今天分享一份来自某某微信交流群里面一个小伙伴整理的面试题，然后以我这个没正儿八经做过自动化的测试从业点点点工程师来谈一下自己如果遇到这类面试题的答题思路：
报表是使一家公司正常运营的手段，无论是财务人员、管理层、分析师，还是sql取数的大数据开发工程师，或多或少都得关注一下报表的整体情况。
对于大多数企业来说，报表填报一定是最不能或缺的工作，公司里的各种账务核算、财务分析、经营管理，都需要依赖格子表格的填报来实现。
对于数据库，可能很多数据分析师或者算法工程师都认识不深，但是他们的日常工作又经常用到，所以想起了写一个关于数据库主题的文章。准备从大家都非常熟悉的文件系统出发，来介绍数据库系统的各种基础概念。
金三银四来了，不少小伙伴都在准备面试跳槽了，分享一位我这边带的高薪就业训练营学生年前找工作，面试阿里高德高级测试开发岗位一面面经记录。
最近在做一个数仓项目，其中就用到了Kettle。对于像我这样的小白来说，自然也是第一次使用。但好在熟能生巧，在快速掌握了如何使用之后，便打算单独拿一期来好好为大家科普一下什么是Kettle，以及如何简单入门~
我经常看到很多年轻的数据库编程人员，似乎唯一的目的就是让代码跑起来，能够成功地搬运数据，从一个地方到另一个地方，就满足了。偶尔有遇到程序跑的慢的时候，他们会停下来，思考下，如何让程序跑的更快。除此之外，只要程序跑下来不出错，也就丢在那里，不管不问。
我是个只会用 Excel 的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有 5 分钟，老板突然 Q 我：
原作者 CDA 数据分析师 去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA 数据分析师学员。 李运超同学在论坛上分享了自己从一个财会从业者到一名数据分析师的成长历程。 本文根据李运超在峰会上的分享整理而成。 大家好！我叫李运超，我目前是在中国人寿保险分公司做分析师，我是CDA第四期的学员，也是刚刚从一个数据分析的学习者变成从业人员。 我以
小勤：现在公司数据库里的数据量很大，怎么才能按需要仅接入自己需要的数据？比如说，按需要输入起始日期，然后仅从数据库里接入该起始日期至今的数据。
Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
Json是轻量级的数据交互格式，以key-value的键值对形式来保存数据，结构清晰，可以说是目前互联网项目开发中最常用的一种数据交互格式。
将一个表的数据导出到Excel表中和将Excel表中的数据导入到数据库中，需要怎么做？
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有5分钟，老板突然Q我：
在我们常使用的系统中，难免会遇到数据导入的情况。其实导入做起来并不是很难，直接用到easyexcel读取数据写入到数据库即可。看似好简单的样子，是的，现在这些开源的框架已经帮我们把所有能遇到的问题都给考虑到了。那我们需要考虑到什么呢？shigen觉得最重要的是实际的业务场景。
上一期主要讲述了如何巧用工具，无需代码，就能做出EXCEL无法实现的可视化数据联动效果，收到不少私信，想要我专门出一期教程，手把手讲述如何从零开始制定私人化的大屏效果。
常常有一些工作了一两年的开发问我，表示自己工作也有一两年了，接手项目也挺多了，一方面做业务的速度也越来越熟练，另一方面自己也对项目做了很多代码优化。但是一到答辩的时候或者跟领导汇报的时候，自己又没法传达自己做的有多厉害，比上一个开发做的性能有做多少提升？
技术分支篇中，我们探讨了各种可能的技术方案，接下来，就是对这些技术分支做一个小结了。
关于导出 Excel 文件，可以说是大多数服务中都需要集成的功能。那么，要如何优雅快速地（偷懒地）去实现这个功能呢？
在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
作为一款自助式BI的轻量ETL工具，PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利，无需专业的能力，大部分仅需通过界面的操作即可完成，无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
最近遇到一个问题，就是在系统页面上加一个Excel表格导出的问题，这个问题很好解决啊，写一个JS把后台给的数据导出到Excel表格不就行了吗。然而当我们在测试的时候，确始终不能如我所愿。
Json是轻量级的数据交互格式，以key-value的键值对形式来保存数据，结构清晰，可以说是目前互联网项目开发中最常用的一种数据交互格式。字典，同样是以key-value的键值对来保存数据，是python中的一种数据类型。
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题，以示对客户历史工作的尊重，何况很多数据仍有保留的必要。
本文共12000字，建议阅读时间25分钟 本讲座选自北京润乾软件技术有限公司董事长蒋步星。于2015年5月22日在清华大学经管学院上所做的题为《关系代数的问题及尝试》的演讲。 讲座全文： 今天的内容分五个部分，开始先讲一下基本概念和背景；中间三部分都是数据分析的内容，这是今天的重点；最后一块研究得还不够深，但也涉及到关系代数，就放进来一起谈谈。 我们先从编程序谈起。 编程序到现在仍然并不是一件轻松的活。这里我们不去谈那些由于需求不清或变动而导致的困难，那是软件工程的目标。有一些问题，完全没有歧义
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出，导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。
很久没更新Python高效办公系列的文章啦，最近就遇到一个很适合Python来做的一件事情，分享给大家。
今天我们要分享的是学习python进阶的路径，也是我之前自学python读过的一本书，在这里推荐给大家！
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
很多时候，我们需要在本地电脑上，直接连接开发或测试环境的数据库，方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端，比如mysql的客户端是这样的：
关于小程序使用云开发很多小伙伴有不少疑问，Q&A第二辑还是汇总了几个比较常见的问题，在这里一一为大家解答一下。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
大数据爆发式增长的这10年，大数据人才始终是这股浪潮中的焦点，但如何更好的定义人才在企业的发展和职能定位似乎变成了一个始终缺乏最优解的难题。
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 学习Python的小伙伴大部分应该都知道《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（全彩版）》这本书！ 毕竟，如果在B站搜索“漫画 Python”等相关关键词，会看到整个页面都是和这本书相关的视频…… 郑重声明：这真不是出版社安排的，纯属各UP主们的自发行为，毕竟又是清华大佬，又是北大教授，甚至还有牛津大学的，实在是…… 这本《看漫画学Python》到底是什么来头，竟然引得B站各位UP主自发地疯传？ 《看漫画学Python》这本书其实是关东升老师
做了3年报表的我，从只会vlookup开始学Excel，中间也穿插学习了一些VBA和Access。原以为精通Excel可以走天下，但是越到后面越发现遇到了瓶颈。领导希望报表出的越快越好，数据不能有差错，图表要精美可视化要好看......但殊不知：
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQ
随着大数据的爆红，数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注，千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”，可是，你们真的准备好了吗？ 1、最早的数据分析可能就报表
1、Manage_Table（表、视图、存储过程、函数的信息） 字段名 中文名 类型 大小 默认值 说明 TableName 表名 nvarchar 60 _ 表名 PKColumnID 主键字段的编号 int 4 1 主键字段的编号 TypeID 类型 char 2 _ 类型 HaveTableIDs 包含的表 nvarchar 500 _ 视图、存储过程等包含哪些表 Content 表说明 nvarchar 50 _ 表说明 ExcelTableName 工作表名称 nvarchar
1999年创业的Salesforce，在2007年发明了类Java的APEX商业应用开发语言供应用商店开发合作伙伴用。但这几年也在推Lightning低代码平台。
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
作为在数据行业的老人，我觉得有必要从痛点、模式、方法来为各位解答疑惑，同时，我也调研了几十家中小型公司的管理层和CIO，他们也给出了自己的思考，都总结在下面的这些内容里。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
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