表占用存储空间,并且插入和删除一个数据时,对应的索引项也要插入和删除,会耗费较多的时间

    (4)哈希存储:通过函数,根据数据的元素的关键字计算该元素的地址
    优点:检索、增加和删除结点的操作比较快
    缺点:可能会出现元素存储单元的冲突,解决冲突又需要增加时间和空间的开销

    5.循环比递归的效率一定高吗
    答:循环和递归能够实现相互转换,且各自有自己的优缺点,判断谁的效率高是没有绝对的答案的。

    递归:
    优点:代码简洁清晰、容易实现
    缺点:当递归次数很多时,需要增加额外的堆栈处理,有可能产生堆栈溢出的现象

    循环:
    优点:结构简单,速度快,效率高
    缺点:不容易理解,编写复杂代码时会比较困难

    6.顺序表和链表的比较
    答:顺序表和链表可以从四个大的方向去比较。
    (1)存取(读取)方式:顺序表能够随机读取和顺序读取,而链表只能按顺序读取
    (2)查找:如果是按值查找并且表无序时,顺序表和链表的时间复杂度都是O(n),如果表有序,则可以用折半查找法,时间复杂度是O(nlog2n);如果是按序号查找,则顺序表支持随机查找,时间复杂度是O(1),而链表的时间复杂度是O(n)
    (3)插入和删除:顺序表插入和删除需要移动大量的元素,时间复杂度是O(n),链表的插入和删除只需要修改指针的位置,时间复杂度是O(1)
    (4)空间分配:顺序表的空间分配分为静态分配和动态分配,静态内存分配时,很容易导致内存溢出或者是浪费,而动态内存分配时,有时候不存在一大块连续的存储空间,导致分配失败,并且需要移动大量的元素,效率低。
    而链表是直接在需要的时候申请内存,只要有内存就能够分配,操作灵活、高效。

    7.头指针和头结点的区别
    答:头指针是指在第一个结点之前的指针,它是一个链表存在的标志,是必须存在必不可少的。
    头结点是第一个结点之前的结点,它是为了方面在第一个结点之前进行元素的插入和删除操作,它不是必须的,并且数据域也可以不存放信息。

    8.栈和队列的区别
    答:栈是只能在一端进行插入和删除的线性表,插入和删除都在栈顶进行,它的特点是“先进后出”。常用于浏览器的回退或者是括号的匹配问题,递归问题,但是递归问题要注意堆栈的溢出现象

    队列是在一端插入在另一端删除的线性表,插入的那端是队尾,删除的那端是队首,特点是“先进先出”,在层次遍历和BFS算法、狄杰斯特拉算法中使用到

    9.共享栈
    答:利用栈底位置不变的特性,让两个顺序栈共享同一个一维数组空间,将两个栈的栈底分别设在共享空间的两端,两个栈顶向共享空间延伸。

    10.如何区分循环队列是队空还是队满
    答:有两种区分方式:
    第一种:牺牲一个单元来区分队空和队满
    队空的标志是 队首指针 = = 队尾指针;
    队满的标志是(队尾指针+1)%maxsize ==队首指针

    第二种: 类型中增设表示元素数据的内存单元
    队空:元素的个数为0
    队满:元素的个数为Maxsize

    11.栈在括号匹配中的算法思想
    答:(1)如果是左括号,则入栈
    (2)如果是右括号,则判断当前栈是否为空,如果为空,则不匹配,不为空,则看是否与栈顶的左括号匹配,如果匹配,则栈顶元素出栈
    (2)最终所有的元素都进栈和出栈完毕,检查栈是否为空,如果不为空,则说明还有多余的左括号没有匹配,因此括号匹配失败,如果为空,则括号匹配成功。

    12.栈在后缀表达式求值的算法思想
    答:扫描表达式的每一项
    (1)如果是操作数,则进栈
    (2)如果是运算符,则从栈中退出两个元素,进行出栈,并且将得到的结果入栈
    (3)表达式的所有项都扫描完后,最后栈顶存放的元素就是最终的结果。

    13.栈在递归中的应用
    答:若在一个函数、一个过程或者一个数据结构的定义中直接或者间接的调用了它自身,则这个函数、这个过程、这个数据结构称为是递归定义的,简称为递归。
    递归问题只需要少数的代码就能够描述出解题过程中所需要的多次重复计算,大大减少了程序的代码量,递归所用到的是系统管理栈,但是通常情况下,每次递归都要保留现场,空间复杂度为O(n),效率不高,并且当递归次数过深的时候,容易出现堆栈溢出的现象。
    将递归转化成非递归算法,也是用栈来实现的。相比起递归算法的系统管理栈,需要建一个自己管理的栈。

    14.队列在层次遍历中的作用
    答:首先根结点入队,接着队根结点的子结点进行预处理,等预处理完后,根结点出队,接着刚刚处理的子结点入队,这部分的子结点又进行预处理,直到所有的结点都入队出队处理完毕。

    15.队列在计算机系统中的应用
    答:有两个方面的应用:
    (1)解决了主机和外部设备之间速度不匹配的问题
    以主机和打印机为例,主机输出数据的速度比打印机输出数据的速度要快很多,由于速度不匹配,直接把输出的数据给打印机肯定是不行的,于是需要设置一个缓冲区,主机将一部分要打印的数据写入缓冲区,写满后就暂停输出,转去做其他的事情,而打印机就从缓冲区中按照先进先出的原则依次取出数据并打印出来,打印完后向主机发出请求。这里的打印缓冲区就是一个队列。

    (2)CPU资源的竞争
    答:在一个多终端的计算机系统中,多个用户需要CPU各自运行自己的程序,分别通过各自的终端向操作系统提出占用CPU的请求。操作系统按照每个请求在时间上的先后顺序,将他们排成一个队列,每次把CPU分配给队首请求的用户使用。当相应的程序运行结束或者用完规定的时间间隔后,令其出队,再把CPU分配给新的队首请求的用户使用。

    16.矩阵的压缩技术
    答:针对特殊的矩阵进行压缩存储
    对称矩阵:含有大量相同元素的矩阵
    稀疏矩阵、上(下)三角矩阵:含有大量0元素的矩阵

    压缩思想:矩阵中相同的数据元素(包括元素0)只存储一个

    17.串的模式匹配
    串的模式匹配指子串在主串中的位置。
    暴力匹配算法:从主串的第一个字符开始,与子串的第一个字符比较,一旦出现不匹配的字符,则主串往后移动一个位置,子串移动子串的第一个位置,并与主串对齐
    KMP算法:暴力匹配的弊端就是,没有充分利用已经匹配了的串的信息,好的解决方法应该是在模式串中找到最长的子串,并且记录到next[]数组中
    KMP算法的步骤
    (1)主串S和模式串T进行比较,并设起始的下标为i和j
    (2)如果S[i]==T[j],则继续比较,并且i和j自增1
    (3)当s[I]!=T[j]时,将j=next[j];将模式串右移,直到与主串对齐;如果j == -1,则主串往后移动一个单位,i++;j++,j又回到模式串的第一个位置

    18.递归转换成非递归为什么要用栈
    答:在实现函数调用的时候,系统底层就是用栈来保护现场的;具体来说,每次调用函数时,会把当前函数的局部变量和返回地址都压栈保存起来,当系统调用结束返回时,再把局部变量从栈中弹出来;
    递归的核心就是重复的函数调用,如果要变成非递归,就需要自己实现栈的数据结构来保存一些状态变量,这其实就是模拟函数的调用。

    19.堆排序
    堆:是一种特殊的完全二叉树,叶子结点的值大于或者小于根结点的值
    (PS:完全二叉树是指第n-1层,每一层的结点数是2^(n-1),最后一层的结点可以不放满,但是必须是从左至右放的)

    堆排序:最好、最坏、平均时间复杂度是O(nlogn)
    思想:(以大根堆为例)将待排序的构造成一个大根堆,此时最大的元素就是根结点的元素,这时候,将这个元素与末尾的元素进行交换,然后再将剩下的n-1个元素构造成一个大根堆,就会形成一个有序 区。

    步骤:
    (1)构造初始堆
    a.建立一个完全二叉树
    b.从最后一个非叶子结点开始调整,一旦比根结点大,则与根结点进行交换,最终最大的元素位于根结点的位置上
    (2)将堆顶元素与末尾元素进行交换,末尾的元素值最大
    (3)重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素当前末尾元素,反复执行+调整步骤,直到整个序列有序。

    20.图的思维导图
    在这里插入图片描述

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