多維過濾機設備

A. delphi中有沒有過濾多維數據的函數

當我們在操作數據集時,往往需要對數據進行篩眩例如:一個名為Customer的數據表,它具有CustNo、CustName、Country、Address、Phone、State、TaxRate等欄位,如果只想查看國別為China或顧客號大於1000的顧客記錄,就需要對數據集進行過濾。經總結,有下面這些過濾方法:
一、利用TTable和TQuery的Filter屬性
1.在設計時設置Filter屬性
例如,設置Filter為:Country=′China′然後改變Filtered屬性為True(注意,Filtered為True時過濾才有效)。則只能看到對應的Country欄位內容為『China』的記錄。
設置Filter時可以使用的操作符有:＜、＞、＜=、＞=、=、＜＞、AND、OR、NOT。
例如,設置Filter為:CustNo>=1000andCustNo<=5000,則只能看到顧客號在1000與5000之間的顧客記錄。
2.在程序運行期間進行動態過濾
要在程序運行時改變Filter屬性,這包括兩種情況:
(1)操作符右邊為常量,例如:Table1Filter:=′State′+′=′+′′′HI′′′;
注意:字元串常量必須用三對單引號括起來。
(2)操作符右邊不為常量,可能是通過一個變數指定的值,或由一輸入框給出的值。這時需要用到Format函數。其代碼形式為:Table1Filter:=Format(′State′+′=′+′′′％S′′′,[StateValue]);其中StateValue為已經賦值的一個字元串變數,也可以為其他形式,例如:Edit1Text。
二、用ApplyRange篩選數據集的記錄
執行下面這段代碼,將只能看到顧客號在1000至5000之間的顧客記錄。組成該常式的幾個過程為:
ApplyRange,SetRangeStart,SetRangeEnd。
Table1SetRangeStart;
Table1[′CustNo′]:=1000;
Table1SetRangeEnd;
Table1[′CustNo′]:=5000;
Table1ApplyRange;
注意:該過程只適用於索引的欄位。如果想基於非索引欄位篩選,則不妨使用一點小花招:建立假索引。實現的方法為:Table1.IndexFieldNames:=欄位名;Delphi還提供了簡單的調用SetRangeStart、SetRangeEnd和ApplyRange的方法,例如:Table1.SetRange([Edit1.Text],[Edit2.Text]);
三、用OnFilterRecord事件篩選OnFilterRecord事件允許按非鍵控欄位建立篩選程序,例如:
procere TForm1.Table1FilterRecord(DataSet:TDataSet;varAccept:Boolean);
begin
Accept:=DataSet[′State′]=′CA′;
end;
四、用TQuery控制項的SQL語句
1.SQL語句中不包含變數和參數
Select＊fromCustomer
WhereCustNo＞=1000and CustNo＜=5000
2.SQL語句中包含參數
Select＊fromCustomer
WhereCustNo＞=:CustNo
在運行期間給參數CustNo賦值。
3.SQL語句中包含變數
這時向TQuery控制項添加SQL語句的代碼應當這樣寫:
Query1.Close;
Query1.SQL.Clear;
Query1.SQL.Add(Format(′Select＊fromCustomer′+′′+′whereState=′+′′′％S′′′,[StateValue]));
Query1.Open;在上面的四種方法中,第四種功能最強大,使用最靈活。

B. 大數據分析一般用什麼工具呢

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。