如何快速成为数据分析师？ - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="6被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title=",869,708分享邀请回答9.1K455 条评论分享收藏感谢收起weixin.qq.com/r/t0xgeH-EQiI9rTsb9xml (二维码自动识别)15K580 条评论分享收藏感谢收起14:37 提问
想接入绝地求生PUBG的接口，做个查看个人战绩的应用，请问官方有没有文档之类的接入，有酬谢
如标题，国内比如游侠网、捞月狗之类，都可以根据玩家昵称查询战绩，想做一个类似的，请问有没有官方接入文档，求大神指点
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这个需要和公司合作,不能白白给你,你可以联系他们.
你可以去黑了他的数据库及链接地址，先解开他们的代码，看看代码怎么写的，url地址是什么，json字符的构造，加密的格式。当然做到这一步你还是分析不出来对应的数据库内容的话，那也没办法了
正规的途径是联系游戏公司，与其DBA部门进行合作。一般都会有类似接口。
《绝地求生》战绩查询 绝地求生怎么看战绩？
15:52:00　动作游戏ACT　人气值：160638
　　很多绝地求生大逃杀玩家都非常重视自己的战绩，虽然在游戏的个人资料界面玩家可以直接查看自己的数据，不过因为很多地方都是英文的，所以其中一些项目玩家完全看不懂是什么意思。因此今天小编就为大家带来了游侠网上游戏的战绩中文查询图文教程，想要了解自己战绩的玩家不妨点击进来看看吧。（以下图片如果看不清楚可以点击查看大图）
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　　战绩查询图文教程
　　第一步：战绩查询网址
　　首先是战绩查询的中文地址：
　　第二步：战绩查询界面
　　点击进入之后界面如图所示：
　　第三步：输入游戏ID
　　在框里面输入自己在游戏中的游戏名然后回车或者点击搜索按键，下面还能够看到最近查看战绩的玩家，有闲情的玩家可以去看看其他查询战绩玩家的战绩哦。
　　第四步：查看战绩
　　战绩界面上面的选项分别可以查看自己的战绩总览、近期战绩变化、单排、双排以及组排详细的战绩。
　　在近期变动的页面中我们可以看到自己最近的战绩变化。
第五步：详细战绩
　　而在详细战绩界面，我们还能够选择区域以及赛季进行查看，不过目前由于战绩查询系统出的时间比较晚，所以只能够查看目前赛季的信息，不能够查看之前赛季的战绩信息。
　　双排和组排界面也是一样的。另外如果没有玩过某一个模式，其中地区选项会为空。
　　附录：游戏中战绩界面汉化
　　下面是游戏中的战绩页面汉化，需要的小伙伴可以自行点击查看大图然后右键保存备用。
　　以上就是关于如何在游侠网绝地求生进行战绩查询的图文教程了，想要进一步了解自己战绩数据的玩家还不赶快点击进来搜索查询一下自己的战绩。
个人认为这种接口应该不会白给你吧。
主动方式:数据抓取可以爬蓝洞官网的战绩
自己保存处理.
被动方式:联系游戏公司 要API接口调取数据处理.
准确详细的回答，更有利于被提问者采纳，从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除，是时候展现真正的技术了！
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2007年6月 VB大版内专家分月排行榜第二2006年3月 VB大版内专家分月排行榜第二2006年2月 VB大版内专家分月排行榜第二2006年1月 VB大版内专家分月排行榜第二2004年9月 VB大版内专家分月排行榜第二2004年8月 VB大版内专家分月排行榜第二2004年3月 VB大版内专家分月排行榜第二2003年12月 VB大版内专家分月排行榜第二2003年9月 VB大版内专家分月排行榜第二2003年7月 VB大版内专家分月排行榜第二2003年6月 VB大版内专家分月排行榜第二2003年5月 VB大版内专家分月排行榜第二
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匿名用户不能发表回复！|如何用Excel处理200万行以上数据？
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如何用Excel处理200万行以上数据？
关于如何用Excel处理200万行以上数据问题，现在已经完全没有压力了，虽然Excel工作表本身只支持1048576行数据，而且如果真的在一个表里数据导到100万行以上，这个表基本就跑不动了。但是，随着Excel2016的内置新功能Power Query、Power Pivot等（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）的推出，这个问题已经得到很好的解决。理论上，Power Query和Power Pivot支持的数据行数是没有限制的，但Power Pivot仅支持2G以下的数据文件。大神高飞曾就Power Query和Power Pivot对大数据支持做过相关测试，情况如下：Excel 一亿行数据分析实践（总结篇）高飞 PowerBI极客测试目的本次测试目的并非与其他数据分析方法对比优劣、而是尝试介绍一种完全基于EXCEL的本地化大数据集处理方式。分析人员常用的大数据处理方式本次演示的方式这种方式的优点降低成本。减少工具间的切换成本，直接使用Excel作为存储和分析工具。展现灵活。展现端继续使用Excel，发挥它灵活、自定义程度高的优势。便于交付。其他方式得到的结果为了便于交付，还要导出为Excel，而现在整个分析流都在Excel内部完成。结果可交互。PowerPivot相当于一个存储了源数据的OLAP引擎，通过控制切片器等外部筛选条件，可以迅速、动态的查看结果，使用其他方法，可能需要返回分析端改变计算条件重新导出。测试项目一：数据导入和耗时向Excel导入大数据，有两种方式：PowerPivot导入，直接导入，不支持数据转换和清洗操作。PowerQuery导入，在导入前可以对数据做预处理。本次使用的测试数据集共有19列，有多列需要进行格式转换和日期提取操作，使用第一种方式，需要导入后在PowerPivot内部进行，使用方式二可以在载入前完成，很明显的是，对于方式二，预处理步骤越多，加载时间会越长。下图展示了不同量级不同导入方式的耗时情况（单位：秒）为了直接对比PowerQuery和PowerPivot的加载效率，增加了一个*号方式，这种方式不对数据做任何清洗转换，直接加载到模型，与PowerPivot步骤相同。现象对比前两行结果，PowerQuery的数据导入效率与PowerPivot不分伯仲。PowerQuery没有数据量的限制，而PowerPivot不到导入超过2G的文件。清洗步骤和数据量的增多，都会显著增加PowerQuery的导入时间，比如一亿行数据，即使三个简单的清洗步骤，用时已经超过了30分钟结论PowerPivot导入方式使用的是Access连接器，受限于Access文件本身的限制，不能导入超过2G的数据，这也说明，PowerPivot数据存储能力超过了Access。PowerQuery是轻型ETL工具，处理大数据集性能不强（基于Excel版本的 PQ）。如果尝试使用Buffer函数缓存数据，会发现这个缓存过程非常漫长，实际上，Buffer函数并不适合缓存大数据集，因为无法压缩数据，内存可能会很快爆掉。测试项目二：文件压缩比率对比不同导入方式生成的文件大小，与数据源文件做比较。影响文件压缩比率的因素，主要是数据集本身的特征和PowerPivot引擎的性能结论：数量级越大，压缩比率越高。同一数据量级，清洗步骤越多，最终文件会越大，并且随着数据量的增加，这种现象会越明显。测试项目三：简单分析的效率我们真正关心的内容是，Excel能否快速、高效的对大数据集开展分析。简单分析定义的场景是，逐月统计有多少位顾客发生了购买。做法是把年和月拖入透视表行字段，将CustomerKey拖入值区域，修改值汇总方式为统计不重复值。测试发现，即便使用一亿行数据，这个计算过程的用时也很短，小于1s。于是我增加了一点难度，加入两个切片器对结果做交叉筛选，计算用时仍然小于1s，看来PowerPivot处理这类分析比较轻松，最终此项测试没有计时。测试项目四：复杂分析的效率新客统计：逐月计算当月产生购买的顾客中，有多少是新客户（第一笔购买发生在当月）为了获取到PowerPivot引擎的计算时间，测试在DAX Studio内完成，同时为了模拟透视表的计算结果，需要对公式做一点改动。计算用时（毫秒）二次运算的用时指的是首次运算结束后，不清空缓存再次执行重复计算所花费的时间。相比第一次运算，节约时间在30%左右。原因是DAX的两个引擎中，有一个可以缓存计算结果，被缓存的内容可以在之后被公式内部调用，也可以跨公式调用。结合这个知识，对DAX的表达式进行优化，可以获得更好的性能表现，下面是新客统计优化之后的写法，我们来对比计值时间的变化。优化后计算用时（毫秒）可以看出引擎的缓存起到了显著效果，二次计算直接调用首次运算的结果，计算时间不随数据量的增加而增加。以一亿行数据集的结果为例，对比算法优化前后的用时：复杂统计测试项目二，流失客户统计与新客的呈现方式相同，依然是逐月计算当月的流失客户，不同的是流失客户的定义更为复杂。自定义一个流失天数，被判定流失的客户需同时满足以下两个条件：所有在当月之前最后一次购买的日期+自定义流失天数，落在当前时间区间内。当月如果发生购买，第一次购买日期不能早于判定流失的日期。流失客户公式和计算结果计值流如此复杂的一个公式，PowerPivot会耗时多久呢，我只用了一亿行数据的文件做测试，结果是首次计算4093ms，二次计算1720ms。说明：1. 以上测试模拟了透视表的呈现布局，而且你可以加入切片器改变公式的上下文条件，迅速得出特定产品、特定商户和特定促销活动的新客户以及流失客户，非常方便。2. 时间统计基于少量的测试结果，存在一定偶然性，仅供参考。测试环境电脑配置也是影响计算性能的重要因素，需要说明的是，以上进行的所有测试都基于台式机，在做现场分享的时候，我在笔记本电脑上重新运行了一遍流失客户公式，两个环境的用时如下：结合平时其他测试，我的笔记本执行同样的计算，用时平均在台式机的两倍左右。两台电脑的配置如下注意：提升CPU主频、核心数、1、2、3级缓存；内存的大小和频率都会提升引擎的性能表现。总结对于本地化大数据集的分析，本文提供了一种新的可能，严格来讲，2010年的时候你已经可以使用，只不过彼时它羽翼未丰，计算性能和稳定性难堪大任。而现在，你已经见识到了这套工具（PowerPivot+PowerQuery）的能力，无论大数据还是复杂运算，Excel公式和VBA已经无法望其项背。一般说来，积累通常是好事，财富可以通过积累不断增加、写作能力可以通过积累不断增强，但在某些知识领域，迭代是如此的快速和彻底，以至于底层的方法论都将被淘汰掉，过去的知识成为此刻的负担，你最好尽快丢掉过去，拥抱未来从上面可以看出，使用Excel处理200万行的数据完全没有问题，那么，Power Query和Power Pivot怎么用呢？可以参考以下系列内容：Power Query从入门到实战80篇Power Pivot基础及Dax入门15篇更多精彩内容，敬请关注【Excel到PowerBI】私信我即可下载60+Excel函数、数据透视10篇及Power系列功能95篇汇总训练材料我是大海，微软认证Excel专家，企业签约Power BI顾问让我们一起学习，共同进步！
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