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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

sql日期函数

数据分析必备：Excel技能全解析大家好！今天我们来聊聊数据分析中Excel的必备技能。对于那些想考数据分析证书的朋友们，掌握Excel是初级考试的关键哦！首先，Excel是一款相对容易上手且功能强大的统计软件，主要用于处理和分析数据，将散乱的数据转化为有用的信息。它不仅仅是一个存储数据的容器，还拥有强大的函数、透视表、可视化和VBA等功能，可以帮助用户完成大量的数据分析工作。那么，数据分析从业者应该掌握哪些技能呢？以下是几个关键方面： 𐟎xcel技能很多人觉得学习Excel不难，毕竟它是一种初级的数据分析工具。数据分析的第一步就是掌握Excel的基本操作、函数公式、数据透视表和数组等。特别是函数公式，是数据分析的基础，尤其适用于数据量不大的情况。掌握基础的Excel知识，在日常工作中也非常有用。以下是Excel中常用的函数：统计函数字符串函数数值函数逻辑函数日期和时间函数匹配查找函数如果我们能够灵活使用这些Excel函数，那么数据处理将会变得既简单又轻松。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耊在数据分析中，编程语言也是必不可少的，如Python和SQL等。这些语言需要有一定的代码知识基础。对于初级数据分析师来说，掌握SQL查询是关键。当数据量很大时，Excel可能无法胜任，这时就需要使用数据库，如Oracle、MySQL、SQL Server等，并学习相应的SQL语句，如筛选、排序和汇总等。 𐟓Š 数据可视化在日常工作中，能够使用各种模板是第一步，能够灵活使用Excel常见函数自己建立好用的模板是第二步，从中分析出有价值的数据分析才是更重要的竞争力。通过这些技能的学习，我们可以在数据分析中更加得心应手。希望这些信息对大家有所帮助！

𐟓Š SQL查询用户连续登录天数的技巧在数据分析中，计算用户的连续登录天数是一个常见的需求。以下是使用SQL查询实现这一目标的步骤： 1️⃣ 用户活跃日期去重确保每个用户在同一天只记录一次活跃行为。 2️⃣ 窗口函数按日期排序使用row_number()函数，以user-id分组，按日期升序排序，得到每个用户按照日期升序的排名。这样，连续的日期会得到连续的排名。 3️⃣ 确定连续日期的分组利用date_sub函数将当前日期active_date和当前的排序值rnk相减，得到一个新的列date_strat，将同一日开始连续登录的分为一组。 4️⃣ 根据分组列计算连续天数最后，根据需求进行聚合和筛选，例如找出最大登录天数大于等于2天的用户。通过这些步骤，你可以轻松计算用户的连续登录天数。

SQL：连续登录天数问题的两种解决方案连续登录天数问题可以分为两种类型：找出连续登录特定天数的用户，以及找出连续登录天数最多的用户。以下是使用SQL窗口函数解决这两种问题的详细步骤。类型一：找出连续登录特定天数的用户 𐟌™ 如果你需要找出连续登录特定天数（例如5天）的用户，可以使用LEAD函数。以下是具体步骤：生成日期：假设你的登录时间字段是login_time，使用LEAD函数获取第五天的登录时间（LEAD(login_time, 4) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS fifth_login_time）。筛选连续登录的用户：通过比较第五天的登录时间和前一天的登录时间，找出连续登录5天的用户。类型二：找出连续登录天数最多的用户 𐟌• 如果你需要找出连续登录天数最多的用户，需要确定连续性且日期无固定长度时，可以使用ROW_NUMBER()和DATESUB()函数。以下是具体步骤：生成行数编号：使用ROW_NUMBER()函数为每个用户的登录记录分配编号。计算初始日期：用DATESUB()函数计算初始日期，用于确定登录的连续性。分组计算连续天数：按用户和初始日期分组，计算每个用户在某个连续日期区间内的登录天数。获取最大连续天数：在最外层查询，按用户分组，用MAX()函数计算每个用户的最长连续天数。举例一：最长连续登录天数 𐟏† 题目描述：找出连续登录天数最多的用户。参考代码：生成行数编号、计算初始日期、分组计算连续天数、获取最大连续天数。整体思路：生成行数编号：使用ROW_NUMBER()函数为每个用户的登录记录分配编号。计算初始日期：用DATESUB()函数计算初始日期，用于确定登录的连续性。分组计算连续天数：按用户和初始日期分组，计算每个用户在某个连续日期区间内的登录天数。获取最大连续天数：在最外层查询，按用户分组，用MAX()函数计算每个用户的最长连续天数。举例二：某宝店铺连续2天及以上购物的用户及其对应的天数 𐟛’ 题目描述：找出在某宝店铺连续2天及以上购物的用户及其对应的天数。参考代码：生成行数编号、计算初始日期、分组计算连续天数、获取最大连续天数。整体思路：生成行数编号：使用ROW_NUMBER()函数为每个用户的购物记录分配编号。计算初始日期：用DATESUB()函数计算初始日期，用于确定购物的连续性。分组计算连续天数：按用户和初始日期分组，计算每个用户在某个连续日期区间内的购物天数。获取最大连续天数：在最外层查询，按用户分组，用MAX()函数计算每个用户的最长连续购物天数。通过以上步骤，你可以轻松解决连续登录天数问题，找出你需要的信息。

数据分析师必看！SQL笔试面试全攻略𐟓Š 𐟓㤽œ为数据分析师，SQL是必须掌握的基础技能，也是面试中的重点考察内容。还在为SQL题目发愁的小伙伴们看过来！掌握这些内容，轻松应对数据分析的SQL笔面试！𐟑‡𐟏𛰟‘‡𐟏𛰟‘‡𐟏𛊊①基础语法考点 ▫️left join/right join/inner join/outer join/cross join ▫️union/union all ▫️asc/desc ▫️where/having ▫️计算奇偶数 ②开窗函数 ▫️统计函数：count/sum over(partition by 维度 order by 需要排序的指标) ▫️排序函数：row_number/rank/dense_rank… ③日期函数 ▫️UNIX 时间戳转日期函数 ▫️获取当前 UNIX 时间戳函数 ▫️日期时间转日期函数 ▫️返回日期中的年/月/日/时/分/秒 ▫️日期转周函数：weekofyear ▫️日期比较函数：datediff/date_sub/date_add ④执行顺序 FROM->JOIN->WHERE->GROUP BY->HAVING->SELECT->DISTINCT->ORDER BY->LIMIT ⑤实战思路 ▫️面试中遇到SQL题目不要慌，无非是多表连接、开窗函数等多重组合应用； ▫️首先明确题目信息，有哪些表，限制条件是什么，需要输出什么字段； ▫️可以给面试官先简述一下思路，再进行coding； 𐟒�Ž碎念 ▫️上述语法是日常工作中最基本最常用的，也是笔面试的高频考点，挂在这个环节真的很不划算！𐟙…𐟏𛢀♀️ ▫️实战为主，理论为辅。在牢记基础语法的同时，要勤加练习才能更熟练地应对各类题型； ▫️强烈推荐牛客、leetcode平台练习SQL；需要SQL题目的宝宝们评论区留言获取哦 𐟒–最后，希望大家面试时都能顺利通关！offer多多！！

Power Query，如何取当日？在Power Query中获取当天日期有两种方法：直接在Power Query中插入日期 𐟓… 使用DateTime.LocalNow()函数获取当前日期和时间。使用DateTime.Date函数提取日期部分。使用Date.ToText函数将日期转换为文本格式，例如"YYYY-MM-DD"。如果需要前一天的日期，可以使用-#duration(1,0,0,0)来减去一天。从SharePoint结合SQL获取滚动日期 𐟌 在查询中加入@QueryDate='"& Date.ToText(Date.From(DateTime.LocalNow())) &"'，这样可以每天自动抓取最新的日期数据。这两种方法都可以帮助你在Power Query中轻松获取和处理日期数据。

𐟓šSQL窗口函数详解：从零开始到进阶𐟚€ 𐟎‰𐟎‰𐟎‰窗口函数详解语法结构：分析函数() over (partition by 分区字段 order by 排序字段 rows 计算范围) 例如：sum(成交额) over (partition by 小组 order by 日期 rows 2 preceding) 表示近三天的成交额。运行逻辑：在指定分区内部，根据排序字段进行排序，然后选择计算范围，最后根据分析函数进行计算。 𐟧 加强记忆小贴士：理解partition by指定级别进行运算。强化理解order by和rows指定顺序和范围运算。 𐟒ᦏ示：记得多加练习，以便更好地掌握和理解窗口函数哦！

如何用SQL分析供应链中的销量数据？供应链管理的一个重要环节就是对销量的分析。特别是对于新产品上市，了解过去相似产品的销量是非常关键的。这样可以帮助我们更准确地预测未来的需求，从而做出合理的备货计划。数据源和关键字段 𐟓Š 首先，我们需要一个包含所有销售信息的数据库。通常，这个数据库会包含销售日期、产品ID、发布日期和销量等关键字段。业务需求 𐟓‹ 我们的目标是找出那些在架天数小于或等于21天的产品，并计算它们的平均销量。这样，我们就能知道哪些产品是热销的，哪些可能需要更多的库存。 SQL代码实现 𐟖寸以下是使用Presto SQL实现这个需求的代码： sql SELECT category, (date_diff('day', launch_date, date) + 1) AS days_on_shelf, AVG(sales) AS avg_sales_per_sku FROM sales_data GROUP BY category, days_on_shelf HAVING days_on_shelf <= 21; 函数说明 𐟔 date_diff('day', launch_date, date) + 1：这个函数用来计算产品在架的天数。具体来说，它是用销售日期减去上市日期，再加上1，因为上市当天也算一天。 category：这个字段用来按产品类别进行分组。 AVG(sales)：这个函数用来计算每个产品类别和在架天数的平均销量。 GROUP BY category, days_on_shelf：这个语句用来按产品类别和在架天数进行分组。 HAVING days_on_shelf <= 21：这个语句用来筛选出在架天数小于或等于21天的记录。通过这段代码，我们就能轻松地找到那些热销的产品，以及它们的平均销量，从而做出更明智的备货决策。

一条SQL搞定销售额同比增长率老板经常问你：这个月的业绩比上个月或去年同期增长了多少？别担心，今天教你一个超实用的SQL技巧，轻松搞定同比和环比计算！ 𐟓š 案例分享假设你有一张销售表sales_data： CREATE TABLE sales_data ( sales_date DATE, -- 销售日期 amt DECIMAL(10,2) -- 销售金额 ); 𐟔堤𘀦ᓑL搞定同比+环比 SELECT sales_date as 日期, amt as 销售额, -- 环比 LAG(amt , 1) OVER (ORDER BY sales_date) as 上月销售额, ROUND((amt - LAG(amt, 1) OVER (ORDER BY sales_date)) / LAG(amt , 1) OVER (ORDER BY sales_date) * 100, 2) as 环比增长率, -- 同比 LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date) as 去年同期销售额, ROUND((amt - LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date)) / LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date) * 100, 2) as 同比增长率 FROM sales_data WHERE sales_date >= '2023-01-01' ORDER BY sales_date DESC; 𐟎𛣧 详解 LAG函数是啥？ LAG(amt , 1): 取上一行的数据（上个月） LAG(amt , 12): 取上一年的数据（去年同期） OVER (ORDER BY sales_date): 按日期排序计算公式: 环比增长率 = (本期 - 上期) / 上期㗠100% 同比增长率 = (本期 - 去年同期) / 去年同期㗠100% ❌ 常见错误忘记处理除数为0的情况日期格式不统一导致匹配错误忘记设定时间范围导致数据量太大 𐟓ˆ 应用场景月度数据分析报告季度业绩同比分析双11销售额同比 KPI达成率分析用户增长分析 𐟌ˆ 扩展玩法还可以计算滚动平均、累计同比、连续N期增长等。有什么其他SQL技巧想看的，欢迎在评论区告诉我！

Hive全解析：从基础到调优，面试必看！用了四天时间，我重新梳理了Hive的基础知识，整理成四个部分，分享给大家：（1）Hive基础知识基础概念与本质：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。 Hive与数据库的对比：Hive与传统的关系型数据库在存储、查询和处理方式上有很大不同。 Hive与Hadoop生态系统：Hive与HDFS、MapReduce和YARN的关系和互动。 Hive系统架构与工作流程：了解Hive的整体架构和工作流程，包括元数据服务、HiveServer2等。 Hive HA配置：配置元数据服务和高可用服务，确保Hive的高可用性。 Explain语句：使用Explain语句查看执行计划，加深对Hive工作流程的理解。 DDL语法：创建数据库、创建表、字段类型和类型转换。 DML语法：Load、Insert、Export & Import操作，两者必须配合使用。 DQL语法：Select...from、where、group by、order by、having、cluster by、distribute by、sort by、limit、join、union等查询操作。函数：单行函数（算术运算符函数、数值函数、日期函数、字符串函数、流程控制函数、集合函数）；聚合函数（count、sum、max、min、avg、collect_list、collect_set等）；UDTF制表函数；窗口函数（聚合、跨行取值、排名）。分区与分桶：分区针对数据存储路径，分桶针对数据文件。文件格式与压缩：TextFile、ORC、Parquet等文件格式，以及各种压缩算法的优缺点。（2）Hive配置与安装安装注意事项：环境变量、日志、jar包冲突、Guava.jar包冲突、初始化元数据库、日志文件位置修改。 MySQL安装与配置：安装和卸载MySQL，为Hive元数据存储做准备。服务部署方式：元数据服务和HiveServer2服务的脚本命令。元数据服务的两种运行模式：嵌入式和独立服务模式。配置优先级和本地模式：了解Hive的配置优先级和本地模式。（3）Hive性能调优计算资源和计算引擎调优：MR、Tez、Spark等计算引擎的调优。 SQL执行计划调优：groupby、join等操作的优化。数据倾斜专题：解决数据倾斜问题。任务并行度：优化任务并行度。小文件合并与JVM重用：减少小文件数量，提高JVM重用率。其他优化：CBO、谓词下推、矢量化查询、Fetch抓取、本地模式、stage并行执行、严格模式、数据存储及压缩的不同选择。（4）Hive面试题库总结：以上内容涵盖了Hive的基础知识、配置与安装、性能调优和面试题库，掌握这些内容，对Hive的理解将更加深入。

银行柜员转数据分析师：4年经验分享去年，我分享了一篇关于银行柜员转行做大数据分析的经验，结果浏览量突破了10万！今天，我想详细分享一下我的学习路径，也算是记录一下自己的成长过程。我本科毕业于985高校，在银行做了三年柜员后，决定裸辞去读硕士，最终转行做了大数据分析。这三年里，我接触了很多优秀的同事，眼界大开。数据分析师必备的四项能力 𐟓Š 理论基础 𐟓š 概率论和统计学：这是基础中的基础，理解这些理论能帮助你更好地分析数据。机器学习：了解各种算法的原理。我之前看过《西瓜书》，但觉得理论推导太深奥，看了一半就放弃了。数据分析思维 𐟧 提出问題：首先要明确自己要解决什么问题。理解数据：了解数据的来源和结构。数据清洗：处理缺失值、异常值等。构建模型：选择合适的模型进行数据分析。数据可视化：将分析结果可视化，方便理解。了解聚类、相关性、漏斗、分类等方法，这些都是数据分析的常用手段。数据分析工具 𐟛 ️ Excel：熟练掌握透视表和各种函数公式。 SQL：主要用于查询数据库中的海量数据。需要熟练掌握基本的增删查改语句及函数，分组聚合、子查询、日期时间函数等。推荐网站：w3school（适合初学者）和牛客网（适合训练数据分析思维）。 Python：可以用来清洗数据、建模和数据可视化。学习路径：从基础语法开始（w3school、菜鸟教程），然后学习numpy、pandas、matplotlib（《利用Python进行数据分析》《深入浅出学pandas》），最后学习scikit-learn（《Python机器学习》）。不推荐看廖雪峰的课程，没基础的人看完还是啥都不会，还浪费了大量时间。建议以案例为导向，实践别人的项目是最好的学习方式。展示能力 𐟓ˆ PPT制作：做好PPT也是个技术活，需要良好的沟通能力和展示技巧。数据分析工具虽然重要，但最重要的是思维能力和对业务的理解。比如，为了分析客户流失原因，你需要盘点业务部的资源和效率，决定下一笔预算和项目投资方向，给出决策。这需要对业务部的整个动作和行为展开分析，包括资源投放、业务手段、业务影响结果的相关性，进而推导出投入产出比。这种能力需要在工作中慢慢积累经验。种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。希望我的经验能对大家有所帮助！

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