项目经理们可以访问亿图软件的动态帮助，点开它，你能找到亿图软件产品说明介绍，以及详细的图文、视频教程，让你可以更轻松、更快的熟悉软件，开始绘制你的业务流程图。亿图的功能符合我们项目经理们的需求，可以用来做很多演示要用的图，可以添加很多很难画的图形：专业的形状是必不可少的，基本流程图形状里具备了所有绘制流程图时需要用的形状：业务流程图用到的符号很多，能够满足项目经理需求的软件很少。符号库里的图形是根据模拟真实场景设计的：简单且直接的配合我们项目经理画图，项目经理还可以使用工具绘制自己想要的图，最大程度的贴合我们需求及体验。所有符号的颜色都具备商务、美观、整洁的视觉效果：此软件不仅仅可以绘制工作流程图，还能够绘制跨职能流程图(泳道图)、业务流程图、数据流程图、事件流程图，软件提供矢量基础的12000 个以上的符号、800 个以上的模板和例子以便用户绘图使用。同时，亿图图示也支持多种类型文件的导入导出，导入如Visio 、SVG，导出如Visio 、SVG、HTML 、PS、JPG 、PNG、PDF 、Office 文件等等。嘿，我们项目经理们不用在苦恼不知道用什么软件绘制流程图啦！往日精彩阅读
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BIRT自带的Data Sources Join以及用ETL转化为同库等方案都难以解决此类问题。具体可以通过如下示例讨论：

交易明细数据(trade表)存储于生产系统的数据库DB2中，另外一部分业务数据(network表、account表)存储于业务系统的Mysql中，它们其中的关联关系如下图所示：

 



 

所谓“动态关联”，是指用户在前台界面输入参数，报表通过参数来决定trade和哪张表做关联，并在报表中显示关联后的数据，实际运算中可能还要进行数据过滤和汇总。查询流程如下图所示：

 



 

 

比如查询场景一：报表根据传入参数，能动态地将trade中的outAccount字段和account中的accountNo字段关联，最后查询结果显示trade中的所有字段以及account的name,gender,city等字段。

解决此类问题的常见方案与不足，分析如下：

1、BIRT Data Sources Join的问题在于要求表名和字段名是已知、确定的，但这类报表都是通过参数来动态关联的，因此无法实现。

2、可以用ETL把生产库的数据抽取到业务库，这样跨库的问题就转化为同库了。这个方案思路简单但实施起来细节上有很多难点。首先是实时查询：为了实时查询数据，需要在生产库使用触发器之类的功能来检测数据的实时变化，并将数据推送到业务库，但生产库不能轻易改动，因此实时查询就无法实现。非实时查询也难以办到，这是因为生产库的数据极其庞大，不可能每次都全部取过来，只有用增量抽取的办法，而判断增量就需要在trade表中加入时间戳字段。同样，生产库是不允许有这种改动的，因此也无法实现。

3、从能力上讲，BIRT JAVA bean data source是真正能解决报表问题，它比Data Sources Join更具灵活性，也不需要修改生产库。但这个方案只有一个缺陷：代码过于复杂，原因在于数据计算并非JAVA特长，若每次遇到跨库问题都用硬编码方式来实现，并不现实。

建议使用集算器，它是独立的数据计算引擎，拥有不依赖于数据库的计算能力，支持异构数据源的混合运算，比较适合进行动态关联再计算，事实上，可以把集算器看作是语法更简单的BIRT JAVA bean data source。比如实现上面的问题，集算器脚本只需6行：


			
 
			
			

			
A
			
		

			
1
			
			

			
=DB2.query("select runningNo,networkNo,outAccount,amount from trade")
			
		

			
2
			
			

			
="select"+crossJoinField+","+crossOtherFields+"from"+crossTable
			
		

			
3
			
			

			
=Mysql.query(A2)
			
		

			
4
			
			

			
=join(A1:trade,${tradeJoinField};A3:cross,${crossJoinField})
			
		

			
5
			
			

			
=crossOtherFields.array().("cross."+~).string()
			
		

			
6
			
			

			
=A4.new(trade.runningNo,trade.networkNo,trade.outAccount,trade.amount,${A5})
			
		
其中 tradeJoinField，crossJoinField，crossOtherFields，crossTable 为输入参数。最后将计算结果返回给BIRT的DataSet进行报表展现。从此示例来看，集算器的参数用法很灵活，非常适合这类动态关联查询。由于它是专门的计算语言，所以较于常规办法，跨库计算的代码更加精炼易懂。

其实还有很多类似的跨库、分库计算问题，若有集算器SPL的辅助会很简单，感兴趣可以参考：分库后的统计查询

集算器提供了JDBC驱动，可以很方便的与BIRT等报表工具集成，BIRT调用SPL脚本有使用和获得它的方法。

关于集算器安装使用、获得免费授权和相关技术资料，可以参见如何使用集算器。

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

编程新视野 | 作者

简书 | 来源

刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去观看Python的基础入门教学视频

https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW

为什么选择Python进行数据分析?

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。



 

另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

编程基础

要学习如何用Python进行数据分析， 笔者建议第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点：



 

数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。笔者认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：



 

1. 数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：

Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。
	
BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。
	
Scapy-一个处理交互式数据的包，可以解码大部分网络协议的数据包
2. 数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3. 数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。笔者认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：

Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。
	
Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。
4. 建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：



 

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。
5. 可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
	
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。
按照这个流程，每个阶段所涉及的知识点可以细分如下：



 

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作

	

公众号文章ppt多图自动切换幻灯片效果怎么做，这种动态效果还是很好制作的，按照本文的详细流程一步步做一定能学会。
实际效果应用场景
这个素材适合制作PPT幻灯片的效果，可以用来做类似于时光相册之类的应用，具体应用看自己怎么发挥了。
一、获取图片地址
你需要一些高度一致的图片地址，可以先上传到键盘喵微信编辑器。
1.用电脑访问键盘喵编辑器，并登陆。网址是www.jianpanmiao.com
2.点击“多图上传”按钮，上传多张正常的图片。
3. “点击选择本地图片” 按钮然后点击确认。
4.点击上传之后的图片，在弹出的工具栏里面找到“换图“按钮。
5.在弹出的面板上点击“插入图片“，找到”地址“那行，记住这个地址，比如复制这个地址到文本里面。
6.把地址都复制到一个记事本里面。
注意事项：
1.图片的高度尺寸都需要一致。
2.图片的文件大小最好控制在100-200K，否则粉丝去访问文章的时候加载慢，而且复制到公众号后台的时候容易复制不完全。
3.如果图片不见了，可以点击左侧的“我的图片“，点击图片就可以出现在编辑区，按照上文中的方法找到地址。
二、使用素材
1.在左侧素材区点击常用样式-互动-高级特效找到素材，或者直接索“10226“或”PPT“都可以，点击素材，让素材出现在编辑区。
2.点击“html“按钮，用我们前面在记事本记录的图片地址替换素材中的原有的图片地址，替换的部分是以http为开头以jpg为结尾的一段英文。
3.删掉素材上面的文字说明。
4.如果调整和下方素材的距离可以修改height: 250px其中的250为任意数值。
5.这个素材比较特殊，所以建议写完所有文章再插入素材，否则跳来跳去的，会增加自己制作的难度。
6.如果你是准备6张图片的话，直接替换6张图片就可以了。如果不是，请继续看。
三、其他图片数量的数值调整
我们先要知道
图片数量是c, 位置是i，间隔是t，动画过度时间是k
begin = i t   (0开始，从代码最下面的图片开始算起)
dur = ct    (有几张图片C是多少)
keytimes = 0; 1/c, 1/c+过度时间， 1(这段数值要每个图片都要重新设置)
注意：
1.其中i是从0开始计算的。
2.k一般是0.05，可自己调整。
3.1/c要如果除不尽，保留小数点后两位就可以了。
如果你实在不会算，用六张图算了，当然也可以问客服。
四、本地预览效果
点击右侧的手机预览可以看到效果了，记得检查一下，免得出错。
五、复制到公众号后台
你可以正常的继续编辑文章了，编辑之后可以通过以下三种方法发布到公众号后台。
1.点击左侧的“复制全文“，提示复制成功后，到公众号后台粘贴。
2.在编辑区按快捷键CTRL+C，然后去公众号后台CTRL+V
3.点击右侧按钮的“云端保存“，然后点击”同步微信“把素材同步到公众号后台。
注意事项：
1.如果粘贴到公众号后台的时候没有效果，可能是因为你的图片太大了，控制并压缩图片的大小就可以了，然后在公众号后台重复清空、粘贴的步骤就可以了。
2.如果重复清空、粘贴的动作仍未解决，使用方法3的“同步微信“功能。
3.最好使用常用浏览器，比如腾讯、搜狗这些浏览器，不要用火狐和IE。
按照步骤可以自己尝试一下，如果仍有不清楚的或没有成功，或遇到公众号排版、运营问题也可以留言咨询，可以留言给我们。