今天给大家讲解Excel数据源的导入 ▽ excel支持的数据源类型有很多 今天只讲解常用的三种类型 Access文件、网页数据、文本数据 Access数据源导入 选择数据——自Access——进入
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作者：ExcelHome创始人周庆麟 来源：《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上，经常会有这样的讨论话题：你希望下一个版本的Excel增加什么功能？ 在2006年以前，很多人都说，希望Excel能提高单表处理数据的数量上限，最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后，单表处理数据的量，从65,536行增加到了1,048,576行。 于是，很多人表示相当满意，但还是有一些人表示，只是简单增加单表的行数不够
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
算法：单应性对象查找是获得最佳图像后，通过单应性执行查询图像和训练图像的透视变换来获得查询图像在训练图像中的位置。
规划工作中，尤其是项目研究、科学研究中，常常涉及大量的数据。如何才能高效地管理数据、处理数据呢？这里推荐使用Access数据库。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
此篇对应功能实现出自：第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源https://www.jianshu.com/p/21b2ca8fd2b8
心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了，非常好用，特别是关键字智能提示和格式化MDX代码方面。在此推荐给大家。
我们可以将 MS Office 定义为用于商业目的的办公套件。它是word、excel、PowerPoint、OneNote等多个应用程序的集合，支持所有版本的windows操作系统。
随着 .NET 平台的出现，报表相关的开发控件随着而来，已经有若干成熟的产品可供开发人员使用，本文旨在通过从不同维度对比目前最流行的4款 .NET报表控件：水晶报表、FastReport、ActiveReports 和 Stimulsoft，给所有报表开发人员在做产品选型时一份全方位的参考。
Excel是数据分析中最常用的工具 ，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。 简书原文地址：https://www.jianshu.com/p/21b2ca8fd2b8
官方文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/language-reference 代码完成后：工具-vbaproject属性-保护-查看时锁定-密码
在万圣节，你可以讲这样一个万圣节的故事来吓唬一下普通的公司程序员。假想一下，如果你将宝贵的业务数据放在一个由科技巨头微软公司支持的友好数据库程序中，一开始，一切看起来都是那么地完美，但是你就是无法摆脱那种厄运即将来临的诡异的感觉。
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
定义一个递归CTE，至少需要两个查询（或者更多），第一个查询称为定位点成员（anchor member），第二个查询称为递归成员（recursive member），基本格式如下：
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作，包括重命名和删除等，需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码，演示如何执行这些操作：
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。
这是一个真实的面试题，目的在考察SEHLL基础的使用。对于这个日志所需要关注的信息只有IP和URL。
各个图表中的数据互相关联，互相约束。比如：我想看销售部的数据，点击饼图中的一部分，其余图表会自动筛选出相应的数据！
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
中篇的重点在于，在复杂情况下使用表表达式的查询，尤其是公用表表达式(CTE)，也就是非常方便的WITH AS XXX的应用，在SQL代码，这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易，其他的一些特性使用相对较少，在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇，内容比较驳杂，望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL（上篇）：上篇介绍查询的基础，包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL（中篇）：中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
在Excel里，除了可以使用透视表来访问数据模型，还可以用发起查询的方式来访问模型，返回一个二维表。
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持，后来由Willow Garage和Itseez（现在是Intel的一部分）维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法，包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化，可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓，以便可以快速工作，但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书，在自我总结，希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下，也是其中一员，在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中，在积累中有所感悟，将这些分享给你，也许可以帮助有缘人打通，快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
数据透视表（Pivot Table）是一种数据分析工具，通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势，并以可视化的方式呈现。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
说到PDF呀，全称为Portable Document Format，意为“可携带文档格式”。它最大的优点就是可以不限于应用程序、操作系统的阅读，还不会被修改。
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。
之前在公众号中写过一篇文章——图像处理的仿射变换与透视变换,这篇文章是对透视变换做了进一步深入研究。
这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案：
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长，这些问题可能形成可怕的积累效应。
最近闲着跟着油管博主murtazahassan，学习了一下LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision，对应的Github源代码地址为：Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码）
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布，趋势，地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
