Microsoft Excel LTSC 2021 for Mac是一款适用于Mac操作系统的电子表格软件，它主要面向需要使用电子表格来管理和分析数据的人群。这包括但不限于企业、学校、个体经营者和家庭用户等。
别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。
pandas是基于NumPy构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，数据的处理以及清洗用pandas是很好用的。
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
这两天全球股市都可谓血雨腥风！ 这个时候，营长照例会点燃一根烟，看着满屏高高低低的K线，心中又出现了那个历史之问：这时候是该卖出手中持仓？还是用剩余资金抄底？ 作为关注 AI 多年的股市老韭菜，营长深知要想完全预测股市是不可能的，但并非无法预测。如果方法得当，就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢？心中默念使用数据科学投资的三个关键原则： 过去的表现并不是我们所关心的，我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的，我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
近日，葡萄城纯前端表格控件SpreadJS与江苏润和软件股份有限公司达成合作协议，助力江苏润和完成金融业务信息化全面布局。
如果你是一名交易员或者从事金融服务行业，那么 Excel 就是你的生计之本。有了它，你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等；有了它，你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
来自数据冰山，CDA以获作者授权转载 许多高级程序员瞧不上VBA。因为程序员是有鄙视链的：汇编 >C >C++ >Python >Java及C#及PHP(这三者相互撕) >VB >HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。 可是，Excel+VBA是图灵完备的(谢谢 @Octolet 的精辟总结)，所以被程序员用来耍酷的各类性感语言能实现的大部分功能，Excel+VBA都能实现，而且往往是以更高效更快捷的方式，在这里不谈效率和优雅。而且考虑到大部分普通群众是没有编程环境的(各种依赖各种包，各种
最近接了一个私活，指导学妹完成毕业设计。核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌，并完成策略构建，自动化选择最优秀的股票进行资产配置。
本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
单击“下载数据”超链接，会弹出如图2所示的对话框，选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了，所下载的数据是CSV格式。
最近有盆友需要帮忙写个爬虫脚本，爬取雪球网一些上市公司的财务数据。盆友希望可以根据他自己的选择进行自由的抓取，所以简单给一份脚本交给盆友，盆友还需要自己搭建python环境，更需要去熟悉一些参数修改的操作，想来也是太麻烦了。
前几天，Tony老师帮朋友写了一个爬虫工具，抓取网页上的股票信息，后来有人问我，有其它更方便的方法吗？ 还真有！不用编程，鼠标点几下，就把网页的信息抓取到表格里面去，然后还能直接分析数据，而且软件也免费。。。 这么牛逼的软件是什么呢？那就是Power BI。 接下来，Tony老师会开一系列课程，教大家学习Power BI，如果你有兴趣学Power BI，欢迎加入QQ群，共同探讨：282308215
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
去年年底曾有外媒报道，由于社区用户的强烈要求，微软正考虑添加 Python 作为官方的一种 Excel 脚本语言。不过在昨天的 Build 2018 开发者大会上，微软没有透露有关 Python 支持的消息，而是宣布 Excel 新增 JavaScript 支持，这意味着开发者现在可以在 Excel 中运行本地的 JavaScript 自定义函数。
目标：通过日交易数据，从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。 图1 单击“下载数据”超链接，会弹出如图2所示的对话框，选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了，所下载的数据是CSV格式。 图2 CSV（Comma-Separated Values）是以逗号分隔数据项（也被称为字段）的数据交换格式，主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。 提示：CSV 是文本文件，可以使用记事本等文本编辑器打开，如图2-5所示，还可以使用Excel打开，如图2-6所示
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
在快节奏的信息时代，我们需要一个更高效、更便捷的办公方式。PageOffice 5，一款改变传统办公方式的中间件软件，正是为满足这一需求而诞生。它让各种管理软件系统和网站应用拥有在线Office能力，让用户远离上传下载的烦恼，开创局域网在线Office办公的新时代。
在渗透中遇到导出功能时，会如何进行测试？任意文件下载？或者越权查看？很多人很容易忽略的是DDE注入：导出格式为csv，xls时，或许你可以尝试构造这个漏洞，它不会对网站本身产生危害，但会对终端用户造成任意OS命令执行等危害。
一般我们渲染表格, 大多数是预先将表格结构写好, 比先定义好columns再向后端请求数据填充表格, 如下:
库存管理对于企业和组织来说至关重要。Excel作为一款功能强大且广泛使用的电子表格软件，为库存管理提供了灵活性和可定制性。本文将进一步扩展之前的内容，详细介绍如何使用Excel创建高效的库存管理表格，并提供一些优化技巧，帮助您更好地管理库存、提高工作效率和准确性。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
摘要： 现在很多网页都采取JavaScript进行动态渲染，其中包括Ajax技术。有的网页虽然也用Ajax技术，但接口参数可能是加密的无法直接获得，比如淘宝；有的动态网页也采用JavaScript，但不是Ajax技术，比如Echarts官网。所以，当遇到这两类网页时，需要新的采取新的方法，这其中包括干脆、直接、好用的的Selenium大法。东方财富网的财务报表网页也是通过JavaScript动态加载的，本文利用Selenium方法爬取该网站上市公司的财务报表数据。
水晶易表是全球领先的商务智能软件商SAP Business Objects的最新产品，通常我们只需要简单的进行点击和拖拽操作，Crystal Xcelsius就可以令您静态的Excel电子表格充满生动的数据展示、动态表格、图像和可交互的可视化分析。
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这是一个使用Robotic Enterprise Framework模板创建的一个RPA项目,实现的功能非常简单，但基本上能说明RE(Robotic Enterprise) Framework这个框架的一个运行架构和环境。
如果你第一次看到这个概念，那一定是新朋友。从 2020 年 7 月 14 日，我们第一次发布这个小工具，已经过去 2 年了。
在100+的主题功能中，以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理，希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。
Excel是当今最流行的电子表格处理软件，支持丰富的计算函数及图表，在系统运营方面广泛用于运营数据报表，比如业务质量、资源利用、安全扫描等报表，同时也是应用系统常见的文件导出格式，以便数据使用人员做进一步加工处理。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
本文共12000字，建议阅读时间25分钟 本讲座选自北京润乾软件技术有限公司董事长蒋步星。于2015年5月22日在清华大学经管学院上所做的题为《关系代数的问题及尝试》的演讲。 讲座全文： 今天的内容分五个部分，开始先讲一下基本概念和背景；中间三部分都是数据分析的内容，这是今天的重点；最后一块研究得还不够深，但也涉及到关系代数，就放进来一起谈谈。 我们先从编程序谈起。 编程序到现在仍然并不是一件轻松的活。这里我们不去谈那些由于需求不清或变动而导致的困难，那是软件工程的目标。有一些问题，完全没有歧义
50个实用技巧 ▽附动态说明图▽ 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Excel工作簿
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法。 该案例所用到的函数和选择器工具还是我们之前用到的基本选择工具——单选按钮，组合框。 用到的思想与昨天讲到的思想基本一致，不过这里会有而迂回，你可以了通过对比参照，对excel中的动态交互函数与思想有更为深入的理解。 昨天使用的查询关键字是我用的&文本合并函数直接将年份、产品、地区名称链接在一起作为最终的查询字段，这里我会将三个字段（年份、产品、地区名称）分别编码，然后再利用&文本合并函数进行编码合并进而作为查询字段。 该篇用到的函数：&文本合并函数、V
Smartbi电子表格软件选择与Excel结合，原因在于Excel一直被模仿，从未被超越。虽然市场上的报表软件很多，但存在太多的不完美。国外的产品功能复杂、难于学习（控件方式），做不了中国式复杂格式的报表；国内厂商相继模仿Excel，虽然创新了“类Excel”的报表模型，解决了复杂格式的问题，但那终究不是Excel，Excel众多的优秀特性也无法通过模仿获得，尤其在Office 2013之后！
首先说说数据挖掘吧，接触这东西也是机缘巧合，上学期听说ZYN学姐在做科创，于是问了问具体情况，她说跟数据挖掘有关，这词我还是第一次听说，听起来很高级啊，我看了些资料，觉得非常感兴趣，于是就阴差阳错地加入了，还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了，我们小组组成以后才发现，原来大家都不懂，什么叫数据挖掘？于是项目没法成立，因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问，各种找，找了各种老师，得到了各种资料，什么挖文本的，挖银行的，挖教育的，就差没挖坟了。后面经过大家讨论，决定做股票的，一个是因为股
大家平时在工作与学习中都会操作到Excel文件格式，特别是很多数据的时候，靠人力去识别操作非常容易出错。今天就带大家用Python来处理Excel文件，让你成为一个别人眼中的秀儿~
环境是python3.6.5以及PyCharm不得不说，JetBrains做的IDE都很不错，无论是这款PyCharm还是IntelliJ、Goland在形参处的名称提示太方便了
用Python做web图形用户界面，最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲，尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
Office 2019/2021是Microsoft推出的办公软件套装，其中包括了常用的Word、Excel、PowerPoint等应用程序。以下是Office 2019/2021的一些常见功能和使用技巧：
Python 操作 Excel 可能是自动化办公最火热的需求了，看一看公众号文章底部的视频广告就知道了，里面尽是一些 5 分钟搞定 excel，将数据生成漂亮的图表。
看着酷炫的可视化，有人会疑惑，是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图，以及实时的数据大屏。
今天从WPS官方邓华老师那里获得了WPS内测安装包，支持WPS表格的动态数组公式，测试了一轮，还是比较满意，没有像之前跟进Excel365新函数那样，只是部分支持，这一次，基本上已经和Excel365的体验一致。
为什么要写VBA呢，因为Python处理完大量数据后，用VBA可以完成更多自动化的后续工作，而且excel文档流通性更强嘛。所以，请来了好友VBA大神200斤的老涛哥为大家介绍VBA常见使用套路啦~
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
本文通过将来自物理系统的实时数据馈送连接到可用于实时同步交通运输的虚拟 GIS 环境，首次展示了远程数字孪生解决方案的概念验证。 由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 事实上，同步运输是模式转换的另一种说法，也可以被视为实时
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
在开始之前，需要做好准备工作，我们需要安装一些必要的Python库，主要包括requests（用于发送HTTP请求）、json（用于处理JSON数据）、pandas（用于数据处理和展示）和tabulate（用于在shell端展示数据），这里主要使用以下命令进行安装：
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