《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一3.4 数据量太大了怎么办

简介:

本节书摘来华章计算机《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第3章 ,第3.4节,纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.4 数据量太大了怎么办

早期做培训的时候,很少有学员来问我数据量的事情,因为大家的数据量都比较小,这几年来不同了,经常有学员来问我:老师,作者的数据有300多万,怎么办?还有学员说,我们要做客户画像,数据量有1000多万,我们平时都是放在MySQL里面做的。
数据量太大了,怎么办?EXCEL的一个工作表只能存放1048576行数据,也就是104万多一点,数据多了如何处理呢?

相关文章
|
9月前
|
SQL 分布式计算 数据挖掘
从Excel到高级工具:数据分析进阶指南
从Excel到高级工具:数据分析进阶指南
430 54
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践
本篇将介绍DMS的一款数据分析智能体(Data Agent for Analytics )产品的技术思考和实践。Data Agent for Analytics 定位为一款企业级数据分析智能体, 基于Agentic AI 技术,帮助用户查数据、做分析、生成报告、深入洞察。
|
7月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析
在数字化转型中,数据分析成为企业决策核心,而Python凭借其强大生态和简洁语法成为首选工具。本文通过实战案例详解数据分析全流程,涵盖数据采集、清洗、探索、建模、可视化及自动化部署,帮助读者掌握从数据到业务价值的完整技能链。
897 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
构建企业级数据分析助手:Data Agent 开发实践
本篇将介绍DMS的一款数据分析智能体(Data Agent for Analytics )产品的技术思考和实践。Data Agent for Analytics 定位为一款企业级数据分析智能体, 基于Agentic AI 技术,帮助用户查数据、做分析、生成报告、深入洞察。由于不同产品的演进路径,背景都不一样,所以只介绍最核心的部分,来深入剖析如何构建企业级数据分析助手:能力边界定义,技术内核,企业级能力。希望既能作为Data Agent for Analytics产品的技术核心介绍,也能作为读者的开发实践的参考。
1205 2
构建企业级数据分析助手:Data Agent 开发实践
|
4月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据挖掘
Python 高效清理 Excel 空白行列:从原理到实战
本文介绍如何使用Python的openpyxl库自动清理Excel中的空白行列。通过代码实现高效识别并删除无数据的行与列,解决文件臃肿、读取错误等问题,提升数据处理效率与准确性,适用于各类批量Excel清理任务。
503 0
|
6月前
|
供应链 监控 搜索推荐
35页PPT|零售行业自助数据分析方法论:指标体系构建平台集成、会员与商品精细化运营实践
在零售行业环境剧变的背景下,传统“人找货”模式正被“货找人”取代。消费者需求日益个性化,购买路径多元化,企业亟需构建统一的指标体系,借助BI平台实现数据驱动的精细化运营。本文从指标体系构建、平台集成到会员与商品运营实践,系统梳理零售经营分析的方法论,助力企业实现敏捷决策与业务闭环。
35页PPT|零售行业自助数据分析方法论:指标体系构建平台集成、会员与商品精细化运营实践
|
8月前
|
SQL 存储 缓存
基于 StarRocks + Iceberg,TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践
从 BigQuery 到开放数据湖,区块链情报公司 TRM Labs 的数据平台演进实践
|
9月前
|
人工智能 算法 安全
使用CodeBuddy实现批量转换PPT、Excel、Word为PDF文件工具
通过 CodeBuddy 实现本地批量转换工具,让复杂的文档处理需求转化为 “需求描述→代码生成→一键运行” 的极简流程,真正实现 “技术为效率服务” 的目标。感兴趣的快来体验下把
505 10
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据分析,别再死磕Excel了!
Python数据分析,别再死磕Excel了!
384 2
|
10月前
|
SQL 自然语言处理 数据可视化
📊 Quick BI 真实体验评测:小白也能快速上手的数据分析工具!
作为一名软件开发工程师,我体验了阿里云的Quick BI工具。从申请试用账号到上传数据、创建数据集,再到搭建仪表板和使用智能小Q功能,整个过程流畅且简单易用。尤其对非专业数据分析人士来说,拖拽式设计和自然语言问数功能极大降低了操作门槛。虽然在试用入口明显度和复杂语义理解上还有提升空间,但整体体验令人满意。Quick BI让我改变了对数据分析的认知,值得推荐给需要快速制作报表的团队成员。