1. 扁鵲的歷史sql會話功能
tdsql的扁鵲功能，可以幫我們進行會話分析，可以看到那哪些會話處於鎖等待。
對慢sql給出優化建議，幫我們找到無效的索引或冗餘的索引。還可以看到我們的數據分布情況。還有歷史sql分析，通過歷史sql會話分析，我們可以看到執行過得所有歷史sql，並分析出鎖等等超時的具體源頭。
「扁鵲」系統是TDSQL提供包括數據採集、實時檢測、自動處理、性能檢測與健康評估、SQL性能分析、業務診斷等多種智能工具的集合,採用模塊插件化無縫對接各種資料庫,在扁鵲的幫助下,DBA可以從日常繁雜的資料庫運維工作中解脫出來。
2. 如何閱讀sql進行聚類分析的分類關系圖
在sql server 2008中的菜單欄有一個按鍵「顯示關系圖窗格」，這個就是顯示關系圖的鍵。選中一個表，然後點擊這個鍵即可查看關系表。要查看相互表間的關系的話，把其他表拖進窗口即可。
3. sql找出哪些客戶下過訂單，那種方法效率高
1，應該有一個客戶資料表（CUST_DATA）和一個訂單表(ORDER)；
2，客戶資料表（CUST_DATA）中應該有一個客戶編號（CUST_NO）;
3,訂單表(ORDER)中應該也有一個客戶編號(CUST_NO)；
SQL SERVER :
select a.* from CUST_DATA a inner join ORDER b on a.CUST_NO=b.CUST_NO
這個就能查出所有下過單的客戶資料，以上的表名都是舉例；
不太清楚你要的啥需求，只能寫個樣子了
4. 想做數據分析工作，需要學SQL嗎謝謝
SQL在數據分析中的作用就相當於電腦的鍵盤滑鼠，雖說沒有了它也能照常運行，但對使用它的人來說靈活性卻下降了許多。可以說SQL技能需求在數據分析中是非常重要的基礎。
不同數據分析崗位對於SQL掌握程度的要求和標準是不同的。
比較常見的業務分析師，對SQL的掌握有一定要求，不過也不必要十分精通，只要能從數據倉庫里取數、學會普通的增刪減改就行了；
如果是做數據倉庫的分析師，或者說更類似於系統分析師，那就必須要精通SQL了，作為吃飯的飯碗，當然不能差了；
當然還有一些數據分析崗位，對於SQL不是必須的，但是學會了是加分項。
所以還是建議學習一下。
5. 財務監督職責都有哪些
財務監督需要精通EXCEL、SQL、Hive等數據分析工具。具備扎實的數據清洗、集成、轉換等能力;熟悉Python、R的更佳;以下是我精心收集整理的財務監督職責，希望對你有所幫助，如果喜歡可以分享給身邊的朋友喔!
財務監督職責1
1、負責向各成員單位宣貫上級單位各項 財務管理 要求並跟蹤及上報落實情況;
2、實施成員單位財務底線執行情況監督、資金風險檢查、銀行賬戶檢查、稅務風險檢查、財務管理能力評價、假發票監督檢查以及「兩金」管控等財務監控運行計劃，出具各類專項檢查 報告 ;
3、集團本部財務制度執行情況檢查，會計核算規范性監督，財務內部控制執行情況評價;
4、梳理與優化公司制度體系，制度匯編更新整理工作;
5、財務管理基礎規范制度的制定、修訂及發布;
6、根據組織架構的變化修訂財務管理制度，建立流程表單，打通OA報銷審批付款流程;
7、負責對檢查發現問題的合理性進行審定;
8、負責落實部門各類審計、巡視等發現問題的整改;
9、協調下屬單位落實各類財務檢查發現問題的整改。
財務監督職責2
1. 負責設置本公司一級以下會計核算科目設置以及供應商、客戶、項目等輔助核算設置，對會計科目的使用、會計核算的規范性進行指導和監督。
2. 定期核查總賬與明細賬，保證賬賬相符，負責年末結賬賬務處理事宜。
3. 負責月度財務快報及年度財務決算報告的編制和報送，相關財務報表的分析報告。
4. 負責撰寫應收賬款、存貨等各項專項財務分析報告，年終決算備案報告等。
5. 負責內外部審計的配合工作。
6. 負責報表類會計檔案的歸檔和查詢。
財務監督職責3
1. 負責制定公司年度內控建設方案。
2. 負責內控建設實施進度跟蹤與協調，對各部門上報文稿進行整理審核匯總，完成內控手冊的編制工作。
3. 負責本部門控制制度的編寫發文整理工作
4. 集團公司內控專項提升工作開展、 總結 等資料的上報
財務監督職責4
1. 建立、完善縱向項目成本核算體系，建立相應的執行、控制機制，起草或修改配套的 規章制度 。
2. 負責按照合同管理等內部控制制度及項目預算，審核外協費用開支和預付款項，及時進行賬務處理。負責縱向項目經費撥入、科研收入賬務處理。
3. 負責審核研究室編制的科研項目預算報表，提出修改意見。
4. 負責報送科研項目財務驗收、新品鑒定及審價等資料。
5. 負責報送年度國研試制費決算報表等報表。
財務監督職責5
1. 協助總經理做好財務管理、審計以及項目管理全流程工作，包括進度跟蹤，各方溝通協調，階段分析，成果匯報等;
2. 協助總經理做好對外商務溝通，維護與內外部合作夥伴、潛在客戶的良好關系;
3. 完成總經理安排的其他日常相關工作
財務監督職責6
1、業務風險防範:及時審核業務收入、支出和業績，確保數據准確無誤;審核、整理交易資料，按公司規定歸檔和保管;履行財務監管職責，規范業務操作流程。
2、經營目標管理:根據公司的戰略確定各項經營指標，將各項經營指標分解到各經營單位，做好運營監管;提出增收節支的 措施 並跟進落實,促進經營目標的實現。
3、經營決策支持:對公司的戰略、預算、績效、成本控制和運營管理等的執行情況進行分析和評價,為公司經營決策提供數據支持，推動業務發展。
4、財務體系建設:完善公司制度流程、崗位操作手冊，健全公司管理會計體系。
5、共享平台建設:引進先進技術及理念，建立一體化的財務共享平台，推動財務工作智能化。
財務監督職責7
1、日常經營分析及方案提報：設計各模塊日報/周報/月報模板，編制財務分析報告，並根據實際業務需求持續改進報告及核心指標追蹤體系，提高財務數據報告的整體有效性，為業務部門的管理提高數字可視度，透過數據反映目前公司經營中的問題，並研究問題解決方案，為公司發展提供決策支持;
2、消費場景及盈利模型分析跟蹤：結合業務需求，建立各研發項目財務盈利分析模型，對業務進展和變化提出合理財務建議，提供決策支持;從多個維度分析業務的投入產出效果，對於業務重要成本費用進行管控，為提高投入產出效率提出專業的管理建議;組織小組成員分析消費者行為數據，深入分析消費者場內消費行為，挖掘消費者需求，助力場內經營調整及品牌調改;
3、系統自動化：推動報表自動化、系統化建設;參與搭建、優化各類財務模型，應用於財務分析與預測，為管理層提供決策支持;協助開展專項客群策略研究(客群分析、行為模式、遷移效果等)，為業務挖掘機會提供數據支持。負責相關報表的開發及維護，並根據數據對市場活動、營銷策略等進行評估及分析，為產品、運營、 渠道 等決策提供引導。
4、管理報表生成：配合融資管理做相應的融資管理報表和分析工作;
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6. sql 如何把客戶按類別平均隨機分配
用游標實現，假設你的表名為c，代碼如下：
declare @c_id bigint,@r float
declare C_Cursor cursor for select c_id from c order by c_bank /*定義游標*/
open C_Cursor /*打開游標*/
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
while @@fetch_status=0 /*遍歷資料庫*/
begin
set @r=rand()
if @r<0.33333333
begin
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
set @r=rand()
if @r<0.33333333
if rand()<0.5
begin
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
end
else if @r<0.66666666
begin
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
if rand()<0.5
begin
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
if rand()<0.5
begin
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*讀ID*/
end
end
end
close C_Cursor /*關閉游標*/
deallocate C_Cursor /*釋放游標*/
7. 給定表的客戶，什麼是標準的sql查詢短語檢索客
1 使用SET NOCOUNT ON 選項：
預設地，每次執行SQL語句時，一個消息會從服務端發給客戶端以顯示SQL語句影響的行數。這些信息對客戶端來說很少有用。通過關閉這個預設值，你能減少在服務端和客戶端的網路流量，幫助全面提升伺服器和應用程序的性能。為了關閉存儲過程級的這個特點，在每個存儲過程的開頭包含「SET NOCOUNT ON」語句。
2 正確使用UNION和UNION ALL：
許多人沒完全理解UNION和UNION SELECT是怎樣工作的，因此，結果浪費了大量不必要的SQLServer資源。當使用UNION時，它相當於在結果集上執行SELECT DISTINCT。換句話說，UNION將聯合兩個相類似的記錄集，然後搜索重復的記錄並排除。如果這是你的目的，那麼使用UNION是正確的。但如果你使用UNION聯合的兩個記錄集沒有重復記錄，那麼使用UNION會浪費資源，因為它要尋找重復記錄，即使你確定它們不存在。
所以如果你知道你要聯合的記錄集里沒有重復，那麼你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL聯合記錄集，但不搜索重復記錄，這樣減少SQLServer資源的使用，從而提升性能。
3 盡量不用SELECT * ：
絕大多數情況下，不要用 * 來代替查詢返回的欄位列表，用 * 的好處是代碼量少、就算是表結構或視圖的列發生變化，編寫的查詢SQL語句也不用變，都返回所有的欄位。但資料庫伺服器在解析時，如果碰到 *，則會先分析表的結構，然後把表的所有欄位名再羅列出來。這就增加了分析的時間。
4 慎用SELECT DISTINCT：
DISTINCT子句僅在特定功能的時候使用，即從記錄集中排除重復記錄的時候。這是因為DISTINCT子句先獲取結果集然後去重，這樣增加SQLServer有用資源的使用。當然，如果你需要去做，那就只有去做了。
當如果你知道SELECT語句將從不返回重復記錄，那麼使用DISTINCT語句對SQLServer資源不必要的浪費。
8. SQL 如何寫語句 按客戶分類，統計每年的所有金額！麻煩幫忙寫一下，急！在線等
不知道您是哪個資料庫，SQLSERVER可以如此寫
select 客戶名稱,
sum(case left(交易日期,4) when '2010' then 金額 else 0 end) "2010年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2011' then 金額 else 0 end) "2011年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2012' then 金額 else 0 end) "2012年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2013' then 金額 else 0 end) "2013年"
from [table]
group by 客戶名稱
9. 那些數據工作中的角色
數據工作中有一類非常重要的角色，那就是數據分析師。為什麼這個角色這么重要呢？
因為要是沒有這個角色，不管一個企業中的數據管理做得有多麼好都沒用，都無法帶來實際的價值。這些數據就像是藏在海底的石油，而數據分析師就是開采海底石油的油井設備。要想讓石油用於汽車輪船，需要通過這些設備先將海底的石油抽取出來，經過加工處理，提純。
這個角色通常做什麼呢？數據分析師的日常工作當然就是做數據分析。
比如要分析一個應用的客群特徵，分析用戶的留存率，活躍程度等等。但是，對於數據分析工作，最重要的是業務理解，對軟體開發技術的要求其實並不高，能寫SQL就能完成大部分工作了。
比如留存率的計算，技術上一個帶join和where的SQL查詢就實現了，但是分析的目標遠不止於此，對於分析而言，更重要的是要知道為什麼留存率是計算出來的這個數值以及這個值究竟意味著什麼。考察為什麼是這個數值，可能會發現是由機器人貢獻了較高的留存率，企業內員工也貢獻了較高的留存率，真實的用戶其實貢獻了一個較低的留存率。
考察這個值究竟意味著什麼，首先會觀察其變化趨勢，可能會發現留存率有所上漲或下降，然後，最重要的，根據這一情況應該從業務上做些什麼。
從這里的分析可以看出，數據分析師是具備一定的技術能力，但更偏業務的一種角色。
可能有人會說，我之前在互聯網公司待過很長時間，似乎也沒聽說過需要這樣一種角色呀。沒錯，其實在很多規模不大的互聯網公司，根本沒有明確定義數據分析師這樣的角色，但這一角色並非不存在，通常這樣的角色是被市場運營人員和產品經理兼任了。
當前國內的互聯網公司普遍招聘的產品經理或運營人員的一個重要的能力要求就是會分析數據，然後根據數據改進產品設計或改進運營策略。我見到過很多公司的產品經理和運營人員寫SQL寫的非常溜，他們正是在進行分析數據，並根據數據進行業務改進。
對於數據分析師而言，技術上只要會SQL就夠了么？當然不是。當業務發展到一定程度之後，想要做到精細化的運營，簡單的SQL工具可能就無法滿足數據分析師的需求了。這時，可能要請出來一些大家覺得高大上的演算法模型了。比如，要做客群細分，是不是要來個RFM模型呢？要挑選一些客戶來做營銷，是不是要做個邏輯回歸模型來預測一下哪些客戶是潛在的高價值營銷客戶呢？想做交叉銷售提升現有客戶價值，是不是要來個關聯分析呢？
一旦涉及到建模分析，問題就不一樣了，這些分析手段非常專業，非計算機專業，數學能力比較差的同學接受起來可能就會比較困難。但也絕非不可能，市場上其實已經有很多專門為建模分析而生的專業工具了。其中最有名的莫過於SAS。只需要使用者明白基本的演算法原理，然後跟隨軟體的可視化引導進行操作就可以完成基本的建模分析。這樣一來，是不是具有計算機或者數學背景的偏業務的數據分析師們也可以來做了呢？
有不少公司將同時懂業務，會SQL，會建模分析的人員稱為數據科學家。需要擁有這么多的交叉專業背景，這一角色的門檻顯然非常高了。然而，數據科學家這一角色對於一個日漸壯大的企業而言卻是非常重要的，常常可以帶來企業核心競爭力的進一步提升，為企業建立競爭壁壘。
按照前面對數據科學家的定義，企業內部常常是缺少堪稱數據科學家的人才的。即便有，也更多是某一領域的數據科學家，因為需要有深厚的業務知識積累。而一個人其實是很難具有多個行業多個領域的業務經驗的。所以，一般而言，企業中更多的人才資源是數據分析師，即便有數據科學家，可能更多也謙稱為數據分析師。當然可能也有另一個原因，數據分析師的名字聽起來會更偏解決實際業務問題，而數據科學家則更像是偏學術理論研究。
數據工作當然還少不了一類角色，那就是數據工程師。不管是數據分析師還是數據科學家，都是基於數據進行分析的。那數據從哪裡來，數據管理是不是做的足夠好，數據提取是不是足夠容易，在大規模的數據集上面進行計算是否高效，這些問題常常成為了擋在數據分析師和數據科學家前面的一堵牆。為了打破這堵牆，就需要數據工程師了。
所以，數據工程師的職責是什麼呢，那就是為數據分析師和數據科學家服務。將數據有效的管理起來，讓他們可以輕易的獲取並理解數據。為他們提供分布式的探索環境，讓他們可以高效的在大規模的數據集上面進行計算。除了為數據分析提供服務，數據工程師還需要做好其他的企業數據管理工作，比如數據安全，數據標准，數據質量管理等。
想做好企業數據管理並非易事，如何在企業內部建立數據標准，如何進行數據安全定級，並分別對不同安全級別的數據實施不同的安全策略，如何推進企業數據質量建設。這些問題沒有一個是可以輕易做到的，非但不能輕易做到，甚至對數據管理經驗要求非常高。這對於數據工程師的行業經驗、工程經驗都提出了更高的要求。業界通常將有這些經驗足夠豐富的數據工程師稱為數據架構師。
能不能不要數據分析師呢？經過前面的角色拆解分析可以知道，企業裡面總是會先有數據分析師（即便可能暫時沒有這個稱號），再有數據工程師。如果一項數據工作中沒有數據分析師，那這個項目就很容易演變成一群做技術的人的自嗨，搭建各種前沿大數據平台，什麼分布式計算流式計算一起上，做了很長的時間燒了大把經費之後發現沒有什麼可見的業務價值，然後不得不因為項目經費的原因遺憾收場。
所以，要想做好數據這塊業務，數據分析師這一角色是不可缺少的。
如何應對數據分析師的短缺呢？最直接的辦法就是擴充擁有數據分析能力的人才了。人才可以有兩方面來源，一是招聘，二是內部轉崗。首先看內部轉崗。內部轉崗可以說是最先採用的人才擴充方式。
能不能由軟體開發人員轉做數據工程師或者數據分析師呢？其實軟體開發人員轉做數據工程師相對是比較容易的。但是還是需要補充較多的數據專業能力，比如數據倉庫的建設方案，如何進行數據建模，如何進行數據治理，如何進行數據開發和調試，如何實現數據服務及可視化，如何打造數據平台等。
能不能由軟體開發人員轉做數據分析師呢？這種情況就比較有難度了。主要是業務思維和技術思維有著很大的不同，業務思維想要解決當前的業務問題創造利潤，怎麼快怎麼做，看重可操作性和效果而非技術，而技術思維卻是想著維護產品的高質量，穩步的進行迭代演進。所以，我們常常見到，業務人員不能理解做技術的要考慮各種邊界情況，各種依賴情況，導致一個功能要做很久；技術人員也不能理解業務為啥要天天變，剛做好的功能還沒產生業務價值又要推翻重來。除了思維方式需要轉變，業務經驗積累也變成了這里的角色轉變的絆腳石。
能不能由BA轉做數據分析師呢？我們看到公司內部其實有不少數據分析師是BA的角色轉變而來的。但是新的角色對於BA而言同樣存在很大的挑戰。比如如何快速的去熟悉一個新行業的業務，如何提升SQL技能，甚至如何自我學習和提升達到具備進行統計分析，假設檢驗，建模分析的能力。這些都是不容易的。
前面介紹了數據工作的相關角色，隱隱約約可以看出企業數據人才組成結構了，我們姑且將其稱為企業數據人才架構。用一張簡圖可以表示如下：
[caption id="attachment_14439" align="aligncenter" width="700"]<a href="https://insights.thoughtworks.cn/wp-content/uploads/2021/06/0-data-analyst-engineer-scientist.png"><img src="https://insights.thoughtworks.cn/wp-content/uploads/2021/06/0-data-analyst-engineer-scientist-768x384.png" alt="" width="700" height="350" class="size-medium_large wp-image-14439" /></a> 企業數據人才結構[/caption]
前面只是最基本的角色定位，在實際企業環境中，常常會由於各自的企業基因和文化而有所不同。
比如，如果是一家創業型小公司，可能就只分為技術、產品、運營三種大的角色。技術人員將完成業務功能開發、運維、數據管理等等一系列工作。產品人員將基於產品數據分析完成產品設計和優化。運營人員將基於運營數據分析完成運營策略、運營活動的設計等。如果這家創業型公司以業務為核心，那麼可能前期會直接采購相關的軟體產品，連技術和數據分析都沒有。
一家以軟體技術為核心的中型公司（比如互聯網公司），業務逐步成熟，就開始設置專門的數據部門和數據工程師崗位。而一家以業務為核心的中型公司（比如零售、保險等公司），業務逐步成熟，就開始設置專門的數據分析部門和數據分析師崗位。
隨著業務的進一步擴大，各個角色的專業性越來越強，大型企業中常常設置數據架構師、數據科學家等角色，以應對特別復雜的業務場景。
10. SQL作業集：銀行貸款客戶特徵分析
借貸業務是大多數銀行重要的資金來源，通過資金的流動賺取利潤，例如將吸引用戶辦理定期存款，將存款轉化為貸款出借給需求方賺取利息作為利潤。提高存貸款流動性即為銀行開展業務的基本邏輯。
本案例中的銀行為Thera Bank，該銀行大多數業務為儲蓄業務，為了將存款用戶更多地轉化為貸款客戶，銀行去年為存量客戶開展了一項推廣活動，有部分客戶增加了貸款業務。本數據集記錄的就是參與了此次活動的用戶信息
該類分析能夠幫助零售營銷部門制定精準營銷策略，以盡可能少的資源觸達客戶提高獲客成功率。該部門希望識別出更有可能購買貸款的潛在客戶，提高轉化成功率，同時降低廣告費用。
在對於參與本次活動的5000名用戶中，共有480名用戶被轉化為貸款對象，占整體的9.6%，接下來的分析都圍繞著這480名貸款用戶展開
在這里為了增強查詢語句的可讀性，首先通過ALTER和UPDATE語句增加一欄對年齡進行分組，而後展開分析。
不難看出30-60歲這一區間占據了貸款人數的70%以上,這部分人群收入穩定償付能力較強
貸款客戶只要集中在100,000-180,000之間，收入較低的用戶可能沒達到授信標准，而收入較高的群體可能不需要個人貸款
這里通過UNION語句連接多個列數相同的行記錄
總體來看，5000名客戶中單身人士稍多一些，但組間差距不是太大。3口和4口之家的貸款人數比例較高，可能是為解決平時生活開支而申請
信用卡消費額在5000元以上的貸款意願更為強烈
在貸款用戶中，有房屋抵押的佔35%，最大抵押價值617000，均值為288131
在已經辦理了房屋抵押的用戶中，房屋抵押價值在300,000以上的辦理個人貸款的意願更高