在Excel中，你可以使用DATEDIF函数或者通过两个日期相减的方式来计算工龄。 使用DATEDIF函数：DATEDIF函数是一个Excel隐藏函数，主要用于计算两个日期之间的差异。它的语法是：DATEDIF（开始日期，结束日期，返回的单位）。第三个参数返回的单位可以是Y、M、D等，分别代表年、月、日。
打开EXCEL表格，已知员工的入职时间，要求计算除员工的工龄。鼠标选中工龄一列，单击右键，选择“设置单元格格式”。在设置单元格格式中选择“数值”，小数位数选择“1”，即保留一位小数。在工龄C2单元格输入公式＝（today（）-B2）/365，输入完成后选择上方的“√”或者直接按回车确认。
计算工龄的公式 excel如下：在工龄单元格系按输入公式“=DATEDIF（A3，B3，y）”。按enter键即可计算出工龄。详细步骤：打开一个excel“工龄计算表”。输入入职日期和需计算工龄的日期。在工龄单元格系按输入公式“=DATEDIF（A3，B3，y）”。按enter键即可计算出工龄。
更精确的方法是借助Excel的内置函数。使用DATEDIF函数可以直接计算整年，例如：=DATEDIF（B2，C2，Y）。如果你想进一步细化到月，只需除以12并取整数部分，公式是：=INT（DATEDIF（B3，C3，m）/12）。这样，即使有不足一整年的月份，也能得到准确的工龄。
在Excel中，可以使用DATEDIF函数根据入职时间计算工龄，精确到年月。DATEDIF函数用于计算两个日期之间的差异，其语法为：DATEDIF（start_date， end_date， unit）。其中，start_date表示起始日期，end_date表示结束日期，unit表示计算差异的单位。
1、打开excel工作表。点击插入，表格。填入表格的范围，点击确定。点击“数据”选项卡来自表格或区域。此时excel中的powerquery数据整理工具就被打开了。说到数据分析工具，大家第一时间可能会想到excel、python、sql，powerbi、tableau等等，但第一印象里并没有powerquery。
2、数据－导入外部数据－新建数据库查询。2007，数据－来自Microsoft Query。
3、在Excel 2007中，Power Query不是一个内置功能，因此不能直接加载。Power Query是Excel 2010及更高版本的功能。如果您使用Excel 2007，您可以尝试使用其他工具或方法来实现Power Query的功能，例如使用宏或VBA编程来处理和转换数据。
4、首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。进入到底部的“选项”。接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。然后点击底部的“转到”。在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。
5、打开excel工作表。2点击“插入”-“表格”。3填入表格的范围，点击确定。4点击“数据”选项卡——来自表格/区域。5此时excel中的power query数据整理工具就被打开了。powerquery在2010版本里没有，需要额外下载插件。后期的Excel2016，2019都将powerquery内置了，可以很方便的使用。
在Java中，query是指对数据库中数据的查询操作，也称为查询语句。查询是数据库中的一项基本操作，通过查询，用户可以根据一定的条件和方式，从数据库中获取所需的数据。在Java中，我们可以使用JDBC API提供的相关类和方法来执行查询操作，如PreparedStatement和ResultSet等。
query：表示查询对象，用于构建查询条件。eq：表示查询条件中的等于运算符。sysDepart：getDelFlag：表示要查询的属性，即 sysDepart 表中的 delFlag 字段。
SQL标记在JSP语言中使用的最广泛的就是动态的从数据库中获取相关的数据。此时需要使用到的SQL标记是sql：query。这个标记主要用来实现SQL语句访问数据库并返回一个结果。也就是说，一般的SQL查询语句，如Select语句JSP语言是不认识的。开发人员往往将其封装在SQL标记中传递给数据库。
Query接口有一个实现类：LinkList Map接口有三个实现类：HashMap，HashTable，LinkeHashMap HashMap非线程安全，高效，支持null；HashTable线程安全，低效，不支持null SortedMap有一个实现类：TreeMap 其实最主要的是，list是用来处理序列的，而set是用来处理集的。
前端开发主要是指的页面开发，要用到的技术：html（元素）、javascript、jquery（事件）、css（样式）等等。后端开发主要是纯java，要用的技术：servlet、java core以及各种开源框架，struts、spring、hibernate等。前端和后端组合在一起就是一个完整的java web应用，其实javaweb应用本身就是部署在服务器端。
powerbi一般需要自学多久：Power BI入门很容易，一周即可；但是如果需要进阶，就需要系统学习DAX函数，学习两个月以上。Power BI是一个比较系统化，结构化的技能体系，基本概念有的地方比较抽象，比如上下文概念，迭代，循环等概念。
入门学习期：认真学习两个月，通过从Excel到PowerBI掌握了六七成的核心操作技巧。快速完成多表批量合并以及大宽表的简易数据库搭建，两个月即完成手上数据通报工作的优化。
约2个月。对于初学者来说，每天能够投入2-3小时的学习时间，约需要两个月可以基本掌握PowerBI的基础应用。当然，这也取决于个人的学习能力和背景知识。学习任何新技能都需要时间和耐心，持续不断地学习和练习是掌握PowerBI的关键。
零基础学习完全没有问题，PowerBI定位就是让任何人都可以轻松处理大数据，自助式智能分析工具，你还担心什么呢？by PowerBI星球。
Power Query技巧： 空值处理，数据清洗，文件合并，让你的数据准备工作更加高效。商业分析实战： 预算分析、盈亏平衡，以及各种行业特定分析，让你的数据讲述真实故事。在这里，不仅仅是学习，更是一次数据驱动的旅程。不断探索，提升你的Power BI技能，让你的数据故事更生动、更有力。
我们的目标是建立一个简单的模型来解决这个问题，也还是使用星形模型 虽然这里我们的销售指标表使用的粒度是基于季度的，我们还是可以把它连接到日期表。这样的方法可以避免额外的维度表以及产生雪花模型。有个需要考虑的是，我们要对每个季度确定一个默认的日期。
如果有需要，还可以用Power Query对数据做简单的整理例如计算，排序和过滤。Power Query对数据的处理都在加载数据如Excel之前完成的，也就是说，通过Power Query中的设置，相当于创建了一个模具，只有符合这个模具大小要求的数据才会被加载到Excel之中。
入门学习期：认真学习两个月，通过从Excel到PowerBI掌握了六七成的核心操作技巧。快速完成多表批量合并以及大宽表的简易数据库搭建，两个月即完成手上数据通报工作的优化。
因此，在数据处理中，需要：这部分在传统上，可能需要IT来完成，而在 自助商业智能分析 的体系下，可以借助PowerBI的查询编辑（又叫：PowerQuery）由业务分析人员自行完成，如下：这里给出了一个标准的参考。
大数据培训的时间不宜过长，如果说，大数据培训需要一年多的时间，相信会有许多的同学望而却步的，因为除了在校学生，没有人会有那么多的时间，也没有那么多的精力去参加培训机构。大数据的培训时间太短也不行，会影响到学生的学习效果。
初级课程通常会涵盖数据分析的基本理论、方法和工具的学习，学习时间一般为几周到几个月之间。而中级和高级课程则会更加深入，涉及更复杂的数据分析技术和实践项目。千锋教育的数据分析培训课程注重理论与实践相结合，通过实际项目的实践，帮助学员掌握真实场景下的数据分析能力。
如果是零基础学习数据分析的话，还是蛮费力的。现在市面上的培训普遍至少三个月，这也仅仅是入门，如果要完全学精通的话，需要结合实际业务做个两年左右。参加数据分析培训可以拥有一块不错的敲门砖，但真正的提升还在于实战，或者先去培训一下，然后找份工作进行实践。
