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61. 插入更新组件开发(一) - 3
2023年9月21日 1404观看
3天从零快速搭建BI商业大数据分析平台
IT/互联网 / AI大数据
3天从零快速搭建BI商业大数据分析平台
共91集
10.6万人观看
1
MySQL的介绍 - 1
09:22
2
MySQL的介绍 - 3
09:26
3
MySQL的安装
09:44
4
DataGrip的安装
09:16
5
DataGrip连接MySQL - 1
07:23
6
DataGrip连接MySQL - 3
07:19
7
SQL的介绍分类及规则 - 1
07:47
8
SQL的介绍分类及规则 - 3
07:48
9
DDL之数据库的管理 - 1
13:43
10
DDL之数据库的管理 - 3
13:48
11
DDL之数据表的创建及列举 - 1
11:51
12
DDL之数据表的创建及列举 - 3
11:55
13
DDL之数据表的描述及删除 - 1
08:01
14
DDL之数据表的描述及删除 - 3
08:02
15
DML之插入数据到数据表中 - 1
10:57
16
DML之插入数据到数据表中 - 3
11:02
17
DML之修改数据表中的数据 - 1
06:52
18
DML之修改数据表中的数据 - 3
06:50
19
DML之删除数据表中的数据
09:52
20
DQL之功能及语法规则 - 1
07:47
21
DQL之功能及语法规则 - 3
07:48
22
DQL之基本查询 - 1
09:23
23
DQL之基本查询 - 3
09:24
24
DQL之条件查询where - 1
10:54
25
DQL之条件查询where - 2
11:03
26
DQL之条件查询where - 3
10:49
27
DQL之聚合查询聚合函数 - 1
09:35
28
DQL之聚合查询聚合函数 - 3
09:33
29
DQL之分组查询group by - 1
11:54
30
DQL之分组查询group by - 3
11:52
31
DQL之排序查询order by - 1
05:57
32
DQL之排序查询order by - 3
05:55
33
DQL之分页查询limit - 1
06:19
34
DQL之分页查询limit - 3
06:22
35
DQL之结果保存
09:46
36
多表查询:表与表之间的关系 - 1
07:47
37
多表查询:表与表之间的关系 - 3
07:49
38
多表查询:Join关联 - 1
13:06
39
多表查询:Join关联 - 3
13:08
40
多表查询:子查询 - 1
10:51
41
多表查询:子查询 - 3
10:53
42
数据仓库的介绍 - 1
09:42
43
数据仓库的介绍 - 3
09:40
44
ETL以及Kettle的介绍 - 1
08:43
45
ETL以及Kettle的介绍 - 3
08:45
46
JDK及Kettle的安装部署 - 1
10:19
47
JDK及Kettle的安装部署 - 3
10:22
48
Kettle中转换与作业的功能 - 1
07:56
49
Kettle中转换与作业的功能 - 3
07:55
50
Kettle开发实战:文本输入与Excel输出(一) - 1
07:12
51
Kettle开发实战:文本输入与Excel输出(一) - 3
07:10
52
Kettle开发实战:文本输入与Excel输出(二) - 1
10:53
53
Kettle开发实战:文本输入与Excel输出(二) - 3
10:54
54
Kettle开发实战:Excel输入与MySQLl输出(一) - 1
08:47
55
Kettle开发实战:Excel输入与MySQLl输出(一) - 3
08:46
56
Kettle开发实战:Excel输入与MySQLl输出(二) - 1
08:26
57
Kettle开发实战:Excel输入与MySQLl输出(二) - 3
08:25
58
表输入组件开发(一)
08:02
59
表输入组件开发(二)
09:13
60
插入更新组件开发(一) - 1
05:11
61
插入更新组件开发(一) - 3
05:11
62
插入更新组件开发(二) - 1
08:32
63
插入更新组件开发(二) - 3
08:31
64
企业级可视化平台FineBI的功能及安装部署 - 1
08:17
65
企业级可视化平台FineBI的功能及安装部署 - 3
08:13
66
电商业务介绍 - 1
07:31
67
电商业务介绍 - 3
07:31
68
订单分析案例架构及数据准备 - 1
11:41
69
订单分析案例架构及数据准备 - 3
11:40
70
订单数据表的内容讲解 - 1
12:15
71
订单数据表的内容讲解 - 3
12:18
72
基于Kettle实现可视化ETL生成ods层 - 1
14:13
73
基于Kettle实现可视化ETL生成ods层 - 3
14:17
74
指标分析:每日订单总额及订单个数 - 1
07:27
75
指标分析:每日订单总额及订单个数 - 3
07:27
76
指标分析:独立用户数以及热门商品Top10 - 1
08:32
77
指标分析:独立用户数以及热门商品Top10 - 3
08:31
78
指标分析:每天每个小时上架商品及订单个数 - 1
05:06
79
指标分析:每天每个小时上架商品及订单个数 - 3
05:06
80
指标分析:每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 - 1
05:25
81
指标分析:每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 - 3
05:21
82
指标分析:每日每个省份的订单总金额及订单个数
08:02
83
指标分析:每日不同商品分类的订单个数统计 - 1
06:10
84
指标分析:每日不同商品分类的订单个数统计 - 3
06:12
85
企业级BI分析报表:FIneBI的基本使用 - 1
08:44
86
企业级BI分析报表:FIneBI的基本使用 - 3
08:44
87
企业级BI分析报表:仪表盘显示每日订单信息 - 1
07:08
88
企业级BI分析报表:仪表盘显示每日订单信息 - 3
07:06
89
企业级BI分析报表:柱状图及曲线图的构建
08:52
90
企业级BI分析报表:饼图及雷达图的构建 - 1
05:21
91
企业级BI分析报表:饼图及雷达图的构建 - 3
05:25
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