数组公式中的数组运算有时会显著增加公式计算时间。下面列举两个例子,看看与数组公式相比,选择非数组公式如何明显减少公式计算时间。
在Excel中,基于AND或OR条件从数据集中提取数据是经常要做的事。可以使用下列方法来实现:
我们可以在工作表中安排计划,并让通过特殊显示来提醒已经过期的事项和即将到期的事项,以便让我们更好地安排工作。
上次课我们介绍了Excel中常用的组合函数index+match的用法,不记得的朋友可以回顾 Excel基础入门—index+match函数讲解(四),本节课我们将为大家介绍Excel中常用函数IF&IFERROR的基本用法,话不多说,马上进入正题。
在数据库中,表的第一列通常是称作为主键或唯一标识符的唯一值列表,用于验证为每个唯一标识符收集的数据是否位于一个且只有一个位置。在唯一值列表中没有重复值。
上节课给大家介绍了IF&IFERROR函数的具体用法,具体可回顾从零开始学数据分析——Excel常用判断函数用法详解(五),本节课我们想给大家介绍Excel中常用的统计函数用法,包括count/sum/countif/sumif/countifs/sumifs。话不多说,马上进入正题。
写在开头的话:本系列从第133篇开始的22篇文章,都是翻译改编自fastexcel.wordpress.com的Making your VBA UDFs Efficient系列,可能有点高深晦涩,但确实都是好的VBA用户自定义函数编程细节技巧和经验。对于大多数人来说,你可以略过这些内容,因为我们只需懂得基础的VBA用户自定义函数知识就足够了。对于想深入研究VBA的人来说,还是值得研究和试验的。我刚开始看到这些文章的时候,一是水平有限,看不大懂,也觉得没有什么必要,所以一直收藏着。然而,随着自已研究VBA的深入,不由得佩服老外对VBA研究的深入,此时刚好Excel VBA解读系列又写到自定义函数这里,正好拿出来,边研究并翻译分享给大家。如果对这些内容没有兴趣的朋友,可以略过,免得浪费时间。
《概率论》(当年我学习的课程为《概率论与数理统计》,涵盖了概率论与统计学)应该是每个理工科大学生都要学习的课程,不知道有多少同学和我一样,学得一头雾水。悲催的是,考研的时候又学习了一遍,依然不着门路,靠死记硬背过关。好在后面的学习和工作生涯中,再没有和它打过照面,直到最近开始接触机器学习。
本文主要探讨什么时候使用SUMPRODUCT函数更有效,而什么时候应该使用SUMIFS函数代替SUMPRODUCT函数。
FREQUENCY函数比较难以理解,但却非常有用,在一些公式解决方案中使用FREQUENCY函数能够达到意想不到的效果,因此深入理解FREQUENCY函数有助于我们在公式中灵活运用。
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
导语:本文所讲的案例在第一季公式练习中有相似的例子,这里再巩固一下。只要知道要在公式中使用的函数,没有Excel解决不了的问题!
在很多情况下,我们往往会根据以往的历史数据来制订计划,例如根据以往的销售业绩来分配今年的销售任务。在chandoo.org论坛中,看到了一个类似的示例,特整理分享于此。
提到Excel,估计职场人都不会陌生,毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上,Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢?这里不妄加评论。
下面介绍一种很有意思也有点创意的技巧:使用开/关控制条件格式,从而达到动态突出显示数据的效果。如下图1所示。
criteria(必选):表示要进行判断的条件,形式可以为数字、文本或表达式。例如,16、"16"、">16"、" 图书 " 或 ">"&A1。
创建数据提取数组公式的技巧是在公式内部创建一个“匹配记录”相对位置的数组。如下图8所示,可以看到与条件相匹配的记录的相对位置是7和10,它们将作为INDEX的row_num参数的值。
连接运算符是:&,可以将两个或多个项目连接成一个项目,这些项目可以是数字、文本(使用引号括起来)、公式结果,等等。
前言:本文学习整理自chandoo.org,这是一个非常好的Excel学习网站,我在上面学到了很多Excel知识和技巧。
我们经常会碰到要查找满足多个条件的值,如下图1所示,想要查找以“凉”开头且价格高于20的商品。
在Excel中,公式是一项非常强大的功能,可以说,你能想到的,公式都可以给你做到。在完美Excel中,我曾分享过很多令人惊叹不已的公式,例如:
在本系列中,大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑,但是假设你有一个大型的数组公式,却不知道它是如何工作的,你该怎么办?你已经学到了许多技术,弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。
Excel自动筛选在工作中被经常使用,但掌握高级筛选的同学却很少,甚至都不知道高级筛选高级到哪儿了。今天兰色还原一个高大尚的高级筛选功能。 一、高级筛选哪里“高级”了? 可以把结果复制到其他区域或表格中。 可以完成多列联动筛选,比如筛选B列大于A列的数据 可以筛选非重复的数据,重复的只保留一个 可以用函数完成非常复杂条件的筛选 以上都是自动筛选无法完成的,够高级了吧:D 二、如何使用高级筛选? 打开“数据”选项卡,可以看到有“高级"命令,它就是高级筛选的入口。不过想真正使用,还需要了解“条件区域"的概念
SORT函数和SORTBY函数听起来很相似,它们都是Excel的动态数组函数,用来排序数据,然而它们有什么不同呢?
A.计量单位转换 这是一个非常简单的例子,主要是为了演示在公式中进行不同变量类型的转换和计算。 有时数据库字段的单位和报表中显示的单位不同,我们需要进行计量单位之间的转换,这时就离不开公式的使用。比如,我们的数据库中有一个Length字段,它记录以米为单位的长度,而在打印时需要以厘米为单位,我们就可以使用下面的函数。 ToText({Order Details.Length} *100) + "厘米" 这里的ToText函数就是转换数字型为字符型。常用的转换函数还有ToNumber等。
编译 | AI科技大本营 参与 | 张建军 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】贝叶斯法则和其他统计概念很难通过只用到字母的抽象公式、或者一些虚构的情景来理解。在作者William Koehrsen上过的许多课程中,通常会用一些并不是非常有用的例子来展示贝叶斯法则,例如抛硬币或者从缸里抽彩球,但是直到这一个项目才让作者最终理解了如何应用贝叶斯推断。 本文中作者展示了贝叶斯推断通过考虑新的证据来修正我们的信念,从而能更好地模拟真实世界。随着我们收集到更多的证据,我们需要持续调整我们的预测,而贝叶斯公式
在使用Excel时,我们肯定会使用公式。这些公式要么会引用其他的单元格,要么会被其他单元格引用。下面我们先看看这两种情况,如下图1所示。
在职场办公中,我们经常会有这样的需求:需要根据特定的条件对数据进行计数。比如统计某部门的人数、比如判断满足条件的记录是否在数据表中存在。
在某个工作表单元格区域中查找值时,我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是,如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时,可以使用VLOOKUP函数吗?本文将讲解这个技术。
早在2018年和2019年,SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”,“深度学习算法地图”,对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结,帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万,有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里,我们将对机器学习的数学知识进行总结,画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大,因此我们分成了整体知识结构图,以及每门课的知识结构图。
本次的练习是:一个有趣的问题,在一张简单的表中追踪每日体重的增加或减少量。如下图1所示,只需计算当天与前一天的差额即可,在单元格D6中使用公式:
这篇文章将详细讲解COUNTIFS/SUMIFS函数的运行原理,特别是将包含多个作为条件的元素的数组传递给一个或多个Criteria_Range参数时。
「递归(Recursion)」 是一种解决问题的方法,它将问题分解为更小的子问题,并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是:「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用,我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
LaTeX 公式有两种,一种是用在正文中的,一种是单独显示的。正文中的公式用…来定义,单独显示的用
随动硬化模型和各向同性硬化模型的主要区别在于屈服面的变化。对于各向同性硬化模型,弹性范围(屈服应力的两倍)增大,而随动硬化模型弹性范围保持不变。
前段时间用tableau做了可视化大屏,大家有的说说没学过tableau,有的说不会做,但就是觉得很炫。
生活中总是存在着错综复杂的联系,例如喜欢打篮球的人,身高普遍比较高;喜欢穿艳丽色衣服的人,性格会普遍比较开朗;在超市买炸鸡的人,会大概率买啤酒。而反过来,这种联系并不一定成立。
使得SVM训练误差为0,但是这个参数不一定是满足SVM条件的一个解,在实际训练SVM模型时,会加入一个松弛变量,那么还能够保证得到的SVM分类器满足训练误差为0吗? 因此,我们需要找到一组参数,使得满足训练误差为0,且是SVM模型的解。 SVM模型解的限制条件是
欢迎来到 Excel 掌握的变革之旅,在这里,尖端技术和永恒专业知识在“ChatGPT Excel 掌握:释放专家技巧和窍门的力量”中融合。在当今快节奏的环境中,Excel 仍然是各行业专业人士的必备工具,而借助 ChatGPT 的融入,其潜力已经超出想象。
熵的概念比较晦涩难懂。但是,我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 。
行上下文也会涉及到关系。例如在多端引用1端数据是使用Related,则会默认当前行关联的数据。
仔细观察图1,会发现我们只有一个图表,并且根据用户选择的选项来更改图表的源数据。因此,假设有4个系列的数据——销售额、成本、利润和顾客数量,我们将添加第五个系列。这将始终显示用户选择的系列的数据,如下图2所示。
在我们想要标注book这个词的时候,是将其标注成名词noun或者动词verb是需要取决于当前词的前一个词的。在这种情境下,前一个词‘a’的词性一个限定词(determiner),所以我们选择将book标注成noun(名词)。对于这样的序列标记任务,以及更一般的结构化预测任务,Linear-chain CRF对标签之间的上下文依赖关系建模是有帮助的。
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