数据操作要注意什么

1. 创建和使用数据清单时要注意哪些事项

数据清单的大小和位置 在规定数据清单大小及定义数据清单位置时，应该遵循以下规则：应避免在一个工作表上建立多个数据清单。因为数据清单的某些处理功能（如筛选等）一次只能在同一个工作表的一个数据清单中使用。在工作表的数据清单与其他数据间至少留出一个空白列和空白行。在执行排序、筛选或插入自动汇总等操作时，有利于Excel2010检测和选定数据单。避免在数据清单中放置空白行、列。避免将关键字数据放到数据清单的左右两侧，因为这些数据在筛选数据清单时可能被隐藏。列标志 在工作表上创建数据清单，使用列标志应注意以下事项：在数据清单的第一行里创建列标志，Excel 2010将使用这些列标志创建报告，并查找和组织数据。列标志使用的字体，对齐方式、格式、图案、边框和大小样式，应当与数据清单中的其他数据的格式相区别。如果将列标志和其他数据分开，应使用单元格边框（而不是空格和短划线）在标志行下插入一行直线。行和列内容 在工作表上创建数据清单，输入杼和列的内容时应该注意以下事项：在设计数据清单时，应使用同一列中的各行有近似的数据项。如何设置数据清单 在对数据清单进行管理时，一般把数据清单看成是一个数据库。在Excel 2010中，数据清单的行相当于数据库中的记录，行标题相当于记录表，也可以从不同的角度去观察和分析数据。步骤1：打开一个Excel工作簿，在表格中选择需要设置的单元格，如下图所示。步骤2：在“字体”选项板中设置“字体”为“黑体”、“字号”为20、“字形”为“加粗”，选择A1单元格，在行标上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择“行高”选项，弹出“行高”对话框，在“行高”文本框中输入32，单击“确定”按钮，即可查看创建的数据清单效果

2. 数据分析工作有哪些注意事项

【导读】对于没有从事大数据领域工作的人，或是刚进入大数据领域的朋友，对大数据工作者日常工作内容可能并不十分了解，只是直觉地认为数据分析可能就是跟数据打交道，就是处理数据。那么，数据分析工作有哪些注意事项呢?

一、数据分析工程师可有可无

大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的，大数据分析师就是一个边缘职位，可有可无，招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。

二、万物皆可分析，贪大求全

数据分析，分析什么东西呢?哪里有数据，哪里就有数据分析，什么都可以分析，贪大求全。让数据分析师工作疲于奔命，最后得到结果也不能让领导满意，因为数据质量差，分析结果参考价值大打折扣，或是与实际结果大相庭径。

三、数据分析师岗位定位不明确，处于打酱油状态

数据分析师是软件工程师吗，做编程吗，是管理层吗，是商务人员吗，属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到，很少看你写代码呢，管理决策不都是领导和老板说了算吗，你也没客户，也没做市场营销啊。最后数据分析师什么也不是，工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写
ppt、打打小报告了。

四、超出业务范围，好高骛远

某些领导或公司管理人员，要求数据分析大而全，拍拍脑袋要结果。大到以国家，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和 UV
都要。在他们眼里，数据分析师什么都能弄，什么都应该很简单，不管什么平台不平台，中台不中台，因为收集数据是最简单的体力活。这样的场景，可能做数分析的你，已经司空见惯。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析工作有哪些注意事项?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

3. SQL对数据进行修改、删除时需要注意哪些问题

情况分析：

1、少量数据修改、删除

2、多数据修改、删除

解题思路：

为了保证正确的执行命令，需要对修改/删除前的数据进行查看，筛选出相关数据之后，再进行操作

解题方法：

1、少量数据：可先用SELECT命令，根据WHERE条件，将信息先查询出来，判断这些数据是否是要修改的数据

2、多数据：

同第一种方式一样，先用SELECT命令查询出来，记录下条件信息

然后用利用存储过程、事物两种技术。用存储过程封存，里面加上@@ERROR等一系列判断，出现问题，则回滚事物，否则提交事物

4. 数据库操作时的注意事项有哪些

1. 注意插入数据时数据字段的数据类型，时候有约束，是否是住建
   

2. 删除数据或修改数据时看是否有外键关联
   

5. 使用数据库应注意的问题

《水文地质环境地质调查信息系统》提供了较强的数据处理及初步评价功能，具备了前述基础资料，可进行数据统计，自动生成统计图表，建立地下水资源开采潜力评价、地下水资源功能评价、地下水水质综合评价等模型，为综合研究提供了便利。使用时应注意以下几个问题：

（1）《水文地质环境地质调查信息系统》运行环境

硬件运行环境推荐为Intel奔腾100 MHz主频，128 MB内存，1024×786×256色，500 MB可用硬盘空间上的PC兼容机。

软件环境为中文Windows2000以上的操作系统（中文Windows2000/NT/XP）。由于其主体是在Map GIS 6.5基础上开发的，在Map GIS 6.7环境下无法运行。

（2）属性数据库所录入的水质分析综合成果中，“＜”不能录入，所以凡出现0.0005和0.0002的数据，可能是＜0.0005或＜0.0002，因此对水质数据的使用应注意。

（3）在录入系统中查看某个点的数据时，不要习惯于在统一编号下拉菜单中选择，这样的操作会更改统一编号的数据，应在工具栏中选择相应的图标进行查看。

（4）如果数据在本系统中汇总失败，可以在SQL Server中进行数据还原。

6. 数据库更新操作时需要注意什么

升级MySQL数据库时需要注意些什么
1.导出4.0.23当前数据库数据，进行备份。
2.安装4.1或5.1进行备份数据导入。
3.具体操作

linux中升级MySQL应采取的步骤：

1. 进行升级前你应先备份当前的MySQL安装。

2. 下载最新linux版MySQL。

3. 升级MySQL前，必须停止服务器。

如果服务器安装为服务，必须在命令提示符下在命令行中用命令停止服务：

7. 实验数据处理要注意哪些

实验报告撰写要求
1. 实验报告和实验预习报告使用同一份实验报告纸,是在预习报告的基础上继续补充相关内容就可以完成的,不作重复劳动，因此需要首先把预习报告做的规范、全面。
2. 根据实验要求，在实验时间内到实验室进行实验时，一边测量，一边记录实验数据。但是为了使报告准确、美观，此时应该把实验测量数据先记录在草稿纸上。等到整理报告时再抄写到实验报告纸上，以避免错填了数据，造成修改，把报告写得很乱。
3. 在实验中，如果发生实验测量数据与事先的计算数值不符，甚至相差过大，此时应该找出原因，是原来的计算错误，还是测量中有问题，不能不了了之，这样只能算是未完成本次实验。
4. 实验报告不是简单的实验数据记录纸，应该有实验情况分析，要把通过实验所测量的数据与计算值加以比较，如果误差很小（一般5％以下）就可以认为是基本吻合的。如果误差较大就应该有误差分析，找出原因。
5. 在实验报告上应该有每一项的实验结论，要通过具体实验内容和具体实验数据分析作出结论（不能笼统的说验证了某某定理）。
6. 设计性、综合性实验要画出所设计的电路图，标出所选出和确定的电路参数。要有验算过程和必要的设计说明。
7. 必要时需要绘制曲线，曲线应该刻度、单位标注齐全，曲线比例合适、美观，并针对曲线作出相应的说明和分析。
8. 在报告的最后要完成指导书上要求解答的思考题。
9. 实验报告在上交时应该在上面有实验指导教师在实验中给出的预习成绩和操作成绩，并有指导老师的签名，否则报告无效。
10. 希望每个同学认真完成好实验报告，这是培养和锻炼综合和总结能力的重要环节，是为课程设计、毕业设计论文的撰写打下一个基础，对以后参加工作和科学研究也是大有益处的。

8. 企业大数据处理需要注意的几个问题

对于企业来说，如果想更好利用大数据，首先要从物联网、互联网和传统信内息系统三方容面入手。
目前有大量的数据采集公司把Web系统作为重要的数据来源，在此基础上可以进行大量的价值化操作；传统信息系统往往与具体的行业有紧密的联系，不同企业往往都会有自己的信息系统，传统信息系统是利用大数据的基础，通过在传统信息系统上进行大数据改造往往是首先要完成的事情。
作为企业来说，一方面要根据自身业务的特点来搭建物联网系统，另一方面要注重行业整体数据的获取（来自于Web系统），最后结合自身信息系统的数据完成具体决策的制定。

9. 大数据分析要注意哪些因素

获得合适的数据专家

培养合适的人才至关重要。(大数据不仅仅涉及技术和平台。)企业需要对合适的人员进行投资，这些人员应清楚了解企业的业务目标并相应地利用大数据。需要在技术上和分析上都配备有能力的正确的人，他们能够理解和理解数据分析所引发的相互关系和趋势。再有企业领导者不仅应培训内部数据处理资源，还应引进新的人才。

定义事项

大数据确实非常大，可以通过多种方式进行分析。但是需要谨记模糊的数据可能成为大数据计划的巨大杀手。重要的是要绝对清晰地了解目标，以及需要以何种方式分析哪些数据成分，以获得什么样的见解。还原主义—将复杂问题分解为各个组成部分的实践是最佳实践之一，并且只有在明确目标的情况下才能实施，该目标将定义流程。这将定义要对数据执行的操作。

通过测试优化重点

测试是IT领导者经常忽略的因素。每当实施新技术时，测试并进一步调整过程以获取所需的内容就很重要。在某些行业中，这称为大型测试。只有通过培养实验文化才能获得最佳的关注。鲜为人知的事实是，数据驱动的实验使人们能够找到新的数据解释方式和创新的基于数据的产品创建方式。

获取和应用可行的见解

尽管“可行的见解”是一个经常被重复使用的术语，但在实施级别仍然被忽略。首席信息官需要从大数据分析中提取可操作的信息。向决策者提供经过过滤的相关信息在行业中具有极其重要的意义。此外，管理人员需要理解，更改或创建包含从大数据中获得的见解的流程。