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sql同欄位不同值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦坂上幸大寫的 圖解資料庫的工作原理 和MattHarrison,TheodorePetrou的 Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化都 可以從中找到所需的評價。
另外網站SQL不同TABLE相同欄位合併的方法 - MSDN也說明：SQL不同 TABLE相同欄位合併的方法 RRS feed · 伺服器與企業軟體 ... TABLE B 有三個欄位 (編碼) (廠牌) (尾碼) ... 請問有辦法可以在SQL內這樣合併嗎?
這兩本書分別來自碁峰 和旗標所出版 。
臺北市立大學 資訊科學系碩士在職專班 賴阿福所指導 劉姵彤的 運用資料探勘技術於系所專業選修課程推薦之研究-以公立某大學資訊相關科系為例 （2021），提出sql同欄位不同值關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、關聯規則、序列樣式、課程推薦、課程關聯。
而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 莊政宏所指導 廖珮君的 網站應用程式滲透測試研究 -以OWASP Top 10 (2021)為基準 （2021），提出因為有 OWASP 十大查核指南、OSSTMM測試手法、資安、滲透測試的重點而找出了 sql同欄位不同值的解答。
最後網站[SQL] 多筆資料合併為一筆- 991206updated @ 黃昏的甘蔗則補充：談到SQL合併欄位通常有兩種意思，一個是將多個欄位合併為一個欄位來顯示，例如：SELECT 'FirstName'+'LastName' from UserT，另一個則是將多筆資料，給合併在一個欄位 ...
圖解資料庫的工作原理
為了解決sql同欄位不同值 的問題，作者坂上幸大 這樣論述：
在電腦與網路普及的現代社會中，大量的資訊讓我們得以擁抱便利的生活。只要稍微仔細觀察，就能發現生活中充斥了許多資訊。例如，社群網路服務與通訊軟體、電車時刻表、記錄於出勤系統中的時間、地圖軟體中的餐廳資訊、設定手機提醒的行事曆，以及網路購物的商品資訊等。如今，這些資訊在世界各處持續增加，大量的資料要如何儲存，又要儲存在哪裡？處理大量的資料時又該怎麼做？解決這些問題時，資料庫是一項關鍵的技術。 本書包含使用資料庫前必須了解的知識，包括： ．資料庫的基礎知識 ．資料庫的操作方法 ．系統設計的相關知識 ．資料庫運用的相關知識
運用資料探勘技術於系所專業選修課程推薦之研究-以公立某大學資訊相關科系為例
為了解決sql同欄位不同值 的問題，作者劉姵彤 這樣論述：
隨著資訊科技進步，促進了資訊化的過程，大數據(Big-data)概念正應用於各領域範疇，無論是商業或是教育領域都希望以數據資料為導向，來解決實務上的問題，透過資料探勘(Data mining)的方式，從資料庫中挖掘可善加運用之知識(Knowledge Discovery in Databases,KDD)，亦即從龐大且雜亂的資料中發掘有價值的數據。各大學資料庫中日積月累了大量關於學生選課及修習狀況的資料，這些資料中隱藏著許多值得探究與應用的價值，大專院校選課模式與以往求學經驗不同。依學系來說，如何加強學生對於學習進程的了解及課程安排更加適切，以增加學生學習動機及就學穩定性，減少休學、退學率，
若能善加運用資料探勘技術於大學選修課程推薦，相信必能相輔相成，不僅對於招生有助益，發揮辦學特色與達到教學培育目標，更能幫助學生學習，提升學習效果，並增進學習課程資訊化的價值。本文研究對象以公立某大學資訊相關科系103、104、105學年度入學學生完整4年選修課程為例。在研究方法，使用資料探勘(Data mining)之關聯規則(Association rule)、序列樣式(Sequential Pattern)。透過此方式實驗，藉由學生過往修課紀錄及成績表現的資料，找出學生每學期選課路徑及成績關聯，並運用這些規則進而推薦給學生合適的課程及預測可能的成績。
Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化
為了解決sql同欄位不同值 的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：
【最齊全！徹底活用Pandas的114技】 想學Pandas，看官方文件就夠了？ 對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』 不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順
利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？ 從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。 本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。 正面
對決真實資料集！ 目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含： ●IMDB 5000電影資料集 ●Tesla股票資料集 ●Kaggle問卷資料集 ●鑽石品質資料集 ●美國大學資料集 ●美國國內航班資料集 ●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集 ●美國燃油經濟資料集 …等 最齊全的Pandas技巧教學！ 為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範
例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何： ●處理資料集中的缺失值 ●處理索引爆炸的問題 ●組合多個Pandas物件 ●在DataFrame中新增和刪除欄位 ●取得特定欄位的統計資訊 ●轉置DataFrame的運算方向 ●減少DataFrame的記憶體用量 ●混用位置和標籤來選取資料 ●透過Pandas實現SQL的功能 ●對多個欄位進行分組及聚合運算 ●將資料集重塑成整齊的形式 ●過濾包含時間序列資料的欄位 ●搭配Matp
lotlib和Seaborn來視覺化資料 ●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 …等 如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！ 本書特色 ●全面採用最新的Pandas 1.x版本 ●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 ●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 ●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力 ●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr
eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 ●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 ●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容
網站應用程式滲透測試研究 -以OWASP Top 10 (2021)為基準
為了解決sql同欄位不同值 的問題，作者廖珮君 這樣論述：
在科技與資訊安全的緊密關聯的時代，目前國際具有高度關注的俄烏戰爭，其戰爭下掀起的網路攻擊、資安威脅，同時許多機關及企業也都正在發生層出不窮的資安事件，如網站應用程式系統設計缺陷、程式開發的元件漏洞或管理者疏忽等因素，造成整個系統危機重重，為了提高安全防禦力層級及降低不同層級的危害，本研究依循 OSSTMM 中串聯的測試手法，以及 OWASP Top 10：2021 年度版本為滲透測試項目十大查核指南，分析滲透測試漏洞及可能風險。並以資訊入口網站類型模擬受測網站，對網站可利用安全漏洞執行滲透測試，驗證漏洞的影響程度，在測試過後對漏洞提出修復建議說明，藉此做為單位資訊安全改善的安全性策略。