-
商务数据分析 网店数据分析及应用 如何七周成为数据分析师05:数据可视化之打造升职加薪的报表.doc
2020-09-05 11:16:11如何七周成为数据分析师05数据可视化之打造升职加薪的报表 本文是如何七周成为数据分析师的第五篇教程如果想要了解写作初衷可以先行阅读七周指南温馨提示如果您已经熟悉数据可视化大可不必再看这篇文章或只挑选部分 ... -
七周学会数据分析 泽楷
2020-05-17 10:20:52七周成为数据分析师 1、 数据的采集、 加工、展现,决策,战略 用户画像 比较成熟的标签的集合 SQL 业务/数据指标 报表 模型 分析 powerbi excel *数据分析思维 业务思维 2、 新人: 哪些是迫切需要的 、马上可以...1、 基本的数据类型:文本 整数 小数 布尔 日期 其他类型
变量类型 名义(性别、血型) 有序(好中差) 连续型(身高体重等)数值前加单引号 将数值转化为文本
单元格格式的设置2、 excel的基本操作
表格转表:表是数据库的概念
开始-套用格式 选择某一个格式
单元格操作:shift连续多行
复制粘贴-选转置 行和列分开
隔行插入 逆序排列
查找和替换: *表示任意多个字符 ?表示一个字符
选择粘贴:选择性粘贴 数据验证:东,南,西,北
粘贴运算
粘贴图片链接3、 函数公式
Offset函数,定位新的引用区域
Offset(起点,上下位移,向右移动一列,得到新的基准点,向下取几行,向右取几行)
使用在名称定义里面,嵌套函数
If(iserror(a1),“error”,“ok”)4、条件格式:
一单元格的值来设置条件格式
二公式返回的格式来设置格式
一、格式-自定义-只包含以下内容的单元格设置格式
二、使用公式确定要设置格式的单元格
美元符号¥$是锁定单元格用的,要去掉图标集:套用条件格式
数据条和色阶:
数据条,一组数据中的最大值为最长条,色阶也是
迷你图:折线图、柱形图、盈亏图
插入—迷你图5、
数据透视图 :筛选框
在表内排序 ,图也会变
插入——切片器(如果要关联,那么取的底层数据要是同一个)
选项-切片器样式
切片器 和数据透视图表关联6、基本图表功能
3.1 power query 导入多源数据方法
Power query 整合多数据源数据(数据库,txt,csv,web,hdfs)
突破行数限制
通过M函数灵活创建自定义数据处理计算规则
创建流程可以多次使用
Excel13版以上可以用
数据-获取和转换仅创建链接
数据-新建查询 导入accdb文件
选择多项√ 加载到 仅创建连接 在表格界面没有变化
数据-显示查询 双击打开
关闭并上载(过程才会保存)Csv是文本文件
加载到 表Txt文件导入-从文本导入
3.2 横向 纵向合并多源数据
字段(字段名和记录) 、表、数据库 (层层包含的关系)
横向合并:主表和副表中 字段名有对应的先选主表-开始-合并查询(即横向合并)-再选副表-选择关键字段-选择id-连接种类-左外部
选择内部(主表有,副表也有)
上面的是左边,下面的是右表
选择展开字段
使用原始列名作为前缀 打勾 显示原来的字段名连接演示
合并学员信息表1和2 —
合并查询
关闭并上载纵向合并—
追加查询
一个字段只能有一个字段类型
点击 关闭并上载3.3菜单栏基本功能
开始----解决错误信息 :路径下文件不存在,退回到源里面
复制路径,点击回车
填充功能:向下填充—用空值null最上面临近的值填充
向上填充 同理
透视列:透视 将数据按照某种规则进行汇总
转换-透视列-
逆透视功能:转换-逆透视列-逆透视其他列-插入
添加自定义列:添加列-自定义列-选择可用列-输入公式
视图----3.4 M函数精讲
会改m函数 ,会写m函数
编辑栏、添加自定义列、高级编辑器
在编辑器中输入:=#shared 查看m函数列表Eg:把身份证号变成一个新的表
开始-新建源-空查询-输入=#shared
转换-到表中
文本数据text 表数据tab
添加列-索引列-
Text.range([身份证号码],16,1)
转换-信息-奇偶
开始-替换值 和ctrl f 一样 ,替换
Let:处理的步骤
In:处理的结果自动化运行重复性工作
写好逻辑-点击数据刷新3.5 基本数据处理方法
识别重复行方法: 使用公式countif 计算出现的频率、使用关键字段后使用公式 if 、利用数据透视表(凡是大于一的就是重复的)去重方法:1 数据-排序和筛选-高级 -选择不重复
识别重复行后删除:
Q中有 开始-删除重复项查找缺失值:ctrl+f ctrl+g 利用排序筛选
替换缺失值:1使用0填充 2使用平均数填充 3删除含有缺失值的记录 4暂时保留缺失值行处理异常值:
数值or 文本处理格式错误:
设置格式
使用分列功能
使用公式补全信息后转换数据分组:
数据标准化和权重:
Min-max标准化:新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值)
直接对比一线和二线城市的房价是不合理的,要进行标准
标准分=(原始分-平均分)/标准差加权平均:
1 横向和纵向对比,横向重要就为1,纵向为0
2 横向加总
3 每个阶段合计值/合计总值*100%加权平均值=变量11的权重+…+变量n变量n的权重
多条件数据抽取:
(了解一下就可以了)3.6 power query数据处理案例
处理各大城市3-12月的大气质量数据和城市属性数据 结合城市属性+城市大气质量=带城市属性的大气数据
三个表合一
将第一行做标题
选择月份-日期-提取年or 月
删除市 –用替换
开始-合并查询-左外部
不勾选2个表里面相同的字段
处理null:替换4.0 数据透视表的高级方法
对数值的汇总观测方法:透视
1百分比显示
总计的百分比和列总计的百分比
行汇总的百分比
父集中的百分比
添加3%的销售提成的字段(数据透视表中-分析-字段项目于求和)
删除字段:同上-删除
修改字段:同上
添加计算项:同上——字段项目-计算项2不同维度及层级的汇总显示
3添加计算字段
4删除及修改计算字段
5添加及删除计算项4.1power pivot导数:加强版的数据透视工具
导入文本 (access文件)accdb csv文件等
企业版的excel才有pivot 家庭版没有
数据-数据管理模型-进入pivot功能4.2搭建多维数据透视分析模型
多维数据集、立方体 关联在一起不同类别的数据集合
表和表之间匹配的关键字段
关系图视图下选莫哥表的关键字段拖拽到另一个表的关键字段主页-关系图视图
主页-数据透视表:生成povit的数据透视表只有当副表的行列标签做行列的时候,才能用副表的行列标签做值
4.3 pivot创建层次结构
选择父集字段-选择创建层次结构-
-选择子集字段-拖拽到父集下面4.4 pviot DAX表达式:数据分析表达式 pivot特有函数集
和excel的基本函数很相近或相同
Switch (表达式1,结果1……,表达式n,结果n)
Related(合并字段) 类似于vlookup 创建了链接关系才可以用
Filter(表,筛选条件)在筛选条件下把表提取出来
Calculate(计算规则,条件1,条件2)4.5 pivot使用kpi
三色图标5.1 数据可视化分析方法论
对比分析——纵向对比 柱状图和折线图
进度分析-仪表盘 温度图 游标图
横向对比-饼图 条形图 复段折线图
标准值 平均值 计划值 对比
子弹图 :平均对比分析
实际和计划值的对比:对比柱形图
同环比对比:
预警分析:kpi分析 关键指标的达成进度
透视分析:
结构分析:杜邦分析 树形结构分析
变化分析
分组分析
增维分析 : 折线+环形图5.2描述性统计图表
频数 频率
直方图: 输入区域 接受区域
分类间距改为0
盒须图:用来体现数据分散情况
四分位数:将数据由小到达排列分成4等份,Q1 Q2 Q3 ,其中Q3-Q1就是盒子 占整个数据的50%。出于三个分割点位置的数值就是四分位数5.3专业自定义图表制作
迷你图表 五星图表 :(if(大于,“”,:“”))
公式、公式加条件格式、
嵌套图表:仪表盘:内圈 外圈 环形图 下半圈改成白色
插入文本框多维折线图:先做折线图 ,再做环形图(小的)
基本图表再创新:
瀑布图:堆积柱形图,底下设为无填充
分段折线图:列的数据 表格分段显示5.4交互式图表制作
选择数据透视表图,插入 切片器,选择关键字段
右键-报表连接 选择数据透视表
Offset 引用
开发工具——插入-选项按钮-改名字-设置控件格式5.5power map数据地图
必须要联网下使用-
插入-三维地图-
选择时间,有播放按钮,
无聚合
选择-新场景5.6 power view 交互式仪表板创建
文件-选项-加载项-com加载项-勾选power view选项
新建一个空的选项卡-然后把原来的拖拽到新的选项卡下面
计数-不重复6.0杜邦分析仪
6.1业务背景介绍
销售漏斗分析:潜在,接触,意向,明确,投入,谈判,成交、销售管理分析;客户维度,产品维度,地域维度,销售维度,渠道维度,商机维度
多维度分析6.2分析仪制作方法
Getpivotdata函数7.1 MySQL安装及调试
先关杀毒软件
Custom
Mysql 5.7版本
Workbench 6.3
Connector 5.3
记住账号密码
测试 select 1+1;7.2数据库概述
关系型数据库
非关系型数据库
数据库-表(多个字段的集合)-字段(字段名和记录组成)
Sql可以对应多种的关系型数据库7.3数据库操作
创建数据库 creat datebase test;
查看创建好的数据库 show creat datebase test;
查看所有的数据库列表 show datebases;
使用数据库: 使用创建好的test数据库 use test;
删除数据库 drop database test;用sys下的
Code,sql 文件 拖动到软件里面
注释 – #
点击闪电or ctrl 加回车 执行代码
左侧要点刷新按钮
–创建数据库
Creat database test;
–查看创建好的数据库
Show creat database test;
–查看所有数据库列表
Show databases;
–使用数据库
Use test;
–删除数据库
Drop database test;7.4 数据表操作
1 使用test数据库
use test;
2 创建员工信息表
creat table emp(
Depid char(3),固定长为3的文本型
Depname varchar(20),最大长为20的可变长的文本型
Peoplecount int 整数型
);
3 查看表是否创建成功
Show tables;4 删除数据表
Drop table emp;7.5数据类型
注册时间 :日期型
用户名: 文本型
充值金额 :小数型
位:bit 0或1
字节:8个字节组成的 byte
数据类型:具体不同类型的直接长度
一个int整数型占4个byte 长度
Int
Tinyint
Smallint
Mediuint
Bigint
在指定字段数据类型时如果在数据类型后加上unsigned可以禁止负数
Int(11)显示宽度为11小数型:
Float 4字节
Double 8字节
Decimal日期型:
Datetime:yyyy-mm-dd hh:mm:ss显示年月日和时分秒
Date:只显示年月日
Timestamp
Year(2|4)字符串:
Char 固定长度
Varchar 可变长度字符串
防止数据溢出
Blob或text
Tinyblob和tinytext7.66约束条件
约束是在表上强制执行的数据检验规则,用来保证创建的表的数据完整和正确
#主键约束 primary key 唯一的标识 是非空和唯一的
可以加快数据库的查询速度,
#非空约束 not null
写在要限定字段的后面
#唯一约束 Unique 不能重复
写在后面
#自增字段 auto increment
写在后面
字段名 数据类型 default默认值#默认值 default 默认情况下从1开始自增
写在后面Use test;
Creat table emp(
Depid char(3)primary key,
Depname varchar(20)not null,
Peoplecount int unique default 0
);8.1填充数据
Insert into 表名(字段1,字段2……)values……实际应用场景中,下面应用的更多
为Monthly_indicator表导入外部txt文件:
Load date local infile’文件路径.txt’
Into table Monthly_indicator
Fields terminated by ‘\t’ 导入的是txt文件,所以要用分割符\t
Ignore 1 lines; 第一行一般是字段名 所以忽略检查导入内容 selectfrom xxx;
检查导入数据总行数 select count()from xxx;
检查表结构 desc xxx;8.2修改数据表
使用alter table语句修改数据表结构
将数据表xxx改名为xxxdep
Alter table xxx rename xxxdep;
讲数据表xxx中aaa字段数据的数据类型由varchar(20)修改为varchar(30)
Alter table xxx modify depname varchar(30);
将数据表xxx中aaa字段的字段名改为 bbb
Alter table xxx change aaa bbb varchar(30);将数据表xxx中aaa字段的字段名改回卫 bbb,并将该字段的数据类型改回为varchar(20)
Alter table xxx change aaa bbb carchar(20);为数据表xxx添加新字段 ddd 新字段的数据类型为varchar(10),约束条件为非空
Alter table xxx add ddd varchar(10)not null;Change可以改表结构和数据类型,modify只能修改数据类型
将数据表xxx中的name字段的排列顺序改为第一位
Alter table xxx modify name varchar(10) first;将数据表xxx中name字段的排列顺序改到 bbb字段之后
Alter table xxx modify name varchar(10)after bbb;删除name字段
Alter table xxx drop name;查字段类型
Desc xxx9.1数据整合 函数
主要用于处理数字值
函数 说明
ABS(x) 返回x的绝对值
LOG(X,Y) 返回x的二进制
MOD(X,Y) 返回x/y的模(余数)
RAND() 返回0到1内的随机值,可以通过提高一个参数(种子)使RAND()随机数生成器生成一个指定的值
CEILING(X) 返回大于x的最小整数值(进一取整)
ROUND(x,y) 返回参数x的四舍五入的有y位小数的值
SQRT(x) 返回一个数的平方根Concat(s1,s2…….,sn) 将s1sn连接成字符串
Now() 返回当前的日期和时间
Date(datetime) 返回datetime的日期值
Time(datetime) 返回datetime的时间值Group_concat(col)
使用group_contact 函数查询不同sid下对应的所有f_name信息
Select sid,group_concat (f_name) from fruits
Group by SidCast将一个值转化为指定的
Dpdate set 为字段赋值
Delete
删除fid为b5的数据记录
Delete from fruits where fid=’b5’9.2 sql查询
加减乘除 + - * /
!=不等于 !<不小于
大于> 大于等于>= 小于类似聚合类函数
Avg
Sum
Max
Min
Count 计数(和excel一样)Select cityname ,avg(pm25),avg(pm10)
From monthly_indicator
Where pm25>50
Group by cityname,monthkey having cityname<>’北京’
Order by avg(pm25)desc;3min
9.3查询操作符与子查询
10.1 使用SQL语句处理及查询电商业务数据1
10.2 使用SQL语句处理及查询电商业务数据2
-
挑战不可能!一周学会数据分析
2020-11-11 19:15:06想要一周学会数据分析?是不是听着就觉得是不可能的事!其实你用商业智能BI是完全有可能的。现在的商业智能数据分析软件(BI软件)已经进化到一键分析的地步,可在后台智能匹配、分析数据并将分析结果直观展示在...想要一周学会数据分析?是不是听着就觉得是不可能的事!其实你用商业智能BI是完全有可能的。现在的商业智能数据分析软件(BI软件)已经进化到一键分析的地步,可在后台智能匹配、分析数据并将分析结果直观展示在前端。基本上制作报表就有两件事要学,第一件是熟悉BI软件的功能、图表;第二件就是提供数据并确定分析需求。
1、适应、学习极简操作模式
熟悉BI软件的功能、图表是基础也是必须的,既然要用BI软件做智能数据分析,就得了解都有哪些功能、图表,在分析哪些数据指标时可以用哪些功能、图表,该怎么快速应用。为能让用户更快掌握BI软件的操作,各家的BI软件在精简操作、简化操作页面上使出浑身解数。不仅形成了智能分析功能,一键应用;制作分析报表,只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成图表。
Smartbi上有一个主题的功能,可以帮助你完成颜色搭配,不会有视觉冲击感。这个功能简直是手残党的救世主,只需一键下载就能轻松搞定整张报表的配色等属性设置。接下来我们一起来看看要如何在图表里使用主题的功能。
直接新建自助仪表盘,然后在界面左侧会看到“主题”两个字,点击即可自由选择自己喜欢的主题,里面有很多种主题供你选择。
2、智能钻取
Smartbi数据分析软件独有的智能钻取功能,只需双击鼠标,就能实现任意报表之间的穿透钻取,不管这些报表是不是来自同一分析模型,只要有数据关联就能实现秒速智能钻取。最关键的是,他不需要IT开发人员做任何预设,系统将智能匹配报表与参数传递,真正做到了报表无边界,想钻哪里就钻哪里的效果。
Smartbi数据分析软件已全面落地Smartbi智能钻取功能,为用户提供更智能、灵活又高效的数据钻取服务。
3、自然语言搜索,无代码无拖拽
我们使用excel做数据计算的时候,往往需要用户进行大量复杂繁琐的的平面单元格公式计算,而用Smartbi进行数据分析时,我们直接在搜索页面输入想要分析的内容,通过AI人机对话,系统自动分析出可视化图,图表也是根据分析情况自动给推荐的。
Smartbi自然语言分析基于预训练的语言模型,赋予智能机器人(下文简称小麦)强大的语言解析能力,能快速的将对应的信息反馈给用户,致力于帮助用户更智能的进行大数据分析,以推动业务发展和产业升级。
用户可在系统通过语音或者文字输入的方式传递自然语言,Smartbi会自行解析后将对应业务主题的数据分析结果或者对应的问答信息反馈给用户,提供了更智能的用户交互方式,极大的简化了数据分析的过程。用户也可在前端对小麦反馈的结果进行核实,提供对应的信息给小麦自动调优。
4、简单的可视化分析
传统BI的搭建需要搭建数据仓库,选型ETL工具,需要规划整体架构,设计业务分析模型,还要算上前端的报表开发。简单形容一下就是比较繁琐比较重,成本较高。
自助式BI,我觉得类似于Smartbi的工具,最大的特点在于简洁,上手难度很低,而且无论你是互联网、零售、教育,又或者是别的行业的,都有很多的解决方案例子。
相比于Excel,可视化方面有了革新,无论是图表还是大屏,都让人比较容易接受。
然后,在大数据、云计算方面有比较好的支持,可以与hadoop、MySQL之类的几十种大数据平台/数据库对接,解决企业中各种系统数据不兼容、无共享的数据孤岛问题,针对各种复杂的数据场景均可随意定制满足客户需求的功能化组件。
5、帮助在线文档
除了有整个BI软件操作文档,还有根据每周BI报表制作课程整理出来的、针对具体分析主题的报表制作技巧。这些都可以在Smartbi官网的在线文档查看。有不懂的地方也可以通过搜索框搜索自己所需的知识及操作步骤。
6、使用BI的学习视频
当然Smartbi也有专门的学习视频教你如何使用BI软件,学习课程都是一步一步的教,通俗易懂,经常以EXCEL数据源为例演示不同功能、图表的使用步骤。不怕学不会,如果课程上有不懂的步骤,可以直接联系客服,在线为你答疑。
目前Smartbi个人版是永久免费使用的,搭配在线文档和学习视频,要学会数据分析是分分钟的事。我觉得都不用一周就可以学会了!
很显然在目前的信息时代,借助类似于Smartbi的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果。
-
数据分析师]数据可视化:打造高端的数据报表
2019-07-22 16:13:58本文是《如何快速成为数据分析师》的第五篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 前一篇文章列举了常用的分析图表,今天...本文是《如何快速成为数据分析师》的第五篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。
前一篇文章列举了常用的分析图表,今天主要围绕Excel常用的图表技巧,以及图表的设计规范展开。相信大家练习后,图表设计能力会从下图:
进化到:
数据分析师应该会设计图表和报表。这里并不是要求大家像设计师一样运用Photoshop等软件绘制,而是知道数据元素如何用图表更好的表达,将数据蕴含的信息展现出来。理解数据是分析师的工作,展示数据也是分析师的工作。
对于非数据分析师的岗位,诸如运营、产品和市场,每天也会接触大量的报表,日报周报项目报,用好图表,让枯燥的数据变成丰富的视觉,也是一种帮助。重新认识图表
好的数据可视化,应该设计和数据并存。数据分析师拿到很多数据,把它们像食材般加工成美味佳肴,但是菜色卖相不好,就让人下不了筷子。可视化就是数据的色香味,也是沟通和汇报的工具。图表给自己看,再难看也无所谓,如果需要汇报给领导和同事,美观和易读至少需要吧,不然大家怎么了解你的分析成果。
今天的内容倾向于报表化图表的制作,好的图表应该有以下几个要素:可读性
图表的首要功能是解释,而不是设计,尤其大部分图表都会落入到过度设计的陷阱。
图表设计,首先应该是没有设计。
上图是Excel老版本的默认模板,连直男也无法忍受的酷炫3D渐变阴影风。想当年小鲜肉的我也为此目眩神迷,给翠花完成PPT作业都是用得这类设计……然后就没有然后了。
当我们使用这类图表,反问一句,这些设计有必要么?我们只需要用到柱形图的对比,那么阴影用来干什么?渐变用来干什么?背景黑色用来干什么?
这些元素对我们解读数据没有任何帮助,甚至会阻碍读者阅读数据。
其次,好的图表要能解释数据,不同图表有不同的使用方法,如果我要观察销售额的增长,我就不应该用饼图。如果数据量过少,就不应该使用散点图。图表如何使用可以看我的上一篇文章。精准性
为了使数据的解读不失真,数据应要求精确到小数位。12.5比12好,尤其在对比数据的情况下。数据若再近一步精确,对解读的意义就不大,反而对解读者进行干扰。
另外一种情况是单位换算造成的数据失真。例如3145米换算成3.1公里等,虽然是小细节,但不要出现某饼图的各比例相加不等于100%的案例。客观性
数据的解读因为每个人的观点和视角不同,可以呈现诸多的结果。这也是我们常说统计学会撒谎的原因。
有经验的数据分析师甚至能够引导分析的结果。
下图是一张销售额柱形图,看来销售额没有啥特大变化嘛。我们换另外一种图表展示。就看到了变化的增长趋势。
实际上两张图表的数据没有任何差异,为什么呢?区别只在坐标轴。第一张图的Y坐标轴起始为0,第二张图起始是2.45。第二张是截取了部分的柱形图。
只是随便动动手脚,数据表达就那么大差异,看来数据分析师也可以是阴险角色啊。其他方法还有销售额细分。看一下不同地区的增长,如果某几个地区的增长好,就单独拎出来作图,美其名曰抽样。统一性
统一是规范和约束图表,当图表过多时,一个统一标准不会让人眼花撩乱。
如果图表整体颜色是冷色调,那么就不要再加入暖色。
如果图表文字是雅黑,就不要再加入宋体。
如果某地区数据,用了柱形图对比,其他地区也遵循柱形图样式。
如果某图表,女性使用红色,男性使用蓝色,那么这一规范应该在所有图表体现。除了颜色,其他设计元素同理。
如果有多张图表,图表元素应该统一,如标题、坐标轴刻度、坐标轴位置等。
统一性是为了可读性服务的,如果图表样式混乱,解读者会非常困惑。你做一份男女差异的数据报告,前面男性数据都用蓝色表示,突然换个粉色谁会受得了?
后文的教程,都会遵循以上要素进行设计。如何设计
好的配色决定了图表整体美观上限。一般只选取两到三种颜色。过多的颜色无法聚焦于图表本身,会让图表变得像玛丽苏。
配色属于设计领域的技能,分析师就不要学怎么搭配辅色对比色了。直接借助Adobe Color CC的色彩主题选取颜色。
第一个配色方案不错,高贵冷艳的商务风。后续图表我们均用此配色方案,下面是十六制颜色编号:
404B4F
82DFFF
CEF2FF
416F7F
A5C2CC
利用rand( ) 函数随机生成示范数据,生成一张默认的柱形图。
比起酷炫3D渐变阴影风,Excel2016的默认图表更易让人接受,这张图表在设计方面其实已经合格。不过男同胞若要为姑娘们的PPT和Excel排忧解难,我们得再深入设计。
首先将数据和图表分离在两张sheet,方便设计。
新sheet背景涂成灰色,记住是灰色。灰色是一种中立的颜色,它和任何颜色结合都不会显得突兀。
接下来就是砍砍砍时间,我们将图表上所有与数据表达无关的元素全部删除:销售额标题移除、背景色设置为透明,柱形图颜色调整为配色方案。
很多人会疑问,为什么连标题、背景色都要删除。它和word的原理近似:设计样式和内容分离。图表只需要聚焦于数据表达本身。标题可以通过Excel的单元格添加,别用图表的元素。
对第一列单元格颜色填充,拉高,开头空两格,输入配色文字。
此时标题的设计比图表自带标题不知道好看到哪里去了。旁边的单元格可以配上文字注释,辅助阅读者理解。设计的核心思路是通过单元格完善图表,图表只专注数据元素。
更优秀的报表,会加入重点数据,引入更多图表,用颜色划分区块,每一区块对应相应的数据内容,使之具有Dashboard的雏形。
因为时间有限,就不更多展开了(上海我直接复制的)。熟练后制作这样的报表大约只要5分钟,但是对数据内容产生的隐性价值是不可估量。多补充一点,如果设计过程中图表大小位置因为单元格一直变化。可以在选项中选择固定大小和固定位置,方便设计。
PPT和Excel是通用的,以上设计方法也适用在PPT中,相信大家已经了解怎么设计出商务范的报表。大家可以参考Excel2016的默认模板,都是出彩的设计。
我希望大家看到这里,能了解Excel图表和报表的设计原理,但日后不要陷入一味追求美观的道路。图表是最终结果的呈现,作为报告让它美观无可厚非,但是在分析过程中,马马虎虎也就得了,毕竟自己看。在我的工作场景中,除了有需要,我也不会专门设计这类报表。
另外悄悄告诉大家,不要展示太牛逼的图表设计技巧,不然以后老板都会让你设计的……
ok,了解完图表和报表设计,接下来讲解中高级技巧。
复合图表
复合图表和次坐标轴堪称图表届的vlookup。它能给图表添加更丰富的视觉表达。
前文中我增加了利润数据,现在我们需要计算利润的变化趋势。因为利润和销售额不是同一个维度,再用柱形图不合适,此时可以用折线图表达。
点“选择数据”,添加利润,Y轴选取利润所在数据区域。
这时候橙色就是添加上的利润。我们点击橙色柱形图,右键更改图表类型为折线图。
更改配色,虽然橙色也挺好看的。线条也改为平滑。
利润和销售额的数值在同一个度量范围,可以共用坐标轴。如果利润数值过小,比如零点几,或者30%这种比例,那么在图表上会近似一条平缓的直线,视觉表达欠佳。本图的数据类型我不建议用次坐标轴。
点击折线图,选择坐标轴系列选项,点次坐标轴。可以看到图表两边都出现了坐标刻度。左边是利润刻度,右边是销售额刻度,但在不做说明的情况下阅读者根本不会了解。为了可读性,需要额外的增加元素说明。这又无形中增加了设计复杂度。所以图表的元素取舍有多方面的考虑因素。
辅助列
如果复合图表及次坐标轴堪称图表届的vlookup,那么辅助列就是图表的数据透视表。
在我之前的文章(这篇文章在微信公众号,感兴趣可以看,以后抽空补上),里面甘特图的绘制借助了辅助列。
这里讲解如何利用辅助列绘制漏斗图。
下图是牛逼逼有限公司电商APP的销售流程转化,每一行代表用户操作类型和对应达成的用户数。
漏斗图的本质是堆积条形图。我们增加两个辅助列,计算方式为(最大用户数-当前用户数)/2。
将列顺序更改为辅助列1,用户数,辅助列2的排序。然后新建图表为横向堆积条形图。相信在这里大家已经看出辅助列的作用了。
形状出来了,接下来我们还需要几步操作。点击Y轴,选择设置坐标轴格式,逆序类别上打上勾。
图表成功翻转,将左右两边的条形图颜色设置为无。对图表元素砍砍砍,只保留核心元素。
接下来我们将图表放到报表上,进行适当的装饰,搞定
辅助线
辅助线和辅助列不一样,辅助线是图表附加的元素。辅助线能绘制高级图表。
甘特图在项目管理中用来统筹时间进度。如果我需要在现有的图表基础上增加原计划实际计划,应该怎么做?下图是牛逼逼公司在其APP上准备的双十二促销活动计划表。如何直观的用甘特图表示活动进度?
先增加一列辅助列。该列辅助列用于后续定位。数值等值增加即可。
选择计划开始时间和辅助列,插入图表,带折线的散点图(只选数字即可,不要选自段名)。
现在看不出这是甘特图,不要紧,对Y轴进行逆序排列。点击图表的添加元素,增加误差线-标准误差,误差线就是我们的辅助线。
误差线是高级图表经常用到的功能,箱线图、标靶图/子弹图都能用误差线做出来。下图十字状的线条就是误差线。
选择横向的水平误差线,点击设置格式,方向正误差,无线端,误差值自定义,选择计划使用时间这一列。
删除垂直误差线,对误差线线条加粗,设置颜色。现在有一点甘特图的样子了。
点击图表选择数据,新增加一个系列,数据源选择实际开始时间和辅助列(在最开始建立散点图时,其实可以一并选择的)。
点击橙色这条线,重复误差线的建立。在自定义值时,不要选择计划使用时间,而是实际完成时间。设置线条颜色的时候,用另外一种颜色和样式,以便区分。
之后将橙色和蓝色填充为无,移除无用的设计元素。我们把甘特图放到报表中。
因为时间关系,甘特图还是缺漏部分说明元素的。大家有兴趣可以自己尝试添加。很多咨询公司图表就是这样画的。
误差线是一种高级用法,在高级的可视化分析中我们会利用误差线进行一系列的分析,在后续的章节内容中我们会再次学习。
最终这幅报表就是成果,不知道大家有没有掌握。其实Excel还有更强大的功能,比如切片,比如动态图表,比如各插件,通过一系列的组合可以做出半自动报表,像财务报表、咨询公司报表,都有各自的风格,大家可以网上查询学习。
本文转自知乎专栏:运营大湿兄,作者:秦路
文章链接为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24409555侵删
以下为我今日的工作内容,请审阅 1.猫吉
释放数据价值,人人都是数据分析师,支持免费申请 Yonghong Z-Suite产品试用
更多精彩信息可以点击:
https://www.yonghongtech.com/webbbs/portal.php -
[数据分析师]数据可视化:打造高端的数据报表
2019-07-23 18:08:13本文是《如何快速成为数据分析师》的第五篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 前一篇文章列举了常用的分析图表,今天...本文是《如何快速成为数据分析师》的第五篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。
前一篇文章列举了常用的分析图表,今天主要围绕Excel常用的图表技巧,以及图表的设计规范展开。相信大家练习后,图表设计能力会从下图:
进化到:
数据分析师应该会设计图表和报表。这里并不是要求大家像设计师一样运用Photoshop等软件绘制,而是知道数据元素如何用图表更好的表达,将数据蕴含的信息展现出来。理解数据是分析师的工作,展示数据也是分析师的工作。
对于非数据分析师的岗位,诸如运营、产品和市场,每天也会接触大量的报表,日报周报项目报,用好图表,让枯燥的数据变成丰富的视觉,也是一种帮助。重新认识图表
好的数据可视化,应该设计和数据并存。数据分析师拿到很多数据,把它们像食材般加工成美味佳肴,但是菜色卖相不好,就让人下不了筷子。可视化就是数据的色香味,也是沟通和汇报的工具。图表给自己看,再难看也无所谓,如果需要汇报给领导和同事,美观和易读至少需要吧,不然大家怎么了解你的分析成果。
今天的内容倾向于报表化图表的制作,好的图表应该有以下几个要素:可读性
图表的首要功能是解释,而不是设计,尤其大部分图表都会落入到过度设计的陷阱。
图表设计,首先应该是没有设计。
上图是Excel老版本的默认模板,连直男也无法忍受的酷炫3D渐变阴影风。想当年小鲜肉的我也为此目眩神迷,给翠花完成PPT作业都是用得这类设计……然后就没有然后了。
当我们使用这类图表,反问一句,这些设计有必要么?我们只需要用到柱形图的对比,那么阴影用来干什么?渐变用来干什么?背景黑色用来干什么?
这些元素对我们解读数据没有任何帮助,甚至会阻碍读者阅读数据。
其次,好的图表要能解释数据,不同图表有不同的使用方法,如果我要观察销售额的增长,我就不应该用饼图。如果数据量过少,就不应该使用散点图。图表如何使用可以看我的上一篇文章。精准性
为了使数据的解读不失真,数据应要求精确到小数位。12.5比12好,尤其在对比数据的情况下。数据若再近一步精确,对解读的意义就不大,反而对解读者进行干扰。
另外一种情况是单位换算造成的数据失真。例如3145米换算成3.1公里等,虽然是小细节,但不要出现某饼图的各比例相加不等于100%的案例。客观性
数据的解读因为每个人的观点和视角不同,可以呈现诸多的结果。这也是我们常说统计学会撒谎的原因。
有经验的数据分析师甚至能够引导分析的结果。
下图是一张销售额柱形图,看来销售额没有啥特大变化嘛。我们换另外一种图表展示。就看到了变化的增长趋势。
实际上两张图表的数据没有任何差异,为什么呢?区别只在坐标轴。第一张图的Y坐标轴起始为0,第二张图起始是2.45。第二张是截取了部分的柱形图。
只是随便动动手脚,数据表达就那么大差异,看来数据分析师也可以是阴险角色啊。其他方法还有销售额细分。看一下不同地区的增长,如果某几个地区的增长好,就单独拎出来作图,美其名曰抽样。统一性
统一是规范和约束图表,当图表过多时,一个统一标准不会让人眼花撩乱。
如果图表整体颜色是冷色调,那么就不要再加入暖色。
如果图表文字是雅黑,就不要再加入宋体。
如果某地区数据,用了柱形图对比,其他地区也遵循柱形图样式。
如果某图表,女性使用红色,男性使用蓝色,那么这一规范应该在所有图表体现。除了颜色,其他设计元素同理。
如果有多张图表,图表元素应该统一,如标题、坐标轴刻度、坐标轴位置等。
统一性是为了可读性服务的,如果图表样式混乱,解读者会非常困惑。你做一份男女差异的数据报告,前面男性数据都用蓝色表示,突然换个粉色谁会受得了?
后文的教程,都会遵循以上要素进行设计。如何设计
好的配色决定了图表整体美观上限。一般只选取两到三种颜色。过多的颜色无法聚焦于图表本身,会让图表变得像玛丽苏。
配色属于设计领域的技能,分析师就不要学怎么搭配辅色对比色了。直接借助Adobe Color CC的色彩主题选取颜色。
第一个配色方案不错,高贵冷艳的商务风。后续图表我们均用此配色方案,下面是十六制颜色编号:
404B4F
82DFFF
CEF2FF
416F7F
A5C2CC
利用rand( ) 函数随机生成示范数据,生成一张默认的柱形图。
比起酷炫3D渐变阴影风,Excel2016的默认图表更易让人接受,这张图表在设计方面其实已经合格。不过男同胞若要为姑娘们的PPT和Excel排忧解难,我们得再深入设计。
首先将数据和图表分离在两张sheet,方便设计。
新sheet背景涂成灰色,记住是灰色。灰色是一种中立的颜色,它和任何颜色结合都不会显得突兀。
接下来就是砍砍砍时间,我们将图表上所有与数据表达无关的元素全部删除:销售额标题移除、背景色设置为透明,柱形图颜色调整为配色方案。
很多人会疑问,为什么连标题、背景色都要删除。它和word的原理近似:设计样式和内容分离。图表只需要聚焦于数据表达本身。标题可以通过Excel的单元格添加,别用图表的元素。
对第一列单元格颜色填充,拉高,开头空两格,输入配色文字。
此时标题的设计比图表自带标题不知道好看到哪里去了。旁边的单元格可以配上文字注释,辅助阅读者理解。设计的核心思路是通过单元格完善图表,图表只专注数据元素。
更优秀的报表,会加入重点数据,引入更多图表,用颜色划分区块,每一区块对应相应的数据内容,使之具有Dashboard的雏形。
因为时间有限,就不更多展开了(上海我直接复制的)。熟练后制作这样的报表大约只要5分钟,但是对数据内容产生的隐性价值是不可估量。多补充一点,如果设计过程中图表大小位置因为单元格一直变化。可以在选项中选择固定大小和固定位置,方便设计。
PPT和Excel是通用的,以上设计方法也适用在PPT中,相信大家已经了解怎么设计出商务范的报表。大家可以参考Excel2016的默认模板,都是出彩的设计。
我希望大家看到这里,能了解Excel图表和报表的设计原理,但日后不要陷入一味追求美观的道路。图表是最终结果的呈现,作为报告让它美观无可厚非,但是在分析过程中,马马虎虎也就得了,毕竟自己看。在我的工作场景中,除了有需要,我也不会专门设计这类报表。
另外悄悄告诉大家,不要展示太牛逼的图表设计技巧,不然以后老板都会让你设计的……
ok,了解完图表和报表设计,接下来讲解中高级技巧。
复合图表
复合图表和次坐标轴堪称图表届的vlookup。它能给图表添加更丰富的视觉表达。
前文中我增加了利润数据,现在我们需要计算利润的变化趋势。因为利润和销售额不是同一个维度,再用柱形图不合适,此时可以用折线图表达。
点“选择数据”,添加利润,Y轴选取利润所在数据区域。
这时候橙色就是添加上的利润。我们点击橙色柱形图,右键更改图表类型为折线图。
更改配色,虽然橙色也挺好看的。线条也改为平滑。
利润和销售额的数值在同一个度量范围,可以共用坐标轴。如果利润数值过小,比如零点几,或者30%这种比例,那么在图表上会近似一条平缓的直线,视觉表达欠佳。本图的数据类型我不建议用次坐标轴。
点击折线图,选择坐标轴系列选项,点次坐标轴。可以看到图表两边都出现了坐标刻度。左边是利润刻度,右边是销售额刻度,但在不做说明的情况下阅读者根本不会了解。为了可读性,需要额外的增加元素说明。这又无形中增加了设计复杂度。所以图表的元素取舍有多方面的考虑因素。
辅助列
如果复合图表及次坐标轴堪称图表届的vlookup,那么辅助列就是图表的数据透视表。
在我之前的文章(这篇文章在微信公众号,感兴趣可以看,以后抽空补上),里面甘特图的绘制借助了辅助列。
这里讲解如何利用辅助列绘制漏斗图。
下图是牛逼逼有限公司电商APP的销售流程转化,每一行代表用户操作类型和对应达成的用户数。
漏斗图的本质是堆积条形图。我们增加两个辅助列,计算方式为(最大用户数-当前用户数)/2。
形状出来了,接下来我们还需要几步操作。点击Y轴,选择设置坐标轴格式,逆序类别上打上勾
图表成功翻转,将左右两边的条形图颜色设置为无。对图表元素砍砍砍,只保留核心元素。
接下来我们将图表放到报表上,进行适当的装饰,搞定
辅助线
辅助线和辅助列不一样,辅助线是图表附加的元素。辅助线能绘制高级图表。
甘特图在项目管理中用来统筹时间进度。如果我需要在现有的图表基础上增加原计划实际计划,应该怎么做?下图是牛逼逼公司在其APP上准备的双十二促销活动计划表。如何直观的用甘特图表示活动进度?
先增加一列辅助列。该列辅助列用于后续定位。数值等值增加即可。
选择计划开始时间和辅助列,插入图表,带折线的散点图(只选数字即可,不要选自段
现在看不出这是甘特图,不要紧,对Y轴进行逆序排列。点击图表的添加元素,增加误差线-标准误差,误差线就是我们的辅助线。
误差线是高级图表经常用到的功能,箱线图、标靶图/子弹图都能用误差线做出来。下图十字状的线条就是误差线。
选择横向的水平误差线,点击设置格式,方向正误差,无线端,误差值自定义,选择计划使用时间这一列。
删除垂直误差线,对误差线线条加粗,设置颜色。现在有一点甘特图的样子了。
点击图表选择数据,新增加一个系列,数据源选择实际开始时间和辅助列(在最开始建立散点图时,其实可以一并选择的)。
击橙色这条线,重复误差线的建立。在自定义值时,不要选择计划使用时间,而是实际完成时间。设置线条颜色的时候,用另外一种颜色和样式,以便区分。
之后将橙色和蓝色填充为无,移除无用的设计元素。我们把甘特图放到报表中。
因为时间关系,甘特图还是缺漏部分说明元素的。大家有兴趣可以自己尝试添加。很多咨询公司图表就是这样画的。
误差线是一种高级用法,在高级的可视化分析中我们会利用误差线进行一系列的分析,在后续的章节内容中我们会再次学习。
最终这幅报表就是成果,不知道大家有没有掌握。其实Excel还有更强大的功能,比如切片,比如动态图表,比如各插件,通过一系列的组合可以做出半自动报表,像财务报表、咨询公司报表,都有各自的风格,大家可以网上查询学习。
本文转自知乎专栏:运营大湿兄,作者:秦路
文章链接为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24409555侵删
释放数据价值,人人都是数据分析师,支持免费申请 Yonghong Z-Suite产品试用
更多精彩信息可以点击:
https://www.yonghongtech.com/webbbs/portal.php -
【数据分析入门】第二周 EXCEL数据透视表笔记
2019-09-15 20:29:20第二周 Excel数据透视表笔记 一、数据透视表 数据透视表的主要功能是将数据聚合,按照各子段进行sum( ),count( )的运算。 操作:选择想要的数据区域,选择插入-创建透视表。 此时会新建一个Sheet,将原始数据和... -
R数据分析第一周学习分享
2020-09-07 08:34:08R数据分析第一周分享 数据分析基本步骤 原始数据—数据导入—数据清洗—数据探索—数据建模—数据可视化—报告发现 R与数据分析 1.数据导入:在R以及R开发的包中,提供了很多导入不同格式数据的方法。 2.数据清洗:... -
导出数据表 跳过autoincrease_aTimeLogger按周导出的数据报表
2020-12-10 18:26:34我们直接跳过按日数据分析,因为以“日”为单位,其实能看出的内容很少。重点关注“目标”每天的完成情况就够了,不必所有活动都照顾到。一周过后,我们需要从全活动的角度看看所有时间的使用情况,做到心里有数。在... -
七周速学数据分析(Python/R)
2019-09-26 19:05:44而数据分析师里的数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。如果掌握一门优秀的编程语言,那将会使得数据分析工作效率得到提高。 正如标题所说,数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。为什么是这... -
炼数成金 课件整理数据分析与R语言 第1周
2020-07-08 07:34:52数据分析 使用统计方法,有目的地对收集到的数据进行分析处理,并且解读分析结果 常用算法数据分析工具 数据挖掘 数据挖掘是以查找隐藏在数据中的信息为目标的技术,是应用算法从大型数据库中提取知识的过程,这些... -
数据分析TXT
2020-06-18 10:37:53七周成为数据分析师 七周成为数据分析师 1、 数据的采集、 加工、展现,决策,战略 用户画像 比较成熟的标签的集合 SQL 业务/数据指标 报表 模型 分析 powerbi excel *数据分析思维 业务思维 2、 新人: 哪些是迫切... -
【数据追梦人】毕业6年自学代码,2周面试30家企业,1年376张报表,选择决定人生!
2019-12-25 15:30:22起初看到“数据追梦人”活动时候,我就在不理解数据和追梦有什么关系,数据不就是简单的从抽取、清洗、分析、报表、可视化等处理过程吗?然后我就草草关闭了页面继续了我的工作。 周末在家中休息时,刷抖音看到... -
数据分析主管的具体内容_精选.doc
2020-12-04 09:52:30数据分析主管的具体内容1 职责: 1、 定期对各门店进行品类(SKU)数据及销售数据的采集工作,按时提取日、周、月销售数据,并根据要求进行排名、对比、分析; 2、 定期对重点品类(SKU)销售数据进行整合,汇总数据... -
数据分析引擎-Hive
2018-11-21 00:24:00当数据非常多的时候,比如我们用几千个节点,甚至几万个节点来存储我们的数据,通过这些数据,分析出我们想要的结果,比如生成天级别,周级别,月级别甚至年级别的报表。 如果用mysql,或者是oracle,都太慢了!! ... -
数据可视化:教你打造升职加薪的报表
2018-03-16 19:29:51本文是《如何七周成为数据分析师》的第五篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。前一篇文章列举了常用的分析图表,今天... -
不一样 使用别名 数据字段和bean_数读之“B+”||自助式分析自给自足,高质量报表不一定要SQL!...
2020-12-31 08:55:38文|朱佞、刘亚明阔别一周,相见恨晚,继《10分钟快速制表!表哥表姐的终结者?》侃谈不断,《1分钟找到数据,3...依托大数据平台的数据研发能力, B+经营分析平台通过统一的数据服务和丰富业务数据模型打造自助分析... -
网络数据分析工作的五个职责
2010-06-27 11:02:291、对于PPC竞价效果的数据分析 如:当日点击数,当日咨询量,当日有效咨询量,当日转化率,热门关键词的点击率,热门关键词的转化率,页面跳出率,页面浏览率,投入和产出的比率等 相关数据,并制作日报表,周... -
从0到1搭建电商营销数据分析平台(二)
2020-12-23 22:58:09巧妇难为无米之炊,数据就是营销分析平台的米,每一个分析结论的产出都离不开数据。那么数据到底是怎么获取的,如何一步步走到我们的面前,如何熠熠闪光的展现在一个个报表上?在互联网电商领域,数以亿计的移动终端... -
sql取近四周数据_它是最给力的数据分析体系,却被90%的新人忽略!
2020-12-09 22:39:35日、周、月、季、年报制度,可能是数据分析领域最大的一个“咕咚来了”。每一个新人在进公司的时候,都会得到一个类似传家宝一样的日、周、月报模板,交接工作的前辈会告诉你:“对着模板更新它们,然后指定发给某... -
系统分析与设计第九周作业
2019-06-19 23:18:52系统分析与设计第九周作业 1、使用类图,分别对 Asg_RH 文档中 Make Reservation 用例以及 Payment 用例开展领域建模。然后,根据上述模型,给出建议的数据表以及主要字段,特别是主键和外键 注意事项: 对象必须是... -
sql取近四周数据_它是最给力的数据分析体系,却被90%的新人忽略
2020-12-11 23:19:59公众号:接地气学堂作者:接地气的陈老师日、周、月、季、年报制度,可能是数据分析领域最大的一个“咕咚来了”。每一个新人在进公司的时候,都会得到一个类似传家宝一样的日、周、月报模板,交接工作的前辈会告诉你... -
《游戏数据分析的艺术》读书笔记3
2020-09-03 07:03:44第三章 游戏数据报表制作 3.1 运营现状 运营现状的内容组成 3.1.1 反馈指标 新增情况指标 了解内容 累计新增用户 目前推广和获得用户的情况 次、7、14、30日留存 用户质量,是否目标用户 注册转化率 ... -
es对几十亿数据能达到秒级响应吗_十亿级数据,秒级响应 | 观远数据「极速分析引擎」这样实现...
2020-12-21 21:59:57从Excel、报表系统到传统BI,企业数据分析工具进化的同时,背后需要支持的数据承载量也在以更快的速度一路攀升。(各数据分析工具适合承载的数据量)以一家连锁零售企业为例,如果门店有2000家,在售SKU有5000个,一天... -
数据产品经理之方法论(二)——分析方法
2020-06-17 20:30:13日周月报表中:核心指标:例如日活DAU的周环比变化 同比:统计周期与上一个统计周期同时段数据进行比较。同比增长率 环比:统计周期与上一个时长相等的周期作比较。环比增长率 ABC分析法 ABC分析法:以某一指标为... -
es对几十亿数据能达到秒级响应吗_十亿级数据,秒级响应 | 观远数据重磅发布「极速分析引擎」黑科技...
2020-12-21 21:59:59从Excel、报表系统到传统BI,企业数据分析工具进化的同时,背后需要支持的数据承载量也在以更快的速度一路攀升。(各数据分析工具适合承载的数据量)以一家连锁零售企业为例,如果门店有2000家,在售SKU有5000个,一天... -
java mysql大数据量批量插入与流式读取分析
2018-08-06 18:05:45总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案。由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库。基本流程是 读取-
-
博客用到的相关类与JDBC连接内容.rar
-
使用vue搭建微信H5公众号项目
-
MySQL 四类管理日志(详解及高阶配置)
-
8080端口爆破神器
-
IDEA Whitelabel Error Page原因之一
-
Galera 高可用 MySQL 集群(PXC v5.7+Hapro)
-
C++代码规范和Doxygen根据注释自动生成手册
-
基于电商业务的全链路数据中台落地方案(全渠道、全环节、全流程)
-
LENOVO-90KT11CUS.rom
-
IDEA Code Style Xml.zip
-
S7-200 SMART.7z
-
用微服务spring cloud架构打造物联网云平台
-
使用JavaScript的正则表达式
-
TUPIAN
-
武汉科技大学复变函数试卷及答案
-
创建一个ROS工作空间(ROS Workspace)
-
SOC验证(FPGA)学习路线.xmind
-
输入日期倒计时
-
使用 Linux 平台充当 Router 路由器
-
项目管理工具与方法