ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
大家好，今天给大家汇总一些在嵌入式里面常见的流媒体服务器，在以往也有给大家简单提过，今天做一个汇总!希望对大家有用！
OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释，本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎：Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
Alias，别名的意思。在SQL Server的数据库中，我们可以使用AS对表或者列或者查询指定别名。
今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！ 今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区
作者：Eric Lin (林晨辉)， Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学， Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise（现为Experian的子公司）和Effective Measure，担任高级工程师，负责设计，开发和管理用于采集， 处理和报告网络数据的平台（基于PHP，Java和CDH）。现任职Cloudera， 担任高级售后技术支持工程师，主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《Golang流媒体实战》系列的链接 体验开源项目lal 回源 转推和录制 本篇概览 要想深入了解lalserver，除了前面几篇文章的使用，还必须读源码，这里就从最基本的启动开始，再逐步延伸到深入了解各核心功能 本次源码阅读对应的lal代码仓库在这里：https://github.com/q191201771/lal 分支用的是master，截止目前的comm
大海：就在菜单里点两下就好，比如不要分类汇总了，直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里：
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
SQL Server 2008中对汇总有明显的增强，有点像Oracle的语法了。请看下面五个例子：
多维用户行为模型核心思想是在数据仓库的DWD和DWS层回答 "用户（User） 在什么时间（When）,什么地点(Where), 通过何种方式(How), 对谁(Who，可能是feed，也可能是user)， 做了什么(What或者Event)"，一般是基于ODS层的用户维度表，用户行为日志明细表数据，在DWD加工而成，然后直接服务上层应用(建视图的方式)或者根据需求配合产品维度表在DWS汇总面向业务应用。常见的是用户行为分析的漏斗转化，桑吉图显示, 用户统计标签加工等。
说实话，我真的不喜欢Excel里的分类汇总功能，一是要求首先对数据进行排序，然后才能做分类汇总，这都没有关系，最大的问题是，分类汇总后，汇总数据和明细数据混在一起，拖泥带水，严重破坏数据源表的结构，为后续做数据分析造成很大的障碍。所以，要对数据进行汇总分析时，我通常是建议使用数据透视的。
日志向来都是运维以及开发人员最关心的问题。运维人员可以及时的通过相关日志信息发现系统隐患、系统故障并及时安排人员处理解决问题。开发人员解决问题离不开日志信息的协助定位。没有日志就相当于没有了眼睛，失去了方向。
2019年12月8日至12月14日，微众银行首席人工智能官杨强教授受邀参加于加拿大温哥华举办的人工智能和机器学习领域的国际顶级会议：神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS）。在微众银行联合谷歌、卡内基梅隆大学举办的联邦学习国际研讨会上，杨强教授以《Federated Recommendation》为主题，分享了微众银行首创的联邦推荐技术的最新研究成果和落地应用。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！
最近因为疫情影响，口罩人脸检测与分类突然火了起来，首先是百度开源了相关模型，然后腾讯和阿里也分别称在云服务中提供了相关能力。
全球最大成人网站PornHub爬虫 （Scrapy、MongoDB） 一天500w的数据
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作，当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的，耗费了很多时间，不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新，为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度，就基于FME编写了这个模型工具，感觉还有点用处，顺手就分享出来了。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat， iostat，sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
ALV标准功能汇总，分类汇总，排序，过滤这些功能除了可以直接使用它的标准功能按钮之外，你也可以在程序里设定，让ALV列表第一次显示出来就已经使用了这些功能。
很多固定资产密集型企业往往在固定资产管理上花费了大量的人力和成本。在日常的经营管理中，许多企业依旧采用传统方式管理企业的固定资产，由于实物资产数量大、存放地点分散、职权不清以及粗放式管理，经常会出现权责不明确，固定资产分配不合理，闲置率高，重复购买，维护成本高等问题，从而导致大量固定资产的状态不明，丢失严重，固定资产的实际利用率低下，给企业的发展带来阻碍。
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。
在处理数据的时候，我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总，例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量，然后再按照这个变量进行汇总。然而这种做法特别麻烦，因为我们常常要尝试多种不同的分类长度，很难事先就一次性创建好用于分类的变量。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
这里先利用“创建组”命令建立分级显示。选取单元格区域A3:E5，单击功能区“数据”选项卡“分级显示”组中的“创建组——创建组…”命令，然后对单元格区域A7:E10、A12:E13、A15:E19均使用此命令，建立的分级显示如下图2所示。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
RabbitMQ安装时与Erlang的版本一定要保持以下的对应关系，否则会引发无法启动的问题
4.6 在建工程 在建资产 (AuC) 是有形资产的一种特殊形式。它们通常作为单独资产负债表项目显示，因此需要单独的科目确定和资产类。在建资产在建设某项资产的阶段中，将所有实际过帐分配至该在建资产。当资产完成后，立即转帐至完成固定资产中必须创建的主记录。 在建资产可对汇总结算或按行项目进行管理。在汇总管理的情况下，全部发生的费用在完成时间分一次或多次过帐到完成有形固定资产中的资产。当按行项目管理在建资产时，可为分配至该在建资产的每个行项目输入结算规则。 4.6.1 创建在建工程主数据及用于最终结算的固定
VRP：Versatile Routing Platform，通用路由平台，是华为公司数据通信产品的通用操作系统平台。熟悉VRP操作系统并且熟练掌握VRP配置是高效管理华为网络设备的必备基础。
我们在使用VBA处理Excel数据的时候，很多时候就是对数据进行分类汇总、查找等等。一般这种功能都是使用字典来实现，比如汇总数据功能。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
有很多时候，需要对某一类数据进行汇总，如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少，如下：
数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》，这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
上次说了如何快速拆分，这次当然就要说一下如何快速合并啦~相对来说合并单元格要困难一点。
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③定量的，定量数据：反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量；
LOT.UI分解系列汇总：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#lotui LoT.UI开源地址如下：https://github.com/du
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
这个问题来自于群里，实际数据量没有这么大，但为了测试PQ的适应性，我直接生成了50多万行大约1000组的随机数据，按组分类后给每个组增加汇总项，这在Excel中用分类汇总功能卡出翔（有兴趣的朋友可以试试）……PQ里会怎样？
读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx""
在上期文章中，我们讲解了：python四、五行代码搞定工作表的拆分！既然python能拆分工作表，那excel可以吗？答案是肯定的！所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表！
Focalboard 是一个开源的、多语言支持的自托管项目管理工具，可作为 Trello、Notion 和 Asana 的替代品。它帮助定义、组织、跟踪和管理个人和团队之间的工作，并提供三种版本：
根据报表的布局、数据源结构、打印方式和数据分析方式，可将应用系统中的报表分为以下类型： 清单报表 图表报表 分栏报表 分组报表 交叉报表 并排报表 主从报表 套打报表 交互式报表
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