sql應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

SQL應用及誤區分析

為了解決sql應用的問題，作者張振磊 這樣論述：

本書共分為14章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第1章介紹了 SQL概述；第2章簡單介紹了SCOTT模式；第3~6章分別介紹了SQL常用的增刪改查知識；第7~12章分別介紹了常用的資料庫物件，包含了視圖、索 引、約束、觸發器、存儲過程和函數；第13章介紹了非常重要的事務知識；第14章對SQLSERVER資料庫和Oracle資料庫中存在的一些差異進行了 舉例比較。

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地區、季節等因素對大型連鎖便利商店的購買行為之影響分析

為了解決sql應用的問題，作者曾俊富 這樣論述：

所謂關聯分析，就是從商店銷售交易資料庫中，找出項目之間的關聯性。一般而言，便利商店的POS 系統提供使用者方便做一些基本進銷存的貨物管理，然而忽略了日常交易資料庫裡隱含一些有用的資訊，以往都是以經驗法則判斷訂貨資料，若是光用人工方式找尋隱藏在大量交易資料庫的關聯規則是相當困難的。本研究基於取得工廠地區、住宅地區、學校地區、高山地區之大型便利商店之銷售交易資料庫的利基下，透過交叉分析，在銷售交易資料庫中挖掘有趣的關聯規則，將有助於企業在銷售交易資料庫中找出對決策有用的知識。本篇論文與先前文獻中所提出的關聯規則分析最大的不同，在於先前的關聯規則分析是著重在週期性的匯總資料分析，主要在商品銷售量及

價格之間的分析；而本文提出的方法，是使用商店日常銷售交易資料庫來進行分析，且專注在工廠地區、住宅地區、學校地區、高山地區便利商店商品項目與季節之間的關係。本研究是透過DataMining 的關聯分析針對工廠地區、住宅地區、學校地區、高山地區便利商店來找出商品與季節之關聯，由於商品之差異化在每個區域銷售有所不同，對企業而言，針對下一個季節提前做出正確的預測，也對於備貨的準備能夠更加嚴謹，除此減少貨物滯銷，亦可節省物流運送成本，一但進入季節即可掀起銷售高潮以致使企業獲利。

Power Query：用Excel玩轉商業智能數據處理

為了解決sql應用的問題，作者朱仕平 這樣論述：

Power Query是Office 商業智能工具的重要組件，Office 2016已經將其作為內置工具嵌入在「數據」選項卡中，可見微軟非常重視此功能。Power Query集成了Access和Excel的功能，通過它可以對數據進行可視化菜單操作，完成對數據的提取、轉換和加載。本書主要包括Power Query簡介及安裝、Power Query基本操作、Power Query 應用案例、PowerQuery 結構組成、Power Query高級應用以及常用M語言函數語法介紹。本書適合具備一定Excel應用基礎知識，了解Excel基礎函數應用的讀者，另外也適合財務、統計、人力資源、客服、售后服務

、電商等需要處理大量數據的朋友學習。朱仕平Excel資深愛好者，骨灰級玩家Excel精英培訓網講師團講師騰訊課堂在線教育簽約講師網易雲課堂在線教育簽約講師愛學習創辦人具有15年Office職場實戰應用經驗， 10年企業及在線教育培訓經驗。擅長Excel、Word、PPT軟件應用，推崇使用綜合實用技能提高工作效率，通過在線教育推廣常用功能技巧、函數公式嵌套數組應用、數據透視表及SQL應用、圖形圖表、Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map、Power BI等實戰課程。 第1 章 Power Query，Excel 的另一個江湖

11.1 揭開Power Query 的神秘面紗 11.1.1 一個小功能，數據新天地 21.1.2 Power Query 哪里尋 61.1.3 Power Query 啟動及操作界面 71.1.4 Power Query 的包容心 101.1.5 Power Query 的獨特個性 111.2 Power Query 職場應用5 招鮮 121.2.1 數據表格可以這樣轉 121.2.2 數據表格的逆轉乾坤 141.2.3 雙劍合璧查找數據 161.2.4 數據合並的吸星大法 201.2.5 從網絡中輕松獲取數據 24第2 章 穩扎穩打，練好Power Query 的基本功 262.1 管理

Power Query 262.1.1 學會管理Power Query 272.1.2 修改公式 302.1.3 管理查德詢 322.1.4 上下文工具 332.2 掌握Power Query 的基礎功能 362.2.1 選擇列 362.2.2 刪除列 382.2.3 保留行 402.2.4 刪除行 432.2.5 排序 482.2.6 拆分列 492.2.7 分組依據 552.2.8 數據類型 582.2.9 將第一行用作標題 602.2.10 替換值 612.2.11 合並查詢 632.2.12 追加查詢 682.2.13 轉置表格 712.2.14 反轉行 722.2.15 填充單元格

742.2.16 文本轉換 752.2.17 提取字符 782.2.18 數字統計信息 792.2.19 在字段上計算一個數 812.2.20 數據舍入 84第3 章 學以致用，Power Query 應用案例 873.1 拆分數據 873.2 合並號段 903.3 對比數據 923.4 計算單元格字符 973.5 計算單元格數值 1003.6 拆解信息 1023.7 動態轉換結構1063.8 合並統計數據 1113.9 轉換數據再創建數據透視表1143.10 拆分和轉換數據結構 1163.11 數據排名1183.12 合並文件夾 1213.13 合並查詢聚合計算 1253.14 動態查詢 1

293.15 多條件動態查詢 1333.16 綜合案例：制訂采購計划 136第4 章 知己知彼，Power Query 的結構組成 1434.1 查詢表的結構關系 1444.2 高級編輯器 1464.3 創建一條Record 記錄 1494.4 創建多行Record 記錄 1514.5 創建一個List 列表 1524.6 創建列表中的List 列表 1544.7 創建由逗號分隔的List 列表 1554.8 創建List 列表的基本約定 1564.9 創建table 表 1574.10 創建多層嵌套table 表 158第5 章 事半功倍，Power Query 的高級應用 1605.1 深

化鑽取 1605.2 獲取重復值 1625.3 快速計算 1655.4 條件判斷 1675.5 模糊匹配 1705.6 拆分數據 1755.7 創建憑證表 1785.8 文本和數值混合提取 1805.9 統計核對數據 1825.10 行列轉置 1855.11 橫向排序 1895.12 綜合拆解數據 1925.13 自定義函數 197第6 章 錦上添花，常用M 語言函數語法介紹 2116.1 M 語言基礎 2126.2 Text 類函數 2206.3 Number 類函數 2216.4 Time 類函數 2236.5 Date 類函數 2236.6 DateTime 類函數 2256.7 Dur

ation 類函數 2266.8 Record 類函數 2266.9 List 類函數 2276.10 Table 類函數 2296.11 文件類函數 232

電腦輔助設計藍圖校對自動化研究-以發動機零組件為例

為了解決sql應用的問題，作者米光武 這樣論述：

設計藍圖在產品全生命週期中，扮演舉足輕重之角色，時至今日，各種電腦輔助設計、製造CAD(Computer Aided Design)/CAM (Computer Aided Manufacturing)/ CAE(Computer Aided Engineering)軟體蓬勃發展，惟藍圖校對工作仍未能完全以自動化校對代替人工檢查為主。但人工檢查校對仍有其風險存在；雖知如此，中外文獻卻鮮少有關藍圖校對自動化方面之著墨。因此，如何以既有技術建立一高效率、高可靠度之藍圖自動化檢查系統，並降低檢查誤失風險，在現今設計環境中確有其重要性。　　本研究運用程式語言對電腦輔助設計軟體之設計藍圖進行二次開發，

以獲取圖面文字中有關零件、材料之引用規範與製程程序等表達性文字資料，並將其輸出、轉換匯入資料庫。之後，運用資料庫語言撰寫關聯法則以為主要資料探勘方法，針對所建立之資料庫進行校對規則模式建立之研究，並透過運用關聯法則之Apriori演算法，搜尋藍圖文字資料中可用以做為校對規則之材料規範、製程程序等類型關聯規則。經由此一機制，一方面經由輸入資料量累積，規則資料庫可漸趨完備，未來可適應更多型態之設計藍圖。另一方面，可逐步取代人工校對以降低可能之成本風險，亦將有助於提高校對工作之效率及可靠度。