作为国内最大的机场，首都机场2016年旅客吞吐量超9000万人次，是全球最繁忙的机场之一。在这里，平均每分钟就有两架飞机降落，每天迎来送往的航班流量达到了1700架次。

而这背后，是北京首都国际机场股份有限公司（简称“首都机场”）1600多人的服务。大多数大型企业的经营管理人员如果想要快速熟悉和了解这上千位的员工和复杂的机场业务，放在以前，用最原始的操作就是——约谈。

但在首都机场，所有新上任的管理者只需要通过内部最新的人力资源信息系统，点几下鼠标，1600多位员工的多维度信息便一览无遗。

“这就是系统带来的价值。”首都机场人力资源部总经理裴岚对记者说。

首都机场人力资源部总经理 裴岚

系统的建设并不像“点几下鼠标”那么简单

据介绍，在与IBM携手下，从2015年9月至今该项目的建设已完成了三期。目前存储的数据达到126万条，除了2万余条的人员基础数据，其中还包括了10万余条的薪酬数据，2万余条的员工服务申请数据，及29万余条的组织数据等等。

这些数据除了被用于员工的日常管理，也成为了公司管理层及其它业务部门进行决策的辅助。对此，非常重要的前提是——互联互通。

而这背后的技术支持和系统建设，其实并不像“点几下鼠标”那么简单。

虽然在此之前，首都机场也尝试过其它几个不同的人力资源系统，但由于机场业务的复杂性、管理流程的多变性，以及系统难以适应业务扩展及后期维护成本过高等问题，最终结果都不尽如人意。

裴岚表示，这些尝试的不成功，归根结底还在于公司自身对于系统可以实现的功能和未来的布局没有完整的规划。因此，在淌过了“坑”之后，公司也意识到，系统项目前期的蓝图规划和设计是非常重要的。

出于此，首都机场在对上百项业务进行梳理并固化成标准流程之后，做了详细清晰的项目蓝图规划，并明确了“1+2+N模式”的建设思路，即以一个管理中枢为中心，以人力资源门户和移动应用APP为两翼，N则代表支撑起公司多样化的业务需求。

目前系统建设历程已经走了将近三年，，作为该系统的实施负责人之一的刘铠铭，介绍了在每一个项目阶段所设定的不同目标。

“具体而言，第一期是以SAP ECC为核心，以移动APP和HR门户端为集成平台，让人力资源部门彻底告别手工管理时代；第二期是在对一期系统功能进行优化的基础上，通过移动APP增加员工之间的黏性，将各种员工服务申请的办理都搬到线上，全面进入人力资源管理的E时代；第三期是围绕信息共享、业务协同的理念，为管理层及其它业务部门的决策提供了重要的参考依据。”他表示。

如今看来，目标都在一一实现

在系统上线之前，首都机场的人力资源管理体系已经暴露出了非常多的问题，比如：数据录入还以Excel报表的形式为主，导致员工信息不完整、基础数据不准确、掌握信息不成体系，难以挖掘人才价值；人力资源事务性工作过于繁琐，难以支持人力资源管理的开发；人力资源与公司业务系统之间，其它部门各业务模块之间的集成程度低，难以实现标准化管控和数据共享；由于机场各个业务部门的服务地点分散，使得申请员工服务的办理手续非常复杂等。

而随着前两期项目的完工，首都机场的员工考勤绩效、通知公告、员工服务等业务全部都转移到了线上甚至是移动端上，并且实现了人力资源管理主要业务的完整覆盖，通过内部接口通道连接人力资源管理平台、门户和移动应用三个支柱，帮助首都机场全面进入了人力资源数字化移动管理的新阶段。

对此，裴岚说她最大的感触就是管理的精准化。“这正是人力资源管理的最基本要求。”据她所说，“在过去的‘模糊管理’模式下，经常出现数据对不上，报表之间有出入等情况，这给人力资源部门的工作带来了很多不必要的麻烦。而系统的上线，则在很大程度上提高了部门的工作效率，节省了人力。”

“最明显的一个例子就是，近几年来人力资源部门增加了很多业务，却没有增加任何一个编制。”

然而，变革带来的是管理模式和方法，以及对已有许多习惯的改变，对此，最初许多员工内心也是拒绝的。“以排班为例，以往大家都是根据自己的情况随意排的，因此，当我们决定将排班体系统一纳入到系统中时，没有一个人支持。这给我们推进系统的上线带来了不少阻力。”

“当然，后来我们发现，当把所有的这些工作和工资挂钩在一起之后问题就变得简单了。”裴岚笑说。

未来：将人力资源信息系统做成智慧的开放平台

进入2017年，以“互联互通”为建设目标的第三期项目开始实施，在优化管理中枢功能之外，还丰富了数据平台、数据共享中心、干部人才管理、人力资源业务全过程的管理应用。

裴岚表示，未来首都机场要做的是把人力资源信息系统真正做成一个开放的平台，打破系统间相对封闭的局面。一方面，在这一平台上的信息可以共享给公司质量安全、OA以及党群等系统，另一方面，这些系统也可以反哺相关的数据到这个平台中，不断丰富整个公司的大数据。“只有这样，才能称之为一个智能的系统。”她说。

现如今，随着流程自动化对于工作效率和质量的提升，以及大数据对于日常管理和战略决策的支持，该人力资源信息系统在首都机场已经深入人心，成为日常工作中必不可少的工具。

举个例子，在公司内部的人才选拔和竞聘过程中，不同于过去通过有限的面试次数和时间对应聘人员进行考核的模式，人力资源信息系统还可以提供大量过往工作业绩、知识经验及他人评价等信息，使得考核依据更全面、立体和多样。

覆盖全景业务、全息数据，实现全向连接

对于这些可喜的变化，作为该项目“常驻”首都机场的顾问，IBM大中华区全球企业咨询服务部高级咨询顾问张申表示：“首都机场在2015年才上线这样一个人力资源信息系统，相较于其它企业是比较晚的。但是，后发有后发的优势。这使得我们可以借鉴传统方式的教训和经验，通盘规划，一步到位，真正打造一个数字化、智能化的系统。”

IBM大中华区全球企业咨询服务部高级咨询顾问 张申

据悉，首都机场基于信息化平台已经与IBM专业顾问进行沟通，寻求新一轮的系统优化点，希望在新的一期系统工程建设中达到三个目标，即：

一是全景业务，即全场景的业务覆盖，不仅仅包括人力资源的场景，还涉及所有与人的行为相关的泛人力资源业务场景；

二是全息数据，即对员工的个人信息、工作信息、行为信息、业务信息等所有数据的覆盖，建成一个大数据平台；

三是全向连接，即将人力资源信息系统作为开放平台与其它系统的连接，实现人与人、人与系统、系统与系统的连接，进而进行数据分析。

谈及IBM在项目中的角色，裴岚笑说：“经过这几年的合作，我们都一致认为项目经理张申既是系统建设的技术专家同时也已经是一位人力资源管理专家了！”

“可以说IBM顾问团队对于我们的人力资源业务已经非常熟悉。同时，借助于IBM的平台，我们也能够看到其他公司在人力资源信息系统方面的应用案例，这也是一个取长补短的过程，对于我们自身系统和企业管理的完善是非常重要的。”

转载自百家号作者：Excel函数公式

Excel中的计数应用也是非常的普遍的，常用的函数有：COUNT、COUNTA、COUNTBLANK、COUNTIF、COUNTIFS等。今天我们来学习COUNTIF的5个超经典用法。

一、语法结构。

COUNTIF(range,criteria)。

参数：

range:必需。要计算非空单元格的区域。

criteria：必需。计数时的条件。可以是数字，表达式，文本等。

二、单条件统计。

目的：统计出“上海”地区的销售员。

方法：

在目标单元格中输入公式：=COUNTIF(E3:E9,"上海")。

解读：

单条件统计是COUNTIF函数的最基本用法，只需要根据语法结构直接使用即可。

三、单列多条件统计。

目的：统计出“北京”和“上海”地区的销售员。

方法：

在目标单元格中输入公式：=SUM(COUNTIF(E3:E9,{"北京","上海"}))。

解读：

利用COUNTIF函数分别统计出“北京”和“上海”的销售员个数，然后用SUM求和。

四、求销量大于50的人数。

目的：统计出销量大于等于50的销售员人数。

方法：

在目标单元格中输入公式：=COUNTIF(C3:C9,">=50")。

五、统计是否重复。

目的：检测销售员姓名是否重复。

方法：

在目标单元格中输入公式：=IF(COUNTIF(B$3:B3,B3)>1,"重复","")。

解读：

利用IF函数判断姓名是否重复，COUNTIF(B$3:B3,B3)>1为判断条件，如果从当前单元格开始到下一单元格，单元格内容的个数大于1，就返回“重复”，否则返回空值。

六、禁止重复录入数据。

目的：防止重复录入姓名。

方法：

1、选定目标单元格。

2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【自定义】，在【公式】中输入：=COUNTIF($B$3:$B$9,B3)=1。

3、单击【出错警告】标签，录入警告信息并【确定】。

Excel本应一行的数据放在了两行，快速还原技巧

有的一些公司软件导出来的表格数据，本来放一行的，放在了两行，不利于数据分析，我们要把二行数据快速放到一行

举一个简单的例子，比如左边的表格的两行数据是一条信息，我们要转换成右边一行的数据利于分析，这里的数据量少，如果数据量大的情况下可以用下面的方法进行处理

操作步骤如下所示：

在第一条数据的第一行最后面，接上第二行，也就是C2单元格的位置输入=A3，然后向右填充，向下填充，得到下面的结果

然后我们将数据，复制，在原位置，选择性粘贴为数值，这样将里面的公式进行去除

然后我们只需要将偶数行的数据保留，将奇数行的数据全部删除即可，有很多种方法，我用我一种方法，在E列建立一个辅助列，在E2输入1，然后选中两个单元格，E2和E3，然后再向下填充

然后对E列进行筛选，筛选出空白的项目，将其进行删除掉

取消筛选后，将辅助列E列进行删除

最后把第一行标题行的字段修改一下就可以了。

本节完，你学会了么？

给坚持学习的自己点个赞和转发吧

如何形容在北京的生活呢

脑子里浮现的第一个词汇就是：快节奏

在北京这个快节奏的城市里

每个人都像是机器一样

两点一线，早出晚归

有的人为工作整天劳累

他们能从中获得成就感和满足感

但是有的人

却发现自己不但没有获得满足

反而慢慢地迷失了方向

加班加到不分白天黑夜

工资却迟迟不见上涨

同事们表面上和和气气

暗地里却勾心斗角

很多时候都想离职一走了之

却舍不得马上就要到手的年终奖金

▼

于是很多小伙伴都琢磨着过完年换一个工作

或者干脆转行

但是又纠结于

“360行，我该入哪行？”

这一次

贴心的小编为你们整理了

北京2017年最赚钱的10大行业

快来看看泥萌适合哪个行业

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一、健康养老

健康养老产业受需求迫切和政策鼓励双向驱动，将迎来十分确定的发展机会。社会老龄化的问题日趋严重，而随之而来是健康养老行业的蓬勃发展。高薪职位：健康管理师岗位要求:

1、大专及以上学历；营养学、医学相关专业

2、具备公共营养师或其他营养师资格证平均薪资： 12250

二、医疗美容

在国内，随着人们生活水平的提高，追求美丽和展示美丽的效应使整形美容的需求也与日俱增。 特别是在北京这样的一线城市，各大医院的整形美容科和各医疗美容医院更是“门庭若市”。高薪职位：美容师岗位要求：

1、持有美容师证书者、皮肤好，仪表大方，熟悉美容产品和手法

2、良好的语言表达能力，善于沟通，服务意识强，工作耐心细致平均薪资： 9300

三、教育培训

经过过去一两年的洗礼，教育O2O举步维艰，不仅没有革了传统教育的命，还在盈利模式的探索上不知所措。而传统线下教育培训机构除了拥有稳定的线下资源和师资以外，也在互联网+ 的攻势下顺应时代发展做出了很多改革。此外，新一轮的高考改革也将带来新的商业模式和创业机会。高薪职位：培训机构教师岗位要求：1、专科及以上学历，师范优先，具备教师资格证者优先2、善于沟通，表达能力强，思维活跃，有感染力平均薪资： 9690

四、互联网医疗

信息技术的高速发展引发各个行业的巨大变革，也为医疗行业带来巨大机遇。随着大数据、云计算、物联网等多领域技术与互联网的跨界融合，新技术与新商业模式快速渗透到医疗各个细分领域，从预防、诊断、治疗、购药都将全面开启一个智能化时代。高薪职位：医疗产品经理岗位要求：1、熟悉内容定位和运作，有强的资讯敏感度2、熟悉移动互联网行业及新媒体传播，具备市场洞察力和数据分析能力平均薪资： 12030

五、医疗器械

医疗器械市场在国内起步较晚，但发展迅速。从医疗器械市场规模与药品市场规模的对比来看，全球医疗器械市场规模大致为全球药品市场规模的40%，而我国这一比例低于15%，随着经济的发展以及国内老龄化程度的提高，医疗器械市场发展潜力巨大。高薪职位：医疗器械销售代表岗位要求：1、具有较强的社交技巧，较好的沟通能力、协调能力和团队合作能力

2、身体健康，能够偶尔出差平均薪资： 9750

六、人工智能

中国人口老龄化问题日益突出、人工成本急剧上升以及整体经济结构面临转型，机器人未来的崛起及其巨大的市场规模已经被各大机构认可。未来无论短期或是长期，机器人行业的机遇巨大，从工业机器人、协作机器人到服务机器人均有十分可观的市场规模。高薪职位：人工智能工程师岗位要求：1、熟悉机器学习、深度学习、人工智能、模式识别等方面的知识

2．至少熟练运用Java、Scala、C++、Python语言中的一种平均薪资： 15540

七、虚拟现实

目前全球虚拟现实行业经过近百年的发展仍处于早期起步阶段，供应链及各类配套设施还在摸索。然而虚拟现实的发展前景引人想象，具备广泛的应用空间，如游戏、影视、教育、体育、星际探索、医疗等等。当前各大咨询机构均看好虚拟现实在未来5年将实现超高速增长，爆发近在咫尺。高薪职位：VR开发工程师岗位要求：1、计算机、通信、自动化或相关专业本科以上学历，具备图形学背景2、有一定的代码编程基础，至少熟悉C++,C#中的一种语法和应用

3、精通UE4或Unity3D游戏引擎中的一种

平均薪资： 13900

八、新能源

中国是最大的新能源市场，发展新能源产业是改变我国的能源结构，降低对化石能源的依赖度，同时减少环境污染的必然选择。大力度的财政补贴推动新能源产业快速走向成熟，蕴含广阔的市场和就业机会。高薪职位：新能源项目经理岗位要求：

1、具备独立的项目前期投资分析、商务谈判以及编制分析报告的能力

2、熟悉新能源产业，熟悉与政府沟通的方法与技巧

3、具有较强的沟通协调能力和执行力，较强的语言和文字表达能力

平均薪资： 9180

九、大数据

大数据行业的融资总额2013-2015年分别为8亿美金、15.4亿美金及20亿美金；2013-2015年融资事件分别为10起、42起及超过50起。“大数据+”已经渗透到几乎所有行业，如“大数据+零售”、“大数据+医疗”、“大数据+房地产”等等。高薪职位：数据分析专员岗位要求：1、有数据挖掘、大数据分析技能，熟练操作EXCEL和SPSS等数据分析工具2、能及时发展数据中隐含的变化和问题，具有较强的逻辑思维和数据敏感度平均薪资： 12310

十、云计算

企业向云端迁移是大势所趋。近年来，云计算正在成为IT产业发展的战略重点。从行业区域分布情况来看，超过20个城市将云计算作为重点发展产业。高薪职位：云计算工程师岗位要求：1、熟悉JAVA编程，熟悉开源软件、中间件。对Redis、Kafka、RabbitMQ、ActivieMQ、RPC（dubbo/gRPC/Thrift）、Mysql、PostgreSQL、MongoDB、LVS，Docker，Kubernetes，Swarm，Openstack 至少有一项技术有集群、高可靠开发经验者。2、有开源中间件软件源代码研究修改经验。

平均薪资： 13590

以上这些就是小编为大家整理的

北京2017年最赚钱的10大行业了

无论今年你是想换工作

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内容来源：深圳全接触及网络版权归原作者所有，图片来自网络

SQL是数据库的查询语言，语法结构简单，相信本文会让你从入门到熟练。

掌握SQL后，不论你是产品经理、运营人员或者数据分析师，都会让你分析的能力边界无限拓展。别犹豫了，赶快上车吧！

以下的语句都在SequelPro的Query页面运行，其他操作页面不会有太大差异。标点符号必须为英文，这是新人很容易犯的错误。

SQL最小化的查询结构如下：

selectcolumnfromtable

table是我们的表名，column是我们想要查询的字段／列，column可以用*代替，指代全部字段，意为从table表查询所有数据。

where是基础查询语法，用于条件判断。

select*fromDataAnalystwherecity='上海'

上图是最简化的查询语句，将所有城市为上海的职位数据过滤出来。我们也可以用and进行多条件判断。

select*fromDataAnalystwherecity='上海'andpositionName='数据分析师'

or语句则是或的关系：

select*fromDataAnalystwherecity='上海'orpositionName='数据分析师'

查找城市为上海，或者职位名称是数据分析师的数据，它们是并集。

当我们涉及到非常复杂的与或逻辑判断，应该怎么办？比如即满足条件AB，又要满足条件C，或者是满足条件DE。此时需要用括号明确逻辑判断的优先级。

select*fromDataAnalystwhere(city='上海'andpositionName='数据分析师')or(city='北京'andpositionName='数据产品经理')

这条语句的含义是查找出上海的数据分析师或者是北京的产品经理。当有括号时，会优先进行括号内的判断，当有多个括号时，对最内层括号先进行判断，然后依次往外。

接下来的问题来了，当我们要查询多个条件，比如北京上海广州深圳南京这些城市，难道一个个用and关联起来？这太麻烦了，我们可以使用in。

select*fromDataAnalystwherecityin('北京','上海','广州','深圳','南京')

当我们遇到字段数据类型是数值时，也可以使用符号>、>=、<、<=、!=进行逻辑判断，!=指的是不等于，等价于<>。

select*fromDataAnalystwherecompanyId>=10000

上例是筛选出公司ID>=10000的职位，为数值时，不需要像字符串一样加引号。

当我们需要取区间数值时，使用betweenand：

select*fromDataAnalystwherecompanyIdbetween10000and20000

betweenand包括数值两端的边界，等同于companyId>=10000andcompanyId<=20000。

如果要模糊查找，能用like。

select*fromDataAnalystwherepositionNamelike'%数据分析%'

语句的含义是在positionName列查找包含「数据分析」字段的数据，%代表的是通配符，含义是无所谓「数据分析」前面后面是什么内容。如果是‘数据分析%’，则代表字段必须以数据分析开头，无所谓后面是什么。

除了上面所讲，还有一个常用的语法是not，代表逻辑的逆转，常见notin、notlike、notnull等。

接下来我们学习groupby，它是数据分析中常见的语法，目的是将数据按组／维度划分。类似于Excel中的数据透视表，我们以city为例。

select*fromDataAnalystgroupbycity

它将城市划分成几组，通过groupby可以快速的浏览数据有哪些城市。我们看一下它的高阶用法。

selectcity,count(1)fromDataAnalystgroupbycity

上述语句，使用count函数，统计计数了每个城市拥有的职位数量。括号里面的1代表以第一列为计数标准。这里出现新的问题，当我们遇到重复数据怎么办？在DataAnalyst这张表中，北京职位包含重复的职位ID，我们需要去重。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycity

北京的数据一下子少了2000，多余的重复值被排除在外。distinct是去重函数，distinctpositionId会只计算唯一的positionId个数。日常工作中，活跃用户数、文章UV，都是用distinct计算获得，这是唯一标示符ID的重要作用。

除了count，还有max，min，sum，avg等函数，也叫做聚合函数。用法和Excel没什么区别。

当我们在groupby添加多个字段，它将以多维的形式进行数据聚合。

selectcity,workYear,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycity,workYear

这就是数据分析师常用的多维分析法，通过groupby切分不同的维度进行对比，在不利用BI的情况下，通过SQL进行快速数据分析。

接下来学习逻辑判断，SQL也有if函数，和Excel的用法一摸一样，通过它我们能进行复杂的运算。比如我想统计各个城市中有多少数据分析职位，其中，电商领域的职位有多少，在其中的占比？

industryField是公司的行业领域，虽然我们能用wherelike计算出有几个电商的数据分析师，但是占比的计算会比较麻烦，此时可以用if。

selectif(industryFieldlike'%电子商务%',1,0)fromDataAnalyst

上面的公式利用if判断出哪些是电商行业的数据分析师，哪些不是。if函数中间的字段代表为true时返回的值，不过因为包含重复数据，我们需要将其改成positionId。之后，用它与groupby组合就能达成目的了。

selectcity,

count(distinctpositionId),

count(if(industryFieldlike'%电子商务%',positionId,null))fromDataAnalystgroupbycity

第一列数字是职位总数，第二列是电商领域的职位数，相除就是占比。记住，count是不论0还是1都会纳入计数，所以第三个参数需要写成null，代表不是电商的职位就排除在计算之外。

接下来是新的问题，如果我想找出各个城市，数据分析师岗位数量在500以上的城市有哪些，应该怎么计算？有两种方法，第一种，是使用having语句，它对聚合后的数据结果进行过滤。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycityhavingcount(distinctpositionId)>=500

第二种，是利用嵌套子查询。

我们将第一次查询获得的城市职位数的结果，看作一张新的表，利用as将它命名为t1(table1的简写)，将职位数命名为一个新的字段counts。然后外面再套一层select过滤出counts>=500。

这种查询方式就叫嵌套子查询，使用场景比较广泛，where后面也能跟子查询。

很多时候，数据是凌乱的，我们希望结果能够呈现一定的顺序，这时候就用到orderby语句。

selectcity,count(distinctpositionId)ascountsfromDataAnalystgroupbycity

orderbycounts

看，数据就按照统计结果升序排列，如果需要降序，则是orderbycountsdesc，后面加一个desc就好了。如果是多个字段，按逗号分隔即可。

我们再来熟悉SQL的常用函数，首先是时间。因为我们的练习数据中没有时间，首先用now创建出一个时间字段。

selectnow()

直接执行它，就能获得当前的系统时间，精确到秒。其实select不一定后面要跟from。

selectdate(now())

它代表的是获得当前日期，week函数获得当前第几周，month函数获得当前第几个月。其余还包括，quarter，year，day，hour，minute。

时间函数也包含各种参数，比如week，因为中西方计算第几天是不一样的，西方把周日算作一周中的第一天，而我们习惯周一。

selectweek(now(),0)

除了以上的日期表达，也可以使用dayofyear、weekofyear的形式计算。它和上面的部分函数等价。

怎么对时间进行加减法呢？这时候靠date_add函数出马。

selectdate_add(date(now()),interval1day)

我们可以改变1为负数，达到减法的目的，也能更改day为week、year等，进行其他时间间隔的运算。如果是求两个时间的间隔，则是datediff(date1,date2)或者timediff(time1,time2)。

时间函数的运用比较灵活，没有特殊限定，网络上的文档和教程也不少，可以深入学习。

最后是数据清洗类的函数。

selectleft(salary,1)fromDataAnalyst

MySQL支持left、right、mid等函数，这里又和Excel一样。我们通过salary计算数据分析师的工资吧（这一步骤，在曾经的文章中已经用Excel和BI多次讲解，所以我就不多赘述了，只讲过程，不熟悉的同学可以看历史内容）。

首先利用locate函数查找第一个k所在的位置。

selectlocate("k",salary),salaryfromDataAnalyst

然后使用left函数截取薪水的下限。

selectleft(salary,locate("k",salary)-1),salaryfromDataAnalyst

为了获得薪水的上限，要用substr函数，或者mid，两者等价。

substr（字符串，从哪里开始截，截取的长度）

薪水上限的开始位置是「-」位置往后推一位。截取长度是整个字符串减去「-」所在位置，刚好是后半段我们需要的内容，不过这个内容是包含「K」的，所以最后结果还得再减去1。

这里不了解不要紧，可以将计算过程分步骤运行。基本上，了解了上面写法的含义，文本清洗这块就没有问题了（notlike用来清洗乱七八糟的薪水，我简单处理了）。再然后计算不同城市不同工作年限的平均薪资。

上面语句，我们用了文本清洗、子查询嵌套、分组聚合、排序等多种用法，属于较复杂的查询。重复数据的问题，因为我是复制了一份北京数据，数量刚好乘二，对平均数没有影响，感兴趣的朋友可以再加一步清洗掉它。

下面是三道思考题：

查询出哪家公司招聘的岗位数最多；查询出O2O、电子商务、互联网金融这三个行业，哪个行业的平均薪资最高；查询出各城市的最高薪水Top3是哪家公司哪个岗位。

做完上面的题目，你已经神功初成，数据分析的SQL意见没有大问题了。更复杂的查询，也无非是嵌套更多的内容，本质思路是一样的。

讲到这里，只剩join语法还没有教大家。因为练习数据只有一张表，而join又是SQL中比较容易混淆的难点，我会单独开一篇内容讲解，到时候使用SQLZoo和LeetCode的案例。

LeetCode是知名的算法竞赛网站，可以在上面和全世界的程序员比拼算法，当然我们只练习SQL，完成后，至少能秒杀全世界50%的程序员吧。

今天给大家介绍一位学霸级人物，也是我们领世培优的数学名师，号称“黑马备考源哥”。胡源老师，京城男神数学老师，中国最高学府北京大学理学学士，他以总分676分的高考成绩斩获北京市朝阳区的理科状元，并且通过北大的自主招生，提前进入了北京大学元培学院。有着在高考前最后两个月提高了70分的传奇经历，传说中的“黑马备考经验”更是让源哥成为众多学生向往的高考神话，下面就给大家分享一下胡源老师的高考经历。

胡源（黑马备考）

在学生时代里，胡源老师对理科的热爱可以说是执着的，说是偏执他也觉得不过分。无论是在自己的心里还是老师的眼里都觉得他太偏科，特别偏爱理科，所以说对语文和英语的态度就可见一斑了。由于之前对理科的偏执热爱，导致高一高二阶段对语文和英语的学习态度就没有那么“细致入微”。在高三开学伊始胡源老师就把精力放在语文和英语上，他觉得把这两科的成绩提升起来，高考才会有更出色的成绩。但是，胡源老师在高三应对高考这条路上，并非一帆风顺。

在下半学期，高考即将来临的时候，一模的成绩给胡源老师泼了盆冷水，没有达到自己的预期标准，以606分的成绩结束了一模考试。文科正常发挥，但是理科却差强人意，此时的成绩对胡源老师来讲，他自己不能接受，但是也坦然面对，正确认识自己的不足，他说“在忙碌的学习当中根本没有时间矫情和纠结，调整好心态，迎战二模，坚信二模肯定能考出理想成绩。”

始料未及，二模的成绩也没给胡源正面的积极导向，成绩依旧不好，二模656分。由于二模的题比较简单，并且离北大元培学院的成绩要求还有一定差距，没有太大的参考价值，这个结果给胡源老师加大了压力。

当时北京填报志愿还是未出分先报志愿，二模结束后，就开始填写志愿表了。填报志愿一般都是要参照一模和二模的成绩，由于胡源老师觉得两次都没有发挥出自己的水平，成绩都不理想，没有太大的参考价值。但是理想学校是北京大学元培学院，心里告诉自己“我不去北大，谁去啊”。但是妈妈的一句话现在还记在胡源老师的心里“北大你能行么，参照你模考的成绩还是填报一个稳妥的学校吧。”虽然犹豫了一下妈妈的话，但坚定的信念依旧没有改变。就这样，足够的自信和良好的心态，再加上稳妥的实力，坚定了自己的目标。决定好了之后，真正的“黑马备考”就开始了。

志愿填报结束后，胡源老师开始总结自己之前一二模复习的不足，开始重新规划了自己的学习计划，他回忆说，交完志愿表，下午在家用电脑做了一份Excel积分表，把需要做的事情细分，每做一件事情就给自己加多少分。因为理科强文科弱，所以他决定强化理科弱化文科，要求自己成绩稳固上升的同时，也突出自己的优势。

根据每次卷纸的成绩是否优异，也有奖励加分，时刻在督促自己增长成绩。额外根据作息饮食也给自己有额外加分，比如一次性睡眠够七小时或睡前喝牛奶额外奖励几分，在奋力拼搏高考的时候，也要注意劳逸结合。相应的，平时不认真听课、不按时吃饭胡源也是要给自己扣分的。这都做了详细规划制定，这在我们看来已经足够的细致了。

但这仅仅还没有完，根据自己想上北京大学元培学院的目标，结合制定的目标和计划，规划了每天的得分和平均得分，细致入微。每结束一天的努力后都监督自己，每十天下来，都分析一下自己的阶段性得分和平均分，及时分析，及时改进。

根据制定的计划，每天刷题训练是必不可少的。根据自己的不足进行改进，做贴近高考的题。做完自己判，自己改，有错题本，不断研究，把错题本越做越薄。选择有质量，适合自己的试卷进行刷题是前提。但是做完题之后的研究性学习也是很有必要的，不断地缩小自己的错题范围，明确自己计划的导向，看着自己指定的计划积分表持续平稳的加分，成绩稳固的上升，自己的信心也越来越足，更加坚定了自己的目标。

上面是胡源老师的笔记，胡源老师说，自己会不断开拓自己做题的方法和思路，另辟蹊径，找更多的办法和诀窍。现在的学生学习主动性都不错，和他们当年成绩相比可能会更好，但是做题的灵活运用能力稍微逊色了些，对于固定式和常规性的题型会更得心应手，但是对新鲜题型的探究和接受程度来讲就不是那么太理想了，这也是导致了拿不到高分的一个原因。

和胡源老师沟通了解到,他自己的计划做的很用心，目标很明确，符合自己的自身情况和条件，这个计划表制定的不生硬，根据每天的实际情况，可多做可少做，不会留有自己打破计划的印象，持续平衡自己每天的得分。但是现在的学生做的计划不是这样的，计划比较生硬死板，固定每天看什么，做什么，一旦遇到不想做或想复习其他科目模块的时候会有纠结，不知道该怎么做。就这样，一次两次与制定的计划失约，慢慢就失去了计划的使命感和神圣感。

制定计划的目标就是希望在不断的复习中可以看到自己的进步，暗示自己离目标越来越近，不断增强自己的信心。 高考前给自己做了最后一次的模拟测试，理想的成绩让胡源老师稍微松了口气，心理悬浮的石头也稍稍减轻了些。在高考前胡源老师决定和他的朋友们来一场足球赛，释放压力的同时也想纪念一下即将告别挥洒汗水的高中时代。也是这一场球赛，让胡源老师对高考的印象更加深刻了。

七八个电话打出之后，集结了队友，小心翼翼的背着老爸老妈溜了出去。驰骋在球场上的胡源老师，开心的不得了，球技还是那么好，一个多小时过去后，比分依旧遥遥领先。正在和队友商量下一步的对战策略的时候，只见对方队员从远方带球疾驰过来，胡源老师立刻上前拦截防守。对方见形势正准备一脚传给队友的时候，让大家万万没想到，对方队友没带起来球，一脚失误踢到胡源老师的右手上。当时就剧痛难忍，胡源老师心想“完了，这下坏了。”大家急急忙忙把胡源老师送到医院，老爸老妈也急忙赶来。医生说“右手骨裂，需要静养，不能动。”听到这话胡源老师懵了，赶忙和医生说明了自己要高考的情况，“能不能给我打一个石膏板，我能坚持住，我必须高考。”胡源老师急迫的说。

就这样,伴随着父母的指责和安慰,胡源老师带着骨裂的右手奔赴高考考场，有多疼，我想这就不言而喻了吧。“每写一笔都疼的钻心啊，但是还得书写工整。”考完第一天，对自己的手有了小经验，还坚持做完了一套数学卷纸，训练了一下工整度。好在顺利完成高考，成绩下来后也是相当的优异，胡源老师以总分676分的高考成绩斩获北京市朝阳区的理科状元。通过这两个月，在一模的基础上增长了70分，并且通过北大的自主招生，提前进入了北京大学元培学院。老师们还笑称：“手坏了还能这么厉害，堪称黑马中的黑马啊。”现在胡源老师还经常拿出石膏板和学生们讲述自己的高考故事，虽然石膏板已经毁坏了，但是曾经对成功的信念，至今犹存。

胡源老师祝大家：高考顺利，登科及第！

胡源老师高考成功的逆袭，主要原因无疑是因为他拥有周密的学习计划、坚韧的执行力和行动力并对成功秉承坚定不移的信念。希望各位马上高考的高三党和高一高二的同学们，可以从胡源老师的备考经历中提取精华，运用到自己的学习方法中。最后小编预祝各位同学在寒窗苦读十二载后，都能走进自己理想的大学。

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今天给大家介绍一下excel快捷键最后一个系列，下图中标红色字符会在本文展开介绍。

一、ctrl+F/H=查找、替换。查找与替换有许多相似之处，比如可以对设置的格式进行查找替换、也可以在当前工作表或者工作簿中查找替换、还可以选择精确查找替换或者模糊查找替换…总之，在查找/替换选项框中点击选项，可以实现多种多样的查找替换方式。下图以替换背景颜色为例说明这一功能。操作步骤如下：ctrl+F——选项——格式——填充——选择黄色——确定——查找全部——ctrl+A全选查找到的内容——关闭查找对话框后——开始选项卡填充成想要的颜色就可以了。

二、F1=帮助。在excel2016中，帮助功能基本可以解决所有的问题。比如说想看下indirect函数的用法，帮助中就有非常详细的介绍。所以平时也可以通过这个功能学到很多excel技巧。

三、F4=重复上一步操作。在excel中的复制格式、插入行列、删除工作表、插入图表等操作除了第一步，剩下同样的操作只需按下F4即可。下图是用F4插入行的动图演示。

四、F5/ctrl+G=定位。这是一个非常强大的功能，不仅可以对具有某些特征的单元格定位，而且可以对差异进行定位，结合上面的查找功能，基本上所有具有一类特征的单元格内容都可以被找到。比如我想把下面空白处都填0，只要定位到空值，输入=0，按ctrl+enter即可。

五、alt+'（引号）=弹出样式对话框。对初始单元格样式进行设置。（自己试了下，设置完会运用到本工作簿的所有工作表，而不是网上查到的新建一个样式，自己可以选择区域运用。如果您有什么高见，欢迎在评论区留言。）

六、alt+拖动图片=自动对齐。当选中某一对象时，鼠标点住该对象，按alt会发现图片会向最近的一个单元格边界靠拢。所以可以利用此快捷键把图片移动到合适的位置。

七、左下角箭头直接点右键=选择工作表。如下图所示，右击左下角两个箭头中间，会出现工作表目录，根据目录可以快速跳转到指定工作表。

上次分享了一篇文章《》，介绍如何利用三维地图制作全国空气质量数据数据，这次给大家分享一篇利用三维地图功能制作帝都最近十年的空气质量变化动态视频

不足1%人会用excel制作空气质量分布地图

这次不给大家详细介绍如何抓取数据了，可以翻看我之前写的文章，这次我们从一个网站下载了最近10年的北京空气质量数据

Step1.首先打开excel导入数据，然后对数据进行处理，切记一定把date（LST）该列转化为日期格式，然后删除无需要的列，我最后只保留了三列

2.选择数据区域，打开三维地图，添加字段：site添加到位置里并选择城市；值选择Value并设置无聚合；时间选择Date（LST）

3.然后设置图层，我选择按照值设置颜色

最后创建视频即可

视频转化成gif

其实无论是计算机考试中还是我们平时的工作中，都是需要用到查询函数，因为不仅是考试考点，学会使用它会使我们的工作简单许多。

vlookup函数通常用于在excel工作簿中搜索某个单元格区域的第一列，然后返回该区域相同行上任何单元格中的值。

当然在使用vlookup函数之前，我们必须对vlookup函数有基本的认识和了解，所以今天小编就来介绍一下vlookup函数的语法，大家可以跟着小编来学习一下。

函数的书写格式：

Vlookup（lookup|_value,table_array,col_index_num,range_lookup）

搜索表区域首列满足条件的元素，确定待检索单元格在区域中的行序号，再进一步返回选定单元格的值。默认情况下，表是以升序排序的。

vlookup函数参数说明如下：

lookup|_value：在表格或区域的第一列中要搜索的值。

table_array：包含数据的单元格区域，即要查找的范围。

col_index_num：参数中返回的搜寻值的列号。

range_lookup：逻辑值，指定希望Vlookup查找精确匹配值（0）还是近似值（1）。

我们已经对vlookup函数有了一个基本的认识，至少语法结构是没什么问题的，所以今天小编就要和大家说一说实际操作的步骤了。

我们今天就利用vlookup函数来查找公司员工信息，大家可以跟着小编来操作一下。 我们需要双击打开excel软件，随意选中一个空白单元格，在编辑框中输入 “=vlookup(”，单击函数栏左边的fX按钮。

在弹出的“函数参数”对话框中，我们想要查询北京主管的员工编号，在lookup_value栏中输入“北京”对应单元格。

在table_array栏中选中A4:C9单元格内容，在col_index_num栏中输入3（表示选取范围的第三列），在range_lookup栏中输入0（表示精确查找）。

单击确定按钮后，我们可以看到，已经查找到北京经理的员工编号了。

如何做出像下图一样的圆环图呢，就让我来教你吧。

一、首先我们先要创建一个辅助列并插入圆环图

值=1-百分比：

选中这两个数据，插入一个圆环图

二、重复复制并粘贴圆环图

选中数据并复制

再选中圆环图并粘贴

再次粘贴一次，现在我们得到了三个窄的圆环图

三、对圆环图进行美化

选中内部的两个圆环图，设置填充颜色为无填充颜色。

选中并删除图例

将最外围的圆环也设置为无填充颜色。

将圆环设置为迈凯伦经典配色之后，就该到最后设置标签的一步了。

四、标签设置

选中图表，点击：图表工具-格式-插入文本框：

在文本框中输入“=”号，鼠标点击比例所在的单元格，即："=Sheet1!$D$3"

最后调增字体的大小与颜色即可。