如何講數據

Ⅰ 如何講資料庫里的內容讀出來並顯示

點擊的東西，就是動態生成SQL查詢語句，下面的JTable也是用一個DefaultTableModel來控制，每次查詢完了之後，就更新下表的內容，具體的代碼沒有，呵呵

Ⅱ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2. excel

分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。

熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4.學習一個可視化工具

如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

Ⅲ 如何講PPT的數據和EXCEL相關聯

插入對象--Excel表格。不要用復制粘貼。

Ⅳ 演講中怎樣用數據說話

我個人的經驗是，分類，小數據，匯總數據都要，精確的數據，籠統的數據都要；同時要根據實際來，更有說服力！要注意條例，涉及的方面領域，而不是說東邊的，又突然冒個西邊的數據，那樣就混亂了。具體的因為是演講，還要好記能朗朗上口。

Ⅳ 如何讓數據說話舉例說明

學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。

Ⅵ 怎樣學習大數據

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅶ 什麼是大數據,通俗的講

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。

大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性

隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。

很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。

大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

Ⅷ 如何講EXCEL表格中的數據自動生成

看上面的舉例圖：

選中需要設置格式的區域，或者選中整個B列，

點頂部的條件格式---新建規則---使用公式確定要設置格式的單元格

然後在公式欄里輸入這個公式：

=A1="FU"

然後點擊格式按鈕設置好格式。

最後點擊確定。

Ⅸ 如何學習數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》