如何讲数据

Ⅰ 如何讲数据库里的内容读出来并显示

点击的东西，就是动态生成SQL查询语句，下面的JTable也是用一个DefaultTableModel来控制，每次查询完了之后，就更新下表的内容，具体的代码没有，呵呵

Ⅱ 如何自学成为数据分析师

数据分析师的基本工作流程：

1.定义问题

确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有：

1. SQL（数据库）：

怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2. excel

分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。

熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础：

必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

Ⅲ 如何讲PPT的数据和EXCEL相关联

插入对象--Excel表格。不要用复制粘贴。

Ⅳ 演讲中怎样用数据说话

我个人的经验是，分类，小数据，汇总数据都要，精确的数据，笼统的数据都要；同时要根据实际来，更有说服力！要注意条例，涉及的方面领域，而不是说东边的，又突然冒个西边的数据，那样就混乱了。具体的因为是演讲，还要好记能朗朗上口。

Ⅳ 如何让数据说话举例说明

学会用数据说话
前段时间，应邀参加了一个企业的月度生产经营分析会。在会上，我明显的感受到该企业的管理干部对数据极端不敏感。在将近两个小时的会议中，我基本上没有听到几个关于生产经营方面的数据，而大部分干部的总结发言都是类似于该企业质量部经理的发言：8月份，在公司领导的正确带领下，在各车间主任的共同努力下，我们在产品质量方面取得了很大进步，产品合格率比上月有很大提高，质量事故有所下降，客户对我们的服务基本满意，认为我们的产品质量比较稳定……
会议将要结束的时候，该企业领导请我对这次生产经营会进行点评。我说：在座的各位好象都是学文科出身的，都喜欢用形容词来表述我们的管理问题。但是这些话语显然只适合外交辞令，对于我们搞企业管理的来说却只有百害而无一利！……
其实，这种情况在国内很多的民营中小企业都普遍存在。很多企业的管理工作还停留在感性认识上，企业管理也还处于粗放式管理阶段。表现在管理过程中的一个特征就是喜欢用形容词，就象上面的那位质量部经理的发言——我们在产品质量方面取得了很大进步，产品合格率比上月有很大提高，质量事故有所下降，客户对我们的服务基本满意——用的都是诸如：不错啊，有提高，有下降，有进步，基本满意，良好等等之类的词语。
这些话，说没有讲嘛，也讲了；说讲了嘛，又什么也没讲到。反正听的人肯定是一头雾水！因为这些对于搞管理的来说全都是废话！
如果企业还停留在这个阶段，必然会导致管理工作停留在“感性”层面上，致使大量的问题没有得到及时、准确的暴露，当然也就不会得到及时、有效的解决了。久而久之，就会使企业潜在的问题越来越多，最终导致积重难返。
要改变这种局面，我们必须学会用数据来说话。所谓用数据说话，就是在管理过程中使用诸如：合格率，增长率，百分比，同比，利润率，完成率，销售额等等数学词语。比如说我们用数据来表述上面的那位质量部经理的发言：本月质量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月质量事故2起，比上月下降了30%；客户对我们的满意度为84%，比上月提升了3%……
我们会发现用数据来表述比用形容词来描绘更清晰、更直观。从管理的角度来讲，就很容易发现问题和暴露问题，而这正是解决问题的良好开端！
重视数据，运用数据是企业迈向精细化管理的第一步！很多企业的干部在以前的粗放式管理模式下都习惯了用形容词，现在到了该改变的时候了。

Ⅵ 怎样学习大数据

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

Ⅶ 什么是大数据,通俗的讲

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

Ⅷ 如何讲EXCEL表格中的数据自动生成

看上面的举例图：

选中需要设置格式的区域，或者选中整个B列，

点顶部的条件格式---新建规则---使用公式确定要设置格式的单元格

然后在公式栏里输入这个公式：

=A1="FU"

然后点击格式按钮设置好格式。

最后点击确定。

Ⅸ 如何学习数据分析

首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：

1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool

2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。
再说说两者有区别的技能树：

1.数据挖掘向
我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。
所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？
在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
2.产品经理向
产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》