各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

透视 今天抽一点时间来看看透视和逆透视语句,简单的说就是行列转换.假设一个销售表中存放着产品号,产品折扣,产品价格三个列,每一种产品号可能有多种折扣,每一种折扣只对应一个产品价格.下面贴出建表语句和插入数据语句.   1 create table SalesOrderDetail( 2 ProductID int /*unique多谢wuu00的提醒*/, 3 UnitPriceDiscount float, 4 ProductPrice float 5 ) 6  insert into Sal

原文:SQL点滴19-T-SQL中的透视和逆透视 透视 今天抽一点时间来看看透视和逆透视语句,简单的说就是行列转换.假设一个销售表中存放着产品号,产品折扣,产品价格三个列,每一种产品号可能有多种折扣,每一种折扣只对应一个产品价格.下面贴出建表语句和插入数据语句. ) 首先来看一条查询语句 order by ProductID,UnitPriceDiscount 这条语句查询每一种产品针对每一种折扣的价钱总和,查询结果如下图1 图1 从图中我们可以看出771号产品有4种折扣,747号产品有2种折扣

一.原数据状态 二.手动写透视转换1 三.手动写透视转换2 四.PIVOT(透视转换)和UNPIVOT(逆透视转换)详细使用 使用标准SQL进行透视转换和逆视转换 --行列转换 create table #demoOrders ( id ,), CompanyName ), ProductID int, ProductName ) ) ','产品1') ','产品2') ','产品2') ','产品3') ','产品3') ','产品3') ','产品4') ','产品4') ','产品5')

目录 0. 测试数据集及说明 0.1 准备测试数据 0.2 对一维表和二维表理解 1. 透视转换 1.1 使用标准SQL进行数据透视 1.2 使用T-SQL中pivot函数进行数据透视 1.3 关于 待扩展元素集合获取的方式 2. 逆透视转换 2.1 使用标准SQL进行数据逆透视 2.2 使用T-SQL中unpivot函数进行数据逆透视 3. 透视之后再逆透视数据信息减少 4. 参考 志铭-2021年10月6日 22:50:00 0. 测试数据集及说明 0.1 准备测试数据 [测试数据1] WI

逆透视转换将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有同样值的多个记录,使得非规范的数据集成为较规范的版本.例如,每个客户在列出客户名的数据集中各占一行,在该行的各列中显示购买的产品和数量.逆透视转换将数据集规范之后,客户购买的每种产品在该数据集中各占一行. 我们下一步是进行逆透视.与透视配置不同,逆透视配置相对简单. 你将需要选择透视字段,在这个例子中透视字段是Ham.Soda.Milk.Beer和Chips.透视字段名称将出现在标题为Product的字段中,你可以在屏幕底部配置它.这些piv

透视转换: use tempdb;if object_id('dbo.Orders', 'U') is not null drop table dbo.Orders;create table dbo.Orders( orderid int not null, orderdate date not null, empid int not null, custid varchar(5) not null, aty int not null, constraint pk_Orders primary

概述 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CustId ORDER BY ID DESC) https://www.jb51.net/article/75533.htm 开窗函数 SELECT empid, ordermonth, val, SUM(val) OVER(PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS runval FRO

1.透视转换 透视数据(pivoting)是一种把数据从行的状态旋转为列的状态的处理,在这个过程中可能须要对值进行聚合. 每个透视转换将涉及三个逻辑处理阶段,每个阶段都有相关的元素:分组阶段处理相关的分组或行元素,扩展(spreading)阶段处理相关的扩展或列元素,聚合阶段处理相关的聚合元素和聚合函数.例子中的分组元素是empid,扩展元素为custid,聚合函数为SUM(),聚合元素为qty. (1)使用标准SQL进行透视转换 SELECT empid, SUM(CASE WHEN cust

前几天一直练习PIVOT透视,还实现了动态透视的存过程<动态透视表>https://www.cnblogs.com/insus/p/10888277.html 今天练习MS SQL Server逆透视的功能. 首先准备一些可以逆透视的数据: IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#Part_summary') IS NOT NULL DROP TABLE #Part_summary CREATE TABLE #Part_summary ( ), ,), ,), ,), ,), ,)

在PowerBI的查询编辑器中,用户可以使用M语言修改Query,或修改Query字段的类型,或向Query中添加数据列(Column),对Query进行修改会导致PowerBI相应地更新数据模型(Data Model),这跟使用DAX表达式修改Data Model有本质的区别:前者是修改数据表,后者是修改数据视图,PowerBI通过查询编辑器来修改数据模型. 一,修改数据类型 每一个Query都是由一系列的列和行构成的数据表,每一列都有特定的数据类型,数据列的数据类型主要是number和tex

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64144595 体验PowerBI:零基础分分钟生成一份交互报表 首先我们准备一份数据,Excel格式 数据是从2006年到2015年10年间,中国大陆31个省市的三个产业的GDP,我们用Power BI来看看这三个产业结构近年来有什么趋势? 首先第一步,获取数据,选择Excel格式导入: 这里选择编辑,进入查询编辑器, 这个表格是二维表,为了分析的方便,需要把二维表转化为一维表,这个操作在Power BI里非常简单,这里把三个产业结构

今天分享一个可视化小技巧,如何在PowerBI的表格中动态显示需要的列? 就是这样的效果, 也就是根据切片器的筛选,来显示需要的列,做起来很简单,步骤如下: 01 逆透视表 进入Powerquery编辑其中,对该表格逆透视. 选中基础列,也就是固定显示的列,比如[产品名称],然后逆透视其他列, 逆透视后的表格如下, 是不是很乱的感觉? 02 利用矩阵展现该表 将逆透视后的表,放入到矩阵中. [产品名称]拖入[行],[属性]放进[列], 是不是混乱的表格又变得十分整齐了呢:) 03 生成切片器 使

你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接.外连接 你真的会玩SQL吗?三范式.数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合

原文:你真的会玩SQL吗?透视转换 透视转换是一种行列互转的技术,在转过程中可能执行聚合操作,应用非常广泛. 本章与 你真的会玩SQL吗?数据聚合 内容比较重要,还涉及到 你真的会玩SQL吗?Case的用法 的内容,都可以一起看. 下面的例子将使用OpenSchema表,运行创建表: CREATE TABLE OpenSchema( objectid INT NOT NULL, attribute ) NOT NULL , VALUE SQL_VARIANT NOT NULL, PRIMARY

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzQwMjY4MA==&mid=2484067158&idx=1&sn=4ad955112df2f40a93b684ed9147f26e&chksm=8e0c7181b97bf89777ae3d9de929867745edcbbfe1f2b396761c0cec716b86ee31e439279add&scene=21#wechat_redirec 对导入的数据进行数据整理的过程一般称为「数

目录 0.背景说明 1.准备测试数据 2.示例1--利用SELECT循环赋值 3.示例2--使用游标 4.示例3--使用FOR XML PATH() 5. 参考 志铭-2021年10月8日 00:57:00 0.背景说明 在T-SQL--数据透视和逆透视文中介绍了透视和逆透视 使用PIVOT对结果集进行数据透视 SELECT FROM Table PIVOT(任意聚合函数(聚合字段) FOR 待扩展字段名 IN (待扩展元素集)) AS T 其中的 待扩展元素集需要一个静态列表 简单的说:IN(

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

嘛,好久没碰CDQ分治了,做道题练练手. 时间倒流——把删数改为加数. 对于每个被删的,我的想法是拆成询问和add,后来发现一个足矣. 我本来准备对每个删的数都求一遍整体逆序对,后来发现无论如何都不可做. 然后发现是只求改的逆序对,做两次CDQ,一次统计在前面大的,一次统计在后面小的. 注意:这两次的区别是id那一维的顺序不同,而time顺序是相同的. 记得离散化. 然后我打完 + 静态差错之后,一发过样例AC,稳!!! 顺手切了一模一样的3157,WA了两个点.发现输出负数......换成lo

题目描述 对于序列A,它的逆序对数定义为满足i<j,且Ai>Aj的数对(i,j)的个数.给1到n的一个排列,按照某种顺序依次删除m个元素,你的任务是在每次删除一个元素之前统计整个序列的逆序对数. 输入输出格式 输入格式: 输入第一行包含两个整数n和m,即初始元素的个数和删除的元素个数.以下n行每行包含一个1到n之间的正整数,即初始排列.以下m行每行一个正整数,依次为每次删除的元素. 输出格式: 输出包含m行,依次为删除每个元素之前,逆序对的个数. 输入输出样例 输入样例#1: 5 4 1 5

P3157 [CQOI2011]动态逆序对 树状数组套线段树 静态逆序对咋做?树状数组(别管归并QWQ) 然鹅动态的咋做? 我们考虑每次删除一个元素. 减去的就是与这个元素有关的逆序对数,介个可以预处理:从左到右求一次,再倒过来求一次,用2个数组存起来. 但是前面已经删除的元素与当前删除元素组成的逆序对会被重复计数. 于是考虑再减去重复计数 我们用树状数组套线段树(动态开点): 第$i$棵线段树 储存 每个位置在$i$之前的被删除元素 蓝后每次查询时左边右边找一找 把它们加回来就好辣 #incl