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包含本视频的课程:
Excel制作员工工资管理系统,让Excel全自动化办公
本视频介绍了新个税下员工工资管理系统的构建与应用。系统集成了员工信息、工作统计、考勤与加班以及工资管理等多个维度。从新个税政策的讲解入手,介绑了员工的专项附加扣除,并利用软件功能生成个人所得税表,可自动计算税额。课程进一步探讨了表格优化、数据透视表的创建、各类函数的使用和日程表的动态数据应用,同时涵盖了高级查询技川和工资查询,适合希望提升数据管理能力和理解税收政策的财务人员、HR专业人士以及对Excel高级功能感兴趣的个人。
Excel制作应收账款管理系统,让Excel全自动化办公
课程涵盖从基础的Excel表格构建到完整应收账款管理系统开发的全过程,重点讲授如何实现客户信息管理、发票登记与收款记录,并深入分析了收款统计、逾期账款处理与对账单生成的方法。特别着重Excel函数的高级应用,如动态查询构建以及通过条件格式自动更新表格展示。此外,课程包含通过Microsoft Query和SQL的数据库查询技术,以及利用图表对关键数据进行直观展现。内容适宜希望提升电子表格处理能力和系统开发理解深度的学习者。
Excel打造进销存管理系统,让Excel全自动化办公
本课程专为中小型企业设计,讲解如何构建并使用进销存管理系统。涵盖内容包括基础数据表的构建,商品明细与入库出库单的管理,以及利用函数自动化处理商品信息和交易金额。进一步,课程涉及数据统计方法和动态数据可视化,使用透视表和Microsoft Query工具进行高级数据处理。学员将学习如何创建自动更新的进销存报表,以及使用Power Query整合不同数据源,实现快速数据刷新与查询。此外,课程还教授信息看板制作,便于监控关键指标并实现日期联动。课程将手把手指导如何实现一个有效且用户友好的管理信息系统。
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。
我国大数据水平处于什么阶段?
中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战,尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段,对大数据价值认识不足,相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片;计算管理中虚拟化产品国产化程度低;分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全,增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。
美国大数据现状
美国以其大量的信息技术巨头牵头,大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位,特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性,美国加强了数据获取能力,并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度,旨在建立一个未来导向的大数据创新生态,涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面,同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。
数据分析之电商数据整体任务分析
视频内容涵盖了从数据清洗到数据分析各个步骤的详细教学。主要介绍了如何处理交易数据中的缺失值、重复值和异常值之后,进入到数据分析阶段。具体分析内容包含交易额、订单量、客户数、商家数、商品种类(SPU)和数量(SKU)、客单价及评价量等关键指标。通过SQL查询,提取了指定时间范围内的电商平台的营业数据,计算了各类重要业务指标,并对数据分析结果进行了简要解读,如单月交易额、平均订单量、客户挖掘潜力、商品多样性等。此视频适合数据分析师、电商运营、SQL技术人员。