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1、Excel 老生常谈了，Excel，在大多数中小公司，数据分析80%的工作都可以用Excel处理。
今年来，随着电脑技术的不断进步，python也逐渐走进了许多工科生的课堂，成为一个日渐普及化的技术，然而在用python处理数据时，我们有时候会发现很多python的功能可用excel更加简单的达成，有些复杂的数据的处理操作
概述 有时出于业务需求，需要固定进行数据库同步Excel新增数据工作，比如每日库存更新，可以通过ETL工具高效实现数据库同步Excel新增数据任务，以FineDateLink为例，示范如何使用一款低代码
数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大数据呢，则需要是Java的一些技能，诸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase
前年某咨询公司在国外对不同数据分析工具的普及度进行了调查，Python、R、Excel、SQL等热门分析工具都榜上有名，情况见下图。 工欲善其事，必先利其器。
这家企业的信息系统里，虽然Oracle数据库、ERP等软件都是标配，但是利用率可以说是非常低了，3000人的大企业，还靠手动上传数据，竟然还用Excel… 我开始接触信息化和数据库系统，过程中需要帮处理很多数据问题
好的数据分析工具可以让数据分析事半功倍，更容易处理数据。 下面简要分析一下数据分析论坛上流行的四款大数据分析工具。
Excel 缺点：①入门难：VBA代码太不友好了，很容易就从入门到放弃 ②数据处理量有限：一旦数据量到十几万行的话，Excel就撑不住了，可能你花了三天三夜做好的报表，就直接卡到打不开了。
Office有三宝，Word，Excel和PPT。大家工作中总会涉及到表格、图表以及数据处理，Excel也越来越凸显它的作用，成为日常工作中必备的表格软件。
日常工作中，涉及到表格、分析、数据处理，业务人员和管理者通常会用excel表格作为首选，但是传统的“人工+Excel”模式统计量大、耗费时间长，而且深入学习之后，别说多线程，你会发现几十万数据跑崩是常有的事情
直到今天，已经三十多岁，混迹职场快十年的老油条看到隔壁组新来的一个实习生小朋友分分钟处理完十几张图表，才知道，我是真的out了…… “姐姐，你都30岁了，还只会用excel做图表吗？”
就报表开发这一项需求，以往的操作或者现在大部分小型公司的办法是：业务数据在数据库中——需要数据时IT通过sql取——有的会进一步处理成成品数据——导出Excel给业务——然后业务在Excel中处理数据。
Excel 上传后想要在线修改数据等，都可以使用自定义表格。自定义表格简道云数据源支持从简道云中获取数据、且支持将处理好的数据再回填到简道云中简道云数据源本地数据源支持连接本地文件夹，无需上传多张
，当单表数据量超过 1kw 时，推荐使用数据同步适用于没有复杂处理逻辑的数据同步场景数据转换当数据需要利用 FDL 完成复杂场景处理时，推荐使用数据转换脚本SQL 脚本通过写 SQL 的形式，完成
Excel 是通过 SQL 语句直接从数据库中获取的数据，并非报表中的数据，因此报表中设置的数据格式等无法被导出。2）导出不支持 CSV 格式。3）大数据集导出 Excel 字段包含"/"时按钮配置无法
模板，首先需准备报表所需的基础数据。基础数据的来源方式有多种，可来源于数据库表、视图、存储过程，或是其他文本文件如Excel等等，详细请查看数据集，不管数据来源于哪种方式，经过哪些预处理，最终都是返回
请教，能否用sql 二次处理文件数据集（excel）的数据？
查询input框如何支持批量粘贴和EXCEL文件导入，或者输入类似a,b,c数据，sql处理时用in
求助填报填报excel导入数据量过大，无法打开文件该怎么处理
导入excel表格只有两行数据，但是提交后一直显示处理中，软件变卡，数据也提交不进去
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