Excel表格中数据的拆分和汇总是我们经常会遇到的问题，之前写过一篇利用VBA代码汇总多个工作簿的数据(文章最后有链接，有需要的朋友可以看一下)。有时并不是所有的数据都能共享，这时就需要把数据按类别拆分到不同的工作表或者工作簿里。一.实例要求：下图是某水果超市的进货需求表。我们需要按产品的名称汇总出各个品种水果的需求量，而且要把不同的数据放在不同的工作簿里发给不同的采购人员。 二.操作
目录1，解方程组2，线性回归模型3，线性拟合4，最小二乘法5，用 numpy 库进行矩阵运算6，sklearn 对线性回归的实现7，对波士顿房价进行线性分析8，总结 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。1，解方程组相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉的数学知识。假如我们有以下方程组：2x + y
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2024-01-11 14:42:55
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我们常常使用Excel表格管理数据，例如物料管理，在一年的物料信息表中，怎样快速了解每个季度的销售情况呢？这就会用到数据透视表，数据透视表可以很容易地排列和汇总这些复杂数据。数据透视表怎样做呢？一、插入数据透视表1. 比如有以下物料管理表，首先点击表格左侧的绿色小三角，这样整张表格就会被选中，接着依次点击“插入”--》“数据透视表”。图1-12. 这里可以更改数据区域，也就是哪些数据需要用于汇总；
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2023-07-14 17:34:17
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在日常的工作中我们经常要对统计数据进行盈亏测算，但是简单的数据核算并不能很好表示盈亏。在Excel中用好图表工具可以更直观表示盈亏状态。就地取材，直接插入盈亏图如果要直观的表达盈亏，Excel 2016已经自带盈亏图表，这样直接插入即可直观显示盈亏状态了。比如有下列一组数据，盈亏的数据已通过公式计算出来了，但是简单的数字显然无法直观表示盈亏(图1)。图1 示例数据切换到“插入”，点击“盈亏”，数据
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2023-09-16 23:39:44
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对于数据分析，Excel可以被当做一款入门的软件。在学习R或Python前，事先掌握一定的Excel知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。今天小编就给大家分享20个Excel操作小技巧，提高你的数据分析效率。
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2024-09-29 08:58:34
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1 前言Excel中图表大约有十多种，每种图表类型按照显示形式又可分为若干个子类型。如柱状图可以分为标准柱状图、堆积柱状图、和百分比堆积柱状图。Excel图表也是数据可视化的一种，了解Excel的基本图表类型，对于以后其他工具的学习及使用有非常大的作用。2 图表类型2.1 柱状图柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况，多适用于以行或列的形式排列的数据。横坐标为维度，纵坐标为指标。
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2023-10-08 15:54:27
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今天学习的视频是：stata入门--国泰安和锐思数据下载_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头】stata入门--从国泰安导入数据_哔哩哔哩_bilibili目录1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例 2.导入stata中初步处理数据 2.1导入stata2.2数据处理2.3导出处理后的数据1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例时间段选择代
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2024-01-12 19:11:58
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# 如何用R做问卷数据分析
在许多研究和调查中，问卷调查是收集数据的常见方式。使用R语言进行问卷数据分析可以帮助我们更好地理解调查结果，并从中获取有意义的信息。在本文中，我将介绍如何使用R语言进行问卷数据分析，并通过一个具体的例子来演示这一过程。
## 1. 加载数据
首先，我们需要加载问卷调查数据。假设我们的数据存储在一个名为`survey_data.csv`的文件中，我们可以使用以下代码
原创
2024-03-18 03:11:14
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世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。数据分析的步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化Excel中的数据类型主要有：文本型，数值型，逻辑型。如果右键单元格显示为常规型，表示和数据本身表示出的类型相同。数值类型一般是右对齐的。数据清洗1. 选择子集对列进行隐藏和再表示。2. 列名重命名直接
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2023-07-11 13:59:55
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excel文件中有一时间列，混合了文本与时间，如 傍晚 凌晨 12：15 其中 hh:mm居多，使用DTSWizard导入虽然方便但是hh:mm都变成了NULL，在导入设置中设置导入数据类型不能实现。需要语句实现，下面的语句都可以实现： Microsoft Jet 数据库引擎可以通过可安装的索引顺序访问方法 (ISAM) 驱动程序，访问格式为其他数据库文件（例如 Excel 工作簿）的数
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2024-06-18 13:56:14
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教程来自扇贝编程常用数据分析：包括平均数、中位数、分位数、众数、极差、方差、标准差等等附代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 16 2019
@author: YangYang
"""
import math# 输入数据，假设这是一组订单的金额order = [27.0, 15.0, 19.0, 68.0, 32.0, 19.0, 19
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2023-07-02 14:35:30
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One old watch, like brief python这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。1一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。x =
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2023-09-18 21:00:46
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业务人员对Excel进行数据收集时，原始数据量动辄几十万上百万条；因数据量大，导致excel打开慢，编辑卡顿，在多指标分析时，需拆分多个excel进行分析，领导查看分析结果时，连带要查看多个报表，体验不好。更棘手的是，excel分析具有时效性，当数据更新后，要重新导数做报表，分析效率低。想要处理超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为
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2023-11-08 18:10:20
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文章目录一、介绍二、研究目的三、研究内容：环境分析1、宏观环境分析2、市场环境分析3、竞争环境分析四、定性与定量分析方法1、定性：SWOT分析2、定量：内外因素评价矩阵五、内外因素数据获取六、内外因素得分计算1、评分的计算2、权重的计算七、制作战略选择矩阵图及解读1、分析思路2、图表制作 一、介绍某购物中心计划开展网上商城业务，为此需要进行网上商城战略分析。二、研究目的帮助企业进行战略选择，选择
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2024-01-14 21:38:39
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日常工作中你是否经常使用 Excel 制作报表？你是否为制作报表耗费了大量的时间？是否感觉到自己的效率低下？是的，是时候提升效率了。在我不知道 DataEase 这款开源数据分析工具之前，明明是同样的工作量，部门的老员工却总能可以按时下班，开始你还以为是别人手速快，相信熟能生巧，可直到我做了半年还是赶不上别人的时候，我急了，我忍不住请教了同事，原来她使用了 DataEase。比如作为一个老师，我需
原创
2023-01-11 16:25:15
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Excel是一个功能强大的数据分析工具，可以用于制作地图数据分析。本文将介绍如何使用Excel进行地图数据分析，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备地图数据和相关的数据分析数据。其中，地图数据可以是行政区划的边界数据或者经纬度数据，而数据分析数据可以是各个区域的数据指标。例如，我们可以使用行政区划的边界数据作为地图数据，然后使用各个行政区划的人口数据作为数据分析数据。
原创
2023-11-26 07:29:23
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如何用Python做EXECE数据分析图
在现代数据分析中，EXECE格式文件的分析变得越来越常见。EXECE文件通常包含多个数据记录，并在许多行业和场景中被应用。能够快速有效地处理这些数据并生成可视化图表，对提高工作效率具有重要的业务影响。
为了更好地理解这个过程，我们可以使用一个有序的业务流程图来展示整个数据分析的触发链路。
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flowchart TD
A[数
MATLAB空间计量模型操作简介(一)一、数据布局首先我们说一下MATLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元(纵截面：一个时间序列)，然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。与eviews不同，MATLAB
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2024-01-26 10:21:24
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Microsoft Excel是目前世界上被使用的最广泛的数据分析工具之一使用Excel进行数据分析是使用R或Python进行数据科学的先驱我们应该要学习用于分析数据的基本的Excel函数文章目录介绍常用函数从数据产生推理数据清理基本键盘快捷键结语介绍我一直都很佩服Excel强大的数据分析能力。这款软件不仅能够进行基本的数据计算，还可以使用它来进行数据分析。它被广泛用于许多的领域内，包括财务建模和
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2023-10-15 09:56:36
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数据分析第一步，一定是先从数据库提取数据做基本的描述统计分析，整体查看做到心中有数，而80%的描述统计需要用SQL尝试取数后，或放到Excel或其他Tableau等工具，待基本了解数据整体现状之后，才会上模型上算法，去进一步挖掘数据价值。不要忽略这第一步，实际工作中，它是极其高频的使用场景，80%的数据需求依赖于SQL解决，不会SQL的数据分析师， 只能站在数据仓库的门口望洋兴叹，因为自己手里没有
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2023-08-27 21:35:43
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