1. 扁鹊的历史sql会话功能
tdsql的扁鹊功能，可以帮我们进行会话分析，可以看到那哪些会话处于锁等待。
对慢sql给出优化建议，帮我们找到无效的索引或冗余的索引。还可以看到我们的数据分布情况。还有历史sql分析，通过历史sql会话分析，我们可以看到执行过得所有历史sql，并分析出锁等等超时的具体源头。
“扁鹊”系统是TDSQL提供包括数据采集、实时检测、自动处理、性能检测与健康评估、SQL性能分析、业务诊断等多种智能工具的集合,采用模块插件化无缝对接各种数据库,在扁鹊的帮助下,DBA可以从日常繁杂的数据库运维工作中解脱出来。
2. 如何阅读sql进行聚类分析的分类关系图
在sql server 2008中的菜单栏有一个按键“显示关系图窗格”，这个就是显示关系图的键。选中一个表，然后点击这个键即可查看关系表。要查看相互表间的关系的话，把其他表拖进窗口即可。
3. sql找出哪些客户下过订单，那种方法效率高
1，应该有一个客户资料表（CUST_DATA）和一个订单表(ORDER)；
2，客户资料表（CUST_DATA）中应该有一个客户编号（CUST_NO）;
3,订单表(ORDER)中应该也有一个客户编号(CUST_NO)；
SQL SERVER :
select a.* from CUST_DATA a inner join ORDER b on a.CUST_NO=b.CUST_NO
这个就能查出所有下过单的客户资料，以上的表名都是举例；
不太清楚你要的啥需求，只能写个样子了
4. 想做数据分析工作，需要学SQL吗谢谢
SQL在数据分析中的作用就相当于电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活性却下降了许多。可以说SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础。
不同数据分析岗位对于SQL掌握程度的要求和标准是不同的。
比较常见的业务分析师，对SQL的掌握有一定要求，不过也不必要十分精通，只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了；
如果是做数据仓库的分析师，或者说更类似于系统分析师，那就必须要精通SQL了，作为吃饭的饭碗，当然不能差了；
当然还有一些数据分析岗位，对于SQL不是必须的，但是学会了是加分项。
所以还是建议学习一下。
5. 财务监督职责都有哪些
财务监督需要精通EXCEL、SQL、Hive等数据分析工具。具备扎实的数据清洗、集成、转换等能力;熟悉Python、R的更佳;以下是我精心收集整理的财务监督职责，希望对你有所帮助，如果喜欢可以分享给身边的朋友喔!
财务监督职责1
1、负责向各成员单位宣贯上级单位各项 财务管理 要求并跟踪及上报落实情况;
2、实施成员单位财务底线执行情况监督、资金风险检查、银行账户检查、税务风险检查、财务管理能力评价、假发票监督检查以及“两金”管控等财务监控运行计划，出具各类专项检查 报告 ;
3、集团本部财务制度执行情况检查，会计核算规范性监督，财务内部控制执行情况评价;
4、梳理与优化公司制度体系，制度汇编更新整理工作;
5、财务管理基础规范制度的制定、修订及发布;
6、根据组织架构的变化修订财务管理制度，建立流程表单，打通OA报销审批付款流程;
7、负责对检查发现问题的合理性进行审定;
8、负责落实部门各类审计、巡视等发现问题的整改;
9、协调下属单位落实各类财务检查发现问题的整改。
财务监督职责2
1. 负责设置本公司一级以下会计核算科目设置以及供应商、客户、项目等辅助核算设置，对会计科目的使用、会计核算的规范性进行指导和监督。
2. 定期核查总账与明细账，保证账账相符，负责年末结账账务处理事宜。
3. 负责月度财务快报及年度财务决算报告的编制和报送，相关财务报表的分析报告。
4. 负责撰写应收账款、存货等各项专项财务分析报告，年终决算备案报告等。
5. 负责内外部审计的配合工作。
6. 负责报表类会计档案的归档和查询。
财务监督职责3
1. 负责制定公司年度内控建设方案。
2. 负责内控建设实施进度跟踪与协调，对各部门上报文稿进行整理审核汇总，完成内控手册的编制工作。
3. 负责本部门控制制度的编写发文整理工作
4. 集团公司内控专项提升工作开展、 总结 等资料的上报
财务监督职责4
1. 建立、完善纵向项目成本核算体系，建立相应的执行、控制机制，起草或修改配套的 规章制度 。
2. 负责按照合同管理等内部控制制度及项目预算，审核外协费用开支和预付款项，及时进行账务处理。负责纵向项目经费拨入、科研收入账务处理。
3. 负责审核研究室编制的科研项目预算报表，提出修改意见。
4. 负责报送科研项目财务验收、新品鉴定及审价等资料。
5. 负责报送年度国研试制费决算报表等报表。
财务监督职责5
1. 协助总经理做好财务管理、审计以及项目管理全流程工作，包括进度跟踪，各方沟通协调，阶段分析，成果汇报等;
2. 协助总经理做好对外商务沟通，维护与内外部合作伙伴、潜在客户的良好关系;
3. 完成总经理安排的其他日常相关工作
财务监督职责6
1、业务风险防范:及时审核业务收入、支出和业绩，确保数据准确无误;审核、整理交易资料，按公司规定归档和保管;履行财务监管职责，规范业务操作流程。
2、经营目标管理:根据公司的战略确定各项经营指标，将各项经营指标分解到各经营单位，做好运营监管;提出增收节支的 措施 并跟进落实,促进经营目标的实现。
3、经营决策支持:对公司的战略、预算、绩效、成本控制和运营管理等的执行情况进行分析和评价,为公司经营决策提供数据支持，推动业务发展。
4、财务体系建设:完善公司制度流程、岗位操作手册，健全公司管理会计体系。
5、共享平台建设:引进先进技术及理念，建立一体化的财务共享平台，推动财务工作智能化。
财务监督职责7
1、日常经营分析及方案提报：设计各模块日报/周报/月报模板，编制财务分析报告，并根据实际业务需求持续改进报告及核心指标追踪体系，提高财务数据报告的整体有效性，为业务部门的管理提高数字可视度，透过数据反映目前公司经营中的问题，并研究问题解决方案，为公司发展提供决策支持;
2、消费场景及盈利模型分析跟踪：结合业务需求，建立各研发项目财务盈利分析模型，对业务进展和变化提出合理财务建议，提供决策支持;从多个维度分析业务的投入产出效果，对于业务重要成本费用进行管控，为提高投入产出效率提出专业的管理建议;组织小组成员分析消费者行为数据，深入分析消费者场内消费行为，挖掘消费者需求，助力场内经营调整及品牌调改;
3、系统自动化：推动报表自动化、系统化建设;参与搭建、优化各类财务模型，应用于财务分析与预测，为管理层提供决策支持;协助开展专项客群策略研究(客群分析、行为模式、迁移效果等)，为业务挖掘机会提供数据支持。负责相关报表的开发及维护，并根据数据对市场活动、营销策略等进行评估及分析，为产品、运营、 渠道 等决策提供引导。
4、管理报表生成：配合融资管理做相应的融资管理报表和分析工作;
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6. sql 如何把客户按类别平均随机分配
用游标实现，假设你的表名为c，代码如下：
declare @c_id bigint,@r float
declare C_Cursor cursor for select c_id from c order by c_bank /*定义游标*/
open C_Cursor /*打开游标*/
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
while @@fetch_status=0 /*遍历数据库*/
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 /*读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 /*读ID*/
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读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 /*读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 /*读ID*/
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
end
end
else
begin
update c set c_worker=3 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读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 /*读ID*/
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
end
else
begin
update c set c_worker=2 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
update c set c_worker=1 where c_id=@c_id
fetch next from C_Cursor into @c_id /*读ID*/
end
end
end
close C_Cursor /*关闭游标*/
deallocate C_Cursor /*释放游标*/
7. 给定表的客户，什么是标准的sql查询短语检索客
1 使用SET NOCOUNT ON 选项：
缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。
2 正确使用UNION和UNION ALL：
许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。
所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。
3 尽量不用SELECT * ：
绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。
4 慎用SELECT DISTINCT：
DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。
当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。
8. SQL 如何写语句 按客户分类，统计每年的所有金额！麻烦帮忙写一下，急！在线等
不知道您是哪个数据库，SQLSERVER可以如此写
select 客户名称,
sum(case left(交易日期,4) when '2010' then 金额 else 0 end) "2010年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2011' then 金额 else 0 end) "2011年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2012' then 金额 else 0 end) "2012年"，
sum(case left(交易日期,4) when '2013' then 金额 else 0 end) "2013年"
from [table]
group by 客户名称
9. 那些数据工作中的角色
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？
因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
这个角色通常做什么呢？数据分析师的日常工作当然就是做数据分析。
比如要分析一个应用的客群特征，分析用户的留存率，活跃程度等等。但是，对于数据分析工作，最重要的是业务理解，对软件开发技术的要求其实并不高，能写SQL就能完成大部分工作了。
比如留存率的计算，技术上一个带join和where的SQL查询就实现了，但是分析的目标远不止于此，对于分析而言，更重要的是要知道为什么留存率是计算出来的这个数值以及这个值究竟意味着什么。考察为什么是这个数值，可能会发现是由机器人贡献了较高的留存率，企业内员工也贡献了较高的留存率，真实的用户其实贡献了一个较低的留存率。
考察这个值究竟意味着什么，首先会观察其变化趋势，可能会发现留存率有所上涨或下降，然后，最重要的，根据这一情况应该从业务上做些什么。
从这里的分析可以看出，数据分析师是具备一定的技术能力，但更偏业务的一种角色。
可能有人会说，我之前在互联网公司待过很长时间，似乎也没听说过需要这样一种角色呀。没错，其实在很多规模不大的互联网公司，根本没有明确定义数据分析师这样的角色，但这一角色并非不存在，通常这样的角色是被市场运营人员和产品经理兼任了。
当前国内的互联网公司普遍招聘的产品经理或运营人员的一个重要的能力要求就是会分析数据，然后根据数据改进产品设计或改进运营策略。我见到过很多公司的产品经理和运营人员写SQL写的非常溜，他们正是在进行分析数据，并根据数据进行业务改进。
对于数据分析师而言，技术上只要会SQL就够了么？当然不是。当业务发展到一定程度之后，想要做到精细化的运营，简单的SQL工具可能就无法满足数据分析师的需求了。这时，可能要请出来一些大家觉得高大上的算法模型了。比如，要做客群细分，是不是要来个RFM模型呢？要挑选一些客户来做营销，是不是要做个逻辑回归模型来预测一下哪些客户是潜在的高价值营销客户呢？想做交叉销售提升现有客户价值，是不是要来个关联分析呢？
一旦涉及到建模分析，问题就不一样了，这些分析手段非常专业，非计算机专业，数学能力比较差的同学接受起来可能就会比较困难。但也绝非不可能，市场上其实已经有很多专门为建模分析而生的专业工具了。其中最有名的莫过于SAS。只需要使用者明白基本的算法原理，然后跟随软件的可视化引导进行操作就可以完成基本的建模分析。这样一来，是不是具有计算机或者数学背景的偏业务的数据分析师们也可以来做了呢？
有不少公司将同时懂业务，会SQL，会建模分析的人员称为数据科学家。需要拥有这么多的交叉专业背景，这一角色的门槛显然非常高了。然而，数据科学家这一角色对于一个日渐壮大的企业而言却是非常重要的，常常可以带来企业核心竞争力的进一步提升，为企业建立竞争壁垒。
按照前面对数据科学家的定义，企业内部常常是缺少堪称数据科学家的人才的。即便有，也更多是某一领域的数据科学家，因为需要有深厚的业务知识积累。而一个人其实是很难具有多个行业多个领域的业务经验的。所以，一般而言，企业中更多的人才资源是数据分析师，即便有数据科学家，可能更多也谦称为数据分析师。当然可能也有另一个原因，数据分析师的名字听起来会更偏解决实际业务问题，而数据科学家则更像是偏学术理论研究。
数据工作当然还少不了一类角色，那就是数据工程师。不管是数据分析师还是数据科学家，都是基于数据进行分析的。那数据从哪里来，数据管理是不是做的足够好，数据提取是不是足够容易，在大规模的数据集上面进行计算是否高效，这些问题常常成为了挡在数据分析师和数据科学家前面的一堵墙。为了打破这堵墙，就需要数据工程师了。
所以，数据工程师的职责是什么呢，那就是为数据分析师和数据科学家服务。将数据有效的管理起来，让他们可以轻易的获取并理解数据。为他们提供分布式的探索环境，让他们可以高效的在大规模的数据集上面进行计算。除了为数据分析提供服务，数据工程师还需要做好其他的企业数据管理工作，比如数据安全，数据标准，数据质量管理等。
想做好企业数据管理并非易事，如何在企业内部建立数据标准，如何进行数据安全定级，并分别对不同安全级别的数据实施不同的安全策略，如何推进企业数据质量建设。这些问题没有一个是可以轻易做到的，非但不能轻易做到，甚至对数据管理经验要求非常高。这对于数据工程师的行业经验、工程经验都提出了更高的要求。业界通常将有这些经验足够丰富的数据工程师称为数据架构师。
能不能不要数据分析师呢？经过前面的角色拆解分析可以知道，企业里面总是会先有数据分析师（即便可能暂时没有这个称号），再有数据工程师。如果一项数据工作中没有数据分析师，那这个项目就很容易演变成一群做技术的人的自嗨，搭建各种前沿大数据平台，什么分布式计算流式计算一起上，做了很长的时间烧了大把经费之后发现没有什么可见的业务价值，然后不得不因为项目经费的原因遗憾收场。
所以，要想做好数据这块业务，数据分析师这一角色是不可缺少的。
如何应对数据分析师的短缺呢？最直接的办法就是扩充拥有数据分析能力的人才了。人才可以有两方面来源，一是招聘，二是内部转岗。首先看内部转岗。内部转岗可以说是最先采用的人才扩充方式。
能不能由软件开发人员转做数据工程师或者数据分析师呢？其实软件开发人员转做数据工程师相对是比较容易的。但是还是需要补充较多的数据专业能力，比如数据仓库的建设方案，如何进行数据建模，如何进行数据治理，如何进行数据开发和调试，如何实现数据服务及可视化，如何打造数据平台等。
能不能由软件开发人员转做数据分析师呢？这种情况就比较有难度了。主要是业务思维和技术思维有着很大的不同，业务思维想要解决当前的业务问题创造利润，怎么快怎么做，看重可操作性和效果而非技术，而技术思维却是想着维护产品的高质量，稳步的进行迭代演进。所以，我们常常见到，业务人员不能理解做技术的要考虑各种边界情况，各种依赖情况，导致一个功能要做很久；技术人员也不能理解业务为啥要天天变，刚做好的功能还没产生业务价值又要推翻重来。除了思维方式需要转变，业务经验积累也变成了这里的角色转变的绊脚石。
能不能由BA转做数据分析师呢？我们看到公司内部其实有不少数据分析师是BA的角色转变而来的。但是新的角色对于BA而言同样存在很大的挑战。比如如何快速的去熟悉一个新行业的业务，如何提升SQL技能，甚至如何自我学习和提升达到具备进行统计分析，假设检验，建模分析的能力。这些都是不容易的。
前面介绍了数据工作的相关角色，隐隐约约可以看出企业数据人才组成结构了，我们姑且将其称为企业数据人才架构。用一张简图可以表示如下：
[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> 企业数据人才结构[/caption]
前面只是最基本的角色定位，在实际企业环境中，常常会由于各自的企业基因和文化而有所不同。
比如，如果是一家创业型小公司，可能就只分为技术、产品、运营三种大的角色。技术人员将完成业务功能开发、运维、数据管理等等一系列工作。产品人员将基于产品数据分析完成产品设计和优化。运营人员将基于运营数据分析完成运营策略、运营活动的设计等。如果这家创业型公司以业务为核心，那么可能前期会直接采购相关的软件产品，连技术和数据分析都没有。
一家以软件技术为核心的中型公司（比如互联网公司），业务逐步成熟，就开始设置专门的数据部门和数据工程师岗位。而一家以业务为核心的中型公司（比如零售、保险等公司），业务逐步成熟，就开始设置专门的数据分析部门和数据分析师岗位。
随着业务的进一步扩大，各个角色的专业性越来越强，大型企业中常常设置数据架构师、数据科学家等角色，以应对特别复杂的业务场景。
10. SQL作业集：银行贷款客户特征分析
借贷业务是大多数银行重要的资金来源，通过资金的流动赚取利润，例如将吸引用户办理定期存款，将存款转化为贷款出借给需求方赚取利息作为利润。提高存贷款流动性即为银行开展业务的基本逻辑。
本案例中的银行为Thera Bank，该银行大多数业务为储蓄业务，为了将存款用户更多地转化为贷款客户，银行去年为存量客户开展了一项推广活动，有部分客户增加了贷款业务。本数据集记录的就是参与了此次活动的用户信息
该类分析能够帮助零售营销部门制定精准营销策略，以尽可能少的资源触达客户提高获客成功率。该部门希望识别出更有可能购买贷款的潜在客户，提高转化成功率，同时降低广告费用。
在对于参与本次活动的5000名用户中，共有480名用户被转化为贷款对象，占整体的9.6%，接下来的分析都围绕着这480名贷款用户展开
在这里为了增强查询语句的可读性，首先通过ALTER和UPDATE语句增加一栏对年龄进行分组，而后展开分析。
不难看出30-60岁这一区间占据了贷款人数的70%以上,这部分人群收入稳定偿付能力较强
贷款客户只要集中在100,000-180,000之间，收入较低的用户可能没达到授信标准，而收入较高的群体可能不需要个人贷款
这里通过UNION语句连接多个列数相同的行记录
总体来看，5000名客户中单身人士稍多一些，但组间差距不是太大。3口和4口之家的贷款人数比例较高，可能是为解决平时生活开支而申请
信用卡消费额在5000元以上的贷款意愿更为强烈
在贷款用户中，有房屋抵押的占35%，最大抵押价值617000，均值为288131
在已经办理了房屋抵押的用户中，房屋抵押价值在300,000以上的办理个人贷款的意愿更高