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DataFocus培训第四天作业

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harunac 注册会员 User from: 浙江省杭州市
2020-07-20 21:33

魏镕锶


1. 创建中间表:联合《用户基本信息》、《用户行为》,将数据源合并。(截图1)

并且描述左关联、内关联、右关联的区别。

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左关联:以左表为基准,查询出所有的数据和右表中联结字段相等的记录,如果右表中没有对应数据则在左表记录后显示为空

右关联:以右表为基准,查询出所有的数据和左表中联结字段相等的记录,如果左表中没有对应数据则在右表记录后显示为空

内关联:查询出两个表对应的数据,结果为两个表的交集

 

2. 将数据源表《全国超市订单》应用标签为“销售分析”;将数据源表《用户基本信息》、《用户行为》应用标签为“用户运营”。(截图2)

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3.设置《全国超市订单》数据信息中的地域字段类型,显示全国地图,并且按照销售额设置不同的地图区间颜色。(以上截图3)

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4.将《列拆分数据》中的产品名称进行拆分。(截图4)

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5.将销售额和利润进行行列转换。(截图5)

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6. 学习心得

学习了多个表的连接和处理。


王璐Ruby 注册会员 User from: 浙江省
2020-07-04 22:44

1.创建中间表:联合《用户基本信息》、《用户行为》,将数据源合并。(截图1)并且描述左关联、内关联、右关联的区别。

j截图1.png

左关联:以左表为基准,查询出左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录,如果右表中没有对应数据,则左表记录中显示为空。

右关联:反之

内关联:查询出两个表对应的数据,把两个表看作一个集合的话,连接的结果是两个表的交集。

2.将数据源表《全国超市订单》应用标签为“销售分析”;将数据源表《用户基本信息》、《用户行为》应用标签为“用户运营”。(截图2

截图2.png

3.设置《全国超市订单》数据信息中的地域字段类型,显示全国地图,并且按照销售额设置不同的地图区间颜色。(以上截图3

截图3.png

截图4.png

4.将《列拆分数据》中的产品名称进行拆分。(截图4

截图5.png

5.将销售额和利润进行行列转换。(截图5

截图6.png

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6.学习心得

今天学习了跨表分析和数据处理。跨表分析主要通过设置关联关系和创建合并中间表去实现;数据处理主要有数据分类、数据类型、数据表信息的设置与转变。







leehwa 注册会员 User from: 浙江省杭州市
2020-07-03 16:27

汪李华

1.         创建中间表:联合《用户基本信息》、《用户行为》,将数据源合并。

并且描述左关联、内关联、右关联的区别。


左关联:以左表为基准,返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录

右关联:以右表为基准,返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录

内关联:只返回两个表中联结字段相等的行

2.         将数据源表《全国超市订单》应用标签为“销售分析”;将数据源表《用户基本信息》、《用户行为》应用标签为“用户运营”。

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3.         设置《全国超市订单》数据信息中的地域字段类型,显示全国地图,并且按照销售额设置不同的地图区间颜色。

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4.         将《列拆分数据》中的产品名称进行拆分。

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5.  将销售额和利润进行行列转换。

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6.         学习心得

今天的作业范围是跨表分析和数据处理,跨表分析的任务是添加关联关系和创建中间表,数据处理的任务是数据分类管理,数据表信息设置,数据转换。当工作表较多时,数据分类管理比较方便寻找,大大节省了工作时间,在分析地区相关问题需要对数据表中地区信息进行设置,今天在导入《用户行为》等表时,一直出现乱码,立马去论坛看了看,分析在导入中文文本时需要将文件编码换成GBK或ANSI。

bear 注册会员 User from: 贵州省贵阳市
2020-07-02 15:37

姓名:朱熊

1. 创建中间表:联合《用户基本信息》、《用户行为》,将数据源合并。(截图1

并且描述左关联、内关联、右关联的区别。

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点击操作合并中间表

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左关联:与右连接相反,左表只会显示符合搜索条件的记录,而右表的记录互全部显示出来,右表不足的地方用NULL填充

右关联:与左连接相反,左表只会显示符合搜索条件的记录,而右表的记录互全部显示出来,左表不足的地方用NULL填充

内关联:组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集部分。

2.  将数据源表《全国超市订单》应用标签为“销售分析”;将数据源表《用户基本信息》、《用户行为》应用标签为“用户运营”。(截图2

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blob.png

3.         设置《全国超市订单》数据信息中的地域字段类型,显示全国地图,并且按照销售额设置不同的地图区间颜色。(以上截图3

blob.png

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4.         将《列拆分数据》中的产品名称进行拆分。(截图4

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5.  将销售额和利润进行行列转换。(截图5

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6.         学习心得

主要是对多表数据进行处理 :设置关联关系,对多表进行连接

和对单表的一个拆分 :将列拆分为多列

以及数据类型的转换:地域类型转换


Problem dynamics

Release time
2020-06-30 17:59
Update time
2020-07-20 21:33
Focused
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