数据库基本知识数据采集与分析
数据采集与分析实践操作指南
数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过采集、整理、清洗和解释数据,从中发现有价值的信息和趋势,以支持决策和解决问题。
在数据分析的过程中,有一些关键的知识点是必须掌握的,下面将对这些知识点进行总结。
1. 数据采集与整理- 数据源:数据分析的第一步是确定数据源,可以是数据库、Excel表格、API接口等。
根据数据源的不同,采取不同的数据获取方式。
- 数据清洗:数据清洗是为了去除不许确、不完整或者重复的数据,保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗操作包括去除空值、去除异常值、数据格式转换等。
- 数据转换:在数据分析中,有时需要进行数据转换,例如将日期格式转换成数字格式、将文本数据转换成数值型数据等。
2. 数据探索与描述统计- 描述统计:描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法。
常见的描述统计指标包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过描述统计可以了解数据的分布情况和基本特征。
- 数据可视化:数据可视化是通过图表、图形等方式将数据可视化展示,以便更好地理解数据。
常见的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
3. 数据分析方法- 相关分析:相关分析用于研究两个或者多个变量之间的关系。
通过计算相关系数可以判断变量之间的相关性,常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
- 回归分析:回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系。
通过建立回归模型可以预测因变量的取值,常见的回归模型包括线性回归、多项式回归等。
- 聚类分析:聚类分析用于将数据分成不同的类别或者群组,同一类别内的数据具有相似的特征。
常见的聚类算法有k-means算法、层次聚类算法等。
4. 数据挖掘- 关联规则挖掘:关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过关联规则挖掘可以了解不同项之间的关联性,从而进行推荐或者市场篮子分析。
- 分类与预测:分类与预测用于根据已有的数据建立模型,并对未知数据进行分类或者预测。
常见的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过对数据的收集、整理、加工和分析,从中提取有用的信息和洞察,为决策和问题解决提供支持。
在进行数据分析时,需要掌握一些基本的知识点和技能。
下面是一些常见的数据分析知识点:1. 数据收集与整理- 数据源:了解数据的来源,包括数据库、文件、API等。
- 数据采集:使用工具或编写脚本从数据源中获取数据。
- 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复值,使数据符合分析要求。
- 数据转换:对数据进行格式转换、合并、拆分等操作。
2. 数据探索与描述- 数据可视化:使用图表、图形等方式展示数据的分布、趋势和关系。
- 描述统计:计算数据的中心趋势、离散程度和分布特征,如均值、标准差、频率分布等。
- 相关性分析:研究变量之间的相关关系,包括相关系数、散点图等。
3. 数据建模与预测- 数据建模:使用统计学或机器学习方法构建模型,如线性回归、决策树、聚类等。
- 模型评估:评估模型的性能和准确度,如误差分析、交叉验证等。
- 预测与预测:使用模型对未来事件或趋势进行预测,如销售预测、市场趋势预测等。
4. 数据挖掘与机器学习- 特征选择:选择对目标变量有影响的特征,减少模型复杂度。
- 聚类分析:将数据分为不同的群组,发现隐藏的模式和规律。
- 分类与回归:使用分类算法对数据进行分类,使用回归算法对数据进行预测。
- 关联规则挖掘:发现数据中的频繁项集和关联规则,如购物篮分析等。
5. 数据可视化与报告- 数据仪表盘:使用仪表盘工具创建交互式的数据可视化报表。
- 报告撰写:将数据分析的结果进行整理和总结,撰写报告或演示文稿。
6. 数据安全与隐私- 数据保护:采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性。
- 遵守法规:了解数据隐私法规和合规要求,确保数据分析的合法性。
以上只是数据分析的一些基本知识点,实际应用中还有更多的技术和方法。
数据分析是一个广阔而有挑战性的领域,需要不断学习和实践才能掌握。
希望以上内容对您有所帮助!。
数据采集基础知识重点
数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、修改或破坏。 数据安全是数据存储的重要方面之一,需要采取多种措施 来确保数据的安全性。
04
数据采集安全与隐私
数据采集的合规性
01
02
03
遵守法律法规
数据采集应遵守国家法律 法规,确保数据的合法性 和合规性。
遵守行业标准
数据采集应遵循相关行业 标准,确保数据的规范性 和可靠性。
对数据进行访问控制,限制对数据的访问权限,确保只有授权的人 员能够访问相关数据。
隐私保护与数据脱敏
隐私保护
01
在数据采集和使用过程中,应尊重和保护个人隐私,避免未经
授权的泄露和滥用。
数据脱敏
02
对敏感数据进行脱敏处理,去除或遮盖敏感信息,以降低数据
泄露的风险。
匿名化处理
03
通过匿名化技术对数据进行处理,使得数据无法与特定个人关
02
社会治理数据
03
经济运行数据
包括人口普查、交通管理、环境 保护等数据,用于监测社会治理 状况和优化政策制定。
包括GDP、税收、物价等经济运 行数据,用于分析经济形势和制 定经济发展战略。
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感谢您的观看
联,从而保护个人隐私。
05
数据清洗与预处理
数据缺失处理
删除缺失值
删除含有缺失值的行或列,但可能导 致数据量减少。
填充缺失值
使用均值、中位数、众数等对缺失值 进行填充。
数据缺失处理
• 插值:使用线性插值等方法预测缺失值。
数据缺失处理
01
注意事项
02
评估缺失值对分析的影响,避免因删除或填充导致数据失真。
数据采集与分析流程
数据采集与分析流程随着互联网的快速发展,数据已经成为各个领域研究和决策的基础。
数据采集与分析流程是一个系统的过程,它包括了数据的获取、处理、分析和可视化展示等环节。
本文将介绍一个典型的数据采集与分析流程。
一、数据采集数据采集是数据分析的第一步,也是最基础的环节。
在数据采集过程中,我们需要明确采集的目标和范围,选择合适的数据源,并制定采集计划。
1. 确定采集目标和范围在进行数据采集之前,我们首先需要明确采集的目标和范围。
例如,我们要分析某个产品的销售情况,那么我们需要采集相关的销售数据,包括销售额、销售量、销售地区等信息。
2. 选择数据源根据采集的目标和范围,我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是公开的数据库、API接口、网页抓取、传感器等等。
选择合适的数据源是确保采集数据质量的重要一步。
3. 制定采集计划制定采集计划是为了确保数据的完整性和准确性。
采集计划应包括数据采集的时间、频率、采集方式、采集工具等信息。
同时,我们需要考虑数据的存储和备份,以防数据丢失。
二、数据处理数据采集之后,我们需要对采集到的原始数据进行处理和清洗,以便后续的分析工作。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的一项重要工作,它包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据将更加准确和可靠,为后续的分析工作提供良好的基础。
2. 数据转换在数据处理过程中,我们常常需要对数据进行转换。
例如,我们将日期格式转换为标准的时间格式,将字符串类型转换为数值类型等。
数据转换可以是为了方便后续的计算和分析。
三、数据分析数据分析是数据采集与分析流程中最核心的环节,它包括对数据进行统计、建模、挖掘等操作,以获取有价值的信息和洞察。
1. 数据统计数据统计是对数据进行描述性分析和摘要的过程。
通过数据统计,我们可以了解数据的特征和分布情况,例如平均值、方差、最大值、最小值等。
2. 数据建模数据建模是数据分析的一个重要方法。
通过建立合适的模型,我们可以对数据进行预测和推断。
从零开始做数据采集与分析
从零开始做数据采集与分析数据采集与分析是当今信息化时代一个非常重要的领域,每天产生的海量数据给我们带来了独特的机遇和挑战。
对于一些从业者来说,从零开始做数据采集与分析可能显得有些困难,但是只要具备一定的知识和技能,就可以轻松入门,并且在工作中发挥出自己的才能。
一、数据采集首先介绍一下数据采集的概念,数据采集是从数据源中抓取需要的数据,并将这些数据存储在数据库中的过程。
数据采集可以手动采集或者自动采集,手动采集通常是需要人工操作,自动采集则通常是通过爬虫程序来完成。
无论是手动采集还是自动采集,都需要我们确定数据源并选择相应的采集方法。
确定数据源通常是我们进行数据采集中的第一步,数据源可以是网站、数据库、文件等。
在确定数据源之后,我们需要选择相应的采集方法,比如我们可以采用爬虫技术从网站上抓取我们需要的数据,或者通过数据库连接直接向数据库中获取我们需要的数据,当然也可以手动从文件中获取需要的数据。
对于初学者来说,手动采集数据是一个比较简单的入门方法,手动采集需要通过浏览网站或者文件,再将需要的数据使用复制和粘贴的方法复制到Excel或者其他工具中,然后再对这些数据进行清理和整合。
对于自动化数据采集,需要采用编程语言编写相应的程序,通过爬虫技术来获取数据。
为了更加高效地进行数据采集,我们还需要了解一些网络技术和编程技能。
网络技术包括HTTP协议、HTML语言等,编程技能包括Python、Java等编程语言,这些技术和编程语言在数据采集过程中都是非常有用的。
二、数据分析数据采集只是数据处理的第一步,对于采集到的数据还需要进行清洗、加工和分析。
在对数据进行分析之前,我们需要先对数据进行清洗操作,因为采集到的数据通常存在一些不规则,包括重复数据、数据缺失、异常数据等。
清洗操作是将数据规范化,使得它能够被分析使用。
在进行数据分析之前,我们需要了解一些统计学基础知识,如平均值、中位数、方差等,在确定需要分析的数据类型后,选用相应的算法进行数据分析。
数据采集与分析总结
数据采集与分析总结一、引言在这个数字化时代,数据采集与分析成为了企业决策和发展的重要工具。
作为数据分析员,我在过去一年里负责了公司的数据采集与分析工作,并取得了一定的成果。
本文将对这一年来的工作进行总结,并对未来的发展方向进行展望。
二、数据采集工作1. 数据源的搜集在数据采集工作中,我首先进行了大量的数据源搜集工作。
通过调研市场,与合作伙伴建立联系,我成功搜集到了各个领域的数据源,包括用户行为数据、市场调研数据等。
2. 数据清洗与筛选搜集到的数据并非都是完整且准确的,因此我需要进行数据清洗与筛选。
通过编写程序脚本进行自动化清洗,并手动辅助清洗工作,我成功减少了数据中的错误和冗余信息。
3. 数据整合与存储清洗完的数据需要进行整合和存储,我选择了适合的数据库和数据仓库进行数据的存储和管理。
通过合理的数据结构设计和索引优化,提高了数据的查询效率和存储空间利用率。
三、数据分析工作1. 数据分析方法的选择在进行数据分析之前,我需要确定合适的数据分析方法。
根据不同的问题和数据类型,我选择了合适的统计方法、机器学习算法等进行数据分析,并通过交叉验证等方法评估了模型的性能。
2. 数据可视化与报告为了更好地向决策者传递数据分析结果,我运用了数据可视化技术将分析结果以图表、报告等形式展示出来。
同时,我也注重了报告的逻辑结构和语言表达,提高了报告的易读性和易懂性。
3. 结果解读与应用数据分析不仅仅是结果的呈现,更重要的是从中发现有价值的洞察,并为企业决策提供有力的支持。
在分析结果的解读过程中,我不仅注重了结果的准确性,还提出了针对性的建议和策略,从而更好地推动了企业的发展。
四、工作反思与自我改进在过去一年的工作中,我也积累了一些经验教训,进行了反思。
通过与同事的交流和学习,我不断提高自己的数据分析能力,不断学习新的技术和方法,拓宽了自己的视野。
五、未来发展方向1. 深度学习和人工智能随着人工智能技术的快速发展,深度学习成为了数据分析领域的热点技术。
如何进行深入的数据采集与调研分析
如何进行深入的数据采集与调研分析在进行深入的数据采集与调研分析时,我们需要采取一系列有效的方法和技巧。
本文将从以下几个方面进行介绍:数据采集准备、数据采集方法、数据调研分析以及数据应用。
一、数据采集准备在进行数据采集之前,我们需要明确清晰的目标,明确需要采集的数据类型以及所需数据的范围。
同时,我们还需要准备好必要的工具和资源:计算机、网络连接、各类数据源等。
此外,还需要制定一个合理的时间计划,并确保能够保持高效的工作状态。
二、数据采集方法1. 网络爬虫网络爬虫是一种常用的数据采集方法,它通过模拟用户访问网页、自动化地提取数据。
我们可以利用Python等编程语言编写爬虫程序,自动访问网页,并将所需数据抽取出来。
在进行网络爬虫时,需要注意网站的爬取规则,遵守相关法律法规以及网站的使用约定。
2. 调查问卷在一些情况下,我们需要收集用户的意见和反馈。
此时,调查问卷是一种非常有效的数据采集方法。
我们可以使用在线调查工具,设计一份合适的问卷,并邀请用户填写。
在设计问卷时,需要注意问题的合理性、清晰性,以及对样本的控制,以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据库查询在一些已经建立起数据库的场景下,我们可以通过数据库查询来获取所需数据。
通过编写SQL语句,我们可以从数据库中提取出满足特定条件的数据,以供后续分析使用。
在进行数据库查询时,需要掌握基本的SQL语法和数据库操作技巧,以提高查询效率。
三、数据调研分析1. 数据清洗在进行数据分析前,我们需要对采集到的原始数据进行清洗。
清洗的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值,以保证后续分析的准确性。
在进行数据清洗时,我们需要检查数据的完整性、一致性和准确性,并进行相应的处理。
2. 数据探索在数据清洗完成后,我们可以进行数据探索分析,以发现数据中的规律和趋势。
通过绘制统计图表、计算基本统计量等方式,我们可以对数据进行可视化和描述性分析。
数据探索的目的是为后续的深入分析提供依据,发现变量间的关系和潜在的规律。
数据的收集和分析
数据的收集和分析数据的收集和分析在现代社会中变得越来越重要。
随着信息技术的发展,大量的数据被产生并储存下来。
这些数据包含了丰富的信息,能够帮助我们深入理解现实世界的各个方面。
本文将探讨数据的收集和分析的重要性以及相关的技术和方法。
一、数据的收集数据的收集是获取可分析信息的关键步骤。
为了能够得到有用的数据,我们需要采取有效的方法来收集。
以下是一些常见的数据收集方法:1. 调查问卷:通过向受访者提供一系列问题,调查问卷可以帮助我们了解他们的观点、态度和行为。
这种方法通常用于市场研究和社会调查。
2.观察:通过直接观察和记录现象,我们可以收集到客观的数据。
例如,通过观察消费者在商店内的行为和购买决策,我们可以获得有关他们喜好和购买习惯的信息。
3.实验:实验是一种控制变量来收集数据的方法。
通过在控制组和实验组之间引入不同的条件,我们可以观察到不同变量对结果的影响。
这种方法通常应用于科学研究和产品测试。
二、数据的分析数据的分析是将收集到的数据进行整理、解释和利用的过程。
通过数据分析,我们可以揭示数据背后的规律和趋势,从而做出有针对性的决策。
以下是一些常见的数据分析方法:1. 描述性统计:描述性统计包括平均值、中位数、标准差等对数据进行总结和描述的方法。
通过这些统计指标,我们可以了解数据的分布和变化情况。
2. 数据可视化:数据可视化是使用图表、图形等可视化工具将数据呈现出来,以便更好地理解和解释数据。
常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图和散点图等。
3. 预测与建模:预测与建模是利用历史数据和统计模型来预测未来趋势和结果。
通过建立数学模型和算法,我们可以利用已有的数据来预测未来的销售额、市场需求等。
4. 数据挖掘:数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
通过应用机器学习和统计分析的技术,数据挖掘能够帮助我们发现数据中的价值信息。
三、数据的应用数据的收集和分析在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的领域:1. 商业决策:通过对市场和消费者行为的数据进行分析,企业可以制定更具针对性的战略和营销计划,提高竞争力和效益。
数据的分析与处理
数据的分析与处理一、引言数据的分析与处理是指对采集到的数据进行系统性的整理、分析和加工,以获取实用的信息和洞察力,为决策和问题解决提供支持。
本文将介绍数据分析与处理的基本步骤和常用方法,并结合一个实际案例进行详细说明。
二、数据分析与处理的基本步骤1. 数据采集:采集与任务相关的数据,可以通过问卷调查、实地观察、数据库查询等方式获取数据。
2. 数据清洗:对采集到的数据进行清洗和筛选,去除重复数据、缺失数据和异常值,确保数据的准确性和完整性。
3. 数据整理:将清洗后的数据进行整理和转换,使其符合分析的要求,比如将数据转化为统一的格式、单位等。
4. 数据探索:对整理后的数据进行探索性分析,包括描述性统计、数据可视化等方法,以了解数据的特征、分布和关系。
5. 数据分析:根据任务的要求,选择合适的数据分析方法,如回归分析、聚类分析、时间序列分析等,对数据进行深入分析。
6. 结果解释:根据数据分析的结果,进行结果的解释和判断,得出结论并提出相应的建议或者决策。
三、常用的数据分析方法1. 描述性统计分析:通过计算数据的平均值、中位数、标准差等统计指标,描述数据的集中趋势和离散程度。
2. 相关分析:通过计算变量之间的相关系数,了解变量之间的关系强度和方向。
3. 回归分析:通过建立数学模型,研究自变量对因变量的影响程度和方向。
4. 聚类分析:将数据按照某种相似性指标进行分组,找出数据的内在结构和分类规律。
5. 时间序列分析:研究数据随时间变化的规律和趋势,预测未来的发展趋势。
四、实际案例:销售数据分析与处理假设我们是一家电商公司,想要分析和处理最近一年的销售数据,以了解产品的销售情况和市场趋势,并提出相应的营销策略。
1. 数据采集:采集过去一年的销售数据,包括销售额、销售量、产品类别、销售地区等信息。
2. 数据清洗:去除重复数据和缺失数据,检查异常值并进行处理,确保数据的准确性和完整性。
3. 数据整理:将销售数据按照产品类别、销售地区等进行整理和分类,转换为适合分析的格式。
数据的收集与整理知识点总结
数据的收集与整理知识点总结数据的收集与整理是数据分析的重要一环。
在进行数据分析之前,我们首先需要收集和整理所需的数据,以确保数据的质量和可靠性。
本文将总结数据的收集与整理的知识点,旨在帮助读者更好地进行数据分析和研究。
一、数据的收集数据的收集是数据分析的基础,只有获取到准确、完整、可靠的数据,才能得出准确的结论。
以下是一些数据收集的常用方法和注意事项:1. 调查问卷:通过设计和发放问卷来收集数据。
在设计问卷时,需要确保问题的准确性和完整性,并注意避免主观性的干扰。
2. 实地观察:直接观察和记录现实中的数据。
在进行实地观察时,需要尽量减少主观偏见,确保观察数据的客观性。
3. 数据库和档案:利用已有的数据库和档案中的数据进行分析。
在使用数据库和档案数据时,需要注意数据来源的可信度和数据的时效性。
4. 实验研究:在控制变量的条件下进行实验,获得所需的数据。
实验研究需要合理设计实验方案,并确保实验环境的稳定性和实验结果的可重复性。
5. 互联网数据采集:通过网络平台、社交媒体等途径收集数据。
在采集互联网数据时,需要注意数据的真实性和有效性,避免因为网络虚假信息而影响分析结果。
二、数据的整理数据的整理是指将采集到的数据进行清洗、转换和处理,使其适合进行后续的分析。
以下是数据整理的一些重要知识点:1. 数据清洗:去除数据中的噪声、异常值和缺失值。
数据清洗可以使用统计方法、数据挖掘算法等进行。
2. 数据转换:将原始数据进行转换,以适应分析的需求。
数据转换的方式包括数值化、标准化、归一化等。
3. 数据合并:将多个数据源的数据进行合并,以便进行综合分析和研究。
在进行数据合并时,需要注意数据字段的一致性和重复值的处理。
4. 数据抽样:由于数据量庞大,常常需要对数据进行抽样处理。
数据抽样需要注意样本的代表性和抽样方法的科学性。
5. 数据处理:在整理数据的过程中,可能需要进行数据的计算、求和、分类等操作,以得到更加有意义的指标和结果。
大数据基础知识
简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:一、大数据采集大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。
1.数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。
当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
2.网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
3.文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。
数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
1.数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
2.数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
3.数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。
它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。
4.数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储大数据存储,指用存储器,以数据库的形式,存储采集到的数据的过程,包含三种典型路线:1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构,结合MPP架构的高效分布式计算模式,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。
数据知识点总结
数据知识点总结数据是信息的载体,是人类活动和自然现象的产物。
在当今社会,数据扮演着非常重要的角色,几乎每一个行业都离不开数据的支持。
数据知识是指关于数据的基础知识、理论、技术和应用方面的知识。
在这个信息化时代,数据已经成为了一种非常重要的资源,因此对数据知识的掌握已经成为了当今社会人们必备的一种能力。
本文将从数据的基本概念、数据的采集、数据的存储、数据的处理、数据的分析、数据的应用等多个方面对数据知识进行总结和介绍。
一、数据的基本概念1.数据的概念数据是对客观事物的描述,是事实、现象或概念的符号表示。
数据是信息的载体,是描述和表示客观现象的符号化形式。
2.数据的特点(1)客观性:数据是客观的反映客观对象的特征和规律。
(2)一般性:数据是对客观事物的普遍性抽象和概括。
(3)可变性:数据是随着时间、空间和条件的改变而变化的。
(4)具体性:数据是具体的、形象的,通过数据可以直接了解到客观事物的特征。
(5)相对性:数据是相对的,只有和其他数据进行对比分析才能够发现其中的规律和趋势。
3.数据的种类数据的种类主要有结构化数据和非结构化数据两种。
结构化数据是指通过表格、数据库等结构化的方式存储和组织的数据,如Excel表格、关系数据库等;非结构化数据是指没有明确结构的数据,如文本、图片、音频、视频等。
4.数据的价值数据是一种资源,对数据的合理利用可以实现价值创造。
数据的价值主要有两个方面:一是数据本身的价值,二是数据的应用价值。
数据本身的价值是指通过数据本身所包含的信息可以为决策、分析等提供参考依据;数据的应用价值是指通过对数据的加工处理、分析挖掘可以实现商业价值、科学价值、社会价值等。
二、数据的采集数据的采集是从客观世界中获取数据的过程,是建立数据基础的第一步,主要包括数据的获取、数据的传输、数据的清洗等多个环节。
1.数据的获取数据的获取主要包括主动采集和被动采集两种方式。
主动采集是指通过人工调查、问卷调查等方式主动去获取所需的数据;被动采集是指通过传感器、监控装置、采集设备等自动获取数据。
自动化系统中的数据采集与分析方法
自动化系统中的数据采集与分析方法数据采集与分析是自动化系统中至关重要的环节,它们对于系统的有效运行和性能优化起着决定性的作用。
本文将探讨自动化系统中的数据采集与分析方法,旨在为读者提供相关的知识和应用指导。
一、数据采集数据采集是指通过各种传感器、仪表等设备,将自动化系统中的各项数据收集到中央控制单元或者数据处理中心。
数据采集的准确性和实时性对于系统的运行状态监测和决策支持具有重要意义。
在自动化系统中,常见的数据采集方法包括以下几种:1. 传感器数据采集传感器是自动化系统中常用的数据采集设备,通过测量、转换和传输物理量(如温度、压力、湿度等),将这些数据传送给中央控制单元。
传感器的选择与应用需要根据系统的需求进行合理的设计和布置,以确保数据的准确性和稳定性。
2. 仪表读取仪表读取是指通过读取各种仪表仪器上的指示值或者信号,获得自动化系统中的相关数据。
常见的仪表读取方法包括模拟信号采集、数字信号采集和通信接口采集等。
不同的仪表读取方法适用于不同类型的自动化系统,需要根据系统的特点进行选择和应用。
3. 网络数据采集随着互联网的快速发展,网络数据采集在自动化系统中得到了广泛应用。
通过网络传输数据,可以实现远程监控和管理,提高系统的自动化程度和操作便利性。
网络数据采集可以通过有线或者无线方式进行,具体的选择需要考虑系统的要求和实际情况。
二、数据分析数据分析是将采集到的数据进行处理、挖掘和分析,提取有用的信息和结论,为系统的决策和优化提供支持。
数据分析在自动化系统中的作用不可忽视,它能够帮助我们了解系统的运行状况、预测可能的故障和异常,以及优化系统性能等。
下面介绍几种常见的数据分析方法:1. 统计分析统计分析是最常用的数据分析方法之一。
它通过对数据进行统计描述、分布分析和相关性分析等,揭示数据之间的规律和趋势。
统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征和变化情况,为系统的优化和决策提供依据。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中发现潜在模式、关系和规律的一种方法。
数据的收集与整理知识点
数据的收集与整理知识点数据的收集与整理是数据分析的第一步,它涉及到从各种渠道收集数据,并对这些数据进行处理和整理,以便后续的分析和应用。
在本文中,将介绍数据的收集与整理的基本知识点。
一、数据收集1. 目标确定:在进行数据收集之前,需要明确收集数据的目标和需求。
根据需求来确定收集数据的范围和内容,以便更准确地收集到需要的数据。
2. 数据来源:数据可以从多个渠道获取,包括调查问卷、观察记录、数据库、传感器等。
根据数据的特点和所需数据的来源,选择合适的渠道进行数据收集。
3. 数据获取:根据所选的数据来源,采用适当的方法获取数据。
例如,可以通过在线调查问卷、面对面访谈、传感器采集等方式获得数据。
4. 数据质量控制:在数据收集过程中,需要关注数据的质量。
确保数据的准确性和完整性,避免数据收集过程中出现偏差或错误。
二、数据整理1. 数据清洗:数据清洗是指对收集到的原始数据进行检查和处理,以排除异常值、缺失值和重复值等错误数据。
清洗后的数据更加准确可靠,有利于后续的分析和应用。
2. 数据转换:数据转换包括将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式。
例如,将时间数据转换为日期数据,将数字数据转换为百分比数据等。
转换后的数据更易于理解和分析。
3. 数据整合:数据整合是指将多个数据源的数据进行合并和整合,以建立一个完整的数据集。
通过整合数据,可以获得更全面和全局的信息,帮助更深入地理解数据。
4. 数据标准化:数据标准化是将数据按照特定的标准进行处理和调整,以便于不同数据之间的比较和分析。
例如,将货币数据转换为统一的货币单位,将单位数据转换为统一的计量单位等。
三、数据存储与备份1. 数据存储:数据存储是指将整理好的数据保存在适当的存储介质中,以便于后续的查询和应用。
常见的数据存储方式包括数据库、电子表格、文本文件等。
2. 数据备份:为了防止数据丢失或损坏,需要定期进行数据备份。
通过将数据复制到其他存储介质或云存储中,可以在发生意外情况时恢复数据。
数据的收集与描述知识点归纳
数据的收集与描述知识点归纳一、数据的收集:1.数据源的选择:数据源包括各种数据库、文件、网络等,要根据分析目的选择合适的数据源。
2.数据采集方法:包括手动输入、抽样调查、传感器等多种方法,每种方法都有其特点和适用范围。
3. 数据采集工具:常见的数据采集工具有SPSS、Excel等,根据具体需求选择合适的工具。
4.数据清洗:数据清洗是指对采集到的数据进行去除脏数据、填补缺失值、处理异常值等一系列操作,以保证数据的质量和可用性。
二、数据的描述:1.描述性统计:描述性统计是对数据的基本特征进行描述和总结,包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
它可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
2.图表与图形:通过绘制图表和图形可以更直观地描述和展示数据,常用的图表包括柱状图、折线图、饼图等,常用的图形包括散点图、箱线图等。
3.分布特征:数据的分布特征是指数据在数值上的分布情况,常见的分布特征有偏态、尖峰态、均匀分布等。
4.相关性分析:相关性分析用于衡量两个变量之间的相关性强弱,常用的方法有相关系数、散点图等,可以帮助我们了解变量之间的关系。
5.概率分布:概率分布描述了数据的统计规律,常见的概率分布有正态分布、泊松分布、二项分布等,可以用来做概率预测和推断。
三、常见问题:1.数据的可靠性:数据的可靠性是指数据是否真实可信,常见的问题包括数据是否采集完整、是否存在错误等。
2.数据的完整性:数据的完整性是指数据是否完整,是否缺少部分数据。
对于缺失值较多的数据,可以选择填补或删除缺失值。
3.数据的准确性:数据的准确性是指数据是否准确无误。
可以通过对数据进行检查和验证来保证数据的准确性。
4.数据的一致性:数据的一致性是指数据之间是否存在相互矛盾的情况,对于一致性问题需要对数据进行核对和对比。
综上所述,数据的收集与描述是数据分析过程中的重要步骤,它涉及到如何获取和整理数据,以及如何对数据进行描述和总结。
通过数据的收集与描述,我们可以更好地了解数据的性质和规律,为后续的分析工作提供基础。
数据采集与处理:从各种数据源中提取、清洗和分析数据
数据采集与处理:从各种数据源中提取、清洗和分析数据数据采集与处理在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
随着科技的不断发展,人类生活中产生的数据越来越多,包括社交媒体数据、消费数据、交通数据等各种各样的数据。
如何有效地从这些数据中提取有用的信息,就成为一个非常关键的问题。
本文将从数据采集、数据清洗和数据分析这三个方面展开讨论,分析数据采集与处理的重要性和应用情况。
一、数据采集数据采集是指通过各种手段获取数据的过程。
数据源可以是传感器、数据库、网络爬虫等等。
数据采集是整个数据处理过程中的第一步,也是最为关键的一步。
好的数据采集方法可以保证后续的数据分析工作的顺利进行。
1.1传感器数据随着物联网技术的发展,各种传感器设备的应用越来越广泛。
比如在工业生产中,常常会有各种传感器监测设备的运行状态;在智能家居中,各种传感器设备可以监测室内环境的温度、湿度等参数。
这些传感器产生的数据可以被用来进行各种分析,比如预测设备的故障,优化生产流程等。
1.2网络爬虫网络爬虫是一种获取网页数据的程序,通过模拟人的浏览行为,从网站中获取数据。
网络爬虫可以用来抓取各种网站上的信息,比如新闻网站、电商网站等。
通过网络爬虫,可以获取到大量的文本数据、图片数据等,这些数据可以被用来进行文本分析、图像识别等工作。
1.3数据库数据库是一个存储大量数据的金库,通过数据库查询语言(SQL)可以方便地进行各种数据的提取和分析。
在企业中,各种业务数据常常存储在数据库中,通过对数据库进行查询可以获取到大量的业务数据,为企业的决策提供支持。
二、数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理,使其符合分析的要求。
在数据采集的过程中,由于各种原因,数据往往会存在各种问题,比如缺失值、异常值、重复值等。
数据清洗工作就是对这些问题进行处理,保证数据的质量。
2.1去除缺失值在实际数据中,很多数据存在缺失值的情况。
这些缺失值可能是由于数据记录的不完整,也可能是由于数据采集过程中的错误。
每月工作总结数据采集与调查分析
每月工作总结数据采集与调查分析工作总结:每月工作总结数据采集与调查分析在过去一个月的工作中,我主要负责数据采集和调查分析的工作。
我将在本文中总结并分析我在数据采集和调查分析方面的工作成果和经验。
一、数据采集工作总结1. 数据收集方法本月,我采用了多种数据收集方法,包括文献研究、问卷调查、面访、以及社交媒体数据分析等。
通过文献研究获得了大量的二手数据,而问卷调查和面访则为我提供了直接的一手数据,社交媒体数据分析则帮助我获取了用户行为和趋势方面的信息。
2. 数据源的选择和验证为了确保数据的可靠性和准确性,我仔细选择了数据来源,并进行了验证。
在文献研究中,我主要借助学术期刊、数据库以及官方报告等可信来源。
对于问卷调查和面访,我通过抽样的方式选择了代表性样本,并且进行了合理的样本量计算,以保证结果的可信度。
在社交媒体数据方面,我利用了专业工具进行数据抓取,并对数据进行了筛选和验证。
3. 数据管理和整理在数据采集的过程中,我注重对数据的管理和整理工作。
我使用了电子表格软件对数据进行分类、整理和存储,以确保数据的可追溯性和整体的清晰性。
此外,我还使用了数据可视化工具,帮助我更好地理解数据并向他人传递数据信息。
二、调查分析工作总结1. 数据清洗和处理在数据采集完成后,我进行了数据的清洗和处理工作。
这包括了缺失值的处理、异常值的剔除以及数据的标准化等。
通过这个过程,我保证了后续分析的数据质量和可靠性。
2. 数据分析方法和技巧在调查分析过程中,我运用了多种统计方法和技巧。
例如,我使用了描述性统计分析方法,帮助我了解数据的基本情况和趋势。
另外,我还应用了相关性分析、回归分析和聚类分析等方法,来挖掘数据背后的关联性和潜在规律。
3. 结果和发现通过数据分析,我得出了一些有意义的结果和发现。
例如,在用户行为分析中,我发现了一些用户使用产品的常见模式和偏好,这为产品改进和市场推广提供了有益的指导。
另外,在市场调研方面,我发现了一个新兴市场的潜力,为公司未来的战略规划提供了参考。
数据库统计与分析的方法与实践
数据库统计与分析的方法与实践随着信息技术的快速发展,数据库管理系统成为企业和组织中重要的信息管理工具。
通过有效的数据库统计与分析,可以帮助组织更好地了解和利用其存储的数据,从而支持决策和业务发展。
本文将介绍数据库统计与分析的方法和实践。
一、数据的统计与分析方法1. 数据采集与整理:在进行数据库统计与分析之前,首先需要确定要统计和分析的数据。
通过采集和整理数据,可以将各种来源的数据整合在一起,为后续的统计与分析提供基础。
2. 数据清洗与处理:在进行统计与分析之前,通常需要对数据进行清洗和处理,以确保数据的准确性和完整性。
清洗和处理包括去重、填充缺失值、处理异常值等步骤。
3. 数据描述统计:数据的描述统计是对数据进行整体性的描述和分析,常用的统计指标包括平均值、中位数、标准差、最大值和最小值等。
通过数据的描述统计,可以初步了解数据的分布和特征。
4. 数据关联分析:数据关联分析是在不同数据之间寻找相关性的过程。
常见的数据关联方法包括相关系数分析、回归分析和协方差分析等。
通过数据关联分析,可以发现变量之间的关联关系,为后续的预测和决策提供参考。
5. 数据挖掘与模型建立:数据挖掘是通过分析大量数据,发现其中的隐含模式和关联规则。
在进行数据挖掘时,常用的方法包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
通过数据挖掘与模型建立,可以深入挖掘数据,发现潜在的商业价值。
二、数据库统计与分析的实践1. 基于SQL的统计与分析:SQL(结构化查询语言)是数据库操作的标准语言,可以通过SQL语句实现对数据库的统计与分析。
例如,使用SUM函数可以计算某一列的总和,使用AVG函数可以计算某一列的平均值。
通过结合不同的SQL语句,可以实现更复杂的统计与分析功能。
2. 数据可视化分析:数据可视化是将统计分析结果以图形或图表的形式展示,以便更直观地理解数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和matplotlib等。
数据科学的基础知识
数据科学的基础知识数据科学是一个非常重要的领域,它在许多领域中都扮演了关键的角色。
数据科学的基础知识不仅包括统计学和机器学习等技术,还包括数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面知识。
本文将主要介绍数据科学的基础知识,探讨数据科学在实践中的应用。
一、数据科学的概念数据科学就是对大量数据进行处理、分析和挖掘工作的一种科学方法,旨在从海量数据中发现有价值的信息和知识。
数据科学包括数据采集、数据清洗、数据存储等过程,还包括数据分析、数据挖掘和机器学习等技术。
数据科学的发展和应用已经渗透到各种领域,比如金融、医疗、电子商务等。
二、数据采集和清洗数据采集是指从各种渠道收集原始数据。
在数据采集过程中,需要结合业务需求、技术能力和数据安全等因素,选取适合的数据源。
数据清洗是指对采集到的数据进行处理,包括去除重复数据、缺失数据填充、异常数据的处理等。
数据清洗是数据处理的第一步,其质量和准确性对后续数据处理的结果有很大影响。
三、数据存储数据存储是指对清洗后的数据进行持久化存储,以便长期的分析和使用。
数据存储可以选择关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统以及云存储等方式。
在选择数据存储方案时需要考虑数据大小、性能要求、数据安全等因素。
四、数据分析和数据可视化数据分析是指对数据进行统计分析和挖掘,以发现数据背后的规律和趋势。
数据分析可以包括基础统计分析、聚类分析、分类分析等。
在数据分析过程中,需要对数据进行建模和算法选择,以达到更好的分析效果。
数据可视化是指通过图表、表格、地图等可视化手段展现数据分析结果。
数据可视化可以使得数据分析结果更易于理解和传达。
在数据可视化中可以使用各种数据可视化工具,比如Tableau、Excel、Python中的Matplotlib 和Seaborn等。
五、机器学习机器学习是指,利用计算机和数学方法,通过学习从数据中发现规律,从而进行预测和决策。
机器学习算法可以分为监督学习、非监督学习和半监督学习等多种类型。
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SQL2000---SQL2008
以这种方法采集数据为最简单的一种数据 采集。以下将介绍一种简洁的方法。 利用数据库系统自带数据库备份功能将数 据库系统直接本份于本地---利用移动设备将 数据库文件拷贝到被审计人员机器中--利用 MS SQL的数据库还原功能,将该数据库文件 还原。完成导入功能。
insert into 表名 values(‘李四’,‘审计厅’,‘29’,‘办事员’,‘002'); //向表‘表名’中插入一行,其各个字段为‘李四’,‘审 计厅’,‘29’,‘办事员’,‘002’
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SQL语句-Select语句语法结构
SELECT [ALL|DISTINCT|TOP] <目标表达式1>[,<目标表达式2>]… FROM <表名1> [,表名2]… [WHERE <条件表达式> ] [GROUP BY <列名1>][HAVING <条件表达式>]] [ORDER BY <列名2>[ASC|DESC]] • 注: GROUP BY分组、 ORDER BY排序 HAVING所有条件、ASC升序、DESC降序
• • • • • • • • • •
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1、不带任何选项的最基本SQL语句
• select * from 凭证库
//选择凭证库中所有信息,*表示所有列
• select 科目编码 ,科目名称 ,摘要 , 凭证日期 ,借方金额, 贷方 金额 from 凭证库
//从凭证库中选择以上几列。
• 摘要以‚费‛结束
Where 摘要 LIKE '%费 '
• 摘要以‚费‛开始
Where 摘要 LIKE '费% ‘
• 摘要第二个字是‚费‛
Where 摘要 LIKE ‘_费% ‘
• 摘要倒数第三个字是‚费‛
Where 摘要 LIKE ‘%费_ _ '
• 摘要为空 Where Trim(摘要)=‘' or 摘要 is null
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数据输入
Insert into <表> values(‘<字段1值>’,”<字段2值>”..) // 将字段1值, 字段2值…插入到表中。 insert into 表名 values('张三','审计厅','24','办事员','001'); //向表‘表名’中插入一行,其各个字段为‘张三’,‘审 计厅’,‘24’,‘办事员’,‘001’
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ORACLE----SQL2008
ORACLE数据库系统一般常见与小型机数据库系 统中,由于被其数据库系统是安装与UNIX、LINUX系 统中,无法直接在数据库系统中利用ODBC直接采集。 一般常用方法无法使用,以下将简单介绍。 ORACLE数据库系统一般常见于大型企业中,采 用网络传送数据,利用这一特点,采用网络采集方法。 在远端机器中建立ODBC数据源,利用SQL2000 自带的 DTS工具采用网络远程采集数据库的方法。 将数据采集到远端数据库系统中。再利用移动设 备将数据库导入被审计人员数据库系统中。
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sql函数
• Count • Min 计数 寻找最小值
• Max
• Avg • Sum
寻找最大值
求平均值 求和
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连接数据库的表
Select <表1.列名>,<表2.列名> from 表1, 表2 where <表1.列名>=<表2.列名>
例:select 学生表.姓名,成绩表.成绩,成绩表.
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几点说明
在以上流程中,其关键在对被审计单位的 数据导出和本地数据的处理过程最容易出现问 题。如果处理不当, 可能导致利用AO现场实施 系统进行计算机审计的方式以失败而告终。 处理原则: 在导出被审计单位数据过程中,审计人员 可灵活运用ODBC或者直接利用SQL2003SQL2008自带的数据库备份功能直接将所需数 据导出。 在本地数据处理过程中,将数据利用数据 库的一些技术转换为符合AO系统条件的数据。
• 字符型
Char (n),varchar(n),Text 8000,2147483647
• 日期型
Smalldatetime Datetime 精确到天 ,精确到百分之秒 2001-11-20
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建立表结构、删除表
建立表结构 create TABLE 表名 ( 姓名 char(8) not null, 工作单位 char(24) not null,年龄 int not null, 职务 char(10), not null,编号 char(3) not null, primary key (编号)); //建立‚表名‛表,且建立姓名8字节,年龄数值性,编号 3字节,编号3字节,关键字为编号。 删除表 Drop TABLE <表名> drop table 表名 //将‚表名‛表删除。
select * from 表名 where 年龄 in ('24','30')
//从‚表名‛表中选择年龄字段值为24或者30的所有记录。
select * from 表名 where 编号 exists
//从‚表名‛表中选择编号是否有值的所有记录。
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• 摘要包含‚费‛
Where 摘要 LIKE '%费% '
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记录修改、删除表记录
记录修改
Update <表> set <字段>=数值 update 表名 set 表号=‘002’ //更新‚表名‛表,并将所有表号字段都改为002 update 表名 set 表号=‘002’ where <条件1> //更新‚表名‛表,并将符合以上where<条件1>的 所有记录的表号字段全部改为002
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排序、消除重复
排序
select * from <表> order by 列名 [desc] select * from 表名 order by 编号 从‚表名‛表中选择所有记录,并按编号顺序 (默认升序)进行排列。
消除重复
select distinct <字段> from <表> select distinct 编号 from 表名 将‚表名‛表中的编号字段中的记录消除重复 记录。
数据库基本知识 数据采集与分析
安徽省审计厅信息办
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现场审计实施系统数据采集与分析
备份
采集 (18 种财 务软
审计人员机器AO软件
件)
财务软件导出 备份数据 财务软件
财务软件 备份数据 采集
会计期间 科目调整
账表重建
采集(多种数据库)
数据库数 据采集
被审计单位 财务系统
财务软件使用 的数据库
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一、数据库技术
当今数据库技术已成为计算机应用的核心 技术,可以认为当今任何计算机信息系统和计 算机应用系统都与数据库的应用分不开,数据 库已成为其核心和基础。而数据库技术则使人 们对信息的利用突破了时间和空间的限制,而 成为社会信息化的重要支撑。 大型数据库ORACLE、SYBASE、MS SQL Server、INFOMIX、IBM DB2等,中小 型数据库PowerBuild、MS Access、Visual Foxpro、Paradox
• select distinct 科目编码 from 凭证库
//如果不要distinct,表示从凭证库中选择科目编码,加上distinct表示 去掉那些重复科目编码,使每个科目编码都唯一。
安徽省审计厅计算机管理室
检查表中内容/简单查询、表的复制
select <列名> from <表名> where <条件表达式> //从表中选择符合条件的记录,并将符合的记录显示。 select 表名,编号 from 表名 //从表名表中,选择所有记录,且只显示记录中表名和编 号字段。
select * into table1 from table where <条件表达式> //从TABLE表中选择符合条件表达式的记录。并且将这 些记录插入到TABLE1中。
//从‚表名‛表中选择年龄在20-30之间的所有记录。
select * from 表名 where 编号 IS NULL
//从‚表名‛表中选择编号字段为NULL的所有记录。
%表示零或者多个字符 _表示任一个字符 select * from 表名 where 表名 like ‘表%’
//从‚表名‛表中选择表名字段中包涵以‚表‛字开头的所有记录。
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复杂的数据管理命令
alter bable <表> modify (<列名><新的性质>) alter bable 表名 modify (编号 char(5)) 将‚表名‛表中的编号字段修改为 5字符的字 段。 alter bable <表> add (<新列名><新列的性质>) alter bable 表名 add (number char(3)) 在‚表名‛表中增加number字段并修改为3 字符 的字段
安徽省审计厅计算机管理室
字段定义
数据类型 短整型:-99999~999999 整数型:-9999999999~99999999999 日期型:MM /DD /YY 字符型:有1-254字符组成 逻辑型:真 、 假 浮点型:flot 19位有效数字