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数据分析

[TOC]

相关链接：

戴师兄_数据分析_课程视频

戴师兄_数据分析_课程笔记

一、 数据

1. 观测

1.及时发现异常。

2.找数据之间的因果关系。

2. 实验

提出假设，然后验证假设。

所有未经事实数据验证的想法都是假设。

设计A/B测试获取数据。

3. 应用数据创造价值

1.基于数据反馈不断迭代产品和业务策略。

拆解方法：

• 流程拆解法
• 二分法
• 象限拆解法
• 杜邦分析法

拆解只要符合MECC法则即可：

• AARRR
• PEST
• RFM
• SWOT
• 5W1H

2.基于数据训练算法，让机器自动化地完成工作。

二、 Excel

1. 使用方法

1. 引用

可以跨工作表进行引用，非本工作表引用时会出现 表名+! 。

2. 窗口分屏

视图-新建窗口

默认当前的工作表被分到新窗口。

win+方向键。

3. 冻结窗格

视图-冻结窗格

方便固定某行或列查看数据。

选定单元格是冻结它的上一行和上一列。

4. 数字和日期转化

数字 1 默认为 1900-1-1 .

5. 同比和环比

• 同比

  • = （本期数 - 同期数） / 同期数
  • = 本期数 / 同期数 - 1

• 环比

  • = （本期数 - 上期数） / 上期数
  • = 本期数 / 上期数 - 1

年：

• 2020年环比
  • = (2020年数据-2019年数据) / 2019年数据
  • = (2020年数据 / 2019年数据) - (2019年数据 / 2019年数据)
  • = 2020年数据 / 2019年数据 - 1

月：

• 2020年7月环比

  • = 2020年7月数据/2020年6月数据 - 1

• 2020年7月同比

  • = 2020年7月数据 / 2019年数据 - 1

日：

• 2020年7月1日环比

  • = 2020年7月1日数据 / 2020年6月30日数据 - 1

• 2020年7月1日的月同比

  • = 2020年7月1日数据 / 2020年6月1日数据 - 1

• 2020年7月1日的周同比

  • = 2020年7月1日数据 / 2020年6月24日数据 - 1

6. 数据透视

1.点击单元格-插入-数据透视表。

2.设置筛选、列、行、值。

3.自行添加字段：点击 字段、项目和、集-设置名称和公式-修改 。

4.插入切片器（用于筛选）——可以在透视表外的工资表进行筛选。

注：点击单元格选择与切片器相同的字段——只能在透视表内进行筛选。

5.图表制作:

“点击单元格-数据透视图”

6.聚合（分类汇总）

数据透视表会把多行进行聚合运算。

7. 数据验证

数据-数据验证-设置参数

可以实现不同变量的表格切换

可用于周报开发

8. 求和

选定区域-开始-求和符号 Σ ;

Alt + = ;

SUM函数

数值类的单元格向右拉填充，公式计算类的单元格从上往下再拖一次。

9. 图表

选中区域-插入-选择图表类型

10. 条件规则

选定区域-开始-条件格式-新建规则

修改

选定区域-开始-条件格式-管理规则

多次应用

选定单元格-开始-格式刷-目标单元格

11. 复制格式

选定单元格-开始-格式刷-目标单元格

单击只能刷一个单元格。

双击可以一直使用。

2. 函数

1. 注意事项

1.输入函数需要用 = ，选择函数用 Tab 识别。

2.函数中写入中文时，必须加上英文的双引号 “ “ .

例如：”美团”

3.函数中写入条件判断（如>=）时，必须加上英文的双引号 “ “ ，同时用 & 链接条件语句。

例如：”>=” & DATE(YEAR(B39),MONTH(B39),1)

4.多次使用同一函数

复制函数所在单元格，粘贴到目标单元格。

从函数所在单元格右下角下拉，双击右下角是自动填充到表格的最后一行。

拖拽时需要锁定单元格

快捷键 F4

我们直接引用B15单元格，输入 =B15 ，然后向右拖拽。会变成C15，向下拖拽会变成B16。

a：=$B15，在列号B前加 $ ，那么列就不会变了。

• 拖动句柄向右，列号不变，为$B15.
• 拖动句柄向下，行号会变，为$B16.

b：=B$15，在行号15面前加 $ ，那么行就不会变了。

• 拖动句柄向下，行号不变，为B$15.
• 拖动句柄向右，列号会变，为C$15.

2. SUM

1
2

SUM(number1,number2,...)SUM(列名)SUM(行名)
SUM(单个或多个单元格)SUM(列的名称，如A:A)SUM(行的名称，如1:1)

SUM可以用逗号’,’对多个区域进行求和。

3. SUMIF

1
2

SUMIF(range,criteria,[sum_range])
SUMIF(条件判断所在区域，条件，[用来求和的数值区域])

4. SUMIFS

1
2

SUMIFS(sum_range,[criteria_range1],[criteria1],[criteria_range2],[criteria2]...)
SUMIFS(用来求和的数值区域，条件1判断所在的区域1，条件1，条件2判断所在的区域2，条件2...)

5. DATE

注：

不要用excel的日期格式存储日期的数据，要用字符串存储

日期变量进行运算是最好用括号括起来。

年

1
2

YEAR(serial_number)
YEAR(日期)

月

1
2

MONTH(serial_number)
MONTH(日期)

日

1
2

DAY(serial_number)
DAY(日期)

日期组合

1
2

DATE(year,month,day)
DATE(代表年份的数值，代表月份的数值，代表日份的数值)

每个月第一天

1

DATE(year(日期),month(日期),1)

每个月最后一天

1
2

DATE(year(日期),month(日期)+1,1)-1
or DATE(year(日期),month(日期)+1,0)

6. SUBTOTAL

SUBTOTAL会自动根据原数据的筛选进行计算，因此优于SUM函数。

1
2

SUBTOTAL(function_num,ref1,[ref2],...)
SUBTOTAL(指定函数，指定区域1，[选择区域2],...)

7. IF

1
2

IF(logical_test,value_if_true,[value_if_false])
IF(逻辑比较条件，结果成立时返回的值，[结果不成立时返回的值])

注：

[value_if_false]：该参数选填，没有该参数时，返回值False.

例如：（嵌套）

1

=IF(I80=0,IF(J80=0,"AB都等于0","A等于0，但B不等于0"),IF(J80=0,"A不等于0，但B等于0","AB都不等于0"))

8. VLOOKUP

1
2

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])
VLOOKUP(要查找的数据，要查找的位置和要返回的数据的区域，要返回的数据在该区域的列号，返回近似匹配或精确匹配-指示为1/TRUE或0/FALSE)

注：

1.要查找的数据必须在 table_array 的第一列，否则会报错。

2.通常使用精确匹配， [range_lookup] 的值输入 0 .

3.VLOOKUP只会返回它查找到的第一个值。

模糊查询

在 lookup_value 后面加上通配符 &”通配符”

通配符

• *：代替不定数量的字符。
• ?：（英文输入状态下）代替下一个字符。

例如：

1
2
3

=VLOOKUP(I96&"*",F96:G103,2,0)

=VLOOKUP(I99&"???",F96:G103,2,0)

9. MATCH*

在选定的行or列里找出目标数据的位置。

1
2
3

MATCH(lookup_value,lookup_array,[match_type])

MATCH(查找项，查找区域，0)

10. INDEX*

1
2

INDEX(array,row_num,column_num)
INDEX(区域，行号，列号)

行号 为 0 时返回整列，列号 为 0 时返回整行。

11. 函数组合使用

index和match组合使用

1

index(数据区域，match(行查找项，index A数据区域的相对区域，0)，match(列查找项，index B数据区域的相对区域，0)

例如：

1

=INDEX('拌客源数据1-8月'!$A:$X,MATCH($B112,'拌客源数据1-8月'!$I:$I,0),MATCH(D$111,'拌客源数据1-8月'!$1:$1,0))

注意区域是否用 $ 锁定。

sumifs、index和match组合使用

例如：

1

=SUMIFS(INDEX('拌客源数据1-8月'!$A:$X,0,MATCH(G$111,'拌客源数据1-8月'!$1:$1,0)),'拌客源数据1-8月'!$I:$I,$B112)

3. 周报开发

1.框架

• 标题
• 小看板
• 结果指标
• 过程指标

2.计算

客单价 = GMV/有效订单

周环比 = 本周数据 / 上周数据 -1

到手率 = 商家实收 / GMV

到手率周环比 = 本周到手率 / （上周商家实收/上周GMV） -1

进店转化率 = 进店人数 / 曝光人数

下单转化率 = 下单人数 / 进店人数

营销占比 = cpc总费用 / GMV

总营销占比 = 当周的cpc总费用 / 当周的GMV

业务进度 = 截止目前的GMV / 目标

3.优化

1.迷你图：选定区域-插入-折线图-选择单元格-勾选标记

2.进度条：选定区域-开始-条件格式-新建规则-基于各自值设置所以单元格的格式-进度条-数值-0~1

3.字体颜色：选定区域-开始-条件格式-新建规则-只包含以下内容的单元格设置格式-单元格值-大于-0-格式-颜色

4.图标：选定区域-开始-条件格式-新建规则-基于各自值设置所以单元格的格式-图标集-图标-值-类型

5.标记数据：选定区域-开始-条件格式-新建规则-使用公式确定要设置的单元格-公式-格式

例如：=$C13<AVERAGE($C$13:$C$19)

6.美化：

视图-功能区-取消网格线

选定标题单元格-合并后居中-放大字体-加粗

更改小标题的字体颜色并加粗

文本字体加粗加边框

三、 Tableau

1. Tableau简介

进行可视化工作

可以在Tableau社区学习优秀的可视化方案

Tableau社区

四大流派：

艺术流：旨在探索更多的数据表达方式，相当于用数据作画。

分析流：针对某一专项的主体，用可视化充分说明分析数据，做到高效的信息传达。

实战流：为实际的业务场景服务，追求数据的全面性和逻辑，能用就行。

垃圾流：毫无意义的堆砌，无主题。

可视化只是Tableau的基础操作，数据赋能和数据探索才是关键。

数据赋能：让业务一线也可以轻松使用最新数据。

数据探索：通过统计分析和数据可视化，从数据发现问题，用数据验证假设。

• 支持亿级数据的连接和处理
• 自由地对字段进行计算
• 拖拽就可以轻松制作图表
• 数据可以随意聚合下钻
• 图标类型可以灵活转换
• 内置算法智能建模

其他可视化工具：

Excel：

• 容易上手
• 功能强大
• 过程难以复用和自动化
• 无法处理大量数据

SQL：

• 功能强大,但只擅长于取数和业务查询
• 可以重复执行和自动化

Python/R

• 学习难度高
• 功能强大，数据处理、描述性分析和算法建模都能做
• 可以重复执行和自动化

Tableau

• 容易上手
• 美观直接
• 功能强大，尤其在数据探索和可视化遥遥领先
• 可以重复执行
• 历史悠久

Tableau、PowerBI、FineBI之间

功能全面性

• PBI内置功能最全，但生态内的拓展资源较少。不支持MAC。
• Tableau功能完全够用，生态内有很多拓展程序可以调用。
• FineBI属于国内刚起步的产品，很多功能的使用不太方便，等后续优化。

易学程度

• Tableau适合0基础。

• 熟练掌握Excel，PBI更容易上手。b站up:孙兴华zz

• FineBI和其他BI的学习，需要有一定的BI工具使用基础。

学习顺序

• 0基础先掌握Tableau
• Excel熟练后学PBI
• 根据应聘岗位需求突击学习（熟悉功能，掌握基础用法）
• 真正的BI技能提升，还是要从实践中学习

2. 下载安装

1. 下载地址

Tableau Desktop下载

2 .Tableau 在Windows环境下安装失败的处理

Tableau 在Windows环境下安装失败的处理-Tableau喜乐君-敏捷BI布道师 (xilejun.com)

[最新的 Microsoft Visual C++ 可再发行程序包版本](最新受支持的 Visual C++ 可再发行程序包下载 | Microsoft Learn)

注：卸载之前的所有Microsoft Visual C++，然后更新window系统！！！

3. 数据连接

1. 本地文件

• csv数据连接到文本。
• xls/xlsx连接到Excel。
• json直接连接到json

2. 数据库

• 下载数据库对应的驱动后，填写地址等参数连接到对应数据库。
• 见SQL。

4. 连接方式

• 默认使用智能连接，只需要选择所用的数据字段即可。
• 连接所用的字段可以通过函数进行计算和编辑。
• 表格之间的连接原理，见SQL。

例如

先连接到shop，然后拖拽cpc，选择连接字段

门店id=门店id 日期=日期

继续拖拽orders，线与shop相连接，选择连接字段

门店id=门店id 日期=下单日期

5. 提取方式

1.实时

每次计算都会连接一次数据库进行取数运算。

注：因为Tableau的本质是Vizql查询语言，每做一个操作就提取一次。不过在数据量级较大的情况下就会比较慢。所以一般选择数据提取。

2.数据提取

数据提取的数据库文件（工作表）保存为.hyper格式。

将当前连接所涉及的数据全部都查询提取到.hyper格式的数据提取。（相当于Tableau自己的数据库和对应类型的文件)

两种工作簿的保存类型

• 保存为**.twb**格式，里面不带数据，打开工作表需要连接数据。

• 如果保存为**.twbx**格式，hyper会自动打包进twbx，使tableau自带数据。

缺点是每次修改完数据源都要重新提取一遍数据，如果是实时，则不需要先提取，等你作图时他才会再提取。但如果要将Tableau上传到Sever服务器，则必须使用提取的数据连接方式。

6. 提取选项

如果选择数据提取

• 可以在右侧编辑数据提取，Tableau还支持对表格进行基于字段和函数的增量刷新，提升数据提取的性能，但百万级以下的数据，除非频繁提取，否则一般不需要这样操作。
• 可以在提取数据后进行预筛选，只保留筛选后的数据进行视图操作。

7. 数据可视化原理

• 图片比文字更容易识别和理解。
• 原始数据经过数据转换成数据表，再经过视觉映射变成视觉结构，又由图形转换成图像，最后被用户感知。

对于可视化来说，数据有【度量】和【维度】两种类型。

• 数值型变量【度量】Measures
  • 一般是由数字组成的变量。
  • 例如：成交金额、用户数、点击量。
  • 数值变量可以进行计算，并基于计算结果的大小表示图表的面积大小、条形长短、颜色深浅等可以量化的视觉元素。
• 类别型变量【维度】Dimensions
  • 类别变量包含有限的类别数或可区分组数。（数值变量过多时需要分组）
  • 例如：用户ID、性别、来源渠道。
  • 类别变量主要用来对数值变量的计算结果进行区分，表现为图表的颜色种类、图形位置、分类方式等难以量化的视觉元素。
  • 只能进行计数和分布等简单计算。
• Tableau会自动区分变量类型，两者之间也可以根据可视化需求进行转换。

【度量】映射图形，【维度】负责区分。

• 数据可映射的图形类型（按精确度排行）

  • 位置（散点图）

  • 长度（柱状图）

  • 角度（饼图）

  • 方向（折线图）

  • 形状

  • 面积和体积

  • 颜色和深度

对【度量】和【维度】进行拖拽操作，从而完成可视化图表的制作，这是Tableau可视化原理的第一概念。

拖拽至：行列、标记卡、筛选器（不要用智能推荐）

任何度量型的变量都可以切换形状。

维度对度量值进行区分，增强度量值的学习密度，这是Tableau可视化原理的第二概念。

• 度量默认聚合。
• 度量值会形成图形标记，图形标记可以切换。
• 维度会对度量值进行区分，增加度量值的信息密度。
• 图表分为有轴图表和无轴图表。
• 离散形成标签，连续形成数轴。

常用图形类型

• 条形图
• 热力图（突出显示表）
• 气泡图
• 树地图
• 词云
• 饼图
• 堆积图
• 折线图
• 面积图
• 散点图
• 直方图
• 地图

8. 可视化原则

• 区分用户（不同用户对于仪表盘的需求不一样）
• 主次分明，详略得当
• 真实准确（坐标轴从零开始）
• 符合大众认知和审美习惯
• 适度原则（不要用3D，颜色适度）
• 5秒原则（5秒能看懂自己的仪表盘）
• 恰到好处的说明
• 少即是多（精简高效）

9. BI仪表盘

1. 仪表盘搭建原则

仪表盘搭建符合业务阅读、思考、操作的逻辑。

2. 明确仪表盘主题

观众的身份，他们感兴趣的点。

1. 普通业务人员

跟业务切实相关的数据

• 销售：注册-激活-成交
• 投放：消耗-转化率
• 运维：搬车数-换电数

2. 中层管理者

整体的总结报告

• 业务整体的绝对值、达成率、同比环比。
• 有哪些数据优异的表现。

各个维度的数据

• 各个业务动作的绝对值、达成率、同比环比。
• 数据异常的具体原因。

3. 高层管理者

整体的总结报告

• 业务整体的绝对值、达成率、同比环比。
• 有哪些数据优异的表现。

4. 用人单位

• 有一个明确的分析主题。
• 分析维度越多越好。
• 图表越高级越好。

3. 仪表盘主题拆解

怎样的数据能表达清楚你想说的主题

• 这个主题设计到哪些数据
• 数据的主要程度是否相同
• 最适合数据的图表是哪种

以每日营收情况主题为例

关键数据

• 营收数据
  • GMV
  • 商家实收
  • 用户实付
  • cpc总费用
  • 各平台数据对比
• 流量数据
  • 曝光人数
  • 进店人数
  • 下单人数
  • 进店转化率
  • 下单转化率
  • 新客数
  • 老客数
  • 复购率

数据排序

​ 营收-投放-流量

图表选择

• 经营情况总览：突出显示的文字
• 经营数据详情：表格
• 每日营收数据：多轴折线图
• 每日流量数据：双轴组合图
• 新老客占比：环形图
• 平台占比：环形图
• 门店占比：环形图
• 投放情况：散点图
• 订单分布：面积图
• 配送分布：地图

4. 开发设计工作表

1. 开发操作

1. 标记-工具提示

不会出现在图表界面，而是鼠标交互时才显示。

2. 隐藏横纵轴

右键-隐藏标签。

3. 隐藏零值线（坐标轴）

右键-设置格式-线-零直线-无

4. 复制图表

双击行可以输入代码，本质是复制。

5. 重新命名值的名称

右键-设置别名。

2. 经营情况总览：突出显示的文字

选择营收数据加入文本

由于有些数据在一些日期存在空值，将日期加入筛选器，选择有效数据的日期区间，并设置为-应用于工作表-使用相关数据源的筛选项

3. 经营数据详情：表格

将总览表进行复制，加入门店名称作为区分

4. 每日营收数据：多轴折线图

将营收数据放在行，日期放在列

为了优化以后有关日期（天）相同操作，右键-日期-创建-自定义日期-详细信息-天，并把日期加入筛选器。

5. 每日流量数据：双轴组合图

将曝光人数作为行，日期作为列并且进去筛选器。

创建计算字段

• 进店率

  1	SUM(进店人数)/SUM(曝光人数)

• 成交率

  1	SUM(下单人数)/SUM(进店人数)

将进店率和成交率放入数轴，右键度量值，选择双轴图

6. 新老客占比：环形图

创建计算字段

新老客

1
2
3

IF IFNULL([Order 90D],0) = 0 then '新客'
ELSE '老客'
END

将新老客拖入颜色和标签，orders.csv计数拖入大小、标签和工具提示。并把orders.csv的标签项-右键-快速表计算-合计百分比-右键-设置格式-设置小数点位数。

平台占比、门店占比同理。

7. 投放情况

列为cpc总费用，行为GMV，日期转为字符串放入详细信息，品牌名称放入颜色，添加趋势线。

8. 订单分布

（天）下单日期为列，计数为行，再把（小时）下单日期时间添加到颜色，选择区域。

9. 配送分布

双击经纬度，将主键放入详细信息，右键距离-创建组-按不同距离段创建组-放入颜色。

地图按住 A 选区，按住 F 拖拽。

5. 构思仪表盘布局

故事=ppt

拖拽图表进行布局，可以选择平铺和浮动。

一般字体用微软雅黑。

仪表盘大小，用通用桌面1366*768，高度调到2000。

布局-背景：加底色。

筛选器右键-更多选项-浮动

边框：点击图表-布局-边界

简化：

选择图表所在工作表-右键-设置格式-边界-行分隔符-无

最上面一排-地图-背景地图-普通

地图-背景层-冲蚀（透明度）

颜色-更多颜色-pick screen color

四、 SQL

1. 简介

学习SQLZoo，主要适用于MySQL数据库。

SQL的语句的查询部分已经够用了。

使用资源：SQLZoo，必须使用英文界面练习代码，并切换至MySQL引擎（右上角齿轮）。

课程代码并非最优，答案以课程为准。

本课程的运行顺序是为了有助于学习，实际应用场景则复杂很多。

数据表：

1
2

select 字段名
from 表名

1
2

select * 
from world

1
2

select as 别名
字段名 别名

1
2
3
4

select distinct continent 洲 
from world;
select distinct name,continent 
from world

1
2

select name,gdp,gdp/population 人均gdp 
from world

1
2
3

select 字段名
from 表名
[where 字段名 运算符 值]

1
2
3

select name,population,gdp/population 人均gdp
from world
where population >=200000000

1
2
3

select name,population 
from world
where name in ('France','Germany','Italy')

1
2
3

select name area
from world
where area between 250000 and 300000

1
2
3

select 字段名
from 表名
where 字段名 like '通配符+字段'

1
2
3

select name
from world
where name like 'C%ia'

1
2
3

select name
from world
where name like '_t%'

1
2
3

select name
from world
where name like '%o__o%'

1
2
3
4

select name,area
from world
where name like '%a%a%a%' 
and area >= 600000

1
2
3
4
5
6

select name,area
from world
where name like '%a%a%a%'
and area >= 600000
or population > 1300000000
and area > 5000000

1
2
3
4
5

select name,population
from world
where name = 'Sweden'
or name = 'Norway'
or name = 'Denmark'

1
2
3
4

select name,area
from world
where area between 250000 and 300000
and area != 300000

1
2
3

select name,population/1000000 population_in_million
from world
where continent = 'South America'

1
2
3
4

select	*
from nobel
where yr = '1980'
and subject not in ('chemistry','medicine')

1
2
3
4
5
6
7
8

select name
from world
where name like '%a%'
and name like '%e%'
and name like '%i%'
and name like '%o%'
and name like '%u%'
and name not like '% %'

1

1
2
3
4
5
6

select *
from nobel
where yr < 1910
and	subject = 'medicine'
or yr >= 2004
and subject = 'literature'

1
2
3
4

select *
from nobel
where (subject = 'medicine' and yr < 1910)
or (subject = 'literature' and yr >=2004)

1
2
3
4

select 字段名
from 表名
[where 表达式]
[order by 字段名 asc|desc]

1
2
3
4

select winner,yr,subject
from nobel
where winner like 'Sir%'
order by yr desc,subject asc

1
2
3
4

select winner,subject
from nobel
where yr = 1984
order by subject in ('Chemistry','Physics'),subject,winner

1
2
3
4
5

select 字段名
from 表名
[where 表达式]
[order by 字段名 asc|desc]
[limit [位置偏移量,] 行数]

1
2
3
4

select name
from world
order by area desc
limit 3

1
2
3
4

select name,population
from world
order by population desc
limit 3,4

1
2
3

select *
from nobel
limit 99,21

1
2
3
4
5
6

select 字段名
from 表名
[where 表达式]
[group by 字段名1]
[order by 字段名 asc|desc]
[limit [位置偏移量,] 行数]

1
2
3

select sum(population) 人口总数
from world
where continent = 'Africa'

1
2

select count(*)
from world

1
2
3
4
5
6
7

select count(name),
count(continent),
count(area),
count(population),
count(gdp),
count(*)
from world

1
2
3
4

select sum(gdp)/195,
sum(gdp)/192,
avg(gdp)
from world

1
2
3

select continent
from world
group by continent

1
2
3

select continent,count(name)
from world
group by continent

1
2
3
4
5

select yr,subject,count(winner)
from nobel
where yr between 2013 and 2015
group by yr,subject
order by yr desc,subject,count(winner) desc

1
2
3

select sum(population)
from world
where name in ('Estonia','Latvia','Lithuania')

1
2
3
4

select continent,count(name)
from world
where population >= 10000000
group by continent

1
2
3
4
5
6
7

select 字段名
from 表名
[where 表达式]
[group by 字段名1]
[having 表达式]
[order by 字段名 asc|desc]
[limit [位置偏移量,] 行数]

1
2
3
4

select continent
from world
group by continent
having sum(population) >= 100000000

1
2
3
4
5
6
7
8

select continent,avg(gdp)
from world
where (gdp > 20000000000 and population > 60000000)
or (gdp < 8000000000 and capital like '%a%a%a%')
group by continent
having sum(population) >= 300000000
order by count(name) desc
limit 1

1
2
3
4
5

select continent,sum(population),sum(gdp)/sum(population)
from world
where gdp between 20000000000 and 30000000000
group by continent
having sum(gdp)/sum(population) > 3000

1

round(x,y)

1
2

round(3.15，1)#3.2
round(14.15，-1)#10

1

concat(s1,s2,...)

1
2

concat('My','SQL')#MySQL
concat('My',null,'SQL')#null

1

replace(s,s1,s2)

1

replace('MySQLMySQL','SQL','sql')#MysqlMysql

1
2
3

left(s,n)
right(s,n)
substring(s,n,len)

1
2
3
4
5

left('abcdefg',3)#abc
right('abcdefg',3)#efg
substring('abcdefg',2,3)#bcd
substring('abcdefg',-2,3)#fg
substring('abcdefg',2)#bcdefg

1

cast(x as type)

1
2
3

year(date)
month(date)
day(date)

1
2
3

year('2021-08-03')#2021
month('2021-08-03')#8
day('2021-08-03')#3

1
2

date_add(date,interval expr type)
date_sub(date,interval expr type)

1
2

date_add('2021-08-03 23:59:59',interval 1 second)#2021-08-04 00:00:00
date_sub('2021-08-03 23:59:59',interval 2 month)#2021-06-03 23:59:59

1

datediff(date1,date2)

1
2
3

datediff('2021-06-08','2021-06-01')#7
datediff('2021-06-08 23:59:59','2021-06-01 21:00:00')#7
datediff('2021-06-01','2021-06-08')#7

1

date_format(date,fomat)

1
2

date_format('2018-06-01 16:23:12','%b %d %Y %h %i %p')#Jun 01 2018 04:23PM
date_format('2018-06-01 16:23:12','%Y/%d/%m')#2018/01/06

1

if(expr,v1,v2)

1
2

if(1<2,'Y','N')#Y
if(1>2,'Y','N')#N

1

case expr when v1 then r1[when v2 then r2]...[else rn]end

1

case 2 when 1 then 'one'when 2 then 'two' else 'more']end#two

1

case when v1 then r1 [when v2 then r2]...[else rn]end

1

case when 1<0 then 'T' else 'F' end#F

1
2
3
4

select recovered 累计治愈人数
,case when recovered = 1 then 'one' when recovered > 1 then 'more' else '0' end
from covid
where recovered >0

1
2
3
4
5
6

select whn 更新时间
,year(whn) 年
,month(whn) 月
,day(whn) 日
from covid
where recovered >0

1
2
3
4

select whn 更新时间
,date_add(whn,interval 2 day) 加2天
from covid
where recovered >0

1
2
3
4
5
6
7

select confirmed
,deaths
,recovered
,recovered/confirmed
,concat(round((recovered/confirmed)*100,2),'%') 治愈率
from covid
where recovered/confirmed >0.3

1
2
3

select distinct name
,replace(name,'a','替换') 替换
from covid

1
2
3
4
5

select distinct name
,substring(name,2,3)
,substring(name,2)
from covid
where recovered/confirmed > 0.3

1
2
3
4

select name,capital
from world
where left(name,1) = left(capital,1)
and name != capital

1
2
3
4

select capital,name
from world
where capital like concat('%',name,'%')
and capital != name

1

over([partition by 字段名][order by 字段名 asc|desc])

1
2
3

rank()over()
dense_rank()over()
row_number()over()

1
2
3
4
5

select yr,party,votes
,rank()over(partition by yr order by votes desc) as posn
from ge
where constituency = 'S14000021'
order by party,yr

1
2

lag(字段名,偏移量[,默认值])over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
lead(字段名,偏移量[,默认值])over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)

1
2
3
4
5
6
7

select name 国家名,date_format(whn,'%Y-%m-%d') 截止时间,confirmed 当天截止时间累计确诊人数
,lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn) 昨天截止时间累计确诊人数
,(confirmed-lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn)) 每天新增确诊人数
from covid
where name in ('France','Germany')
and month(whn)=1
order by whn

笔试

一、计算机基础知识摸底（简答题随机5考3）

问题

1.什么是 CPU(计算机组成原理)

答：

CPU全称是Central Processing Unit,中文名为中央处理器。是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件的数据。

目前我们使用的CPU是由运算器、控制器、寄存器、高速缓存及实现它们之间的联系的数据、控制及状态的总线构成。作为整个系统的核心，CPU也是整个系统最高的执行单元，因此CPU已成为决定性能的核心部件。

通俗来讲，计算机的CPU就相当于人类的大脑，虽然不是主动指挥，但是通过遵循放置位置在计算机内存的指令来实现指挥，其中包括指示它执行这些操作的代码。它也做算术运算，如加、减、乘法等，可以做出决定和选择。

2.什么是存储器(计算机组成原理)

答：

存储器Memory是计算机系统中的记忆设备，用来存放程序和数据。计算机中的全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。

构成存储器的存储介质，目前主要采用半导体器件和磁性材料。存储器中最小的存储单位就是一个双稳态半导体电路或一个CMOS晶体或磁性材料的存储元，它可以存储一个二进制代码。由若干个存储元组成一个存储单元，然后再由许多存储单元组成一个存储器。每个存储单元可存放一个字节，且每个存储单元的位置都有一个编号，即地址，一般用十六进制表示。一个存储器中的所有存储单元可存放的数据的总和称为它的存储总量。

存储器可分为随机存储器、只读存储器和外存储器三类。

随机存储器（random access memory，RAM）是与CPU直接交换数据的内部存储器，也叫主存或内存。它可以随时读写，而且速度很快，通常作为存储系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介。

只读存储器（read-only memory，ROM），所存数据，一般是装入整机前事先写好的，整机工作过程中只能读出。而不像随机存储器那样快速地、方便地加以改写。因此所存数据稳定，断电也不会改变数据。结构简单且读出方便，因而常用于存储各种固定程序和数据。

外存储器是指计算机内存及CPU缓存以外的存储器，此类存储器一般断电后依然能保存数据。常见的有硬盘、软盘、光盘、U盘等。

3.什么是进程(操作系统)

答：

进程（process）是计算机中程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程。比如打开一个浏览器，就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本，就是启动了一个记事本进程。

有些进程还不止同时干一件事，比如word，既可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，同时要干多件事情，就需要同时运行多个子任务，我们把进程内的这些子任务叫线程。

由于每个进程至少要干一件事情，所以一个进程至少有一个线程。想word这种复杂的进程可以有多个线程。多个线程可以同时执行，跟多进程执行方式一样，也是操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂的交替运行，这种执行需要多核CPU才能实现。

4.OSI定义的标准7层 OSI的模型分别是哪7层(计算机网络)

答：OSI即Open System Interconnect，OSI的7层模型是一种将计算机网络通信协议划分为七个不同层次的标准化框架。每一层都负责不同的功能，从物理连接到应用的处理。这种模型有助于不同的系统之间进行通信时，更好地理解和管理网络通信的过程。

OSI定义了网络互联的7层框架：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。

物理层：透明地传送比特流传输

数据链路层：帧编码和误差纠正控制

网络层：路由和寻址（决定数据在网络地游走路径）

传输层：为两台机器进程之间地通信提供通用地数据传输服务

会话层：管理（建立、维护、重连）应用之间的会话

表示层：数据处理（编解码、加密解密、压缩解压缩）

应用层：为计算机用户提供服务

5.什么是医院感染 (医疗基础知识)

答：

医院感染是指住院病人在医院内获得的感染，包括在住院期间和在医院内获得出院后发生的感染，但不包括入院前开始或者入院诗已处于潜伏期的感染。医院工作人员在医院内获得的感染也属于医院感染。

根据感染的来源不同，医院感染分为：内源性感染和外源性感染。

内源性感染也叫自身感染，指免疫系统低下病人由自身正常菌群引起的感染。即病人在发生医院感染之前已是病原携带者，当机体抵抗力降低时引起自身感染。

外源性感染，是指由环境和他人处带来的外袭菌群引起的感染。包括：1.交叉感染。在医院或他人处获得而引起的直接感染。2.环境感染由污染的环境造成的感染。如由于手术室、空气污染造成病人术后切口感染，注射器灭菌不严格引起的乙型肝炎等。

根据病原体的种类可以将医院感染分为细菌感染、病毒感染、真菌感染、支原体感染、衣原体感染及原虫感染，其中细菌感染最常见。每一类感染有可根据的病原体的具体名称分类，如金黄色葡萄球菌感染。

二、工程师发展预期评估（材料分析）

材料

一、健康产业未来三十年前景广阔

健康长寿历来是人类社会追求的终极目标，更是民族昌盛和国家富强的重要标志。《“十四五”国民健康规划》将“做优做强健康产业”作为重点部署的七大任务之一，并预计到 2025 年我国健康服务业总规模将超过 11.5万亿元。人对“衣食住行”的需求可能会出现够用就行的情况，但对健康长寿的追求却没有尽头。一个社会经济越发展，个体收入越高，社会和个人对健康的投入也越多。

二、医疗质量是卫生健康事业的核心工作

国家卫健委在《全面提升医疗质量行动计划(2023-2025年)》中提出持续改进医疗质量、保障医疗安全，是落实党中央、国务院战略部署，推进“健康中国”建设的基础性、核心性工作。

三、杏林科技努力发展新质生产力

杏林科技是一家专注于提升医疗质量的企业。杏林科技主营医疗大数据分析软件，通过大数据分析、智能诊断、过程监测等关键技术为医疗机构提供产品和服务。是行业标准的制定者，在全国细分市场占有率超过 60%，有 2400多家医院客户，是“专精特新”企业。

新质生产力是以数字化、网络化、智能化的新技术为支撑，以数据为关键生产要素的生产力形态。杏林科技广泛、深度的储备了涉及医疗大数据的数字化、网络化、智能化技术。

四、客户满意的决定性力量是优秀的人才

客户需要我们从海量数据中找到规律，找到医疗活动之间必然的联系，找到未被他人发现的，隐藏在现象背后的逻辑与问题。这些都迫使我们找到并培养出真正能解决问题的人，不依赖他人独立思考的人,依靠逻辑而非凭借经验的人，而不是一个仅仅执行的人。有能力的人才越多越好，本事越大越好。

五、培训重在独立思考

培训第一阶段为《医疗大数据分析原理》理论学习，入门课程 18 小节，涵盖计算机、医学、医疗感控、数据模型等基本概念，考察学习能力中的:短期记忆能力、自我管理能力、设定更高目标的能力,培训第二阶段为《医疗大数据分析实践》，将理论与实践结合，结合实际医疗业务、数据模型和真实数据结合起来，运用实际所学知识，能够深入理解医疗业务，推演还原医疗过程实际发生情况，在指导教师一对一的辅导下，独立思考、解决问题。考察学习能力中的:逻辑能力、思辨能力、选择相信规律还是相信眼睛看到的现象、遇到问题时选择深入思考还是选择回避。

问题

1、如何看待自己就业时面临的专业与行业选择的矛盾。

答：

选择的工作应该与自己的价值相关，而不应该与专业强相关。大部分人从事的工作与自己的原始专业是不完全对口的，例如大数据专业，对口工作是数据开发、分析等技术工作，但依然可以去做运营、管理等，技术性不强的工作。而能在一块领域做细做精的人，应该是对于自己所作的工作抱有热情和充满驱动力的。在我看来，最关键的点在于个人价值。

实践是第一要素。刚毕业的大学生，最缺乏的就是社会经验。在目前的社会快速发展的背景下，大学所学习的知识是非常陈旧的，实际工作所遇到的问题很难在学校中找到并解决。这就需要从实践中发现问题、分析问题、解决问题，最后获得经验。因此，任何行业是否适合自己，应该在自己初步通过数据分析后，再结合自己实地调研，才能找到答案。

行业在很大程度上能决定你这份工作未来5-10年的平均薪资，现在身处信息时代，互联网的红利还未消退，各种行业风口层出不穷，再加上国际形势动荡剧烈，所以行业的选择并不能百分百保证自己的未来。而影响自己未来发展更主要的是自己的能力，自己如果能保持不断地学习，提升自己的核心技能和业务水平，保证自己拥有足够的竞争力，那么未来的发展是可期待的。

2、如何看待实践阶段，培训老师布置的都是自己不会的题目，老师只给方向却不给现成的答案的矛盾。

答：

在目前数据爆炸时代，碎片化的知识和时间，使得大家越来越没有良好的环境进行长时间的独立思考。独立思考是每个人必须掌握并且精进的技能，在日常的工作中，大家都需要依靠自己的思考来发现问题、分析问题，并解决问题。所以老师布置的题目是自己不会的，正好能够锻炼我们的思考能力。与数学题不一样，日常的工作是没有固定答案和解决办法的，我们需要利用自身的优势去解决问题，使得业务能够高效推进，顺利获得进展。

获取信息能力也是很重要的一环，目前的通信技术越来越发达，互联网能满足个人所有的需要，快速且高效地获取信息便显得尤为重要。在自己学习的过程中，通过不同途径来获取解决问题的办法已经成为了我的必备技能。近期我刚刚搭建了一个自己的博客网站，从最开始的理论学习，再到软件的安装使用、最后到博客的构建。这期间我遇到了各种各样的问题。我通过中文互联网和外网的各种技术论坛和知识博主的分享，逐步地解决了所有的问题。所以我认为老师能给出解决的方向已经可以很大程度地缩短查询信息的时间，这些题目也会很快就能做完。