表格项里怎么把数据提取出来

方法：复制，   =你要的数据位置     ，   筛选， 透视表格。  VBA,   查找。

公式，函数，以上方法，足够你玩了。

关系数据库

编辑

实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。

全量抽取

全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。

增量抽取

增量抽取指抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增、修改、删除的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据准确地捕获到;性能，尽量减少对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：

a触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据。触发器方式的优点是数据抽取的性能较高，缺点是要求在业务数据库中建立触发器，对业务系统有一定的性能影响。

b时间戳：它是一种基于递增数据比较的增量数据捕获方式，在源表上增加一个时间戳字段，系统中更新修改表数据的时候，同时修改时间戳字段的值。当进行数据抽取时，通过比较系统时间与时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。有的数据库的时间戳支持自动更新，即表的其它字段的数据发生改变时，自动更新时间戳字段的值。有的数据库不支持时间戳的自动更新，这就要求业务系统在更新业务数据时，手工更新时间戳字段。同触发器方式一样，时间戳方式的性能也比较好，数据抽取相对清楚简单，但对业务系统也有很大的倾入性(加入额外的时间戳字段)，特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库，还要求业务系统进行额外的更新时间戳 *** 作。另外，无法捕获对时间戳以前数据的delete和update *** 作,在数据准确性上受到了一定的限制。

c全表比对：典型的全表比对的方式是采用MD5校验码。ETL工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的MD5临时表，该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来的MD5校验码。每次进行数据抽取时，对源表和MD5临时表进行MD5校验码的比对，从而决定源表中的数据是新增、修改还是删除，同时更新MD5校验码。MD5方式的优点是对源系统的倾入性较小(仅需要建立一个MD5临时表)，但缺点也是显而易见的，与触发器和时间戳方式中的主动通知不同，MD5方式是被动的进行全表数据的比对，性能较差。当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时，MD5方式的准确性较差。

d日志对比：通过分析数据库自身的日志来判断变化的数据。Oracle的改变数据捕获(CDC，Changed Data Capture)技术是这方面的代表。CDC 特性是在Oracle9i数据库中引入的。CDC能够帮助你识别从上次抽取之后发生变化的数据。利用CDC，在对源表进行insert、update或 delete等 *** 作的同时就可以提取数据，并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。这样就可以捕获发生变化的数据，然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给目标系统。CDC体系结构基于发布者/订阅者模型。发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。通常，CDC系统拥有一个发布者和多个订阅者。发布者首先需要识别捕获变化数据所需的源表。然后，它捕捉变化的数据并将其保存在特别创建的变化表中。它还使订阅者能够控制对变化数据的访问。订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据。一个订阅者可能不会对发布者发布的所有数据都感兴趣。订阅者需要创建一个订阅者视图来访问经发布者授权可以访问的变化数据。CDC分为同步模式和异步模式，同步模式实时的捕获变化数据并存储到变化表中，发布者与订阅都位于同一数据库中。异步模式则是基于Oracle的流复制技术。

非关系数据库

编辑

ETL处理的数据源除了关系数据库外，还可能是文件，例如txt文件、excel文件、xml文件等。对文件数据的抽取一般是进行全量抽取，一次抽取前可保存文件的时间戳或计算文件的MD5校验码，下次抽取时进行比对，如果相同则可忽略本次抽取。

通用程序库

编辑

DMCTextFilter 是HYFsoft开发的纯文本抽出通用程序库，本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，完全除掉特殊控制信息，快速抽出纯文本数据信息。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。

DMCTextFilter采用了先进的多语言、多平台、多线程的设计理念，支持多国语言（英语，中文简体，中文繁体，日本语，韩国语），多种 *** 作系统（Windows，Solaris，Linux，IBM AIX，Macintosh，HP-UNIX），多种文字集合代码（GBK，GB18030，Big5，ISO-8859-1，KS X 1001，Shift_JIS，WINDOWS31J，EUC-JP，ISO-10646-UCS-2，ISO-10646-UCS-4，UTF-16，UTF-8等）。提供了多种形式的API功能接口（文件格式识别函数，文本抽出函数，文件属性抽出函数，页抽出函数，设定User Password的PDF文件的文本抽出函数等），便于用户方便使用。用户可以十分便利的将本产品组装到自己的应用程序中，进行二次开发。通过调用本产品的提供的API功能接口，实现从多种文档格式的数据中快速抽出纯文本数据。本产品在国内外得到了广泛的应用，在产品性能和质量上都得到了用户高度的好评。

1 文件格式自动识别功能

本产品通过解析文件内部的信息，自动识别生成文件的应用程序名和其版本号，不依赖于文件的扩展名，能够正确识别文件格式和相应的版本信息。可以识别的文件格式如下： 支持Microsoft Office、RTF、PDF、Visio、Outlook EML和MSG、Lotus1-2-3、HTML、AutoCAD DXF和DWG、IGES、PageMaker、ClarisWorks、AppleWorks、XML、WordPerfect、Mac Write、Works、Corel Presentations、QuarkXpress、DocuWorks、WPS、压缩文件的LZH/ZIP/RAR以及一太郎、OASYS等文件格式

2 文本抽出功能

即使系统中没有安装作成文件的应用程序，可以从指定的文件或插入到文件中的OLE中抽出文本数据。

3 文件属性抽出功能

从指定的文件中，抽出文件属性信息。

4 页抽出功能

从文件中，抽出指定页中文本数据。

5 对加密的PDF文件文本抽出功能

从设有打开文档口令密码的PDF文件中抽出文本数据。

6 流(Stream)抽出功能

从指定的文件、或是嵌入到文件中的OLE对象中向流里抽取文本数据。

7 支持的语言种类

本产品支持以下语言：英语，中文简体，中文繁体，日本语，韩国语

8 支持的字符集合的种类

抽出文本时，可以指定以下的字符集合作为文本文件的字符集(也可指定任意特殊字符集，但需要另行定制开发)：GBK，GB18030，Big5，ISO-8859-1，KS X 1001，Shift_JIS，WINDOWS31J，EUC-JP，ISO-10646-UCS-2，ISO-10646-UCS-4，UTF-16，UTF-8等。 [1]

参考资料

有以下几种报表工具都可以实现：

1、 思迈特软件Smartbi的大数据分析软件：

“思迈特软件Smartbi”是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

2、MySQL Workbench：

MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移，MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。

3、数据库管理工具 Navicat Lite：

NavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。 Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。

报表工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用

马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。

可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

SQL Server数据库的作用：可以面向数据库执行查询、存储和检索数据、可以通过SQL语句 从数据库写入或者是取回数据、可以更新数据库中的数据。

SQL语句可以用来执行各种各样的 *** 作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle,Sybase,Microsoft SQL Server,Access等都采用了SQL语言标准。

扩展资料：

主要特性

1、高性能设计，可充分利用WindowsNT的优势。

2、系统管理先进，支持Windows图形化管理工具，支持本地和远程的系统管理和配置。

3、强壮的事务处理功能，采用各种方法保证数据的完整性。

4、支持对称多处理器结构、存储过程、ODBC，并具有自主的SQL语言。 SQLServer以其内置的数据复制功能、强大的管理工具、与Internet的紧密集成和开放的系统结构为广大的用户、开发人员和系统集成商提供了一个出众的数据库平台。

参考资料来源：百度百科--SQLserver数据库

大数据处理分析能力在21世纪至关重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步。

第一部分、数据提取工具

Octoparse是一种简单直观的网络爬虫，可以从网站上直接提取数据，不需要编写代码。无论你是初学者、大数据专家、还是企业管理层，都能通过其企业级的服务满足需求。为了方便 *** 作，Octoparse还添加了涵盖30多个网站的“任务模板 (Task Templates)”， *** 作简单易上手。用户无需任务配置即可提取数据。随着你对Octoparse的 *** 作更加熟悉，你还可以使用其“向导模式 (Wizard Mode)”来构建爬虫。除此之外，大数据专家们可以使用“高级模式 (Advanced Mode)”在数分钟内提取企业批量数据。你还可以设置“自动云提取 (Scheduled Cloud Extraction)”，以便实时获取动态数据，保持跟踪记录。

02

Content Graber

Content Graber是比较进阶的网络爬网软件，具有可用于开发、测试和生产服务器的编程 *** 作环境。用户可以使用C#或VBNET调试或编写脚本来构建爬虫。Content Graber还允许你在爬虫的基础上添加第三方扩展软件。凭借全面的功能，Content Grabber对于具有基本技术知识的用户来说功能极其强大。

Importio是基于网页的数据提取工具。Importio于2016年首次启动，现已将其业务模式从B2C转变为B2B。2019年，Importio并购了Connotate，成为了一个网络数据集成平台 (Web Data Integration Platform)。凭借广泛的网络数据服务，Importio成为了商业分析的绝佳选择。

Parsehub是基于网页的数据爬虫。它可以使用AJax，JavaScript等等从网站上提取动态的的数据。Parsehub提供为期一周的免费试用，供用户体验其功能。

Mozenda是网络数据抓取软件，提供企业级数据抓取服务。它既可以从云端也可以从内部软件中提取可伸缩的数据。

第二部分、开源数据工具

01Knime

KNIME是一个分析平台，可以帮助你分析企业数据，发现潜在的趋势价值，在市场中发挥更大潜能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。KNIME为数据分析师提供了2,000多个模块。

02OpenRefine（过去的Google Refine）是处理杂乱数据的强有力工具，可用于清理、转换、链接数据集。借助其分组功能，用户可以轻松地对数据进行规范化。

03R-Programming

R大家都不陌生，是用于统计计算和绘制图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在数据挖掘中很流行，常用于开发统计软件和数据分析。近年来，由于其使用方便、功能强大，得到了很大普及。

04RapidMiner

与KNIME相似，RapidMiner通过可视化程序进行 *** 作，能够进行分析、建模等等 *** 作。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据分析效率。统一的数据科学平台可加快从数据准备到实施的数据分析流程，极大地提高了效率。

第三部分、数据可视化工具

01

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服务又提供云服务。它最初是作为Excel附加组件引入的，后来因其强大的功能而广受欢迎。截至目前，它已被视为数据分析领域的领头羊，并且可以提供数据可视化和商业智能功能，使用户能够以较低的成本轻松创建美观的报告或BI仪表板。

02

Solver

Solver专用于企业绩效管理 (CPM) 数据可视化。其BI360软件既可用于云端又可用于本地部署，该软件侧重于财务报告、预算、仪表板和数据仓库的四个关键分析领域。

03

Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。可视化的仪表板可帮助公司有效地“理解”其业务绩效。

04

Tableau Public



Tableau是一种交互式数据可视化工具。与大多数需要脚本的可视化工具不同，Tableau可帮助新手克服最初的困难并动手实践。拖放功能使数据分析变得简单。除此之外，Tableau还提供了入门工具包和丰富的培训资源来帮助用户创建报告。

05

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的数据管理平台。你可以使用它来收集，可视化和共享数据。Fusion Table与电子表格类似，但功能更强大、更专业。你可以通过添加CSV，KML和电子表格中的数据集与同事进行协作。你还可以发布数据作品并将其嵌入到其他网络媒体资源中。

06

Infogram

Infogram提供了超过35种交互式图表和500多种地图，帮助你进行数据可视化。多种多样的图表（包括柱形图，条形图，饼形图和文字云等等）一定会使你的听众印象深刻。

第四部分、情感分析工具

01

HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客户反馈工具，可以收集客户反馈和评论，然后使用自然语言处理 (NLP) 分析数据以确定积极意图或消极意图，最终通过仪表板上的图形和图表将结果可视化。你还可以将HubSpot’s ServiceHub连接到CRM系统，将调查结果与特定联系人联系起来。这样，你可以识别不满意的客户，改善服务，以增加客户保留率。

02

Semantria

Semantria是一款从各种社交媒体收集帖子、推文和评论的工具。Semantria使用自然语言处理来解析文本并分析客户的态度。通过Semantria，公司可以了解客户对于产品或服务的感受，并提出更好的方案来改善产品或服务。

03

Trackur

Trackur的社交媒体监控工具可跟踪提到某一用户的不同来源。它会浏览大量网页，包括视频、博客、论坛和图像，以搜索相关消息。用户可以利用这一功能维护公司声誉，或是了解客户对品牌和产品的评价。

04

SAS Sentiment Analysis



SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的软件。网页文本分析中最具挑战性的部分是拼写错误。SAS可以轻松校对并进行聚类分析。通过基于规则的自然语言处理，SAS可以有效地对消息进行分级和分类。

05

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析评论、帖子、论坛、新闻站点以及超过50种语言的上千万种其他来源。除此之外，它还可以按性别和位置对数据进行分类，使用户可以制定针对特定群体的战略营销计划。你还可以访问实时数据并检查在线对话。

第五部分、数据库

01

Oracle



毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者，功能丰富，支持不同平台的集成，是企业的最佳选择。并且，Oracle可以在AWS中轻松设置，是关系型数据库的可靠选择。除此之外，Oracle集成xyk等私人数据的高安全性是其他软件难以匹敌的。

02

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成为第四大最受欢迎的数据库。凭借其坚如磐石的稳定性，它可以处理大量数据。

03

Airtable

Airtable是基于云端的数据库软件，善于捕获和显示数据表中的信息。Airtable提供一系列入门模板，例如：潜在客户管理、错误跟踪和申请人跟踪等，使用户可以轻松进行 *** 作。

04

MariaDB

MariaDB是一个免费的开源数据库，用于数据存储、插入、修改和检索。此外，Maria提供强大的社区支持，用户可以在这里分享信息和知识。

05

Improvado

Improvado是一种供营销人员使用自动化仪表板和报告将所有数据实时地显示在一个地方的工具。作为营销和分析领导者，如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据，那么Inprovado对你再合适不过了。你可以选择在Improvado仪表板中查看数据，也可以将其通过管道传输到你选择的数据仓库或可视化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大学往往都喜欢使用Improvado，以大大节省人工报告时间和营销花费。

教你如何合理有效地选择数据挖掘工具_数据分析师考试

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注，它在商业方面的成功应用使得软件开发商不断开发新的数据挖掘工具，改进现有的数据挖掘工具，一时之间数据挖掘工具可谓琳琅满目，于是出现了如何合理选择挖掘工具的问题。鉴于此，本文提出并讨论了五点关于合理选择数据挖掘工具的技巧。

数据仓库 随着数据库和计算机网络的广泛应用，加上先进的数据自动生成和采集工具的使用，人们拥有的数据量急剧增大。然而数据的极速增长与数据分析方法的改进并不成正比，一方面人们希望在已有的大量数据的基础上进行科学研究、商业决策、企业管理，另一方面传统的数据分析工具很难令人满意的对数据进行深层次的处理，这样二者之间的矛盾日益突出，正是在这种状况下，数据挖掘应运而生。数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术是一个"以发现为驱动"的过程，已经引起了学术界和产业界的极大重视。

特别是从1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议上首次出现数据库中的知识发现概念以来，数据挖掘在国际国内都受到了前所未有的重视，目前数据挖掘广泛应用于各个领域，如地理学、地质学、生物医学等等，总之数据挖掘的出现使数据库技术进入了一个更高级的阶段，不仅能对过去的数据进行查询和遍历，还能够找出以往数据间潜在的联系，促进信息的传播。

数据挖掘技术概述

1、数据挖掘的定义 数据挖掘是一个从数据中提取模式的过程，是一个受多个学科影响的交叉领域,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学等；数据挖掘反复使用多种数据挖掘算法从观测数据中确定模式或合理模型，是一种决策支持过程。通过预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。由于传统的事物型工具（如查询工具、报表工具）无法回答事先未定义的综合性问题或跨部门/机构的问题，因此其用户必须清楚地了解问题的目的。数据挖掘就可以回答事先未加定义的综合性问题或跨部门/机构的问题，挖掘潜在的模式并预测未来的趋势，用户不必提出确切的问题，而且模糊问题更有利于发现未知的事实。

2、数据挖掘的主要方法和途径 数据挖掘有很多种分类方法，如按发现的知识种类，挖掘的数据库类型，挖掘方法，挖掘途径，所采用的技术等等。下面只讨论四个应用比较广泛的方法： 关联规则（Association Rule） 在数据挖掘领域中，关联规则应用最为广泛，是重要的研究方向。表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则，一般来讲，可以用多个参数来描述一个关联规则的属性，常用的有：可信度，支持度，兴趣度，期望可信度，作用度。 离群数据（Outlier） 离群数据就是明显偏离其他数据、不满足数据的一般模式或行为、与存在的其他数据不一致的数据。

数据挖掘的大部分研究忽视了离群数据的存在和意义，现有的方法往往研究如何减少离群数据对正常数据的影响，或仅仅把其当作噪音来对待。这些离群数据可能来源于计算机录入错误、人为错误等，也可能就是数据的真实反映。 基于案例的推理（case-based reasoning, CBR） 基于案例的推理来源于人类的认知心理活动，它属于类比推理方法。其基本思想是基于人们在问题求解中习惯于过去处理类似问题的经验和获取的知识，在针对新旧情况的差异作相应的调整，从而得到新问题的解并形成新的案例。

CBR方法的应用越来越受到人们的重视，在许多领域都有较好的推广前景，例如，在气象、环保、地震、农业、医疗、商业、CAD等领域；CBR也可用在计算机软硬件的生产中，如软件及硬件的故障检测；CBR方法尤其在不易总结出专家知识的领域中，应用越来越普遍，也越来越深入。 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 支持向量机是近几年发展起来的新型通用的知识发现方法，在分类方面具有良好的性能。SVM是建立在计算学习理论的结构风险最小化原则之上，主要思想是针对两类分类问题在高位空间中寻找一个超平面作为两类的分割，以保证最小的分类错误率。

数据挖掘工具

伴随越来越多的软件供应商加入数据挖掘这一行列，使得现有的挖掘工具的性能得到进一步的增强，使用更加便捷，也使得其价格门槛迅速降低，为应用的普及带来了可能。当然数据仓库技术的发展同样功不可没。数据仓库是将海量复杂的客户行为数据集中起来建立的一个整合的、结构化的数据模型，是实施数据挖掘的基础，这里不作为讨论的重点。

1、数据挖掘工具分类 一般来讲，数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用数据挖掘工具和通用数据挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化；而通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。

2、数据挖掘工具的选择 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点： 数据挖掘的功能和方法 即是否可以完成各种数据挖掘的任务，如：关联分析、分类分析、序列分析、回归分析、聚类分析、自动预测等。我们知道数据挖掘的过程一般包括数据抽样、数据描述和预处理、数据变换、模型的建立、模型评估和发布等，因此一个好的数据挖掘工具应该能够为每个步骤提供相应的功能集。数据挖掘工具还应该能够方便的导出挖掘的模型，从而在以后的应用中使用该模型。

数据挖掘工具的可伸缩性 也就是说解决复杂问题的能力，一个好的数据挖掘工具应该可以处理尽可能大的数据量，可以处理尽可能多的数据类型，可以尽可能高的提高处理的效率，尽可能使处理的结果有效。如果在数据量和挖掘维数增加的情况下，挖掘的时间呈线性增长，那么可以认为该挖掘工具的伸缩性较好。

*** 作的简易性 一个好的数据挖掘工具应该为用户提供友好的可视化 *** 作界面和图形化报表工具，在进行数据挖掘的过程中应该尽可能提高自动化运行程度。总之是面向广大用户的而不是熟练的专业人员。 数据挖掘工具的可视化 这包括源数据的可视化、挖掘模型的可视化、挖掘过程的可视化、挖掘结果的可视化，可视化的程度、质量和交互的灵活性都将严重影响到数据挖掘系统的使用和解释能力。毕竟人们接受外界信息的80%是通过视觉获得的，自然数据挖掘工具的可视化能力就相当重要。

数据挖掘工具的开放性 即数据挖掘工具与数据库的结合能力。好的数据挖掘工具应该可以连接尽可能多的数据库管理系统和其他的数据资源，应尽可能的与其他工具进行集成；尽管数据挖掘并不要求一定要在数据库或数据仓库之上进行，但数据挖掘的数据采集、数据清洗、数据变换等等将耗费巨大的时间和资源，因此数据挖掘工具必须要与数据库紧密结合，减少数据转换的时间，充分利用整个的数据和数据仓库的处理能力，在数据仓库内直接进行数据挖掘，而且开发模型，测试模型，部署模型都要充分利用数据仓库的处理能力，另外，多个数据挖掘项目可以同时进行。 当然，上述的只是一些通用的参考指标，具体选择挖掘工具时还需要从实际情况出发具体分析。

数据挖掘工具的现状

比较著名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它们都能够提供常规的挖掘过程和挖掘模式。 1、Intelligent Miner 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件Intelligent Miner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。

它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；Intelligent Miner for Text允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、Lotus Notes数据库等等。

2、Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照"抽样--探索--转换--建模--评估"的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的"端到端"知识发现。

3、SPSS Clementine SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。Clementine的可视化数据挖掘使得"思路"分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。

提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决办法。 其它常用的数据挖掘工具还有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的数据挖掘软件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。

结束语 经过十多年的发展，数据挖掘工具的性能获得了显著的改善，不论是自动化程度还是适用范围都发生了巨大变化，价格的门槛迅速降低，对于推进数据挖掘在企业和电子商务中的应用具有特殊的意义。但是还应该看到，现在的数据挖掘工具还存在许多的不足，1999年的调查显示多数的数据挖掘工具只使用了有限的几种技术，且集中在比较简单的数据挖掘技术种类上。 所以我们呼吁每个企业都必须结合自己的实际情况，充分考虑本企业在数据挖掘领域的实施经验，避免踏进仅仅是"选择工具"的陷阱，从而获得一个完善的数据挖掘解决方案，真正把数据挖掘融入到企业的经营决策中。

以上是小编为大家分享的关于教你如何合理有效地选择数据挖掘工具的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

1首先在电脑上找到我们要提取数据的表格，点击打开；

2选中excel表格中的数据；

3然后按“ctrl+c”复制表格；

4在空白处点击鼠标右键，选择“选择性粘贴”功能；

5在跳出来的选择性粘贴窗口中选择“加”，然后点击确定；

6这样表格中的数据就被提出来了。

需要建立数据库连接在“数据”→“获取外部数据”→“自其它来源”选择相应的数据库来源，按照提示步骤一步一步来

SQL数据库

SQL (Structured Query Language) 是具有数据 *** 纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。

SQL语言不仅能独立应用于终端，还可以作为子语言为其他程序设计提供有效助力，该程序应用中，SQL可与其他程序语言一起优化程序功能，进而为用户提供更多更全面的信息。

扩展资料：

SQL作为一种 *** 作命令集, 以其丰富的功能受到业内人士的广泛欢迎, 成为提升数据库 *** 作效率的保障。SQL Server数据库的应用，能够有效提升数据请求与返回的速度，有效应对复杂任务的处理，是提升工作效率的关键。

由于SQL Servers数据库管理系统具有较高的数据管理性能，因其优越的性能，应用范围非常广，大量应用于服务器和客户体系结构中。SQL Servers数据库的性质主要由以下几个方面体现：系统的吞吐量、响应时间以及并行处理能力, 发出请求服务器回应的速度、还有不同屏幕之间切换的速度等等。

参考资料来源：百度百科-SQL数据库

我今天使用过的命令如下：

导出数据

/mysqldump --host=localhost --port= --user=root --password= -l -f zcv3 v2_category v2_magazine > /Data/sync_mysql/zcv3txt

然后导入数据是用以下命令

/mysql --host=localhost --port= --user=root --password= zcv3 </Data/sync_mysql/zcv3txt

mysqldump工具很多方面类似相反作用的工具mysqlimport。它们有一些同样的选项。但mysqldump能够做更多的事情。它可以把整个数据库装载到一个单独的文本文件中。这个文件包含有所有重建您的数据库所需要的SQL命令。这个命令取得所有的模式（Schema，后面有解释）并且将其转换成DDL语法（CREATE语句，即数据库定义语句），取得所有的数据，并且从这些数据中创建INSERT语句。这个工具将您的数据库中所有的设计倒转。因为所有的东西都被包含到了一个文本文件中。这个文本文件可以用一个简单的批处理和一个合适SQL语句导回到MySQL中。这个工具令人难以置信地简单而快速。决不会有半点让人头疼地地方。

因此，如果您像装载整个数据库Meet_A_Geek的内容到一个文件中，可以使用下面的命令：

bin/mysqldump –p Meet_A_Geek > MeetAGeek_Dump_Filetxt

这个语句也允许您指定一个表进行dump(备份/导出/装载)。如果您只是希望把数据库Meet_A_Geek中的表Orders中的整个内容导出到一个文件，可以使用下面的命令：

bin/mysqldump –p Meet_A_Geek Orders >MeetAGeek_Orderstxt

这个非常的灵活，您甚至可以使用WHERE从句来选择您需要的记录导出到文件中。要达到这样的目的，可以使用类似于下面的命令：

bin/mysqldump –p –where="Order_ID > 2000" Meet_A_Geek Orders > Special_Dumptxt

mysqldump工具有大量的选项，部分选项如下表：

选项/Option 作用/Action Performed

--add-drop-table

这个选项将会在每一个表的前面加上DROP TABLE IF EXISTS语句，这样可以保证导回MySQL数据库的时候不会出错，因为每次导回的时候，都会首先检查表是否存在，存在就删除

--add-locks

这个选项会在INSERT语句中捆上一个LOCK TABLE和UNLOCK TABLE语句。这就防止在这些记录被再次导入数据库时其他用户对表进行的 *** 作

-c or - complete_insert

这个选项使得mysqldump命令给每一个产生INSERT语句加上列（field）的名字。当把数据导出导另外一个数据库时这个选项很有用。

--delayed-insert 在INSERT命令中加入DELAY选项

-F or -flush-logs 使用这个选项，在执行导出之前将会刷新MySQL服务器的log

-f or -force 使用这个选项，即使有错误发生，仍然继续导出

--full 这个选项把附加信息也加到CREATE TABLE的语句中

-l or -lock-tables 使用这个选项，导出表的时候服务器将会给表加锁。

-t or -no-create- info

这个选项使的mysqldump命令不创建CREATE TABLE语句，这个选项在您只需要数据而不需要DDL（数据库定义语句）时很方便。

-d or -no-data 这个选项使的mysqldump命令不创建INSERT语句。

比较完整的使用方法：《MySQL 备份和恢复》

以上就是关于表格项里怎么把数据提取出来全部的内容，包括:表格项里怎么把数据提取出来、哪种报表工具，可以很简便的从SQL数据库中提取数据，生成想要的报表、SQL Server 做什么用的等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！