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数据库语言前沿信息_数据库语言有哪几种(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

数据库语言

数据分析入门必备：Excel和SQL详解大家好，我是忆梦，今天继续给大家带来干货——入门数据分析必须掌握的两个工具——Excel和SQL✨✨ 为什么说这两个工具是必须掌握的呢？因为现在多数数据分析工作都要求应聘者具备熟练使用这两个工具的能力（见图片）𐟤Ÿ 首先，Excel并不是数据分析的专用工具，它只是一个处理表格的基本工具。除了简单的制作表格以外，Excel还能进行基于表格的数据计算、数据图标绘制以及统计学/运筹学公式计算。那Excel对数据分析有啥用呢？简单来说，有五部分：存储原始数据按要求提取数据按要求计算数据将数据做成图表解读数据得出结论这五个部分，用Excel都能实现，并且，Excel操作非常简单，因此很适合作为数据新人的启蒙工具。𐟤“ 在可以熟练的使用Excel去随心所欲的处理各种数据、图表之后，我们就可以开始学习结构化的查询语言了，简称SQL，是一种数据库语言，可以用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库系统。数据库里存有大量的数据，通过SQL可以进行复杂的数据关系查询，做出最有价值的数据分析报表。在SQL上我个人建议选择MySQL，因为MySQL使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言。由于MySQL数据库体积小、速度快、总体拥有成本低，开放源代码，所以它有着广泛的应用。由于篇幅限制，剩下的放在图片里啦～𐟈𖊊说了这么多，有的宝贝可能在疑惑，两者之间的区别是什么呢？改如何进行选择呢？𐟤芊Excel拥有丰富的计算机公式，图表功能丰富多样，自动汇总、统计分析等功能实用直观，新手容易上手，但数据安全性低，处理数据量小，只适用于初学者。如果想做更多的数据分析岗位，就必须学会数据库技术，即SQL。⭐️当然如果想要从事更多更高级的工作的话，也可以继续学习Python𐟘‹

如何从零开始成为数据分析师？嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊我是如何从一个数据分析小白，一步一步成长为现在某科技公司数据分析师的。希望我的经历能给你们一些启发和动力。数据分析师的职业生涯 𐟓ˆ 首先，咱们聊聊数据分析师的职业生涯。在大数据时代，数据分析绝对是一个充满潜力的行业。当初我转行做数据分析师，真的是一点都不后悔。数据分析师的职业生涯大致可以分为两个方向：业务方向和技术方向。业务方向：初级数据分析师 -> 商业分析师 -> 数据分析经理 -> 运营总监 -> 业务负责人技术方向：初级数据分析师 -> 数据挖掘工程师 -> 数据开发工程师 -> AI工程师 -> 数据科学家我的学习路径 𐟓š 统计学：统计学是数据分析的理论基础。虽然我一听理论就头疼，但《极简统计学》这本书真的救了我。它从生活中的小故事出发，深入浅出地解释了很多统计学的原理，读起来一点都不枯燥。数据库语言SQL：作为数据分析师，SQL是必备技能。相对Python来说，SQL比较简单，但也有编程的基本特性。掌握SQL能让你在数据处理上如鱼得水。 Excel：Excel是数据分析师的必备工具。它能快速处理数据，还有一些基本的编程函数。特别是数据透视表功能，简直强大到不行。 Python语言：Python是目前最主要的数据分析编程语言。它有几个优点：相对Java和C语言来说，Python更简单易懂；它是数据处理和数据分析的天生语言；Python在人工智能、数据抓取、办公自动化等领域都是主要语言。机器学习：机器学习的主要内容是利用大数据来做分类或聚类。虽然我目前只了解了一些基础原理，但线性回归、贝叶斯、决策树、SVM、协同过滤、随机森林这些算法都得掌握。数据分析思维：数据分析的基本步骤是：提出问題 -> 理解数据 -> 数据清洗 -> 构建模型 -> 数据分析 -> 数据可视化。掌握这些步骤，你就能更好地理解和应用数据分析。总结 𐟓 以上就是我的一些总结。要想成为一个全职的数据分析师，这些技能是必须要掌握的。虽然学习的过程可能会有点枯燥，但想想之后能拿到高薪，是不是就有动力了呢？加油吧，未来的数据分析师们！𐟒ꀀ

数据分析必备技能与工具全解析𐟓Š 大家好！最近很多朋友都在问我，数据分析需要哪些技能和工具。今天我就整理了一些关于数据分析的干货，希望能帮到大家。 𐟔 一、数据预处理数据预处理就是对原始数据进行一些基本的运算、统计和处理，包括数据导入、统计分析、因子分析、方差分析、假设检验等等，为后续的建模打下基础。 Excel 𐟓ˆ Excel 是大家从小就开始接触的数据分析工具，但大部分人只用了不到 5% 的功能。其实，Excel 的高级版本功能非常强大，可以完成所有的统计分析工作，制表、画图、函数、数据透视表都不在话下。不过，处理超过 10 万条数据时可能会有些卡顿。 SQL 𐟓‘ SQL 是最常用的数据库语言，搞数据的人基本绕不过 SQL 这一步。它在提取数据和报表开发上有非常大的优势。入门相对简单，总结四个字：增删查改。需要掌握的内容包括数据的定义、控制和操控。理解 SQL 的语法和执行顺序，掌握函数使用技巧，这都是数据分析道路上不可缺少的工具。 𐟔砤𚌣€数据建模数据建模就是通过算法来识别事物间存在的潜在规律，能够预测事物发展趋势和用户行为。 Python & R 𐟒𛊐ython 和 R 都属于编程语言，用 Python 做爬虫和文本处理特别方便。如果从这两种语言里面挑的话，更建议 Python，因为 Python 更常用，数据分析在 Python 这里只是其中的一个能力，Python 还可以用来写 web，做游戏，做后端，做运维等。 𐟓Š 三、数据可视化数据可视化主要是以图表的方式将数据结果呈现出来，让数据结果更清晰明了，简单易懂。 Excel 𐟓Š 事实上，简单的图表可以直接在 Excel 上完成。如果是对付一些庞大的数据，那我建议是直接使用 BI 软件。 BI 软件 𐟌 如果是初学、个人使用的话，可以尝试国内的 BI 软件，例如 Fine BI。总之，数据分析工具很多，各有千秋。学习的过程中找到适合自己的工具才能用得顺手。希望这些分享能帮到大家！

数据分析能力为何成为热门岗位的加分项？ 𐟌 数据分析能力在当今社会变得越来越重要，因为它是一种可以应用于各种职业领域的通用技能。无论你是运营、HR、市场营销还是产品经理，掌握数据分析技巧都能为你的工作带来巨大的优势。 𐟔 数据分析的广泛应用： 𐟓Š 运营+数据分析：精细化运营的秘诀 𐟓Š HR+数据分析：人才评估的科学依据 𐟓Š 市场营销+数据分析：精准用户画像的描绘 𐟓Š 产品+数据分析：决策可行性的判断 𐟌 在互联网、咨询、金融、医药、航空、电商、房产、新零售等行业中，数据分析能力都是一项重要的加分项。 𐟓š 数据分析学习资源推荐： 𐟖寸 Excel：从小就接触的工具，高版本功能更强大。 𐟓Š SPSS：操作简单，界面整洁，适合初学者。 𐟓š SQL：数据库语言的基础，提取数据和报表开发的利器。 𐟓ˆ SAS：适合高级用户，通过编程实现数据处理、建模分析和可视化。 𐟓Š R：统计计算与作图的语言，专为数据分析设计。 𐟓Š BI：商业智能软件，涵盖数据整合、分析和展现。 𐟌Ÿ 掌握数据分析能力，让你的职业道路更加宽广！

数据分析与会计结合，职场新宠！ 𐟘“如今，会计行业已经取消了会计证，除非继续深造，否则初级会计师的含金量并不高。若想在管理层次上有所发展，注册会计师当然是更好的选择，但注会的考试难度相当大，有人考了一辈子都没通过。 𐟘“随着信息化的普及，部分传统行业已被替代，会计人员转型为财务数据分析师具有天然优势。账务处理时，只需根据业务性质归类到不同科目，追求准确、及时和一致性，而分析则从表面深入，发现问题并提供解决方案。 ✅总结了数据分析必备工具： 𐟓›Excel Excel是大家从小就开始接触的数据分析工具，但关于数据分析的功能越高版本越好用。 𐟓›SPSS SPSS操作简单，界面整洁，随便一个视频就能学会，包含了相对全面的模型和分析方法，整体来说SPSS的数据分析统计能力很强。 𐟓›SQL SQL是最常用的数据库语言，搞数据的人基本绕不过SQL这一步，在提取数据和报表开发上有非常大的优势，入门相对简单，总结四个字：增减查改。 𐟓›SAS SAS拥有自己的语言，有大量实战经验的高级玩家会很喜欢，需要通过编程实现数据处理、建模分析，甚至是可视化。所以门槛很高，而且安装包特别大，正版买起来也很贵，自己用的话是不建议的。 𐟓›R R是一门用于统计计算与作图的语言，但不仅仅是一门语言，它有数据计算与分析的环境，专门用于数据分析领域。 𐟓›BI BI软件作为商业智能软件，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现的功能，可以直接从数据库中提取数据进行报表和可视化分析。 ⭕在正确的方向上努力事半功倍，在错误的方向拼死干毫无意义，祝愿即将从事财务方面的朋友们拿到满意的offer！

计算机二级考试全攻略：大纲与备考指南 𐟓š 计算机二级考试大纲 1️⃣ 测试范围与考核要求：了解计算机的概念、发展、类型、特点及其应用领域；掌握计算机的基本工作原理；熟悉计算机中的机器语言、汇编语言、高级语言和数据库语言的概念。 2️⃣ 掌握内容：计算机的主要技术指标；二进制数的算术运算和逻辑运算； CPU、存储器以及输入输出设备的功能和使用方法。 3️⃣ 重点掌握：微机的基本组成及软、硬件的基本概念；计算机中数据的表示、数据的存储单位，字符、汉字及编码；不同进制数制之间的转换。 4️⃣ 重点掌握： Windows 98“开始”按钮、“任务栏”、图标等的使用；文件和文件夹的创建、移动、删除、复制、更名及设置属性等操作；中文输入法的安装、删除、选用和屏幕显示，汉字输入；窗口、菜单、对话框和“回收站”的基本操作。 𐟒ᠨœ𚤺Œ级考试攻略 Office高级应用题型：单项选择题（20分）：计算机基础知识部分（10分），Word操作（30分），Excel操作（30分），PowerPoint操作（20分）。考试时间120分钟。内容：计算机基础知识，Word的功能和使用，Excel的功能和使用，PowerPoint的功能和使用。 Word操作：一般不难，但题量相当大，答题时间可能会比较多。 Excel操作：一般最难，特别是碰到处理函数的题目，谨慎答题。程序语言科目题型：单项选择题（40题，含公共基础知识部分10分）；程序填空题（3小空，18分）；程序改错题（2个错误，18分）；程序设计题（24分）。考试时间120分钟。内容：熟悉Visual C++6.0集成开发环境；掌握结构化程序设计的方法，具有良好的程序设计风格；掌握程序设计中简单的数据结构和算法并能阅读简单的程序；在Visual C++6.0集成环境下，能够编写简单的C程序，并具有基本的纠错和调试程序的能力。 𐟓 备考建议：先做40个选择题，再做编程题，采取先易后难的顺序进行答题。抽出时间，好好做些题。考试主要考函数和指针部分，但学校这方面的知识一般只做了解，不会重点讲解，所以要特别注意。

Scrapy入门指南：从零开始爬取数据 𐟓š 适合初学者的Scrapy爬虫指南 𐟐 Python语言基础如果你对Python还不太熟悉，建议先花点时间学习一下Python的基础知识。Scrapy框架是基于Python开发的，所以掌握Python是学习Scrapy的前提。 𐟔砦•𐦍š义在Scrapy中，数据定义是通过Items来实现的。Items类似于数据库中的表结构，提前定义好需要抓取的数据字段。例如，一个商品的信息可能包含名称、价格、库存等字段。通过定义Items，可以明确抓取数据的结构，并进行数据验证。 𐟓 定义Item 创建一个名为item.py的文件，定义你的Item类： ```python import scrapy class ScrapyDemoItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() rating = scrapy.Field() quote = scrapy.Field() ``` 𐟒𞠦•𐦍˜储 Scrapy提供了Pipeline功能，用于处理和存储爬取的数据。Pipeline可以进行数据清洗、去重、存储等操作。例如，你可以将数据存储到MySQL、MongoDB等数据库中。 𐟓š 编写Pipeline 使用MySQL进行数据保存的示例： ```python # pipeline.py CREATE TABLE my_table ( name VARCHAR(255), title VARCHAR(255), rating INT, quote TEXT ); ``` 在settings.py中配置Pipeline： ```python ITEM_PIPELINES = { "scrapy_demo.pipelines.MysqiPipeline": 30, } ``` 𐟚€ 运行爬虫配置好之后，运行你的爬虫代码，数据就会被正确地存储到数据库中。Scrapy不仅支持MySQL，还支持MongoDB、CSV等多种存储方式，感兴趣的小伙伴可以查阅官方文档获取更多教程。 𐟔 进一步学习如果你对Scrapy还有更多疑问或需要进一步学习，可以参考官方文档和社区资源，那里有许多详细的教程和案例分享。

𐟓Š财务BP的核心：数据分析𐟔 𐟤”财务BP到底是什么？其实，财务BP就是财务与数据分析的结合体！他们运用数据分析技能，为财务决策提供有力支持。𐟓ˆ 𐟒𜦕𐦍†析岗位的优势多多：不仅薪资待遇优厚，而且实用性强，就业前景广阔。更重要的是，这个岗位不会受到年龄的限制，反而随着经验的积累，需求量越来越大。𐟎“ 𐟓Š在数据分析领域，你需要掌握哪些技能呢？BI商业智能软件、R语言、SQL数据库语言以及SAS编程语言等，这些都是数据分析的必备工具。𐟒𛊊𐟚€为什么选择转行学习数据分析？在一线城市，数据分析师的薪水普遍较高，而且工作环境优越，周末双休，无需承受高强度的工作压力。𐟌† 𐟒ᥦ‚果你对数据分析感兴趣，不妨趁早行动起来！未来更好的你，一定会感谢现在勇敢的自己！𐟌Ÿ

人工智能时代的生产资料：私域数据+公域数据，这里的数据包含一切能被大模型处理的内容。新的AI工具正在不断打通各个环节：通用大模型打通机器语言和自然语言，大模型+数据库语言打通数据库和自然语言，大模型+联网搜索打通网络公域数据，图片生成大模型打通自然语言和图像… 人的工作开始慢慢迁移到视频、表演、人对人沟通的优化。

文科女生如何入门数据分析？必看书籍推荐数据分析是一门应用学科，需要系统地提升数据获取、数据分析、数据可视化和机器学习的能力。无论你的出身如何，只要你有兴趣和毅力，都能掌握这些技能。 Excel数据分析 𐟓Š 在工作中，Excel是最常用的数据分析工具。虽然不考虑性能和数据量，但它能应付大部分分析工作。掌握基本的Excel功能，如筛选、排序、计算等，是入门数据分析的第一步。 SQL数据库语言 𐟓š 虽然你不一定需要掌握R或Python，但SQL是数据分析的基础。了解数据库查询语言，如where、group by、order by、having、like、count、sum、min、max、distinct、if、join、left join、limit以及and和or的逻辑，是提高数据分析效率的关键。推荐下载数据库管理工具，如MYSQL，进行实践练习。数据可视化&商业智能 𐟎芦•𐦍﨧†化是数据分析的第一步。通过SQL获取数据后，使用可视化方法探索和发现数据中的模式和规律。Tableau和FineBI是两款功能强大的可视化工具，不需要编程基础，操作简单。推荐阅读《用图表说话》这本书，提升你的可视化技能。数理统计学 𐟓ˆ 数理统计学是数据分析的基础之一，涵盖了描述性统计、区间估计、假设检验等基础理论，以及T检验、方差分析等基本统计分析方法。掌握这些理论和方法，能帮助你更好地理解和应用统计学原理。推荐阅读《从零进阶数据分析的统计基础》这本书。数据分析与软件应用 𐟖寸 SPSS是统计分析的入门软件，适合没有编程基础的人。通过短期学习，你可以用SPSS进行简单的数据分析，如绘制图表、简单回归分析和相关分析等。推荐阅读《SPSS统计分析基础教程+高级教程》这本书。数据挖掘与软件应用 𐟔 数据挖掘涉及多种算法模型，如线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯和神经网络等。在这个阶段，建议学习一门编程语言，如Python或R语言。Python作为万能胶水语言，适用性强，推荐阅读《利用Python进行数据分析》这本书。方法总比困难多，只要你有决心和毅力，一定能顺利掌握数据分析的各项技能。祝大家学习顺利！

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