数据沟通的艺术：仪表板设计与OneNote应用

提升数据分析效率：如何用Excel打破技术壁垒

本次分享重点介绍了在数据分析中，如何超越技术的限制，使用Excel等常规工具，实现对数据的有效管理和分析。首先，提出了一个分析师常面临的问题，即数据控制权通常被IT部门把控，从而导致数据获取困难。随着请求的增加，IT部门压力增大，分析工作也受影响。接着，课程介绍了通过Excel内置的Power Query工具（ETL功能），用户可以连接并自动提取、转换和加载不同来源的数据，包括本地文件夹中的CSV文件等。这种方法不仅简化了数据的复制粘贴过程，还可以保证数据总是最新的版本。此外，还谈及了基于Office 365，通过SharePoint和OneDrive进行数据分享和协作的好处，以及如何使用Excel进行大数据量分析，即使是上百万甚至几十亿条的数据量，都能借助Excel的高级分析能力进行处理。整个过程不需要专业的SQL知识，体现了用最简单的方法解决问题的智慧。

让数据说话：教你如何用Excel捕捉业务洞察

这段内容主要是通过一个数据分析的示例，来展示如何从获取大量数据开始，到使用Excel和Power Pivot进行数据导入、清洗、转置以及建立模型的全过程。首先是如何将数据从外部文件导入，并且建立起数据模型以便于分析。随后讲解了数据的清洗过程，这一步包括去除无效信息和重复值，使数据变得干净、准确。示例中还涉及了如何利用Excel内置的数据分析工具，如进行数据转置和利用Power Pivot建立高效查询，从而避免了繁琐的VLOOKUP函数操作。接下来，内容提到如何创建度量和使用拖拽功能快速实现数据的透视分析。进一步，还演示了如何利用数据可视化工具，如透视表和图表，来直观地展现数据，找出潜在的业务洞察。最后，讲述了如何利用Excel的预测工具进行数据趋势的预测，这不仅节省了手动做图的工作量，而且也无需深入的统计知识背景。整体而言，这是一个数据从导入到分析再到洞察的完整演示，强调了数据分析过程中的洁净、整理和透视分析的重要性，并展示了如何将这些分析转化为实际洞察。

超越表格：数据分析与商业洞察课堂实践

本课程提出了不将自己局限于仅仅做数据报表的意义，而是要深入理解商业本质并进行有效的商业分析。讲解中强调，进行商业分析前，首先要理解业务，然后从不同角度定义问题，并清楚如何从业务角度去分析。在具体的数据处理方法上，强调了数据清理的重要性，不同的数据展现形式会导致不同的分析结果，而有效的数据分析不仅仅是数据的汇总、整理，更重要的是通过数据看出业务背后的规律和洞察，从而引导做出准确的商业决策。例如，利用Excel进行数据清理和分析时，关键在于如何将大量数据中提炼关键信息并用以指导决策。课程还提醒分析师不要陷入可以量化就是有用的误区，而是要剔除无关数据，直指核心，为商业决策提供有力的支持。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

SQL Server 2005安装

视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动，接受许可条件，到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性，涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作，包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service，特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例，并提供账户权限配置及服务启动方案。最后，讲解身份验证设置，包括windows验证和混合模式，并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。

MySQL备份恢复12个项目

视频内容围绕MySQL数据库的备份与恢复操作案例展开，强调了六种不同工具（mysql dump、mysql pub、my dumper、cp、Xtrabackup 以及公司官方企业版工具）的实际应用。通过具体情境模拟，比如数据库误删除和数据目录被清空，讲解了如何使用上述工具进行数据恢复。课程设计注重于实战操作，旨在使学员能够快速掌握基本的备份恢复技巧，进而处理实际工作中可能遇到的数据丢失事件。内容强调快速入门并以后续深入学习为目标，适合初级和中级数据库管理员，特别是新进技术人员快速培养实战能力。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。