处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说,直接进入正题。
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
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。
又到了一年一度的算综测时间,其中一大难点就是计算全班同学相互打分的平均值;而若借助Python,这一问题便迎刃而解。
本文将通过图解的方式,使用纯前端表格控件 SpreadJS 来一步一步实现在线的电子表格产品(例如可构建Office 365 Excel产品、Google的在线SpreadSheet)。 工具简介:
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格(第2部分:公式,链接与命名区域)
0. 前言 从网页爬下来的大量数据需要清洗? 成堆的科学实验数据需要导入 Excel 进行分析? 有成堆的表格等待统计? 作为人生苦短的 Python 程序员,该如何优雅地操作 Excel? 得益于前人的辛勤劳作,Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子,使用较多的有: xlwings http://docs.xlwings.org/en/stable/ openpyxl https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/ pandas http://pandas
在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外,与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
Excel提供了近20个支持在参数中使用通配符的工作表函数,本文将对这些函数进行介绍,更详细的信息可以参考Microsoft关于这些函数的帮助文档。
如果隐藏了某些行,AVERAGEIF函数仍会对所有行中满足条件的值求平均值,并不会受到隐藏行的影响,如下图2所示。
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
在日常工作中,数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来,共16个。为了方便同学们理解,选取的全是贴近应用的示例。
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格,在编辑栏里,我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
今天要跟大家介绍的图表是箱线图! ▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中,没有直接制作箱线图的图表工具,需要借助股价图,并对数据做少许变换才能做出箱线图的效果,不过自excel2016版本开始,
那些大神们做的动态报表,图表可以各种变化,报表可以随意切换,数据可以实时展示,那么,如何实现的呢?一共是6种动态报表的制作方法。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。Excel函数分类:关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类,今天将继续分享其余三类:逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
项目介绍 积木报表,一款免费的可视化Web报表工具,像搭建积木一样在线拖拽设计!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的! 当前版本:v1.4.4-beta | 2022-03-21 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能! 对于日程的排序、汇总、转换、提取等,他都可用统统拿下,替代了很
引言:Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”,这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com,供有兴趣的朋友参考。
Tablib是MIT许可格式⽆关的表格数据集库,⽤Python编写。它允许您导⼊,导出和操作表格数据集。⾼级功能包括隔离,动态列,标签和过滤以及⽆缝格式导⼊和导出。
我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。
下图1所示是一个简单的示例数据集。这里已经突出标示了Dept A(橙色),因为这是我们可能希望为这个部门创建新工作表,然而,如果已经有一个标题为“A”的工作表,那么就不会创建新工作表,只会将数据添加到现有工作表中。其中心思想是创建一个唯一的工作表,其中包含与部门相关的数据。因此,这里会为A、B和C分别创建一个工作表。如果添加了任何新的部门,则也为这些部门创建新的工作表。
在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据,并快速进行汇总处理。但有些小伙伴看完之后有些疑惑:
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
随着操作的增多,有一些步骤会省略,因为这个前面真的没什么难度,只需要多操作即可!
OFFSET函数可以给我们提供了一个对单元格区域的引用,从给定的起始单元格开始,移动到给定的单元格并扩展给定的高度和宽度。
学习大数据分析与应用课程的首要任务,是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果,然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
使用表格模拟,可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型,其中一些单元格包括随机数。
小勤:大海,在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊?
该项目源于美团面试分析题,主要分析用户不满意的原因,并据此提出可落地的建议来降低不满意率。
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
最近,很多初学Power BI的朋友跟我说,Power BI用起来挺麻烦的,很不习惯啊,比如,想看一列数的总和都看不到……
需要分析导致分析差评的原因是什么,并给出改善方案。可以使用《猴子数据分析》里第6关讲过的分析方法,和第7-8关的如何用数据分析解决问题的框架来完成。
1、平均数:所有数加在一起求平均 2、中位数:对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数:出现次数最多的那个数 4、加权平均数:加权平均值即将各数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值(变量值)的大小,而且取决于各数值出现的次数(频数),由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用,因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算,所以又叫加权平均数。在日常生活中,人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=(ax+by+cz+mn)/(x+y+z+n)
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做,80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧,拯救同在“表海”中挣扎的你,让你的工作效率超乎想象。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样,现在被炒得很热,但是数据分析究竟在分析些什么呢?很多新人可能被唬住了,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 总体概览指标: 总体概览指标又称统计绝对数,是反映某一数据指标的整体规模大小,总量多
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同
在『Pandas进阶修炼120题』系列中,我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手,可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法,如果你是高手,欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧!
如果只有一组实验数据,则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X,Y的值,然后用“线+符号”的方式绘图即可。
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权,pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
本文主要介绍使用VBA自定义函数(UDF)实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。
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