【文件属性】：
文件名称：Pewlett-Hackard-Analysis:SQL_PostgreSQL11_pgAdmin
文件大小：17.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-14 16:07:27
Pewlett-Hackard分析
SQL_PostgreSQL11_pgAdmin
分析概述：
该分析的目的是帮助Bobby为公司即将发生的重大变化做好准备。 成千上万的员工将要退休，对于这个特定的任务，鲍比（Bobby）想确定每个职称的退休员工数，并确定有资格参加指导计划的员工。
链接到完整代码
结果：
分析结果包括：
表1：retires_titles第一步是创建一个表，其中包含退休员工的信息，包括他们的员工编号，姓名，职称以及起止日期。 为了获得所有这些信息，合并了两个表：employees表和titles表。 过滤数据以仅包括1952年至1955年之间出生的员工，假设这些员工接近退休年龄。 创建此表时，它还按员工编号排序，因此在很多情况下，很容易看到该列表多次包含同一位员工。 这可能是因为某些员工的职务由于晋升或其他原因而发生了变化。 因此，创建了第二个表以消除重复项。
表
【文件预览】：
Pewlett-Hackard-Analysis-main
----Week_7()
--------Employee_Challenge_starter_code.sql(173B)
--------class_assignment_week_7.sql(1KB)
----Queries()
--------table_1.PNG(64KB)
--------Employee_Database_challenge.sql(1KB)
--------table_2.PNG(60KB)
--------queries.sql(5KB)
--------table_4.PNG(100KB)
--------table_3.PNG(36KB)
----EmployeeDB.png(43KB)
----README.md(6KB)
----Data()
--------mentorship_eligibilty.csv(101KB)
--------retiring_titles.csv(136B)
--------retirement_titles.csv(7.06MB)
--------employees.csv(16.04MB)
--------titles.csv(19.43MB)
--------unique_titles.csv(3MB)
--------schema.sql(2KB)
--------no_retiring.csv(104B)
--------Text_of_schema_Quick_DBD.docx(12KB)
--------emp_info.csv(1.3MB)
--------retirement_info.csv(621KB)
--------dept_manager.csv(1000B)
--------salaries.csv(9.93MB)
--------departments.csv(210B)
--------dept_emp.csv(12.55MB)