大数据分析上下数据有关联(根据排序)

zuilu5339 2019-07-01 09:37:18


ID TASK COLOR
1 001 R003
2 002 R002
3 003 R002
4 004 R003
5 005 R003
6 006 R002

按照ID排序来识别 哪些数据上下的color是一样的,把连续color的TASK显示出来,记住一定要连续的,跳开ID不算

上面的数据查询得到
R002(002-003)
R003(004-005)

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二月十六 版主 2019-07-01
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看看这样行不
--测试数据
if not object_id(N'Tempdb..#T') is null
drop table #T
Go
Create table #T([ID] int,[TASK] nvarchar(23),[COLOR] nvarchar(24))
Insert #T
select 1,N'001',N'R003' union all
select 2,N'002',N'R002' union all
select 3,N'003',N'R002' union all
select 4,N'004',N'R003' union all
select 5,N'005',N'R003' union all
select 6,N'006',N'R002'
Go
--测试数据结束
;WITH cte AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY
COLOR
ORDER BY
ID
) - ID AS tempid
FROM
#T
)
SELECT a.COLOR ,
STUFF(( SELECT '-' + cte.TASK
FROM cte
WHERE cte.tempid = a.tempid
FOR
XML PATH('')
), 1, 1, '') AS value
FROM cte a
GROUP BY a.COLOR ,a.tempid
HAVING COUNT(1)>1


雨夹雪 2019-07-01
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create table #A
(
ID int,
TASK varchar(10),
COLOR varchar(10)
)

insert into #A values(1, '001', 'R003')
insert into #A values(2, '002', 'R002')
insert into #A values(3, '003', 'R002')
insert into #A values(4, '004', 'R003')
insert into #A values(5, '005', 'R003')
insert into #A values(6, '006', 'R002')

select max(color)+'('+min(task)+'-'+max(task)+')' from
(
select *,row_number() over(order by id) -row_number() over(partition by COLOR order by id) as Y
from #A
) A
group by y
having count(1)>1

drop table #A

数据可视化有什么意义?】 举一个身边的例子,我们平时在电视上看到的天气预报,会用不同的色块代表不同地区的气温、降水情况。通过观察区域色块分布,我们可以马上了解哪里气温高,哪里雨水多。 这种数形结合的形式,让我们更容易抓住重点信息,比枯燥的文字、简单表格更有吸引力。 数据可视化,就是让数据分析的结果以最直观的方式呈现,将“孤独”的数据联系起来,让“单调”的数据生动起来。通过观察可视化图表,数据之间的关联、变化一目了然。 【“无处不在”的数据分析与可视化】 一图胜千言,数据分析与可视化如今在我们的工作和生活中处处可见,职场中90%以上的岗位都会跟数据打交道。掌握数据分析与可视化技能,可以极大提升工作效率。 【4.5小时极速提升数据能力数据小白也能轻松上手】 Python数据分析与可视化的学习,重在实操,空谈语法毫无意义。 本课程着重讲解数据分析与可视化工具的实操应用,结合实战案例,带你边学边练,重点知识充分理解。 四大案例结合实际场景,帮助你加深记忆,并且在日后的求职面试或毕业设计中,这些案例都可以复用。 【通解数据科学 拓宽收益渠道】 如今,许多行业都有数据方向的人才需求。 掌握数据分析与可视化技能,你就可以: 【适用人群】 【三重权益】

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