在本文中，我将首先概述SSIS数据类型和数据类型转换方法，然后说明从Source Advanced编辑器更改列数据类型与使用数据转换转换之间的区别。...，您可以参考Stack Overflow网站上的以下文章： SSIS Source Format Implicit Conversion for Datetime 日期时间的SSIS源格式隐式转换...输入和输出”树视图的“源输出”节点下，您将看到两个节点： External Columns: represent the metadata of external data sources 外部列：代表外部数据源的元数据...如果数据源列包含存储在错误数据类型中的值，则可以使用高级编辑器将其改回（例如：包含数字数据的Excel文本列） The source and desired SSIS data types: As shown...SQL Server目标 在SSIS中执行SQL任务：SqlStatementSource表达式与可变源类型 在SSIS中执行SQL任务：输出参数与结果集 具有多个表达式与多个转换的SSIS派生列 SSIS
控制流中的数据流任务，可以再嵌套一个循环结构的容器，就变成批量执行某个数据流任务单元了，例如抽取某个文件夹下的所有Excel文件数据到数据库中，使用循环容器，就可以将任务分解成循环执行【Excel文件抽取数据到数据库...】这样一个数据流任务，最终实现文件夹内所有Excel文件都抽取到数据库中。...一个数据流任务中，一般有有种类型的组件，分别完成E（Extract抽取 源组件），T(Transform 转换组件)，L（Load 目标组件）。 首先拉一个源组件，连接Excel文件。...因数据流任务里的数据管道的概念，现阶段管道里的内容是Excel表的数据，列字段是源里抽取后得到的结果，所以在派生列里，其实可以对上游的列字段进行识别，进行简单的计算转换如单位转换，计算转换如生成金额列=...同样地转到【映射】选项卡中，可以看到SSIS自动帮我们创建好对应的列匹配关系，若源和目标的字段名称不同，需要手动去在输入列与目标列中做匹配映射调整。
这里需要认识到的关键区别是，“Whole（整数）” 列中的第一个值是【整数】数据类型，其值为 9553 ，已被格式化显示为 9,553.000000 。 为什么这很重要？...单击 “Currency” 列的【ABC123】图标，选择为【货币】类型（Power BI 中的固定小数位的十进制数）。 选择 “Currency” 列最后一行的单元格进行预览。...然而，如果在数据加载时，勾选数据模型，现在的输出看起来不错，不是吗？可以在 Excel 网格中看到的问题是，数据是左对齐的，原因是这些数据的类型不是日期类型，而是文本类型。...在 Excel 中，可以在【数据】选项卡上的【获取数据】菜单的底部附近找到【数据源设置】。在 Power BI 中，可以在【主页】选项卡的【转换数据】区域中找到【数据源设置】。...【警告】 前两种方法只更新所选查询的数据源，而最后一种方法有一个好处，它将更改数据源的所有实例，即使它被用于多个查询中。尽管如此，还需要单击【刷新预览】，以使编辑器认识到数据源已经更新了。
Sqlserver数据导入向导功能 对数据有一定了解的人都知道，数据是有数据类型的区分，特别是在数据库层面更是如此，在Excel上虽然有数据显示格式的设置，但它不强制进行数据转换，在导入数据库的过程中，...同一列的数据，只能保留一种的数据类型，所以在Excel表格上加工的数据，需要自行进行数据规范，若同一列数据包含数字和文本格式时，最好将其数据格式高速为文本格式。...一般数据导入、导出，需要重点告之程序的内容为：数据源是什么类型，数据源在哪里，具体对应到哪个表（Excel有多个工作表或其他数据库也有多个表），要导入到目标数据库的哪个数据库（一个Sqlserver可以有多个数据库对象...刷新操作 目标表数据已填充，源数据顺利导入到Sqlserver中，按我们向导设计的规则，表名、字段名、字段类型等都自动生成了（这些后续都可以修改如表名改个有意义的名字，字段名、字段类型也可修改，通常用视图来完成这些修改并输出较合适...SSIS包的方式来实现，在SSIS上进行操作，更加灵活、强大，无论是数据源、目标数据存放的选择面都大很多，几乎可以将数据从任意源位置移动存放到任意目标位置。
，就如Winform开发拖拉控件一样的体验，我们在SSIS中，VSTA已经为我们做了非常棒的框架，可以让我们在数据流中轻松访问我们的数据对象。...，给大家带来在SSIS环境下调用百度AI接口，让非结构化的数据转换为可分析的结构化数据供下游Excel、PowerBI等分析工具使用。...使用脚本组件实现百度AI的调用 在本篇的SSIS包任务中，加上了一个脚本组件，从源Excel文件中抽取数据，经过脚本组件的转换，将内容发送到百度AI上，让其帮忙返回结果，最终转换后的结果写入到目标表中。...脚本组件中，我们通过评论内容，经过百度AI的接口调用后，返回多列结构化定量的数据。...最后我们回到数据库中可发现，已经从我们Excel的两列数据，经过转换后，生成了其他四列的数据。此时我们已经完成了从非结构化的文本评论数据，转变为可分析的情感倾向的分析。
对部分非dotNET的人群来说，难以发挥到自身的知识储备能力，此篇郑重地为大家宣布，所有大家过去的知识，都能为SSIS所用。...此篇演示python脚本帮助数据清洗工作，成为SSIS流程中的一部分，同理其他语言其他工具亦可以完成，只要有最终输出即可供SSIS使用。...详细文章出处： "Python替代Excel Vba"系列（三）：pandas处理不规范数据 数据源结构为： 最终转换的结果： 使用原理介绍 本次使用的是SSIS可以调用处部程序的功能，调用CMD...本篇的文件为csv文件，使用【平面文件源】来读取，具体配置自行琢磨下，比【Excel源】要复杂一些，但因其非常常用，很有必要熟悉掌握。...同样的道理，如果用SSIS直接来处理脏乱的数据源，也是一个很痛苦的过程，在dotNET脚本中处理，也没有python现成的pandas这些专业库的数据清洗来得方便。
可能是我当时没有说清楚，今天这篇，我专注于Excel的作图规则，深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的，倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具（包括Excel），那么本文可以更好地帮助你理解...在长表中，我将选中得三列全部作为簇状柱形图的数据源，默认的柱形图如下所示，虽然在横轴上也出现了两个维度信息（公司维度、日期维度），但是两个维度布局的很不友好。 ?...以上图示中，列是一个呈现公司维度的指标，这种维度在数据库中非常常见，可能是日期的细分维度、也可鞥是地区的细分维度。...事实上Excel出了为二维表作图而生之外，还是转门为分类数据可视化而生的（可能我说的比较绝对了，大家不要喷我），为什么的，原因有两个： 1、Excel的现存图表库中绝大多数图表是适应分类数据作图，（只要一个轴支持分类数据即可算作离散数据可视化类型...3、当然我还有一个证据在证明我以上的看法，那就是最近两年微软公司尽心尽力培育的PowerBI商务智能系统，在数据源上完美支持主流数据库，可视化形式上使用一维表进行操作，在数据量上也大大突破了Excel所能承受的量级
自动检测列类型问题 这个问题跟Power BI里的自动检测数据类型一样，建议通过设置调整为“从不检测未结构化源的列类型和标题”： 如果是当前工作簿已经开启，也可以在“当前工作簿”下的“数据加载”中取消勾选...： 默认加载到工作表问题 这来自于群里一位朋友的心得：在Excel的PQ里，取消默认的“加载为工作表”配置，这样，创建的查询会默认“加载为连接”。...如果在一个Excel文件里里做了很多个查询，特别是有很多中间步骤的查询，一旦全部加载到工作表，Excel运行很慢，甚至可能要崩溃。...——所以默认都不加载为工作表，仅仅是连接，最终只对输出的那个查询作为工作表输出，效率会高很多。...依次点击【文件/选项】进入“Excel选项”对话框： 在“Excel选项”对话框中，单击“数据”选项，设置“在自动透视表中禁用日期/时间列自动分组”为勾选状态： 以后，再往数据透视表中拖放日期，就不会自动组合了
它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作...，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。...实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。 存储 注意：保存为excel文件时，需要安装一个插件 pip3 install openpyxl 存储起来一样非常简单粗暴且相似： # ！...以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？...以案例数据为例，我们这些渠道数据，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道数据，所以需要加一列时间予以区分，在EXCEL中常用的时间格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3'，
在学会透视表之前我会靠着缜密的思维和坚韧的毅力人肉计算。掌握透视表之后我发现当初缜密的思维和坚韧的毅力都是傻逼的表现。 喏，我们先选中所有列，在插入模块选中“数据透视表” ?...有一种分列逻辑是按照固定长度，适用于规律非常明确的源数据，只需要自己移动分割线的位置，就能实现源数据的自定义分列： ? 结果就是把省的名称和”省“字分成单独两列。...源数据中，第6行杭州的钢铁侠和北京的钢铁侠都被删除了，毕竟钢铁侠只有一个。 但是！钢铁侠只有一个，并不妨碍我前室友曾自诩“穷版钢铁侠”啊，同理，杭州的钢铁侠可能和北京的钢铁侠并不是一个人。...展开解释，首先我们想要根据G2单元格的ID——SW0001进行匹配，第一个参数就是G2， 第二步，是想根据ID匹配获取表1区域的销量字段，所以在第二个参数位置输入A:C（选择A到C列所有数据），选定待匹配的数据列...上面数据中，"SW0001"在F2单元格，在COUNTIF函数第二个参数直接输入他所在的位置F2，等同于输入了“=SW0001"。
EXCEL从入门到熟练？缺乏体系和数据源？练好这篇就够了！...在学会透视表之前我会靠着缜密的思维和坚韧的毅力人肉计算。掌握透视表之后我发现当初缜密的思维和坚韧的毅力都是傻逼的表现。 喏，我们先选中所有列，在插入模块选中“数据透视表” ?...有一种分列逻辑是按照固定长度，适用于规律非常明确的源数据，只需要自己移动分割线的位置，就能实现源数据的自定义分列： ? 结果就是把省的名称和”省“字分成单独两列。...源数据中，第6行杭州的钢铁侠和北京的钢铁侠都被删除了，毕竟钢铁侠只有一个。 但是！钢铁侠只有一个，并不妨碍我前室友曾自诩“穷版钢铁侠”啊，同理，杭州的钢铁侠可能和北京的钢铁侠并不是一个人。...展开解释，首先我们想要根据G2单元格的ID——SW0001进行匹配，第一个参数就是G2， 第二步，是想根据ID匹配获取表1区域的销量字段，所以在第二个参数位置输入A:C（选择A到C列所有数据），选定待匹配的数据列
这样的设计可以是为了单独记载所有的编辑历史信息，但是同时又保留了主要信息的独立性，在查询主表的时候查询体积变小提供查询效率。...我曾经碰到过一个文件表，由于部分数据的敏感性不能直接访问源数据库，因此是由客户从源数据库将数据抽取出来保存到一个文本文件中。...很简单的概念 - 即每次加载数据源中的数据时，基于主键或者唯一列到目标表中查询是否存在，如果不存在就插入。如果存在就比较关键列数据是否相等，不相等就修改。...良好的数据源设计可能直接就给后续的增量处理提供了最直接的判断依据，比如自增长列，时间日期戳等。还有的数据源设计可能加入了触发器，在数据新增，修改或者删除的过程中就做出了有效的日志记录。...还有一个非常重要的问题就是：如何处理在增量加载过程中失败的情况？
我不是程序猿，所以，这里的文章实际上写给和我一样的系统管理员看的，使得在管理数据库的时候，大致可以看出SQL在干什么，能更好的理解和管理。艰涩的东西一概不会、不懂、不知道。...可以在以下存储类型之间导入和导出包： 文件系统文件夹中的任何地方 SSIS包存储中的文件夹。两个默认文件夹被命名为文件系统和MSDB。 SQL Server msdb数据库。...当你添加一个新的配置或者在Package Configurations Organizer对话框中修改一个现有的配置时，这个向导就会运行。...选择数据源和数据库： ? ? ? ? 点击Parse语法检查，确定语法正确，如下图： ? 选定目的文件为一个txt文件，点击“Edit mapping”，可见数据库表的列和文本文件列的对应关系。 ?...编辑一个dts包 在data tools中编辑的ssis项目，生成的工程文件为dtsx结尾的文件，我们可以通过右键再次在data tools中的visual studio将其打开： ? ?
图 4-17 为什么 “Date” 列所有的值都显示为 “Error” 在阅读错误信息时，可以看到该列正试图将 “43131” 设置为一个日期。但是这个数字是怎么来的呢？...在这里看到的是 Power BI 在文件中创建的表，这是从 Excel 中复制数据的结果。有趣的是，它的 “Date” 列中不包含日期，而是包含一列数值，如图 4-18 所示。...图 4-18 “Date” 列为什么会有这么多数值而不是日期 在这个特定的步骤中，有如下三件事一定要注意到。...图 4-19 我们有我们的日期序列号 【注意】 一个奇怪的细微差别是，“Date” 列顶部的错误栏可能继续显示为红色。...在这个错误被修复之前，导入任何一个带有日期列的 Excel 表到 Power BI，都需要做上述的调整。
ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。...在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。...需要将这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 ...B、错误的数据，产生原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车、日期格式不正确、日期越界等。...A、不一致数据转换，这个过程是一个整合的过程，将不同业务系统的相同类型的数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001，而在CRM中编码是YY0001，这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。
一个 RDBMS 中一般有大量的表，每一张表中列的数量都是固定的。...定点小数由于是固定的4位小数：它可以被当成是一个整数除以10000的结果。实际上，DAX 引擎能够在进行数值编码之前先进行基本的转换，例如将所有的值减去相同的数字。...表中的每一行都有一个标识符或键（key），可以实现固定地引用其他表中的行；例如，在图2.3所示的销售订单表中，可以只包含客户和产品的键，而无需包含所涉及的客户和产品的所有属性。...图2.3 关系型数据库中的关系 显然，在录入销售订单时，没有客户键或者存在未知键，是没有任何意义的。这就是为什么在关系型数据库中，您需要定义表之间的关系，以表示表中的哪些列指向其他表中的键。...我们所说的“传统上”，是指在 Power BI 模型出现之前；如今，数据仓库只是 Power BI 模型的数据源，在将数据导入模型时，根本不需要任何连接。 “为什么使用星型架构？”
通过使用 SSRS 服务，用户可以方便地定义和发布满足自己需求的报表，且无论是报表的布局格式，还是报表的数据源，用户都可以轻松地实现 Word，PDF，Excel，XML 等格式的报表。...对每一个实际应用问题，可利用 SSIS 为其开发一个数据集成方案（称为一个SSIS包）。SSIS 提供了一系列支持应用开发的内置任务和容器，数据源、数据查找、数据转换、数据目的等配置控件。...（2）配置数据流任务 一个 SSIS 包通常由若干个数据流任务连接起来的控制流组成，它们是从数据源中抽取数据，并将其清理、合并转换后加载到数据仓库的一个集成解决方案。...说明：在 SSIS 包的配置实验过程中，可随时停止配置并退出 SQL Server 商业智能开发平台（MVS）。...这表明存储在 SSIS 服务器中的包 HDC_ETL_Hotel，已作为 SQL Server 数据库服务器中的一个代理作业。
2.Excel制作过程 结合以上两张图，我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表：选中数据表中任意一个单元格，点击插入数据透视表，然后按以下步骤执行： 将合同生效日字段放在页区域（筛选今年）...此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。 ?...3.2日期筛选 个人贷款信息表包含该银行所有的历史数据，而我们每日的报表只需要统计当年的投放情况。所以计算投放金额前，我们需要将合同生效日期不符合要求的贷款记录排除掉。...data=data[data["合同生效日"]>datetime(2018,12,31)] data.shape #经过对日期的过滤，输出了1673行，9列 --- (1673, 9) 对日期列进行观察...3.4数据追加合并 接下来我们需求是将三个分离的表进行纵向的拼接。在我们的例子中，需要将三个表的单位及分成比例字段追加在同一列。但是目前三个新表中的单位及分成比例字段名字是不一致的，不能直接追加。
最近刚好帮一个朋友做一个进销存系统，因为使用者对电脑操作以及Excel应用能力较弱，我做的进销存系统没有用特别复杂的功能，非常有解决意义，我将手把手将你制作一个简单的进销存系统。...②同时，设置出错警告，根据前期测试常见的错误，提示使用者修改录入的错误的内容。 ③J列的日期，使用日期函数将A、B、C列录入的年月日转化为标准的日期。...02、销售记录表：这是进销存报表的主要数据源 销售记录表中的字段要多一些，但是这个表中很多字段的内容填写起来却没有那么麻烦，填写方式分为三种： ①手工录入：A、B、C列的年月日需要手工录入 ②下拉菜单选择...：产品和型号通过下拉菜单进行选择，这些下拉菜单的数据源正是进货记录表中的数据 ③公式自动生成：进价和定价这两个字段，在进货的时候就已经确定了，他们和产品具有对应关系，所以通过公式自动进行匹配。...D2),1) 通过这个动态区域，它总能获取数据透视表中的最新数据，因此，每一次在进货记录表中输入进货信息之后，点击刷新，菜单即可更新为最新的。
通常情况下，会进行两期数据的比较，现整理一个两期数据比较的场景应用。...主要流程分为： 1、数据读取 2、数据预处理 3、数据分类汇总 4、两期数据比较 5、数据输出到EXCEL 主程序如下： df = get_src_data(r'.....(writer,'仅合计项',index=False,freeze_panes=(1,6)) # freeze_panes可以EXCEL设置冻结位置 writer.save() 1、源数据读取...)): # 如果是excel择用这个，如果是csv择用另一个 ldf.append(pd.read_excel(folder_name + str(file_list...使用pivot_table进行汇总，接着使用reset_index转化为明细项进行合并到源数据中。
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