SQL Server提供了链接服务器用于分布式查询异构数据库。...通过链接服务器可以链接到Oracle、Sybase、DB2、SQL Server等大型关系数据库，也可以连接到Access、Excel等文件数据库，甚至可以连接到目录服务（AD）、索引服务等。...，MARY是用户架构名，ORDERS是表或视图名。...但是当Oracle中的这个表数据量较大，比如有几十万行或者几百万行时，这个查询将会耗费很长时间。在SQL Server中运行该脚本可能要等上10秒、20秒或者1分钟、5分钟才可能查询出结果。...query'在链接服务器中执行的查询字符串。该字符串的最大长度为8KB。
现在网络上人口金字塔较多的是用excel来实现（可参考链接），但是用spss的步骤又很不明确，于是乎，想着自己试试。...在 SPSS 软件中，绘制人口金字塔是 SPSS13.0 新增的一种图形， 因此只有在 SPSS13.0 及以上的版本才具备绘制人口金字塔的功能。...用 SPSS 绘制人口金字塔需要录入 3 个变量：年龄/年龄分组、性别、人口数，注意与 Excel 所需数据的区别，此处年龄的变量类型设置为了字符串型。...一、准备数据 数据准备是SPSS画人口金字塔较为复杂的一步，用 SPSS 绘制人口金字塔需要录入 3 个变量：年龄/年龄分组、性别、人口数。 excel过程中就不需要这么麻烦。 ?...四、参考 如果你的SPSS是早期版本，可以参考以下的参考文献，其中有针对早期版本较为详细的讲解。 以SPSS13与Excel快速绘制人口金字塔图的探索_潘宝骏
前言在多技术栈开发环境下，不同语言对数据格式的处理方式差异明显，往往导致数据解析困难或数据不一致的情况发生。...尤其在 HarmonyOS 的开发场景中，涉及到设备间的数据传递与交互，更需要一个标准化、高效且通用的数据格式。...数据格式标准化的意义数据传递中的痛点兼容性问题：不同语言（如 Java 和 C++）对数据格式支持存在差异。解析性能：部分格式在跨平台传递时，解析效率低。...数据一致性：格式差异可能导致信息丢失或解析错误。标准化的优势一致性：确保各技术栈处理同样的数据格式。高效性：如 Protocol Buffers 提供了更高的序列化与解析性能。...本文的示例展示了如何使用 Protocol Buffers 在 HarmonyOS 开发中实现跨语言数据传递，为团队协作与性能优化提供了实践经验。
在AMOS路径图中，测量变量（问卷收集数据）用矩形表示，例如PL1/PL2/PL3等，而潜在变量（因子分析结果）用圆形或椭圆形表示。 由上可知，AMOS也可以独立进行探索性因子分析和路径分析。...分析步骤 1、在AMOS中画好路径图后。如下图所示，点击【数据选择】按钮，在跳出的对话框中，点击【File Name】按钮，将对应的SPSS文件选中，点击【OK】按钮确定。...点击【变量列表】按钮，跳出的对话框中，列出导入SPSS数据文件中包括的所有变量。将变量列表中需要的变量拖动到路径图对应的矩形内。...在非标准化结果中，自变量和残差边上的数字代表变量方差，例如年龄边上的253.77；而标准化结果中，因变量边上的数字代表回归方程R方，例如住院天数边上的0.05。...Amos能够输出间接效应和总效应，这是SPSS软件无法直接输出的结果。这也是Amos相对于SPSS来说，在路径分析上的优势。
与其他标准统计软件（如SAS、SPSS和Stata）中的数据集类似，数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。...在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。 ?...年龄Age就是一个连续型变量，它能够表示像14.5或22.8这样的值以及其间的其他任意值。很清楚，15岁的人比14岁的人年长一岁。...在这个例子中，性别将被当成类别型变量，标签“Male”和“Female”将替代1和2在结果中输出，而且所有不是1或2的性别变量将被设为缺失值。
来源：HRC 作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。...【基础篇】 1 传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。...END 版权声明： 转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜，联系邮箱：holly0801@163.com。
探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...['name']) 新增数据 我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据： # 新增一行数据 print(len(df)) df.loc[len(df.index)] = ['John999',...删除不需要的行或列也是常见的操作： # 删除指定整行数据 df = df.drop([14]) print(df.tail(1)) # 删除指定条件行数据 df = df.drop(df[df['age...() # 删除指定列重复行数据 df = df.drop_duplicates(subset=['name']) 重置索引 在删除数据后，重置索引是一个好习惯： # 重置索引 df = df.reset_index...我们可以看到Pandas在处理Excel数据时的强大功能。
作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。...【基础篇】 1 传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...当实际面临以下要求： 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ，通常就需要借助编程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架）来完成相关的分析。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。...【基础篇】 1 传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...当实际面临以下要求： 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ，通常就需要借助编程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架）来完成相关的分析。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
转自：HRC 作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。...【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...当实际面临以下要求： 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ，通常就需要借助编程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架）来完成相关的分析。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。...【基础篇】 1 传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...当实际面临以下要求： 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ，通常就需要借助编程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架）来完成相关的分析。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。...上期回顾：【大咖说】张瑞敏：互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。...其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。...相关工具中，适合数据研究人员的是一些可视化的轻量桌面型工具，最常用的是Gephi。 Gephi 是免费软件，擅长解决图网络分析的很多需求，其插件众多，功能强且易用。...这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
而能让初学者和有经验的数据库开发人员停下来思考的一个条件是异或（Exclusive OR）。...软件程序员往往更熟悉异或条件的语法，这可能是因为大多数编程语言都支持 XOR 逻辑运算符，而许多数据库不支持。...简单来说，异或条件类似于常规 OR，不同之处在于，异或只有一个比较的操作数可能为真，而不是两个都为真。在这篇文章中，我们将学习如何为各种数据库表达异或条件，无论它们是否支持 XOR 运算符。...这是使用 Navicat Premium 16 在 Sakila 示例数据库执行的查询： 查看结果，我们可以看到在 2020-07-07 创建帐户的第一个客户的 store_id 为 2，而其余客户的...（请注意，两个数据库中的数据不相同）： 总结 在今天的文章中，我们学习了如何在各种数据库中表达异或条件，无论是使用还是不使用 XOR 运算符。
='ONLINE' ; select * from v$tablespace; 需要注意的是，对于SYSTEM、SYSAUX和UNDO表空间的数据文件的移动或重命名，强烈建议关闭数据库进行操作，否则可能会引起意外的错误...在RMAN中，COPY命令是拷贝数据文件，相当于OS的cp命令，而SWITCH则相当于ALTER DATABASE RENAME用来更新控制文件。...操作的数据文件，则此时数据库要在MOUNT状态下；而对于可以执行OFFLINE操作的数据文件，则数据库可以在OPEN状态下。...数据库12c R1版本中对数据文件的迁移或重命名不再需要太多繁琐的步骤。...在12c R1中，可以使用ALTER DATABASE MOVE DATAFILE这样的SQL语句对数据文件进行在线重命名和移动。
Excel、Mysql、Tableau、Quick BI、神策平台、Hive、统计学、Python、挖掘算法、Spss等，是目前我看到的最全面的。...） 研究假设：变量来自总体的分布与正态分布（或均匀分布等）有显著差异，即变量在总体中不呈现正态分布（或均匀分布等） pSPSS操作：分析-非参数检验-旧对话框-游程 分割点可以选择中位数，平均值，或定制 5、独立样本非参数检验 独立样本：两组不同不重叠的样本，比如男性和女性在收入、年龄等等分布上是否有差异，即检验不同人群在特定变量取值上是否有差异...操作：分析-非参数检验-旧对话框-2个独立样本 6、配对样本非参数检验 配对样本：同一组人群在不同时间采集的两组或多组数据；或者同一组人群不同身体部位采集的两组或多组数据。...根据下表得出，工作年龄和学历对收入显著影响，而年龄和性别没有。通过标准化系数来判断两者对影响程度大小，可知工作年限的影响明显大于学历。
高斯数据示例在此示例中，我们研究了认知标记的二次轨迹，即在老年人样本（纳入时年龄 65 岁及以上）中进行预先标准化（具有高斯分布）并对简易智能量表评分 ( MMSE )进行了长达 15 年的跟踪研究，可根据教育水平进行调整...用于可视化数据（仅限表头）：head(data)在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。获取数据的快速摘要：summary(data)一些变量有缺失值。...随机效应部分 是 ,因变量：归一化 简易智能量表评分由于 简易智能量表评分的分布非常倾斜，我们使用标准化版本normMMSE 年龄进行分析。...在接下来的几行中，通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0，来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。...和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS
虽然Excel对小规模数据场景来说是刚需利器，但它面对大数据时就会有些力不从心。...中有众多优秀的第三方库，随用随取，可以节省大量代码时间； 对于Python爱好者来说，pandas、numpy等数据科学库用起来可能已经非常熟悉，如果能将它们用于Excel数据分析中，那将是如虎添翼...三、玩转xlwings 要想在excel中调用python脚本，需要写VBA程序来实现，但对于不懂VBA的小伙伴来说就是个麻烦事。...但xlwings解决了这个问题，不需要你写VBA代码就能直接在excel中调用python脚本，并将结果输出到excel表中。...同样的，我们可以把鸢尾花数据集自动导入到excel中，只需要在.py文件里改动代码即可，代码如下： import xlwings as xw import pandas as pd def main(
很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表，并且每个月都会收到一张新的工作表。这里，给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
可自己却在一次紧急工作中因此耽误了时间，需求是需要插入一个饼图但因操作错误一直无法正确显示饼图数据，非常尴尬，干脆记录下这一刻。...尴尬1: 我的错误做法是先在Excel中插入了饼图，然后再去选择数据，结果怎么选择都不能正确显示.. 实际应该先选中数据，然后插入饼图就轻松完成了。...尴尬2: 另外要选择的数据列不是相邻的，Excel跨列选择单元格的方式是按住Ctrl键，如果是使用的MAC电脑，那就是按住Command键即可选择（我开始下意识去尝试了control、shift、option
excelperfect 很多情形下，我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时，可以使用Excel的“组”功能，当在一个工作表中输入数据时，这些数据也被同时输入到其它成组的工作表中。...如下图1所示，将工作表成组后，在一个工作表中输入的数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表，先按住Ctrl键，然后在工作簿左下角单击要加入组中的工作表名称，此时工作簿标题中会出现“名称+组”，如下图2所示。 ?...图2 注意，如果一直保持工作表“组合”状态，可能会不小心在工作表中输入其它工作表中不想要的内容。因此，要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称，则可解除工作表组合；或者在工作表名称标签中单击右键，在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。
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