从Excel到SQL：数据分析进阶指南

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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