kettle PDI学习笔记（十）：统计

最新推荐文章于 2023-11-20 09:40:54 发布
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#大数据 #etl

本文介绍如何在Excel中使用目录分组功能，通过排序和分组操作来整理数据，提高数据分析效率。

目录

分组

分组是按照某一个或某几个进行分组，同时可以将其余字段按照某种规则进行合并。分组之前也必须排序。
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Excel输入
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排序记录
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分组
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结果
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Kettle09：Kettle统计控件
qq_28286027的博客
05-12 922
统计 1.统计是转换里面的第十三个分类。 2.统计是提供数据的采样和统计功能。 分组 分组是按照某一个或某几个进行分组，同时可以将其余字段按照某种规则进行合并。 注意： 分组之前数据应该进行排序！ 案例： 从Excel读取数据，按照group进行分组统计，把结果保存到Excel 分析： 输入：Excel输入 统计：分组 输出：Microsoft Excel输出 ...
5.3单变量统计
m0_68714092的博客
11-24 1515
5.3单变量统计
数据分析方法都有哪些？
CDA数据分析师
02-27 401
大家都知道，每个人都有自己的想法，在数据分析领域也是一样的。不同的数据分析师对于数据分析的方法都有自己的见解，而数据分析的方法中最重要的作用就是能够把某一事物的数据转化成平常人都能够清楚明白的见解，如果做到了这些，我们可以说这就是一个成功的数据分析师。那么对于数据分析师来说，使用一些工具可以更好地理解和分析数据的价值，有一个完整的数据分析体系是一个至关重要的事情，而常用的四种数据分析方法有：描述...
常见的数据分析方法有哪些
m0_59412721的博客
11-03 1245
　　数据分析指的是就超过10tb的数据集做分析、得到可视化结论、对未来企业发展城市管理提供指引帮助，关于数据分析光是学会软件可不行，算法、建模都同样重要，特别是分析方法，如果一开始切入的选择正确，往往能更快达到彼岸、得到结果。那么，数据分析的常见方法都有哪些?下面就由我来具体分析和介绍一下。 　　第一，对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系，它属于常见的一种方法，具体可分为横向和纵向两种，前者是固定时间对比数据，如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的
kettle实例--高级转换-单变量统计
fxxhmn的博客
10-25 1335
在【Univariate statistics】对话框中，设置参数，对学生语文、数学考试成绩进行统计。（2） 在【Input fields andderived stats】表中，设置统计的各个字段参数，如图所示，此时完成【单变量统计】组件的参数设置。创建【Excel输入】组件，如图所示，设置参数，导入“2018年上学期期末考试成绩.xls”文件。双击【单变量统计】组件，弹出【Univariate statistics】对话框，如图所示。点击单变量统计按钮，点击上方预览按钮，查看统计数据。
[Kettle] 单变量统计
Hudas的博客
11-20 1202
本文主要讲解Kettle中的单变量统计组件的相关知识点
kettle案例-点变量统计
wt_125的博客
11-23 178
数据清洗
kettle PDI学习笔记（六）：应用
梦回乌托邦
11-09 212
目录替换空值写日志 替换空值 源数据 处理后 写日志 写日志主要在调试的时候使用，把日志信息打印到日志窗口。 红框可以选择日志级别
kettle PDI学习笔记（三）：输入
梦回乌托邦
11-07 566
目录CSV文件输入文本文件输入 CSV文件输入 上回快速入门了一下子，最后输出后，数据格式有点不对劲，源文件数据数字没有小数点，而输出后有了小数点。 打开Excel输出，选择字段的格式，Integer类型的都在格式下拉框选择0就OK了。 注意一下，更改的时候，要把输出的那个文件关掉，不然会报错 文本文件输入 准备个txt id;name;age 1;zhangsan;22 2;lisi;21 3;wangwu;25 新建转换、文本文件输入、Excel输出 ...
kettle PDI学习笔记（一）：kettle的介绍，下载，目录结构，部署
梦回乌托邦
11-06 922
目录一、ETL二、Kettle简介三、Kettle的结构四、Kettle的核心组件 不慌，我也是刚听说这个词，一脑袋懵 一、ETL 什么是ETL？ETL是三个英文单词的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程。对于企业或者行业应用来说，经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以掌握一种ETL工具的使用是必须的，Kettle就是ETL工具。 二、Kettle简介 1.Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯Java编写的，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。 2.Kettle中文：水壶，作者希望把各种数据放到一
kettle PDI学习笔记（八）：查询
梦回乌托邦
11-09 373
目录HTTP client数据库查询数据库连接流查询 HTTP client HTTP client是使用get的方式提交请求，获取返回的页面内容。 用这个接口可以得到一个xml： http://services.odata.org/V3/Northwind/Northwind.svc/Products/ 自定义常量 HTTP client Get data from xml /feed/entry/content/m:properties 结果 数据库查询 就是左连接查询 数据库连
kettle PDI学习笔记（十三）：作业
梦回乌托邦
11-10 456
目录简介作业项作业跳例子 简介 大多数ETL项目都需要完成各种各样的维护工作。 例如，怎么传送文件，验证数据库表是否存在，等等。这些操作都是按照一定顺序完成。因为转换以并行方式执行，就需要一个可以串行执行的作业来处理这些操作。 一个作业包含一个或多个作业项，这些作业项以某种顺序执行。作业执行顺序由作业项之间的跳（job hop）和每个作业项的执行结果来决定。 作业项 作业跳 例子 先从Excel读取数据，保存到Excel，再从文本文件中读取数据保存到Excel，如果产生错误就发送邮件，并且停止作业，如
kettle统计重复记录个数及明细
08-08
统计重复数据的个数，及相同记录都有哪些，如有不懂的地方可随时联系
使用kettle进行数据统计
qq_68383591的博客
05-31 6632
首先需要指定一个常量N，值为100，类型为Number，接着将N和随机种子相乘的值存放到新的字段x中。在input field中选择需要计算的字段，对于需要输出的字段选择为true，其余为false。为了完成该转换，需要使用生成记录控件、生成随机数控件、计算器控件及字段选择控件。3. 在第2问的基础上设计一个转换，任务是生成一个随机数，并判断它是否处于2中均值的一个标准差内。生成随机数控件可以用来生成随机种子，生成0到1内的小数，具体配置如图所示。最后使用字段选择控件，删除多余字段。
数据特征分析方法总结
热门推荐
Whitney66的博客
04-04 2万+
数据特征分析方法总结 21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。 分布分析 分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数据，并通过这两种类型来区分基本统计量。 常用指标为：极差、频率分布情况、分组组距及组数 # 读取数据 data = pd.read_csv('data/深圳罗湖二手房信息.csv', engine='pyt
kettle根据多字段分组统计
qq_42470467的博客
09-13 2434
这里写自定义目录标题源数据任务操作结果 源数据 性别0为女，1为男。18岁以下为儿童，18至30岁为青年，30至50岁为中年，50岁以上为老年 任务 统计每天不同性别不同年龄阶段的挂号人数 操作 以三个字段date，kind，性别分组。date，kind分别为处理过后的挂号日期和年龄段，聚合统计个数。 结果 ...
kettle操作手册-常用统计/映射步骤
寒暄的博客
05-18 641
ETL简介 ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取，数据转换，数据装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以要掌握一款ETL工具。 为什么选择kettle kettle是一款开源的，纯java编写的，可以跨平台的，绿色版无需安装的ETL工具，数据抽取高效稳定。 kettle的中文名是水壶，该项目的主旨是希望将各种数据放到一个水壶里面，然后以指定的格式让他流出来。 kettle这个ETL工具集，他允许输入不同数据库的数据，通过提供一个图
kettle EXCEL 累计输出数据
weixin_41160534的博客
07-26 1097
项目当中有些数据是需要进行累积的，每次读取原有数据再写入全部数据，耗时太多。 以前输出excel 都是直接选择 kettle 当中的 Excel输出，然而今天眼前一亮。 Excel输出 输出的excel为2003版本的很多 excel 函数是不支持的。经我猜想这Microsoft Excel 输出肯定是支持2007版本的excel的。 经我探索发现： 1、可以输出2007版本exc...
kettle学习笔记（十）——数据检验、统计、分区与JS脚本
weixin_30314793的博客
05-07 788
一、概述 　　数据剖析和数据检验： 　　　　用于数据的检查、清洗 。　　统计步骤： 　　　　提供数据采样和统计的功能　　分区：　　　　 　　　　根据数据里某个字段的值，拆分成多个数据块。输出到不同的库表和文件中。 　　脚本： 　　　　Javascript 基础 二、数据剖析和数据检验 　　1.数据剖析 　　　　分析原始数据的数据类型、长度、值域等，属于ETL的第一步 　　　　k...
Kettle 5.1.0学习笔记：ETL工具详解与案例
"Kettle是一款开源的ETL工具，用于数据抽取、转换和加载，尤其在数据仓库构建中发挥重要作用。Kettle支持多种操作系统，并通过转换(ktr)和作业(kjb)文件进行工作。ETL过程包括从源抽取数据、进行转换处理、最后加载...
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