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《从Excel到SQL:数据分析进阶指南》电子书封面

从Excel到SQL:数据分析进阶指南

  • 发布时间:2020年05月29日 09:46:28
  • 作者:王彦平
  • 大小:3.6 MB
  • 类别:数据分析电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:8.7

    从Excel到SQL:数据分析进阶指南 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于数据分析相关的电子书资源,介绍了关于Excel、SQL、数据分析方面的内容,本书是由异步图书出版,格式为PDF,资源大小3.6 MB,王彦平编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.1。

      内容介绍

      Excel是数据分析中最常用的工具。本文通过SQL与Excel的功能对比,介绍如何使用mysql完成Excel中的数据处理及分析工作。内容完整,原书共50页,内容比较浅显,需要的朋友可下载试试!

      目录

      • 第1章 生成数据表
      • 第2章 数据表检查
      • 第3章 数据表清洗
      • 第4章 数据预处理
      • 第5章 数据提取
      • 第6章 数据筛选
      • 第7章 数据分类汇总及透视

      学习笔记

      深入sql数据连接时的一些问题分析

      一直还不是很了解connectionstring里各个关键词的区别,累赘致死 现把一些相关领悟小小述下…… *************************************************** initial catalog与database的区别是什么 Initial Catalog ;DataBase: 两者原来其实没有任何区别只是名称不一样,就好像是人类的真实姓名与曾用名一样。。都可以叫你。 ******************************************** Integrated Security=SSPI 这个表示以当前WINDOWS系统用户身去登录SQL SERVER服务器,如果SQL SERVER服务器不支持这种方式登录时,就会出错。 你可以使用SQL SERVER的用户名和密码进行登录,如: "Provider=SQLOLEDB.1;Persist Security Info=False;Initial Catalog=数据库名;Data Source=192.168.0.1;User ID=sa;Password=密码"……

      浅谈vue,angular,react数据双向绑定原理分析

      传统做法 前端维护状态,手动操作DOM更新视图。前端框架对服务器数据通过模版进行渲染。当用户产生了一个动作之后,我们通过document.getElementBy... 手动进行DOM更新。 框架帮忙分离数据和视图,后续状态更新需要手动操作DOM,因为框架只管首次渲染,不追踪状态监听变化。 双向数据绑定 当我们在前端开发中采用MV*的模式时,M - model,指的是模型,也就是数据,V - view,指的是视图,也就是页面展现的部分。通常,我们需要编写代码,将从服务器获取的数据进行“渲染”,展现到视图上。每当数据有变更时,我们会再次进行渲染,从而更新视图,使得视图与数据保持一致。 页面也会通过用户的交互,……

      详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

      一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。 一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器。所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。 Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。 Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于……

      MySQL数据库引擎介绍、区别、创建和性能测试的深入分析

      数据库引擎介绍 MySQL数据库引擎取决于MySQL在安装的时候是如何被编译的。要添加一个新的引擎,就必须重新编译MYSQL。在缺省情况下,MYSQL支持三个引擎:ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种类型INNODB和BERKLEY(BDB),也常常可以使用。如果技术高超,还可以使用MySQL+API自己做一个引擎。下面介绍几种数据库引擎: ISAM :ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法,它在设计之时就考虑到 数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此, ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于,它不 支持事务处理,也不能够容错 :如果你的硬盘崩溃了,那么数……

      Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码

      前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 示例代码 这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv') 查询数据的前5行或末尾5行: student.head()student.tail() 查询指定的行: student.ix[[0,2,4,5,7]] #这里的ix索引标签函数必须是中括号[] 查询指定的列: student[['Name','Height','Weight']].head() #如果多个列的话,必须使用双重……

      以上就是本次介绍的数据分析电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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