A. 開發頁游運營平台是SQL錯誤

什麼SQL錯誤？擺明就是了將字元串錯誤。你是不是鏈ODA？否則你把「persist security
info」加在鏈接字元串哪裡，肯定有問題的。
另外，你Framework用2.0？

B. 運營，報表，分析三位一體化，什麼樣的SQL引擎能經得住挑戰

  1. 結合內存型資料庫，一體化引擎的前景相當激發想像力。Oracle, SAP Hana, Vertica統治的金融、電信IT架構，已經逐漸被新技術替代。

  2. 前文提到的內存式Apache Geode商業版Gemfire常用於證券交易系統，經過10多年，在事務處理上已經相當成熟，能確保高並發交易處理、合規監察、交割保障等，並被中國12306鐵路票務系統所點贊。

  3. 結合Trafodion這樣的一體化資料庫引擎，能享受到Hadoop便宜的拓展性，並確保持久化的安全、高可用、異地雙活，全程ACID保障等特點。

  4. 僅用一個SQL引擎，操作同一套內存和Hadoop系統，無需移動數據和多套系統，即能滿足監管、合規、交割安全、個股分析，批量報表、BI等各種監管和創新。

C. 運營學sql還是python

如果走技術路線的運營，學這兩個，為一個運營，學這兩個，相對一個運營來說相對辛苦，學得不精，對運營來說沒什麼用，如果學精了，那可以去搞開發了，python對於運營來說多用於爬數據，存sql，分析，但是，運營大多是以銷售為住，技術只是輔助，聯系還是先把運營做精，看自己的瓶頸在那裡。再考慮學什麼。

D. 在在公司數據部工作 對sql server的要求是什麼

只要是統計方面的要求，例如領導需要什麼樣的報表，你的精通sql語句，把領導要的數據用sql語句表達出來！並且導出報表！

E. 為什麼要學SQL

作為一名數據分析師，每天最基本的工作不是分析數據，而是提取數據。比如在互聯網公司最常見的場景，是產品經理對著數據分析師喊，「這周發版本了，快點幫我提取一下這個新功能的點擊率和留存率」，「昨天有一場運營活動，幫我看一下這個banner圖的點擊率和下載轉化率」，「要發月報了，快幫我導一下這個月的活躍用戶數、下載人數、付費轉化率」。這時數據分析師就坐在電腦前啪啪啪地敲鍵盤，一會產品經理要的數據就導到Excel表格里了。他敲的東西，就是SQL語言。
寫SQL提取數據的工作，佔了數據分析師至少40%的時間，所以你說SQL重不重要？那為什麼是SQL，不是其他的語言，這個就需要談到資料庫語言的發展歷史了。

F. 什麼樣的sql引擎能挑戰運營，報表，分析三位一體化

運營型任務流數據量很大，高並發，要求響應時間在一秒之內，而分析型任務流的響應時間在秒到分鍾級，並發度相對低，需要訪問運營、歷史和第三方數據。要支
持運營型、批量報表或分析型任務流的任一種，已經相當困難了，比如NonStop SQL/MX擅長OLTP或運營型任務流， Teradata 和
HP Neoview擅長BI和數據倉庫， Vertica, Aster Data, Netezza, Greenplum等以分析為主。要用一個查
詢引擎來服務所有這些任務流意味著需要滿足一大堆需求。

G. 對於大量的sql語句大家是怎麼管理的

我覺得這個還要看你的sql的具體語句，比如，有沒有建庫等語句，如果只有insert into語句，且符合sql語法，那麼，直接用mysql_query($sql)應該就可以了

H. 店鋪運營管理系統（SQL）會員資料都是以什麼形式保存的文件對於這個文件怎樣打開並修改裡面數據呢

  1. 保存在資料庫中的。

  2. 具體文件格式看是什麼資料庫。

  3. 可以用對應的資料庫軟體去看，去改。

  4. 比如MySQL,SQLServer,Oracle

I. 請問如何關閉「運行sql」語句功能

關閉方法：#vi
config/config_global.php$_config['admincp']['runquery']
=
1;//將1更改為0為關閉運行SQL語句功能另外：$_config['admincp']['dbimport']
=
1;//將1更改為0為不允許後台恢復論壇數據

J. 運營，如何用數據說話

在人人都在談運營和大數據的時代，每個人都會對運營說：「一定要用數據說話，做到精細化運營」，但到底該如何做呢？

首先，我們來看看數據精細化運營需要滿足的四大前提：

1.及時獲取運營所需的數據

2.合理定義數據分析的維度與指標

3.選擇並使用高效的數據分析工具

4.擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合

在實際應用中，這 4 點很難同時得到滿足，具體原因列舉一二如下：

1.及時獲取運營所需的數據需要至少做到以下 3 點：

①明確應該獲取的數據是什麼，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；

②可獲取到數據，並不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點並能採集到的數據才能獲取；

③及時獲取數據，很多公司的運營並不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。

2. 合理定義數據分析的維度與指標：

「定義的維度與指標」越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行採集，也無法進行分析。

3. 選擇並使用高效的數據分析工具：

選擇正確的數據分析工具可以事半功倍。好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化後的數據分析。因此，可能會用到 Excel、SPASS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標准去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當於培養一名數據分析師。

4. 擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合：

數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，並能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。