BI工程师必备知识
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bi基础知识-回复BI基础知识: 了解商业智能商业智能(Business Intelligence,BI)是一个涵盖多个领域的概念,包括数据分析、数据可视化、报告和仪表板等。
它综合运用技术和工具来帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,以支持决策制定和业务运营。
本文将从BI的定义、组成部分以及关键性步骤展开,详细介绍BI基础知识。
第一部分:商业智能的定义与概述1. 什么是商业智能?商业智能是指利用技术和工具来收集、整理、分析企业内外部数据,提供有意义的信息以支持决策制定和业务运营的一种智能化方法。
2. 商业智能的价值和意义商业智能可以帮助企业实现数据驱动的决策,并从中获得以下几方面的价值:- 改善决策质量:通过分析和可视化数据,帮助决策者深入了解企业状况,从而做出更明智的决策;- 提高工作效率:通过自动化数据收集和分析过程,减少人工工作量,节省时间和成本;- 发现商机或问题:通过挖掘数据中隐藏的模式和趋势,帮助企业发现新的商机或解决问题;- 优化业务流程:通过数据分析和报表,帮助企业识别业务流程中的瓶颈和改进机会。
第二部分:商业智能的组成部分1. 数据仓库与数据集成数据仓库是商业智能的基础,它是一个集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域,用于支持业务智能分析和决策制定。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中。
2. 数据清洗与转换数据清洗与转换是将原始数据进行清洗、过滤、整理和重构,以使其符合数据分析和报表的要求。
这一步骤包括数据去重、格式标准化、缺失数据填充等。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是应用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、趋势和关联性。
常见的分析技术包括数据探索、预测分析、聚类分析等。
4. 可视化与报表可视化与报表是利用图表、图形和仪表板等方式将分析结果可视化呈现,以便于业务人员理解和使用。
这可以通过数据可视化工具或自定义开发实现。
第三部分:构建商业智能系统的关键步骤1. 确定业务目标和需求首先,明确商业智能系统的目标和需求,了解企业的业务需求和决策制定过程,以帮助指导后续的数据模型设计和分析内容。
BI行为规范应知应会
BI行为规范应知应会BI行为规范应知应会一、BI行为规范(简称BI)基础知识1、BI行为规范的构成三要素是什么?仪容仪表、言谈举止、语言态度2、BI手册组成部分是什么?基准行为和禁止行为两部分组成3、基准行为组成部分是什么?基准行为即绿线标准,分为通用行为规范和各岗位行为规范两部分4、通用行为规范指的是什么?每位员工在从事相关工作时都必须遵守的行为规范,对全体人员具有约束力;5、各岗位的行为规范指的是什么?在相应岗位中必须遵守的行为规范,对本岗位具有特定约束力。
6、禁止行为按照处罚的不同程度哪两种标准?分为红线标准、黄线标准。
二、BI禁止行为部分7、BI禁止行为涉及的岗位有哪些?1)管理人员(包括总经理在内的各级管理和行政人员);2)安全人员;3)保洁、服务人员(含保洁、绿化、会所、样板房、食堂、家政);4)工程及维修人员。
8、管理人员(包括总经理在内的各级管理和行政人员)的红线标准是什么?1)以权谋私、营私舞弊、索贿、受贿、欺诈,或利用职权间接获利的行为;2)私设小金库,指使下属做假账的行为;3)未经公司批准不得在外兼职;4)纵容打击报复员工或顾客的行为;5)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物;6)窃取或泄露顾客资料或隐私;7)收费不给票据;8)与顾客或与同事打架;9)拾遗不上交;10)向顾客或外部单位(含个人)索取小费、物品或其他报酬。
9、安全人员的红线标准是什么?1)酗酒、赌博;2)当值时间睡觉;页脚内容13)不顾大局,遇紧急工作时临阵脱逃,推卸责任;4)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物;5)窃取或泄露顾客资料或隐私;6)收费不给票据;7)与顾客或与同事打架;8)拾遗不上交;9)向顾客或外部单位(含个人)索取小费、物品或其他报酬;10)结交有黑社会背景的人员,组织或参与有损公司正常工作的不良群体。
10、保洁、服务人员(含保洁、绿化、会所、样板房、食堂、家政)的红线标准是什么?1)玩忽职守,违反操作规程,造成严重后果;2)私自为顾客提供获取报酬的劳务;3)不顾大局,遇紧急工作时临阵脱逃,推卸责任;4)挪用、骗取、盗窃公司或顾客财物;5)窃取或泄露顾客资料或隐私;6)收费不给票据;7)与顾客或同事打架;8)拾遗不上交;9)向顾客或外部单位(含个人)索取小费、物品或其他报酬;10)当值时间擅离职守,造成重大损失。
BI平台工程师笔试题
笔试题(只写关键点或思路即可):1.线程、进程区别。
线程间通信方式、进程间通信方式?进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。
进程和线程的区别在于:简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.1.1数据库中各种组件、触发器、索引、容器?2.删除一张表中全部数据,都有哪些方法?最快的是哪种?为什么?SQL:1. 删除表中所有内容:delete from table_nametable_name是表名2. 删除所有的表:请问你用的哪个数据库?这里给出oracle的方法(A,B两种):oracle不能删除所有的表,只能删除所有用户下的表,所有的表都删了,数据库就完蛋了(有一些系统表)方法A select 'drop table ' || table_name || ' cascade ;' from user_tables 该语句的查询结果是N个删除语句,将其复制,然后在sql窗口运行即可~方法B drop user 用户名cascade 这句话一下搞定,连用户也没了(一次只能删除一个用户下所有的表)oracle :TRUNCATE TABLE tableNametableName是要删除全部行的表的表名TRUNCATE TABLE 虽然与不带 WHERE 的 DELETE 语句相同但 TRUNCATE TABLE 速度更快而且占资源少速度快TRUNCATE TABLE 不记录日志所以不能激活触发器TRUNCATE TABLE 不能用于参与了索引视图的表TRUNCATE TABLE dzjc.dzjc_yhmc;TRUNCATE TABLE dzjc.dzjc_yhmc;3.往数据库中加载1000万的数据,有哪些方法?最快的是哪种?为什么?对正常的数据库比如sql server 或oracle, 1000w 不是太多问题。
惠普BI工程师面试总结
“关于数据的数据(例如视图,查询SQL,事务,存储过程)”,是描述和管理数据仓 库自自身身内容对象、用用来表示示数据项的意义及其在系统各组成部件之间的关系的数据。元数 据作用用于数据仓库的创建,维护,管理和使用用的各个方方面面。是从广广义上来讲,用用元数据来 描述数据仓库对象的任何东西——无无论是一一个表、一一个列、一一个查询、一一个商业规则,或 者是数据仓库内部的数据转移。它在数据源的抽取、数据加工工、访问与使用用等过程中都会 存在。实现元数据管理的主要目目标就是使企业内部元数据的定义标准化。数据仓库的维护 工工具可以根据元数据完成数据的抽取、清洗和转换,并做适度的汇总
(2).模型建立立 数据特征探索、分析和预处理,消除数据中的噪声,然后建立立挖掘模型并实施对应的
算法。
(3).模型验证 不论是自自己己建立立挖掘模型还是选取或改进已有模型都必须要进行行验证。这种验证最常
用用的方方法是样本学习。先用用一一部分数据建立立模型,然后再用用剩下的数据来测试和验证这个 模型。
即确定数据分析或前端展现的主题 步骤二二:确定量度 在确定了主题以后,我们将考虑要分析的技术指标,诸如年销售额之类。它们一一般为数 值,称为量度。量度是统计的指标,必须事先选择恰当,基于不同的量度可以进行行复杂关 键性能指标(KPI)的设计和计算。 步骤三:确定事实数据粒度 考虑到量度的聚合程度不同,或采用用“最小小粒度原则”,即将量度的粒度设置到最小小。 步骤四:确定维度
技术路线(Trigger )
客户自自己己非非常熟 悉自自己己开发的业 务系统的数据存 储逻辑,而而且数 据的实时性要求 非非常高高,整表数 据 量 大大 于 1 0 0 万 的情况获取增量 数据
BI基础知识测试以及答案
BI基础知识测试以及答案BI 基础知识测试以及答案一、填空题:每空1分,共40分1、商业智能技术(Business Intelligence),以数据仓库、在线分析(OLAP) 、数据挖掘为核心技术,同时融合了关系数据库和联机分析处理技术2、数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度、监控以及数据安全性等方面。
3、业界主要的数据抽取工具有SSIS 、PowerCenter 、DataStage和Sagent等4、业界主要的OLAP Server有:IBM OLAP Server 、SSAS 等5、业界主要的前端工具:Cognos 、BO 、Brio 、BI.Office等6、多维数据结构是OLAP的核心,其组织形式包括星型模型,雪花模型。
7、维度分类包括:普通维、雪花维、父子维8、数据仓库基本元素包括:关系型数据库、数据源、事实表、维表、索引9、多维模型设计基本元素:维度(级别、成员)、度量值(指标) 、计算值、存储方式、角色权限和安全机制10、项目的具体的实施步骤:1). 项目前期准备;2). 需求分析;3). 逻辑数据模型设计;4). 系统体系结构设计;5). 物理数据库设计;6). 数据转换加载ETL;7). 前端应用开发;8)、数据仓库管理(处理流程与操作) ;9)、解决方案集成(测试验收与试运行)11、数据挖掘的模式,按功能可分有两大类:预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。
在实际应用中,往往根据模式的实际作用细分为以下6 种:1)、分类模式2)、回归模式3)、时间序列模式4)、聚类模式5)、关联模式6)、序列模式二、问答题:共60分12、(6分)请说明BI技术体系之间是如何实现互补的?数据仓库技术:数据整合集成各系统的历史数据,建立面向主题的企业数据中心在线分析处理技术:数据分析灵活、动态、快速的多维分析、随机查询、即席报表数据挖掘技术:知识发现通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律,以辅助决策13、(9分)请简述一下数据仓库系统的显著特征一、频繁的变化数据仓库系统在任何企业信息系统中都是最不稳定的环节,对数据仓库各个部分的调整和修改十分频繁。
BI基础知识
Data Mining
Data Mart Operation Database
Database System
主题 BI各概念关系 商业智能 数据仓库 OLAP技术 DSS产品 数据挖掘 商业智能工具
商业智能Business Intelligence
BI 是将数据转换成信息的过程,然后通过发现将信息转化为 知识。 -Gartner Group BI 是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过 程。 - Data Warehouse Institute 商业智能领域:DSS、OLAP、数据仓库、ETL、数据集市、 数据挖掘、商业建模...为提高企业运营性能而采用的一系列方 法、技术和软件的总和
算法(Algorithm):一个定义完备(well-defined)的过程,它以 数据作为输入并产生模型或模式形式的输出 描述型挖掘(Descriptive) vs 预测型挖掘(Predictive)
描述型挖掘:对数据进行概括,以方便的形式呈现数据的重要特征 预测型挖掘:根据观察到的对象特征值来预测它的其他特征值 描述型挖掘可以是目的,也可以是手段
On-Line Transaction Processing
也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算 中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处 理输入的数据,及时地回答。也称为实时系统(Real time System)。衡量联机事务 处理系统的一个重要性能指标是系统性能,具体体现为实时响应时间(Response Time),即用户在终端上送入数据之后,到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。 OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个事务。
BI 基础培训
23
OLTP 与 OLAP区别 区别
特征 主要操作 分析的程度 每一交易的数据量 数据类型 数据的时限 对数据的更新 数据库设计 交易/用户数 交易 用户数 响应时间 每交易访问的表数 处理类型 OLTP 更新 低 很小 明晰的 主要操作当前数据 频繁 复杂 多 快 若干 定义好的 OLAP 分析 高 很大 汇总的 当前和历史的 不频繁, 不频繁,只有新数据 简单 少 合理 很少 随即的
□ SAP BW是端对端的数据仓库解决 是端对端的数据仓库解决 方案, 方案,能够对 SAP ECC6.0 以及其他 系统中的数据抽取并分析。 非SAP系统中的数据抽取并分析。为了 系统中的数据抽取并分析 实现此功能, 拥有一组工具, 实现此功能,SAP BW 拥有一组工具, 包括: 包括: – – – – 数据抽取器 数据存取器 强大的前端分析工具 监测系统运行效率的工具
16
SAP商务智能 商
抽取,转换, ■ 抽取,转换,加载 ■ 数据仓库管理 ■ 业务建模
在线分析( ■ 在线分析(OLAP) ) ■ 数据挖掘 ■ 在线预警 ■ 元数据仓库 ■ 在业务计划
■ 报表设计 ■ 报表和分析的管理 ■ 可视化 ■ 协同管理
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商务智能体系架构
DSO
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SAP的数据仓库解决方案 的数据仓库解决方案--BI 的数据仓库解决方案
业务战略
购进 库存 设备 销售 财务 投资 购进 销售
业务处理
业务智能
财务
投资
知识/ 知识/计划 数据仓库
数据清洗/ 数据清洗/加工
5
SAP 业务智能是什么? 业务智能是什么?
不用考虑具体数据的来源和访问方式, 而在SAP BW之上执行计划,商务智能工具,公布栏和分 析工具;提供了最佳业务实践模型和标准的业务 目录
bi基础知识
bi基础知识【原创实用版】目录1.BI 的含义2.BI 的发展历程3.BI 的应用领域4.BI 的关键技术5.我国在 BI 领域的发展正文1.BI 的含义BI,即商业智能(Business Intelligence),是一种通过运用数据分析、数据挖掘等技术,使企业能够更加准确地了解其业务状况,从而辅助决策和提升业务效率的管理方法。
BI 可以帮助企业实现对业务的实时监控、数据驱动的决策以及智能化的运营。
2.BI 的发展历程商业智能的发展可以分为以下几个阶段:(1)早期数据分析:20 世纪 60 年代,企业开始使用计算机进行数据分析,主要用于财务管理和库存管理。
(2)数据仓库和 OLAP:20 世纪 90 年代,数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术的出现,使得企业可以大规模地存储和分析数据,从而为决策者提供更加全面和准确的信息。
(3)数据挖掘和大数据:随着互联网的普及和数据量的快速增长,数据挖掘和大数据技术逐渐成为 BI 领域的热点。
这些技术可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息,为决策提供支持。
3.BI 的应用领域商业智能的应用领域非常广泛,主要包括:(1)销售与营销:通过分析销售数据、客户行为等,为企业制定更加有效的销售策略和营销活动。
(2)生产与供应链:通过对生产、库存、物流等环节的数据分析,优化生产流程,降低成本,提高供应链效率。
(3)财务管理:通过对财务数据的实时监控和分析,帮助企业实现财务风险的防范和控制,提高资金使用效率。
(4)人力资源管理:通过对员工的招聘、培训、绩效等方面的数据分析,优化人力资源配置,提高员工的工作效率和满意度。
4.BI 的关键技术商业智能领域的关键技术主要包括:(1)数据仓库:用于存储和管理企业级数据,为 BI 系统提供数据支持。
(2)数据挖掘:通过挖掘大量数据,发现潜在的规律、趋势和关联关系,为决策者提供有价值的信息。
(3)数据可视化:将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来,帮助决策者快速理解数据信息。
BI相关知识简介PPT课件
01
02
03
确定业务需求
深入了解业务背景,明确 BI系统需要解决的具体问 题。
设定项目目标
根据业务需求,设定清晰、 可衡量的项目目标,如提 高决策效率、优化业务流 程等。
评估资源投入
对项目所需的人力、物力、 财力等资源进行评估,确 保项目的可行性。
选择合适工具和技术栈
工具选型
根据项目需求和目标,选 择适合的BI工具,如 Tableau、Power BI、 FineBI等。
营销效果评估与优化
利用BI工具进行数据挖掘和分析,帮 助企业识别不同市场细分并确定目标 市场。
运用BI技术对营销活动的结果进行量 化评估,发现有效和无效的策略,进 而优化未来的营销活动。
营销策略制定与执行
基于BI提供的数据洞察,制定个性化 的营销策略,并通过实时数据监控调 整策略执行。
客户关系管理
持。
02
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概念及特点
数据仓库定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持 管理决策。
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成性
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总 和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业 的一致的全局信息。
技术栈选择
确定与所选BI工具相匹配 的技术栈,如数据库、数 据清洗、数据挖掘等。
兼容性考虑
确保所选工具和技术栈与 现有系统兼容,降低实施 难度和成本。
构建数据模型和指标体系
数据模型设计
根据业务需求,设计合理的数据 模型,包括数据结构、数据关系
BI基础概念培训PPT课件
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节,包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合, 形成一个统一的数据源;数据清洗则是确保数据的准确性和完整性,为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果,选择 合适的BI工具,并进行相应的配置和设置,以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程,这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术, 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域,帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据,帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI(Business Intelligence)即商业智能,是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案,旨在帮助企业更好地理解其业务数据,做出科学决策,并提升运营效率。
BI工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)2025年
2025年招聘BI工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、在BI(商业智能)领域中,以下哪个工具通常用于数据仓库的构建?A、ExcelB、TableauC、Oracle BI EED、MySQL2、在ETL(提取、转换、加载)过程中,以下哪个步骤是对数据进行清洗和转换的过程?A、Extract(提取)B、Transform(转换)C、Load(加载)D、Data Quality(数据质量)3、在数据仓库设计中,以下哪个阶段主要负责数据从源头到数据仓库的抽取、转换和加载(ETL)?A. ETL阶段B. 数据建模阶段C. 数据集成阶段D. 数据访问阶段4、在BI(商业智能)系统中,以下哪种技术通常用于实现数据可视化?A. SQL查询B. Excel图表C. OLAP多维分析D. ETL工具5、以下关于大数据技术在企业中的应用,说法错误的是:A. 大数据可以帮助企业进行市场分析,了解消费者行为B. 大数据可以用于优化生产流程,提高生产效率C. 大数据可以用于人力资源管理,提升员工绩效D. 大数据可以用于网络安全,防止企业数据泄露6、以下关于BI(商业智能)工具的特点,描述不正确的是:A. BI工具可以提供实时数据分析和可视化B. BI工具支持多种数据源接入,包括数据库、日志文件等C. BI工具适用于不同规模的企业,具有灵活性D. BI工具可以自动生成报告,提高工作效率7、以下关于数据仓库的设计原则,哪项是错误的?A、数据仓库的设计应遵循第三范式,避免数据冗余。
B、数据仓库的数据通常是历史数据,因此可以存储在普通的数据库中。
C、数据仓库的设计应注重数据的一致性和完整性。
D、数据仓库的查询性能应优先考虑。
8、在BI(商业智能)系统实施过程中,以下哪个步骤不属于数据质量管理的范畴?A、数据清洗B、数据验证C、数据标准化D、数据可视化9、在数据仓库中,以下哪个是用于存储数据的底层逻辑结构?A、数据库管理系统(DBMS)B、星型模式(Star Schema)C、雪花模式(Snowflake Schema)D、数据立方体(Data Cube) 10、在BI(商业智能)项目中,以下哪个不是常见的ETL(提取、转换、加载)过程中的任务?A、数据清洗B、数据集成C、数据挖掘D、数据展示二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些是BI(商业智能)系统常用的数据源类型?()A、关系型数据库B、非关系型数据库C、数据仓库D、日志文件E、实时数据流2、在BI项目的实施过程中,以下哪些步骤是正确的数据集成流程?()A、数据抽取B、数据清洗C、数据转换D、数据加载E、数据验证3、以下哪些工具或技术是BI(商业智能)工程师在数据分析过程中常用的?()A. SQLB. PythonC. TableauD. ExcelE. Hadoop4、在BI项目实施过程中,以下哪些角色是必不可少的?()A. 数据分析师B. 数据库管理员C. 业务分析师D. 技术支持工程师E. 项目经理5、以下哪些是数据仓库设计中的常见架构模式?()A. 星型模式B. 雪花模式C. 事实表-维度表模式D. 线性模式6、以下关于数据可视化技术的描述,正确的是哪些?()A. 数据可视化可以帮助用户更好地理解和分析数据B. 数据可视化可以提高数据的可读性和交互性C. 数据可视化技术适用于所有类型的数据D. 数据可视化技术可以自动生成报告7、以下哪些工具或技术通常被用于数据仓库和商业智能(BI)项目中?()A. ETL工具(Extract, Transform, Load)B. SQL数据库C. NoSQL数据库D. TableauE. Python数据分析库8、在BI项目中,以下哪些活动属于数据准备阶段?()A. 数据清洗B. 数据建模C. 数据集成D. 数据治理E. 数据可视化9、以下哪些是数据仓库的主要特征?A. 面向主题的B. 集成的C. 不可更新的D. 随时间变化的 10、以下哪种技术或工具主要用于ETL(抽取、转换、加载)过程?A. SQL Server Integration Services (SSIS)B. TableauC. Apache HadoopD. Oracle GoldenGate三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、BI工程师在数据仓库设计时,通常不需要考虑数据的实时性。
BI相关知识介绍
SQL脚本
Informatica(PWC),DataStage,DTS/SSIS,Kettle, Beeload,ODI Informatica(PWX), GoldenGate MS SQL, Oracle,DB2 其他(MYSQL, Teradata) Informatica(IDQ) SAP BO,COGNOS,水晶报表/易表,OBIEE,Brio, QlikView,SAS Smartbi, POWER-BI, Finereport SpagoBI , OpenI
案例-相关/回归分析
• 广告支付和销售量的相关性分析
线性方程:销售量(因) = 6.584 + 1.071* 广告费用(自) 二次曲线方程: 销售量 = 3.903 + 2.854 * 广告费用 — 0.245 * 广告费用²
OLAP开发工具 报表开发组件 Portal开发语言(平台) 数据挖掘工具
Cognos(Powerplay)、Hyperion (Essbase)、微软(Analysis Service)以及MicroStrategy FusionCharts,JFreeChart, MsChart JAVA, .NET, PHP… SAS, SPSS Clementine, MATLAB…
模型与报表开发 OLAP分析(CUBE建设) DM(数据挖掘)
BI实现过程 =前端+后端 =源数据 + ODS + DW + DM + OLAP + Report + DM
BI实施开发常用工具
实施过程 工具
源数据分析与探索
ETL 数据同步(源->ODS) ODS&DW&DM(关系型) 数据质量管理 报表开发工具
BI基础知识一
BI基础知识一BI (Business Intelligence 商业智能)商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。
商业智能的技术体系主要有数据仓库(DW)、在线分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。
所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。
多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.根据BI解决方案的体系结构,一个完整的BI应用需要ETL工具、数据仓库管理工具、OLAP工具、数据挖掘工具和报表查询工具5种工具协同工作.微软的 Microsoft SQL SERVER2008 平台(包含SQL SERVER Business Intelligence、Analysis Services、Integration Services、Reporting Services)都可以实现。
ETL:SQL Server 2008 Integration Services;数据仓库:SQL Server 2008 Database Engine;联机分析处理OLAP:SQL Server 2008 Analysis Services;数据挖掘模型:SQL Server 2008 Analysis Services;多维数据分析(B/S):Performance Point Server Analystic;OWC;多维数据分析(C/S):Excel 2007/2010;报表:SQL Server 2008 Reporting Services ;构建多维数据集Analysis Services数据库的建设是后面工作的基础,因为它将直接决定数据仓库、前端展现和ETL的设计。
BI入门基础概念
BI入门基础概念(全)一、多维数据模型及相关概念数据模型一般有两个层次:概念层(逻辑层)和物理层。
逻辑数据模型是从概念角度抽象出现实世界的内在规律,如业务流程、数据架构等;物理数据模型则侧重于特定环境下的具体实现,如效率、安全性等。
多维数据模型是一个逻辑概念,该模型主要解决如何对大量数据进行快速查询和多角度展示,以便得出有利于管理决策的信息和知识。
多维数据模型的应用领域主要有数据仓库、OLAP和数据挖掘3个方面,其中,多维结构是OLAP的核心。
多维数据模型通过引入维、维分层和度量等概念,将信息在概念上视为一个立方体。
1. 立方体:用三维或更多的维数描述一个对象,每个维彼此垂直。
数据的度量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。
2. 维:是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性的集合构成一个维(如时间维、机构维等)。
3. 维分层:同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面(如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等)。
4. 维属性:维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述(例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。
5. 度量:立方体中的单元格,用以存放数据。
OLAP的基本多维分析操作有钻取(Roll up,Drill down)、切片(Slice)、切块(Dice)及旋转(Pivot)等。
钻取包含向下钻取和向上钻取(上卷)操作,钻取的深度与维所划分的层次相对应。
上卷操作通过维规约,在数据立方体上进行聚集;下钻操作是上卷操作的逆操作,由不太详细的数据到更详细的数据。
切片和切块是在一部分维上选定值后,度量数据在剩余维上的分布。
在多维数据结构中,按照二维、二维进行切块可得到所需数据,如在“机构、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。
旋转(转轴)是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(如行列互换),通过旋转得到不同视角的数据。
二、多维数据模型的物理实现OLAP多维数据模型的实现有多种途径,其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式,人们通常称之为MOLAP、ROLAP和HOLAP。
bi运维工程师的主要内容
bi运维工程师的主要内容BI运维工程师的主要内容BI运维工程师,全称为商业智能运维工程师,是负责商业智能系统的运维工作的专业人员。
商业智能(Business Intelligence,BI)是指通过软件和工具将企业数据转化为有用的信息,从而支持企业决策和战略规划的过程。
BI运维工程师在企业中扮演着至关重要的角色,他们的主要内容包括但不限于以下几个方面。
1. 系统部署与维护作为BI运维工程师,首先要负责商业智能系统的部署和维护工作。
系统部署包括安装、配置和初始化BI软件和工具,确保系统能够顺利运行。
维护工作则包括系统的升级、补丁安装、故障排除和性能优化等,保证系统的稳定和高效运行。
2. 数据管理与处理商业智能系统的核心是数据,BI运维工程师需要负责数据的管理和处理工作。
他们需要定期从各个数据源抽取数据,清洗和整理数据,确保数据的准确性和完整性。
此外,他们还需要对数据进行建模和优化,以提高数据的查询和分析效率。
3. 用户支持与培训作为BI系统的运维人员,BI运维工程师需要为系统用户提供支持和培训。
他们需要解答用户的问题和疑虑,帮助用户充分利用系统功能和数据分析工具。
在系统更新或升级后,他们还需要为用户提供相应的培训,确保用户能够顺利过渡到新版本的系统。
4. 故障排除与性能优化商业智能系统的故障排除和性能优化是BI运维工程师的一项重要任务。
他们需要及时响应用户的故障报告,快速定位和解决系统故障。
同时,他们还需要对系统的性能进行监控和调优,提高系统的稳定性和响应速度。
5. 安全与权限管理商业智能系统中的数据对企业来说具有重要的商业价值,因此安全与权限管理是BI运维工程师必不可少的工作内容。
他们需要对系统进行安全漏洞扫描和风险评估,制定相应的安全策略和措施。
同时,他们还需要管理系统用户的权限,确保用户按照权限规定使用系统。
6. 报表与分析BI运维工程师还要负责生成各种报表和分析数据,为企业决策提供支持。
他们需要根据用户需求,利用BI系统进行数据分析和可视化展示,生成报告和图表。
BI数据工程师工作内容概述
BI数据工程师工作内容概述
1. 数据需求分析:与业务团队合作,了解他们的数据需求和分析目标,并帮助定义数据战略和规划。
2. 数据源集成:通过使用ETL(Extract, Transform, Load)工具或编写代码,从各种数据源(如数据库、文件、API等)中提取和整合数据。
3. 数据转换和清洗:对提取的数据进行转换和清洗,包括数据格式化、去除重复数据、填充缺失值、标准化数据等,以确保数据的一致性和准确性。
4. 数据仓库设计:设计和构建数据仓库以存储和组织数据,包括维度模型、星型/雪花模式、数据抽取和加载策略等。
5. 数据管道构建:建立数据管道,将数据从源系统提取到目标系统,以实现数据的持续集成和自动化处理。
6. 数据质量监控:监控数据质量和数据一致性,确保数据的准确性和完整性,并识别并纠正数据质量问题。
7. 数据性能优化:优化数据仓库和数据管道的性能,包括索引优化、分区策略、数据压缩和缓存技术的应用等。
8. 数据安全与权限管理:实施数据安全控制和权限管理,确保敏感数据得到保护,并按需授权访问权限。
9. 报表和可视化:开发和维护数据报表和可视化仪表板,以展示数据分析结果,并向业务用户提供直观和易懂的数据解读。
10. 故障排查和支持:监测数据仓库和数据管道的运行状态,识别并解决问题,并提供技术支持以满足业务需求。
BI数据工程师需要具备数据管理、ETL工具、数据库编程、数据分析和数据仓库的知识和技能。
同时,他们还需要具备问题解决、沟通和协作的能力,以与业务团队、数据分析师和其他技术团队合作,共同推进企业的数据驱动决策和业务发展。
bi任职要求
bi任职要求BI(Business Intelligence)作为企业数据分析和决策的关键工具之一,在企业中起着至关重要的作用。
然而,想要成为一名专业的BI从业者,除了具备必要的技能和知识外,还需要满足一定的职业要求。
下面我将围绕BI从业者的职位要求,为大家详细介绍。
1. 数据挖掘和分析能力作为BI从业者,数据挖掘和分析能力是必备的核心要素。
他们需要掌握常见的数据分析、建模和预测算法,能够熟练地使用统计软件和编程语言,如R、Python等,进而开展数据挖掘和分析工作,为企业提供高质量数据选项。
2. 业务需求分析能力BI从业者需要能与企业管理层深入沟通,深入理解业务流程和需求,理清企业的核心问题,并提出具备实际操作性的解决方案,提升企业的运营效率和竞争力。
3. 数据仓库设计能力在BI落实项目的过程中,如何合理地设计数据仓库是非常重要的,这需要BI从业者具备对数据仓库架构和设计模式的了解,以及对ETL系统的深入掌握,能够熟练使用各种数据仓库设计和管理软件,完成数据仓库的设计和构建。
4. 商业智能工具运用能力商业智能作为企业数据分析和决策的重要技术手段,BI从业者需要熟练掌握常见的商业智能工具和平台,如Power BI、Tableau等,能够在此基础上开展数据分析、制作可视化报表和BI Dashboard等,不断提升企业数据分析业务水平。
5. 专业学习能力作为BI从业者,技术的更新换代速度非常快,需要跟进新技术和新工具的发展,其重要性不言而喻。
因此,专业学习能力也是评价一名BI从业者是否合适的重要指标。
他们需要始终保持学习和更新技能的积极性,关注新技术的发展,不断探究新的技术和数据挖掘方法,分享经验和技巧,不断让自己进步和成长。
6. 团队合作意识和沟通能力在BI项目中,各个职能都需要密切协作,共同推进项目的进展。
因此,BI从业者必须具备良好的团队合作精神和沟通能力,能够协调各方面的工作,积极分享信息和知识,不断拓展个人视野和领域。
bi运维工程师的主要内容
bi运维工程师的主要内容BI运维工程师的主要内容BI运维工程师是负责企业商业智能系统的运维工作的专业人员。
商业智能系统(Business Intelligence,简称BI)是指通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和挖掘,为企业决策提供有价值的信息和洞察力的一种信息系统。
作为BI运维工程师的主要工作内容之一,是负责商业智能系统的部署和配置。
BI系统的部署需要根据企业的需求和规模,选择合适的硬件设备和操作系统,进行系统安装和配置。
在安装过程中,BI运维工程师需要根据系统的需求进行性能调优,以确保系统的稳定运行。
BI运维工程师还需要负责系统的监控和维护。
监控是指通过对系统的各项指标进行实时监测,及时发现和解决系统中的问题。
维护则是指对系统进行定期的巡检和维护,包括数据库的备份和恢复、系统的升级和补丁的安装等工作。
通过有效的监控和维护,BI运维工程师能够保证系统的高可用性和稳定性。
BI运维工程师还需要进行系统的优化和性能调优。
通过对系统进行优化,可以提升系统的性能和响应速度,提高用户的体验。
优化的方式包括对数据库的优化、查询语句的优化以及对系统的硬件和网络进行调整等。
在日常工作中,BI运维工程师还需要与其他部门和团队进行合作。
他们需要与数据库管理员(DBA)合作,确保数据库的稳定运行;与开发团队合作,解决系统中的bug和问题;与业务部门合作,了解他们的需求并提供相应的解决方案。
BI运维工程师还需要进行故障排除和问题解决。
当系统出现故障或问题时,他们需要快速定位问题的根本原因,并采取相应的措施进行修复。
在故障排除的过程中,他们需要运用各种工具和技术,如日志分析、网络抓包和性能测试等,以快速解决问题。
除了日常的运维工作,BI运维工程师还需要进行系统的规划和升级。
他们需要了解企业的业务需求和发展方向,提出系统的改进和升级方案,并与相关部门进行沟通和协调,确保系统的升级和改进能够符合企业的需求。
BI运维工程师还需要进行系统的安全管理。
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DOS窗口总结一、打开方式:win+r+cmd+回车/确定二、基本命令1、cd \:返回根目录。
2、cd..:返回上一级目录。
3、md xx:创建一个xx的目录/文件夹/子目录。
4、ping+IP地址:检验网络是否联通。
5、rd xx:删除xx这个子目录。
(xx必须是空的)6、dir:显示磁盘目录。
7、path:显示或设置可执行文件的搜索路径。
(打开方式:计算机-属性-高级属性设置-环境变量-path设置)8、cls:清屏。
9、ver:查看系统版本号。
10、date:查看系统当前日期。
11、time:查看或设置系统当前时间。
12、copy:复制一个或多个文件到指定盘上。
(copy c:\xx.txt d:\ss)注意事项:文件名中有空格时,加“”;是右划线;文件必须是空的才能复制。
13、ren:更改文件名称。
(ren xx ss)14、Del:删除指定文件,不能删除文件夹。
15、常用命令:ctrl+a=全选ctrl+c=复制ctrl+x=剪切ctrl+s=保存ctrl+v=粘贴ctrl+z=撤销Win+r:打开运行界面win+d=回到桌面win+e=打开资源浏览器ctrl+alt+tab=切换界面alt+tab=切换程序LINUX窗口总结一、安装虚拟机(linux-vw..-next-典型-next-...)1、注意事项:设置内存时,根据电脑内存大小设置合适;开启后,软件开发和网络服务器得选;一些语言选项要选中文;设置密码牢记;关闭防火墙。
2、管部防火墙的方法A:手动关闭防火墙(su-root,-输入口令-setup-防火墙设置-禁用-确定)B:命令关闭防火墙(chkconfig iptablesoff)3、常用的linux版本有:reahat、centos、ubentu、lurbo linux、oracle linux、suse linux二、常用命令1、Cd(注意:中间有空格)A、cd/:回到根目录。
B、Cd..:返回上一级目录。
C、Cd/root:返回根目录的主目录(必须是根户主才可以访问)。
D、Cd~:带回登录目录。
2、Chmod:改编文件或目录的访问权限。
A、三种权限及其数字表示。
(R:读取权限,4)、(W:写入权限,2)、(X:执行权限,1)B、四种用户。
(u:拥有文件的用户)、(g:所有者所在的群组)、(o:其他人)、(a:每个人或全部,u+g+o)C、改变权限:chmod u+/-w file.txt(给file.txt这个文件赋予/舍去写入的权限)chmod ugo+/-w file.txt(给file.txt这个文件赋予/舍去写入的权限)Chmod 642(rw、r、w) file.txt3、cp:复制或目录到指定目录中去。
(cp file/file.txt ss)4、Scp:本地和远程互相文件传输操作(格式:scp 本地文件(写清路径)远程计算机用户名@远程计算机的ip地址:要把文件传输到的远程计算机目录(写清路径))5、Mkdir:建立子目录(mkdir ss)6、Rm:删除目录和文件(rmdir:不允许使用递归删除,所以,删除不了包含文件的目录)7、Compress:压缩文件uncompress: 解压文件(常解压以.z压缩的文件)8、Gzip:压缩文件(gzip user.tar(将user 这个文件压缩成.tar格式,压缩后名为:user.tar))Gunzip:解压文件(gunzip user.tar (将user.tar这个压缩文件解压))9、tar:打/解包文件(打包:tar -cvf file.tar 目录/tar -xzvf file.tar.gz)(解包:tar -xvf file.tar)10、Zip:压缩成.zip格式文件(Zip file.zip 目录)Unzip:解压.zip格式文件(unzip file.zip)11、rpm:启动rpm软件管理操作12、Free:查看当前系统内存的使用情况13、Shutdown:用于关机或进入单人维护模式14、Date:显示当前系统的日期和时间15、Cal:显示计算机中的日历或年历16、Write:向系统中的某一用户发消息(ctrl+c停止)17、Groupadd:创建新的用户组(groupadd 新用户名)Groupdel:删除用户组(groupdel 用户名)18、groups:显示当前用户所在的组19、Passwd:修改用户的账户密码20、Su:使一般用户和超级用户互相拥有权限21、Useradd:建立用户账号Userdel:删除用户账户及相关文件22、who:查看当前计算机有哪些用户登录Whoami:查看当前用户的登录名23、finger:查看一台主机上的登陆账号的信息24、ftp:标准的文件传输协议的用户接口25、Hostname:显示或设置系统的主机名26、Netstat:显示网络连接、路由表和网络接品信息27、Ping:测试计算机和网络上的其他计算机是否连通28、Ssh:远程登录计算机(ssh 要登录的远程计算机的ip地址)29、Vi:文件编辑器(i:进入编辑状态,esc:退出,w:保存,q:退出,wq:保存并退出,q!:强行退出)三、安装软件或工具的步骤及注意事项1、安装以.bin格式的软件(root权限下,rz-选入.bin的软件包-添加-确定-ll:查看是否上传成功-赋予执行权限:chmod 744 文件名.bin- ./文件名)2、安装.rpm格式的软件(rpm -ivh(i:安装,v:所有信息量显示,h:显示进程) 文件名.rpm)(rpm -q:查询,rpm-qa:查询所有安装软件,rpm-qa|grep 文件名,rpm -e 文件名(rpm-qa|grep 文件名)查询出的已安装的文件名)3、源代码安装(config:检查和装置,make:进行编译,make install:进行安装)4、安装tomcat(确定Java环境,Java-version:查看Java是否安装,若不是对应版本,则删除:yum remove 文件名,rz-选择文件名-添加-确定-ll:查看是否上传成功,解压压缩的软件包-配置设置:进入tomcat/bin下,执行chmod 755 *.sh,执行。
、startup.sh,在浏览器的地址栏中写入fttp://192.168.10.91:8080/-出现tomcat界面-安装成功)5、通过crt进入linux时,步骤为:文件-连接-新建图标-(主机名:要连接的linux的IP地址,用户名:要连接的用户名)6、远程登录linux的条件为:要连接的linux必须有IP地址;主机和虚拟机的防火墙必须都关闭;模式选择必须是桥接模式7、远程登录计算机通常使用ssh协议,早期使用telnet协议8、当crt连接linux失败时:在linux中改变IP地址(/sbin/ifconfig eth0 新IP地址netmask 255.255.255.0(子网掩码));在dos窗口中检验此IP地址是否能连接通(win+r+cmd+回车,ping+IP地址);若ping成功,在CRT中连接9、使linux启动时,直接进入编程页面(vi /etc/inittab-i-将id 5...改为id 3...-esc,重启),要取消则:输入startx10、集域小电脑不显示:开始-所有程序-优网科技-集域-学生端Oracle总结一、安装及卸载1、安装及打开界面方法(setup.exe-口令:sys-错误/未执行:全选-next-安装结束-打开plsqldev.exe-登陆sys,sys,bda-登陆Scott,tiger,nomal-改密码:最好还是tiger-打开sql界面-解锁:ALTER USER scott ACCOUNT UNLOCK-执行)2、卸载oracle(停止所有的服务:计算机-管理-服务及应用程序-服务-找到以oracle开头都停止服务;开始-->程序-->oracle installatioin products-->universal installer)删除所有的oracle 产品;开始-运行-输入regedit-将hkey_class_root-->删除所有以oracle或者oral开头的项;将hkey_local_machine\software下oracle项删除;将hkey_local_machine\system\currentcontrolset\service下的以oracle开头的项;删除hkey_current_user\software下的oracle项然后退出;重启计算机,将所有盘中的oracle_base (一般为c:\oracle)目录删除,再重新安装)二、SQL语句编程1、SELECT语句1、简单查询SELECT *(表示所有字段/表头) FROM 表名A、显示所有信息(SELECT * FROM 表名)B、显示个别字段(SELECT 字段1,字段2,字段3 FROM 表名注意:字段中间用,隔开)C、改变字段名称(改变一个字段:SELECT 字段1+空格/AS+改后字段1 FROM 表名;改变多个字段:SELECT 字段1+空格/AS+改后字段1,字段2+空格/AS+改后字段2,字段3+空格/AS+改后字段3 FROM 表名注意:字段名之间用,隔开)D、去重(SELECT DISTINCT 字段FROM 表名)2、条件查询(WHERE)A、数字型(SELECT * FROM EMP WHERE 字段=/</>/<=/>=数值注意:不加‘’)B、字符型(SELECT * FROM EMP WHRER 字段=/</>/<=/>=’字符’注意:字符必须加‘’)C、空/非空(SELECT * FROM EMP WHERE 字段IS NULL/(NOT NULL))D、在/不在(SELECT * FROM EMP WHERE 字段IN/NOT IN (数值1/’字符1’))E、AND(SELECT * FROM EMP WHERE 字段1=/</>/<=/>=/数值/’字符1’AND 字段2=/</>/<=/>=数值/’字符2’)F、OR(SELECT * FROM EMP WHERE 字段1=/</>/<=/>=/数值/’字符1’ AND 字段2=/</>/<=/>=数值/’字符2’)G、区间(SELECT * FROM EMP WHERE 字段BETWEEN 数值/’字符1’ AND 数值/’字符2’) (SELECT * FROM EMP WHERE 字段1=/</>/<=/>=/数值/’字符1’AND 字段2=/</>/<=/>=数值/’字符2’)H、模糊查询(SELECT * FROM EMP WHERE 字段LIKE ‘%A’:以A结尾的,‘A%’:以A开头的,‘%A%’:含有A的,‘_A%’:第二个字母为A的,‘_ _A%’:第三个字母为A的)2、排序(ORDER BY )A、正序(SELECT * FROM EMP ORDER BY 字段1,字段,2,字段,3 ASC 注意:字段之间用,隔开,ASC可有可无,默认为从小到大)B、反序(SELECT * FROM EMP ORDER BY 字段1,字段,2,字段,3 DESC )C、正反序混合(SELECT * FROM EMP ORDER BY 字段1,字段,2,字段,3 DESC 按字段1正序,字段2正序,字段3反序)3、函数A、数学函数A、ABS(X):绝对值(SELECT ABS(3/-9) FROM DUAL,SELECT ABS(SAL) FROM EMP)B、ROUND(X[,Y]):取整,有四舍五入(SELECT ROUND(97.4567/97.5678) FROM DUAL=97/98;SELECT ROUNT(97.1237/97.5678,2) FROM DUAL=97.12/97.57)C、TRUNC(X[,Y]):取整,不四舍五入,即忽略余数(SELECT TRUNC(97.4567/97.5678) FROM DUAL=97/97;SELECT TRUNC(97.1237/97.5678,2) FROM DUAL=97.12/97.56)D、POWER(X):返回X的Y次幂(SELECT POWER(3,2) FROM DUAL=9,SELECT POWER(SAL,2) FROM EMP)E、MOD(X,Y):求X除以Y的余数(SELECT MOD(9,2) FROM DUAL=1,SELECT MOD(SAL,4) FROM EMP)F、SQRT(X):返回X 的平方根(SELECT SQRT(9) FROM DUAL=3,SELECT SQRT(SAL) FROM EMP)B、字符函数A、UPPER(X):显示X的大写(SELECT UPPER(‘a’) FROM DUAL,SELECT UPPER(SAL) FROM EMP注意:字符加‘’,字段不加‘’)B、LOWER(X):显示X的小写(SELECT LOWER(‘A’) FROM DUAL,SELECT LOWER(SAL) FROM EMP 注意:字符加‘’,字段不加‘’)C、CONCAT(X,Y):连接两个字符(SELECT CONCAT (X,Y) FROM DUAL=XY;SELECTCONCAT(ENAME,JOB) FROM EMP;注意:字符加‘’,字段不加‘’)D、||:连接多个字符(SELECT ‘A’||’Y’||’Z’FROM DUAL=XYZ;ELECT ENAME||JOB||SAL FROM EMP;注意:字符加‘’,字段不加‘’)E、LENGTH(X):显示字段的长度(SELECT LENGTH(‘ABHB’/SAL) FROM DUAL/EMP EMP;注意:字符加‘’,字段不加‘’)F、SUBSTR(X,N1,N2):在X中,从第N1个字符截取N2个字符(SELECT SUBSTR(‘ASDFGH’/字段) FROM DUAL/EMP 注意:字符加‘’,字段不加‘’)G、REPLACE(X,C1,[,C2]):将X中的C1改成C2(SELECT REPLACE(‘ASDFGH’/字段,’S’,’G’) FROM DUAL/EMP 注意:字符加‘’,字段不加‘’)H、TONUMNER(X):将X转换成数值(SELECT TONUMBER(‘233’) FROM DUAL)I、TRIM(X):去掉X中的空格(SELECT TRIM(‘DF ’) FROM DUAL)C、日期函数A、ADD_MONTHS(X,N):在X这个字段显示的日期上加N个月(SELECT ADD_MONTHS(HIREDATE,3) FROM EMP )B、天数,直接加天数(SELECT HIREDATE+3 FROM EMP )C、MONTHS_BETWEEN(N1,N2):N1和N2之间的月数(SELECT MONTHS_BETWEEN(HIREDATE,SYSDATE) FROM EMP)D、两个日期之间的天数(SELECT SYSDATE-HIREDATE FROM EMP )E、TO_CHAR(X,Y):X(数值/字段),Y为格式,将数值或字段改为Y格式(SELECT SAL,TO_CHAR(SAL,’999.999.999’) FROM EMPSELECT SAL,TO_CHAR(HIREDATE,’YYYY-MM-DD,HH24:MI:SS’) FROM EMP/SELECT TO_CHAR(EMPNO,’0000’) FROM EMP)查看年份、月份等(SELECT HIREDATE,TO_CHAR()HIREDATE,’YYYY’/’MM’/’DD’) FROM EMP) F、TO_DATE(X,Y):将X转换成日期型Y格式的(SELECT * FROM EMP WHERE HIREDATE<TO_DATE(‘1980-09-12’,’YYYY-MM-DD’))D、聚合函数A、SUM(X):求和,MIN(X):求最小值,MAX(X):求最大值,AVG(X):求平均值,COUNT(X):求记录个数(SELECT 字段,SUM(X)/MIN(X)/MAX(X)/AVG(X)/COUNT(X) FROM EMP)E、其他函数A、NVL(X,0):将X字段空的地方改成0(SELECT NVL(COMM,0) FROM EMP)B、DECODE(X,’A’,’S’,’B’,’D’...):相当于IF语句,X字段中当A时显示为S,当B时显示为D(SELECT ENAME,DEPTNO,DECODE(DEPTNO,10,’财务部’,20,‘研发部’,‘其他‘)FROM EMP)4、分组(GROUP BY)A、简单分组(SELECT * FROM EMP GROUP BY JOB)B、多字段联合查询(SELECT DEPTNO,JOB FROM EMP GROUP BY JOB,DEPTNO )C、分组条件(having)(SELECT SAL,AVG(SAL) FROM EMP GROUP BY SAL HAVING AVG(SAL)>2000)5、多表关联查询A、等值连续查询(SELECT ENAME,DNAME,LOC FROM EMP,DEPT WHERE EMP.DEPTNO=DEPT.DEPTNO )B、并联并分组1、先分组后关联(SELECT D.DNAME,E.EMP_NUM FROM(SELECT DEPTNO,COUNT(*)AS EMP_NUM FROM EMP GROUP BY DEPTNO) AS E,DEPT AS D WHERE E.DEPRNO=D.DEPTNO)2、先关联后分组(SELECT D.DNAME,COUNT(*) FROM EMP AS E,DEPT AS D WHEREE.DEPTNO=D.DEPTNO )GROUP BY D.DNAME)3、一般用先分组后关联,这个性能高。