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SQL語法查詢入門｜挖掘數據真相，征服大數據時代的第一本書

為了解決sql查詢欄位型態的問題，作者Anthony DeBarros 這樣論述：

　　SQL是一種用建立、管理和查詢資料庫的程式語言。無論您是分析師、記者或是從事學術研究的研究人員，都可以運用SQL來發掘隱藏在數據中的故事。 　　本書除了解說SQL以及資料庫的基礎知識之外，還會告訴您如何使用pgAdmin和PostgreSQL資料庫系統來建立、組織和分析真實世界的資料，像是犯罪統計資料或人口普查統計數據，同時也將告訴您如何在資料庫中進行運算，以及排解實際工作過程中常見的障礙。 　　透過本書，您將了解如何： 　　．為您的資料定義正確的數據類型 　　．聚合、排序和過濾數據以查找模式 　　．識別並清除數據中的任何錯誤 　　．搜尋有意義數據的文字 　　．建立進階查詢並自動完成繁

瑣的任務   作者簡介 Anthony DeBarros 　　Anthony DeBarros是一位獲獎無數的數據記者，從事新聞工作的時間長達30年，曾經任職的機構包括USA TODAY和Gannett的Poughkeepsie Journal。擁有瑪麗斯特大學的資訊系統碩士學位。   第1章｜建立你的第一個資料庫和資料表 初步介紹了PostgreSQL、pgAdmin使用者介面、以及如何將簡易教師資料集匯入到新建資料庫當中。 第2章｜用SELECT 開始探索資料 教各位探索基本的SQL 查詢語法，包括如何排序及篩選資料。 第3章｜了解資料類型 解釋了如何設置資料表欄位來儲存特

定型態的資料，從文字到各種形式的數字都有。 第4章｜匯入與匯出資料 說明如何利用SQL 指令從外部檔案載入資料、以及如何加以匯出。各位會試著載入一套美國人口普查資料表，而且後面的章節都會用到它。 第5章｜SQL 的基礎數學計算與統計 涵蓋了算術運算，並介紹各種匯總函式，用來計算總和、平均值及中間值等等。 第6章｜在關聯式資料庫中結合資料表 說明如何透過關鍵欄位結合多個彼此有關聯的資料表、以便進行查詢。各位將學到如何執行結合，也會學到何時應當使用何種結合方式。 第7章｜適合你的資料表設計 涵蓋如何建置資料表才能提升你的資料組織性和正確性，也會告訴各位如何以索引加速查詢。 第8章｜利用群

聚（Grouping）和總結（Summarizing）來擷取資訊 說明如何利用匯總函式，從年度調查中找出美國圖書館運用的趨勢。 第9章｜調查與修改資料 會以關於肉品、雞蛋及家禽生產商的記錄資料為例，探討如何找出和修正不完整或不正確的資料。 第10章｜SQL 裡的統計函式 簡介了SQL 中的相關性、回歸及排序等函式，以便讓你從資料中推導出更多結論。 第11章｜日期與時間的處理 以紐約市計程車乘運和美國國鐵（Amtrak）時間表的資料為例，說明在資料庫中如何建立、處理和查詢日期及時間，包括如何處理時區。 第12章｜進階查詢技巧 說明如何使用更繁複的SQL 運算，例如子查詢（subqueri

es）和交叉製表、以及CASE 敘述，將溫度讀數的資料值重新分類。 第13章｜探勘文字以找出有意義的資料 以美國歷任總統演說辭為例，涵蓋如何利用PostgreSQL 的全文檢索引擎和正規表示式，從雜亂無章的文字中擷取資料。 第14章｜用PostGIS 分析空間資料 介紹了與空間物體有關的資料類型和查詢，讓你可以分析地理特徵，如州境、道路與河流等等。 第15章｜利用檢視表、函式和觸發程序來節省時間 說明如何把資料庫作業自動化，以避免重複性的工作。 第16章｜從指令列操作PostgreSQL 涵蓋如何在你電腦的命令提示畫面使用文字指令，以便連接資料庫並執行查詢。 第17章｜維護你的資料庫

提供若干訣竅與程序，用於追蹤資料庫規模、自訂設定方式、以及備份資料。 第18章｜找出並述說資料背後的故事 提供了基本指南，教大家如何把分析化為概念、如何審閱資料、如何產生結論、以及如何明確地呈現你的發現等等。 附錄A：其他的PostgreSQL 資源 列舉各種可以協助你提升技巧的軟體及文件。   序 　　就在加入《今日美國》之後不久，我接觸到一份在之後的十年裡、每週都得分析的資料。這是一份每週暢銷書單，它會依照銷售資料排出全國的暢銷書排行榜。從這份書單不只能衍生出無窮的故事行銷手法，還能以獨特的方式捕捉到美國當下的時代精神。 　　舉例來說，你猜得到烹飪書籍在母親節這一週會賣得比

較好嗎？你知道有多少原本沒沒無聞的作家就因為上了歐普拉脫口秀，一舉登上暢銷作家榜首嗎？日復一日，我和書單編輯一再地研究著銷售曲線圖和書籍類目，一邊製作排行資料、一邊試著找出下一個當紅炸子雞。我們很少空手而歸：過程中我們記載了每一條線索，從一鳴驚人的《哈利波特》系列、到蘇斯博士的《你要前往的地方！》繪本已經成為最常見的畢業生禮物，不勝枚舉。 　　當時我的技術幫手是資料庫程式語言SQL。一開始我便說服了今日美國的IT部門，讓我有權限可以取用書單應用程式背後的資料庫系統。透過SQL，我解開了暗藏在資料庫背後的諸多謎團，資料庫中涵蓋了書名、作者、分類類目、以及各種出版業獨有的編碼方式。以SQL分析這

些資料後，我才得以發掘出各種有趣的故事，而這正是各位在讀過這本書後要學會的事。 　　SQL是什麼？ 　　SQL是一種廣受歡迎的程式語言，你可以用它來定義及查詢資料庫。不論你是市場分析師、或是報導記者，還是想要在果蠅腦中為神經元定位的研究人員都會用到SQL：它不但可以管理資料庫物件，也能建立、修改、探索及歸納資料。1979年，資料庫業者甲骨文的前身（當時還稱為Relational Software）率先在商業產品中運用了這種語言。如今它仍然名列全球最為廣泛運用的電腦語言之一，而且這地位一時之間還難以撼動。 　　SQL後來出現了好幾個變種，通常都跟特定的資料庫系統有關。美國國家標準協會和國際

標準組織都制訂了產品及技術的標準，為該語言及各種衍生版本提供了實作的準繩。好處是每一個變種都不會和標準相差太遠，因此只要你學會一種資料庫的SQL，就能把同樣的知識運用在其他系統上。 　　為何要用SQL？ 　　話說回來，為何要使用SQL？畢竟人們在初學資料分析時，SQL通常並非首選的工具。事實上，很多人都是先從微軟的Excel及相關的分析函數開始的。用慣Excel後，也許會進階到Access，因此也使得SQL的技術變得可有可無。 　　然而各位應該知道，Excel和Access都是有所侷限的。目前的Excel在一份試算表裡最多只能容納1,048,576行資料，而Access的資料庫最大也無法

超過2GB、而且一個資料表還不能超過255個欄位。尋常的資料很容易便會超過這些限制，尤其是當你處理來自政府機關系統匯出的資料時。當你面臨交付期限，最不想看到的障礙就是資料庫系統容量不足以處理必要的作業。 　　使用可靠的SQL資料庫系統，你就能處理多達TB等級的資料、多個關聯的資料表、以及成千的欄位。它讓你能更有條理地控制資料結構，為你帶來效率、速度，更重要的是準確性。 　　SQL同樣也是絕佳的資料科學程式語言搭檔，R和Python就是最好的例子。你可以透過它們來連結SQL資料庫，甚至還可以將SQL語法直接嵌入到程式語言當中。對於缺乏程式語言背景的人來說，SQL為資料結構及程式邏輯提供了最易

學的入門介紹。 　　此外，了解SQL還能協助你超脫到資料分析層面之上。如果你深入鑽研過線上應用程式的建置，就會發覺許多常見的網頁框架、互動式地圖和內容管理系統的背後，都少不了資料庫的參與。當你需要深入這些應用的內部時，SQL處理資料及資料庫的能力就會讓你得心應手。

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某國中資源班數學考試成績資訊分析

為了解決sql查詢欄位型態的問題，作者黃佳瑜 這樣論述：

本研究透過資料庫系統及雲端運算技術，建置一套國中資源班數學考試資訊管理系統，以彰化縣某國中109 學年度一至三年級資源班20 名學生為對象，進行數學考試成績分析，資料包括學生、性別、障礙類別、考試單元、考試題型、家庭類型、管教類型、父母婚姻、家庭經濟、父親職業、母親職業、考試作業主檔及明細檔等。本系統將資料統計分析彙整，並上傳Google 雲端硬碟，家長及教師透過此系統可以迅速查詢學生的數學考試成績。本研究欲探討國中資源班學生的數學學習表現受障礙類別、家庭背景、考試單元等不同因素之影響情況，以作為日後教學設計之參考。綜合研究結果如下︰藉由雲端平台，任課教師、導師及家長可即時透過智慧型裝置查詢

學生數學學習狀況。本系統可依不同面向分析國中資源班學生數學學習狀況，期能藉此調整教學方向，提升學生的數學學習成效。

JSP 2.3動態網頁技術(第六版)

為了解決sql查詢欄位型態的問題，作者榮欽科技,呂文達 這樣論述：

　　本書是專為JSP的入門讀者所設計，從基礎JSP環境建構、語法介紹、JSP網頁架構剖析至Java物件與資料庫技術的整合運用，逐步協助讀者建立開發JSP系統所需之各種相關技術。 　　全書包含四大部份、十九個章節，分別為入門、整合應用、進階技術與實例演練，內容涵蓋基礎語法、JSP 2.3相關技術規格、JDBC資料庫與JavaBean元件技術，各章節末均附習題，以方便教學之用。 本書特色 　　【新版特色】 　　》以JSP 2.3為主要的語法介紹及實例演練，並在Java SE 11的編譯環境下執行本書中所有的JSP 2.3程式。 　　》集中在物件導向的觀念剖析，以及JSP

2.3程式架構的分析，使讀者具備真正有用的概念，建立所需的知識。 　　》書中和資料庫相關的程式碼全部改用UcanAccess JDBC驅動程式來存取Access資料庫。 　　》附錄介紹如何使用內建的JDBC驅動程式之相關作法。同時分享除錯經驗實錄單元，列出程式撰寫中較常出現的錯誤畫面，提供可能原因的經驗之談，希望幫助讀者學習。

悠遊卡大數據通勤旅次行為分析- 以台北內湖科技園區為例

為了解決sql查詢欄位型態的問題，作者王欣立 這樣論述：

誌謝摘要ABSTRACT目錄表目錄圖目錄第一章、 緒論1.1 研究背景與動機1.2 研究目的與問題1.2.1 研究目的1.2.2 研究問題1.3 研究範圍1.4 論文架構第二章、 文獻探討2.1 旅運分析2.1.1 旅次鏈(Trip Chain)2.1.2 旅運轉乘分析2.2 大數據2.3 電子收付費系統（Electronic Payment System, EPS）2.3.1 悠遊卡(EasyCard)2.3.2 公共運輸定期票2.4 旅運分析與資料探勘2.5 小結第三章、 研究方法3.1 研究架構3.2 研究工具3.2.1 資料庫3.2.2 結構化查詢語言（Structured Quer

y Language，SQL）3.2.3 Windows SQL Server 2019 Express3.3 資料庫初步處理3.4 資料篩選及處理流程3.4.1 資料篩選3.4.2 資料欄位串聯3.4.3 轉乘判斷3.5 群聚分析法-時間分群3.6 Tableau視覺化分析平台3.7 資料分析流程範例說明3.8 熱力圖範例說明第四章、 資料分析與結果4.1 捷運平假日進出站特性分析4.1.1 捷運西湖站4.1.2 捷運港墘站4.1.3 捷運文德站4.2 捷運晨昏尖離峰運量分析4.2.1 捷運西湖站4.2.1 捷運港墘站4.2.1 捷運文德站4.3 捷運旅次分析4.3.1 搭乘捷運進入內科4.

3.2 搭乘捷運離開內科4.4 捷運轉乘分析4.4.1 捷運轉乘公車4.4.2 捷運轉乘YouBike4.4.3 公車轉乘捷運4.4.4 YouBike轉乘捷運4.5 COVID-19疫情對通勤旅次影響第五章、 結論與建議5.1 結論5.2 建議5.2.1 政府公共運輸政策方面5.2.2 實務方面5.3 研究限制及未來研究方向