㈠ 数据标注怎么做
如下：
工具/原料团燃
机械革命S3 Pro
Windows10
Excel2019
方法/步骤
1、打开一个EXCEL表格，输入表格数据资料。
如果你用静态页面，那咐皮这个就没有办法了，只能更新一次首页才能获取新的数据。
建议你答简山用index.php作为首页，清中在apache的httpd.conf里可以修改DirectoryIndex 这个选项，用index.php排在index.html前面。
㈢ 平时只用sql进行数据加工,简历项目经验怎么写
个人简历的项目经验要写明项目名称、所在地点、担任职责，然后，工作内容概要，写一下主要在项目所做的事情，是否得到项目合作方的书面或口头肯定表扬等等，起到锦上添花的作用。
项目经验并非写的字数越多越好，每个项目需要标注清楚，使得HR一看就明白求职者所擅长的领域，以及行业内的知名度情况。总体页面不宜过长，以一页为佳，但内容要充实，切勿虚假乱造。
项目背景主要是回答【为什么要做这个项目】，项目目标主要是回答【这个项目预期要达成什么效果】，项目描述主要回答【这个项目包括哪些内容，是怎么做的】，项目结果主要是回答【项目完成后实际达到的效果】，你的贡献主要是回答【你在这个项目里面做了哪些工作，对于这个项目的影响是怎么样的】。
首先是必须精炼，内容少但是重点突出；其次是数据化，各种指标和目标都需要量化体现，面试官一看就知道项目的各种数据，可以衡量项目的完成度；然后是说清楚你承担的工作和贡献的价值，可以包装，但是不要夸张和虚构。
㈣ 在SQL Server中怎样给一条数据写多个标签，查询任意一个标签或者多个标签能查到对应的数据。
感觉标签应该再建立一个表，有标签字段和公司代码字段。当查询标签时，先查标签表，然后根据标签表的公司代码再查出公司。
㈤ sql标签怎么做
固定资产标签主要用于企业内部对固定资产的管理，如公司内部的电脑，办公桌办公椅的管理，固定资产标签是贴在固定资产上，标注固定资产的名称，编号，使用人，以及登记日期等信息，下面介绍在条码标签打印软件中如何连接SQLServer数据库制作固定资产标签。
㈥ 数据库技术与应用 Visual FoxPro 6.0之编程题
第一章 数据库系统基础知识
1.1 数据库系统概述
1. 数据处理
数据：
是对事实、概念或指令的一种特殊表达形式，可以用人工的方式或自动化的装置进行通信、翻译转换或者进行加工处理。 它包括两类：一类是能参与数字运算的数值型数据；一类是不能参与数字运算的非数值型数据，如文字、图画、声音、活动图象等。
数据处理：
是对各种类型的数据进行收集、存储、分类、计算、加工、检索与传输的过程。
包括：收集原始数据、编码转换、数据输入、数据处理、数据输出。
2. 数据库系统
(1) 数据库（DataBase）
定义：是以一定的组织形式存放在计算机存储介质上的相互关联的数据的集合。
特点: 具有最小的冗余度、具有数据独立性、实现数据共享、安全可靠、保密性能好
（2）数据库管理系统（DataBase Management System）
定义： 是操纵和管理数据库的系统软件。Visual FoxPro 属于一种关系型数据库管理系统。
数据语言：
数据定义语言（DDL）： 用来建立所需的数据库。
数据操作语言（DML）： 用来对数据库进行查询和维护操作。
关系型数据库使用的标准语言是结构化查询语言（Structured Query Language， SQL）。
（3）数据库系统（DataBase System）
定义: 是以数据库应用为基础的计算机系统。
组成：
数据库
硬件（计算机硬件设备）
软件（数据库管理系统 、操作系统）
用户（应用程序设计员、终端用户、数据库管理员 ）
分类：层次型数据库、网状型数据库、关系型数据库
分代：第一代 非关系型数据库系统，60年代末问世，包括层次型和网状型。
第二代 关系型数据库系统（RDBS），70年代中期问世。
第三代 对象-关系数据库系统（ORDBS 、OOBDS），80年代中期至今。
上述三个概念之间的联系：在数据库系统中通过数据库管理系统来建立和使用数据库。
3．关系模型
三个领域： 现实世界→事物（对象、性质）
观念世界→实体（对象、属性）
数据世界→数据（记录、字段）
实体模型：即反映事物联系的实体。
数据模型：即描述实体模型的数据。
数据模型的分类： 层次模型（采用树型结构）
网络模型（采用无向图型结构）
关系模型（采用二维表结构）
关系模型的性质：
二维表的记录数随数据的增加而改变，但其字段数是相对固定的；二维表中的每一列均有唯一的字段名；二维表中不允许出现完全相同的两行二维表中行的顺序、列的顺序均可以任意交换。
二维表的主关键字: 超关键字： 能唯一确定记录的一列或几列的组合
候选关键字：最简练的超关键字
主关键字： 候选关键字中的一个
外部关键字：当A表的主关键字被包含到B表中时，则称A表的主关键字为B表的外部关键字。
4. 微机关系型数据库系统的发展
关系型数据库: 即根据表、记录和字段之间的关系进行组织和访问的一种数据库。
名 称 运行环境 公司名称 发布时间
dBASE, dBASEⅡ, dBASEⅢ,dBASEⅢ PLUS, DOS Ashton-Tate
FoxBASE 1.0 DOS Fox软件公司 1987.2
FoxBASE + (2.00/2.10) DOS Fox软件公司 87.7/88.7
FoxPro 1.0 DOS Fox软件公司 1989
FoxPro 2.0 DOS Fox软件公司 1991
FoxPro 2.5 DOS 、 WINDOWS 3.x 微软公司 1993.1
FoxPro 2.6 DOS 、 Windows 3.x 微软公司 1994
Visual FoxPro 3.0 Windows 3.X 微软公司 1996.1
Visual FoxPro 5.0 Windows 95 微软公司 1997.2
Visual FoxPro 6.0 Windows 98 微软公司 1998.1
1．2 Visual FoxPro 6.0概述
1. VFP6.0的特点
完善了关系型数据库的概念，采用了Rushmore技术，引入了SQL命令；支持多种数据交换格式；采用了可视化的面向对象的程序设计方式；提供了功能完善的集成环境和丰富的开发工具。
2. VFP6.0的用户界面 [图例]
界面基本组成：标题栏、主菜单栏、工具栏、主窗口、命令窗口、状态栏
系统工具一览表
各种菜单 各种工具栏 各种窗口 各种设计器 各种生成器 各种向导
文件菜单 常用工具栏 命令窗口 数据库设计器 文本框生成器 表向导
编辑菜单 表单控制工具栏 浏览窗口 表设计器 组合框生成器 交叉表向导
显示菜单 布局工具栏 代码窗口 表单设计器 命令组生成器 查询向导
格式菜单 调色板工具栏 调试窗口 菜单设计器 编辑框生成器 本地视图向导
工具菜单 打印预览工具栏 编辑窗口 报表设计器 表达式生成器 表单向导
程序菜单 报表控制工具栏 查看窗口 标签设计器 表单生成器 一对多表单向导
窗口菜单 查询设计器工具栏 跟踪窗口 类设计器 表格生成器 报表向导
帮助菜单 表单设计器工具栏 属性窗口 连接设计器 列表框生成器 一对多报表向导
菜单菜单 报表设计器工具栏 通用字段窗口 查询和视图设计器 参照完整性生成器 标签向导
数据环境菜单 数据库设计器工具栏 远程视图向导
表单菜单 项目管理器窗口 数据环境设计器 自动格式生成器 邮件合并向导
项目菜单 导入向导
查询菜单 选项组生成器 图形向导
报表菜单 数据透视表向导
表菜单 分组/总计报表向导
数据库菜单
类菜单
3. VFP 6.0的工作方式
（1） 菜单操作方式
根据所需的操作从菜单中选择相应的命令（与WORD类似）。每执行一次菜单命令，命令窗口中一般都会显示出与菜单对应的命令内容。
利用工具菜单中的向导可以很方便地完成常规任务。
（2） 命令交互方式
根据所要进行的各项操作，采用人机对话方式在命令窗口中按格式要求逐条输入所需命令，按回车后，机器逐条执行。
(3) 程序执行方式
先在程序编辑窗口中编完程序，再从程序菜单中选择执行，或从命令窗口中输入DO 命令，让机器执行。
4. VFP 6.0常用文件类型
VFP 6.0常用的文件扩展名及其关联的文件类型
扩展名 文件类型 扩展名 文件类型
.app 生成的应用程序 .frx 报表
.exe 可执行程序 .frt 报表备注
.pjx 项目 .lbx 标签
.pjt 项目备注 .lbt 标签备注
.dbc 数据库 .prg 程序
.dct 数据库备注 .fxp 编译后的程序
.dcx 数据库索引 .err 编译错误
.dbf 表 .mnx 菜单
.fpt 表备注 .mnt 菜单备注
.cdx 复合索引 .mpr 生成的菜单程序
.idx 单索引 .mpx 编译后的菜单程序
.qpr 生成的查询程序 .vcx 可视类库
.qpx 编译后的查询程序 .vct 可视类库备注
.scx 表单 .txt 文本
.sct 表单备注 .bak 备份文件
5. 创建文件
新建各种类型的文件时，可以利用系统提供的相应工具，以提高工作效率。新建文件时可用的设计器和向导。
1.3 项目管理器
1. 项目管理器简介
项目：
是一种文件，用于跟踪创建应用系统所需要的所有程序、表单、菜单、库、报表、标签、查询和一些其他类型的文件。
项目管理器：[图例]
是开发VFP应用系统的一个工具，它生成一个项目文件，项目文件的扩展名为 .PJX，项目备注的扩展名为：.PJT。
项目管理器窗口的组成：
由6大类数据项（全部、数据、文档、类、代码、其他）和10个命令按钮（新建、添加、修改、浏览、关闭、打开、预览、运行、移去、连编）组成。
注：粗斜体表示的命令按纽根据用户选择的不同对象相应地出现。
项目菜单的组成：13个子菜单（其中一部分与项目管理器中的命令按钮功能相同）。
项目管理器的功能：组织和管理所有与应用系统有关的各种类型的文件。
2. 创建项目文件
用菜单方式：
打开文件菜单 → 新建 → 项目→ 新文件 → 给出合适的项目文件名及保存位置 → 进入项目管理器 → 开发应用系统 → 完成后关闭窗口退出。
用命令方式：
语法：CREATE PROJECT <项目文件名>
功能：打开项目管理器窗口进行应用系统的开发。
3. 修改项目文件
用菜单方式：
打开文件菜单 → 打开 → 找到所需的项目文件并确定之 → 进入项目管理器→ 修改应用系统 → 完成后关闭窗口退出。
用命令方式：
语法：MODIFY PROJECT <项目文件名>
功能：打开项目管理器窗口进行应用系统的修改。
4. 项目管理器的使用
可以利用项目管理器来创建、打开、浏览、修改所有VFP文件并运行其中的表单、报表、标签、菜单、程序等。特别是可以利用它来连编项目（追踪这些文件的变化情况，包括它们之间的相关性、引用和连接等，确保引用的完整，并加入自上次连编之后更新了的一些组件）、应用程序（扩展名为.APP，在VFP环境下执行）和可执行文件（扩展名为.EXE，能脱离VFP环境执行）。
1.4 VFP 6.0 的一些规则
1. VFP6.0 的命名规则:
• 只能使用字母、下划线和数字。
• 使用字母或下划线作为名称的开头。
• 名称可以是 1 至 128 个字符,但自由表的字段名和索引标识最多只能有 10 个字符。
• 避免使用 Visual FoxPro 的保留字。
• 文件的命名遵循操作系统的约定。
2. 命令和子句的书写规则
(1) 以命令动词开始；
(2) 各部分之间要用空格隔开；
(3) 命令、子句、函数名都可简写为前4个字符，大、小写等效；
(4) 一行只能写一条命令，总长度不超过8192个字符，超过屏幕宽度时用续行符“；”;
(5) 变量名、字段名和文件名应避免与命令动词、关键字或函数名同名，以免运行时发生混乱。
(6) 命令格式中的符号约定：
命令中的[ ] 、| 、…、< > 符号都不是命令本身的语法成分，使用时不能照原样输入，
其中：[ ] 表示可选项，根据具体情况决定是否选用
| 表示两边的部分只能选用其中的一个
… 表示可以有任意个类似参数，各参数间用逗号隔开
< > 表示其中内容要以实际名称或参数代入
3． 命令工作方式中的常见错误
(1) 命令动词写错
(2) 格式不符合要求
• 标点符号不对（一定要用英文标点符号）
• 缺少必需的空格或添加了不该有的空格
• 数据类型不一致，要注意字符型、数值型、日期型、逻辑型数据的书写格式
(3) 打不开所需文件：没有正确输入盘符和路径或文件名输错
㈦ 想把SQL server数据库中的数据显示在label标签里,应该把sql语句写在哪里
看了图有几个疑问，1、您的今日、本周、本月里面的条目都是3条吗？
2、如果条目固定，那你就用label把位置摆好。查询数据，用ado很方便，然后把数据赋值给相应的label就ok，sql语句应该写在adoquery控件里吧。
3、如果条目不确定，那就麻烦了，您可以先用数据查询控件（如adoquery）查询数据。根据需要来销敏临时创中斗脊建label，然后再把查到的数据赋值给相应卖渗的label，我想能实现。呵呵，没有做过。
4、本人觉得，使用label来组织有点不太好整。用memo可能好点。里面的内容也可以弄成前面带序号的。。
菜鸟拙见，高手勿喷！
㈧ tag（标签）在sql数据库中以怎样的形式存储
TAG 你就当他是分类表
只需要一张表就可以了
关键字段 ID Name 编号 名称
辅助字段 Type Count 类型 数量
其它表 对应多个TAG
1 对多关系
比如 文章表 ArticleID 对应多个 TagID
㈨ mybatis设置sql通过什么标签
设置数据类型的话，以制作的可变数据标签为例子，设置的话需要在软件上方“数据库设置”，添加对应的数据类型，之后在弹出的对应窗口中，通过选择电脑上面的数据库类型文件，之后今天添加即可。
㈩ 数据标签
一、数据标签的结构
1. 业务域
比数据域更高维度的业务划分方法，适用于特别庞大的业务系统，且业务板块之间的指标或业务重叠性较小。例如用车业务板块包含乘客端、司机端，电商业务板块包含商城、返利模块。
2. 业务过程
业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，如肆信唤下单、支付、评价等业务过程/事件。
看到这一系列的名词，很多人可能就开始懵逼了，业务域倒还能理解，简单来说就是对不同业务的分类；业务过程也容易理解，相当于画业务流程图呗。
那数据域又是何方神圣？
3. 数据域
是联系较为紧密的数据主题的集合，是对业务对象高度概括的概念层归类，目的是便于数据管理与应用。
简而言之，数据域就类似于我们电脑桌面要建立不同的文件夹来存储数据，这些个文件夹名就是数据域。
维度、维度属性、修饰这些怎么理解？有什么用途？
4. 维度
是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，可以从who-where-when-what层面来看。
5. 维度属性
维度属性隶属于维度，相当于维度的具体说明，如用户维度中性别为男、女。
6. 修饰词
指除了统计维度以外指标的业务场景。
7. 修饰类型
对修饰词的抽象划分。
简而言之，维度和修饰都可以理解为原子指标的一些限定条件，懂sql的会更好理解一些，一般是写sql时，放在where语句后边的。
8. 度量/原子指标
原子指标和度量含义相同，某一业务行为事件下的度量，是业务定义中不可拆分的指标，如注册数。
9. 时间周期
用来明确数据统计的时间范围或是时间点，如最近30天、自然周、截至当日等。
10. 指标类型
包含原子指标、派生指标。
原子指标= 行为事件+度量
派生指标= 一个原子指标+多个修饰词+时间周期
例如：原子指标=完单量，派生指标=近一周iOS乘客完单量，包含时间周裂凯期=近一周，修饰词=iOS，维度=乘客，原子指标=完单量。
二、数据标签开发中常见问题与解决方法
问题1：指标定义不够清晰明确，两个页面上的指标定义其实是不同的，但是展示给商家看到的可能是同一个中文名称。又或者同样一个含义的指标在不同的界面上展示的名称却不相同，让人产生歧义。
问题2：一个指标因为由不同的数据开发同学来制作，可能会被重复开发，不但造成资源浪费，还会造成维护困难。
问题3：对于需要新开发的指标坦神，不仅缺少开发工具简化开发流程，甚至该使用哪些表，不该使用哪些表很大程度上都要凭借数据开发同学与数仓同学的经验。如果稍微马虎一点或者缺乏经验，比如使用了某些业务域下特有的表或者不是由数仓提供的统一中间层的表就可能会使用错误的数据，造成后期返工等情况。
为了解决上述问题，指标库应运而生。
指标库中指标数据的来源一般都是从DW 库，数仓统一中间层的表中通过计算得来。指标库最基础的元数据，比如维度信息，原子指标信息等都是使用数仓统一中间层。
第一步：数仓先确定业务域并导入DW 库统一中间层的表。
要录入的维度指标属于哪个域先确定下来，例如店铺属于店铺域，订单支付金额属于交易域。只要数仓内部自己有统一的规划即可。然后就可以导入中间层的表到指标库。
第二步：数仓定义原子指标，维度，修饰词。
如果之前没有定义过，就新建维度指标等，并关联到正确的表字段上，在第一步导入表的过程中也可以快速关联到已经存在的维度指标。
第三步：生成派生指标。
有了维度，原子指标等元数据，就可以定义派生指标了。利用指标库的SQL 生成功能可以快速生成技术口径。同时在指标库上可以快速创建单个派生指标的数据开发平台调度任务。
第四步：应用派生指标
选择需要的多个派生指标后可以通过指标库快速创建多个派生指标的数据开发平台调度任务和统一数据服务的在线API。至此就可以在线上查询一批指标的数据了。当然指标库上也支持临时查询指标的数据。
标签库的特性：
（1） 检索 ：标签多意味着检索效率低，大多业务人员习惯于就访问自己关注的那几个标签，因此需要设立业务专区，根据自身企业的业务分类将标签分门别类，但无论哪种分类都解决不了一线灵活管理的要求，因此还需要提供自定义目录能力，共性的标签确保权威性，个性的标签确保灵活性。
（2） 实时 ：可以将整个场景(LBS)封装成一个动态标签，然后再配置一个触发规则；
（3） 簇群 ：每个用户都处于一个特定群体中，需要结合业务实际突破了原有以用户为核心的标签管理方式，打造簇群这种新的标签体系，这样可以大幅提升客群管理效率和生成效率，比如营销家庭产品肯定更关注户主，因此就需要家庭标签，而不是个人标签。
（4） 性能 ：标签库特别关注两种性能，一个是实时计算能力，一种是实时查询能力，前者解决标签组合计算生成客户群的效率问题，比如10个标签组合关联得到目标用户群，你得在极短的时间生成，后者解决的是实时统计的问题，因为业务人员需要基于实际数据量调整策略。
（5） 聚合标签： 比如原来有四个工作地位置标签，分别是用户工作地归属地市【日】、用户工作地归属区县【日】、用户工作地归属乡镇【日】、用户工作地XXXX【日】等等，但你会发现用户在使用的时候往往无法一步到位选择到自己所需的标签，因为选择太多、粒度太细，而这种现象普遍存在。因此新增了聚合标签这个概念，就是做一次封装，最后面向用户展示的标签被整合成一个，即用户工作地归属行政区域【日】，而更细粒度的标签就定义为子标签，这是一种自顶向下的设计方法。
三、标签在营销中的应用
标签库与营销平台的衔接流程 ：营销平台使用的客户群全部来自标签库，用户在营销平台发起的投放流程应该最为便捷的选择到自己在标签库创建的客户群，反之，在标签库也应该最为方便的将客户群推送到营销等外部平台。
我们现在都在提中台，标签也是中台，而数据中台最核心的工作，不是建什么功能，而是持续的提升模型和标签质量，让这些数据持续的产生价值。
需要建立标签效果的反馈机制，比如依据营销的成功率进行标签的评估，你起码得知道哪个标签跟哪个营销活动有关，你才能从营销的成功情况评判标签的价值。