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。
在Excel中函数基本是很常用的,形式都是:函数名(<数值或表达式>),很多函数相对简单,与在Access中用法相近,但表达式中的字段是需要用加中括号,即[字段名]。
假设我们有一份销售数据表,其中包括产品名称、销售数量和销售日期。我们可以使用 Excel 函数与公式对这些数据进行分析和计算,例如:
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。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析,该去分析什么,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。 01|总规模度量: 总量指标又称统计绝对数,是反映某一数据的整体规模大小,总量多少的指标。他是对原
还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时,大多数人都在讨论,要超过「5-sigma」阈值(这意味着 p 值为 0.0000003)才能确认发现了希格斯玻色子。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值要低于20ppm, (ppm是英文百万分之一的缩写,这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm)。公司制造出10台引擎供测试使用,每一台的排放水平如下:
作者:Amond Lee 机器之心(ID:almosthuman2014)编译 参与:李诗萌、一鸣
今天要跟大家分享的是excel数据分析工具库系列四——假设检验! 一共会讲到关于假设检验的5个知识点: Z-检验:双样本均值差检验 T-检验:平均值的成对二样本检验 T-检验:双样本等方差假设 T-检
2、指定单元格求和:输入=sum(),在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
5.点击确定,便得到了如下结果,excel 对值大于 60 的单元格进行了突出显示。
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品,一直在城市的A市场销售海,每天都能卖完,价格也基本不变,成本也相对固定为1000元,如下图所示:
作者:Dishashree Gupta 翻译:闵黎 卢苗苗 校对:丁楠雅 本文长度为6500字,建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题,有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面,描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面,推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
新的LAMBDA函数有助于创作可重复使用的LAMBDA函数,同时其本身也是独立的函数。
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。
1、ORDER BY用于全局排序,就是对指定的所有排序键进行全局排序,使用ORDER BY的查询语句,最后会用一个Reduce Task来完成全局排序。解释:
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。
导读:通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 来源:AI研习社 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算
每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。
Adobe After Effects软件是一款非常强大的视觉特效制作软件,可用于影视后期、广告制作、动画制作等方面。通过它能够快速高效地制作出各种惊艳的视觉效果。而在Excel软件中,常用函数和公式则是大家经常会用到的工具之一,能够提高工作效率。本文将围绕Excel常用函数和公式展开多个方面的介绍,帮助大家更好地掌握和使用它们。
在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
导读:通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 1. 决策树 根据一些 feature
本文介绍了机器学习中的十大算法,包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K-近邻、Adaboost、神经网络、马尔可夫链和MarkoWorld。这些算法在解决实际问题时具有不同的特点和适用场景,例如分类、回归、聚类等。每种算法都有其优缺点,需要根据具体问题和数据集来选择合适的算法进行建模。
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问
但是不要被长度吓到了,我们已经将其分为四个部分(机器学习、统计信息、SQL、其他),以便你可以逐步了解它。
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格(第2部分:公式,链接与命名区域)
注: 1、order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。 2、sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。 3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer,且分发算法是hash散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。
来源:不会停的蜗牛 链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将
机器学习十大常用算法小结 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而
为了拉近和大家的距离 每篇文章的文末都有一个小话题 欢迎大家参与讨论 有任何想说的都可以在评论区交流~ AI研习社按:原文作者杨熹,载于作者的个人博客,AI研习社经授权发布。文中视频来自YouTube,点击“阅读原文”科学上网后即可观看。 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下
摘要:概率分布在许多领域都很常见,包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学,如心理学和医学。它易于应用,并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布,并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误,在匆忙中跳过了几项,但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值,这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平,通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较,还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标,虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样,但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度,从而反 映一个国家的经济发展水平。
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量,且在0-1之间。我们抛一枚硬币,它有正面朝上和反面朝上两种结果,通常用样本空间S表示,S={正面,反面},而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验,我们极易观察出他们样本空间的大小,而对于较复杂的试验,我们就需要学习些计数法则了。
众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据,逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析,都会用到以下统计方面的知识,可以重点学习:
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。
伪题图:逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字,约6分钟,思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石,偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂,想必就还有更简单的方法。 在生
这是Python数据分析实战的第一个案例,详细解读TGI指数,并用Python代码实现基础的TGI偏好分析。
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
今天所讲的IF函数,包括excel中含有IF的系列函数,共有8个,每个函数列举最了常用的2~3个公式,希望能对同学们有用。 一、IF函数 作用:根据条件进行判断并返回不同的值。 示例: 1、如果A1单元格值大于100,显示“完成”,否则显示“未完成” =IF(A1>100,"完成","未完成") 2、判断成绩 =IF(A1<60,"不及格",IF(A1<80,"良好","优秀")) 3、如果A1的值大于60并且B1不为空,显示“已结束”否则显示“未结束” =IF(AND(A1>60,B1<>""),"已结
通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。 今天的算法如下: 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K 最近邻算法 7、K 均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵
写这篇文章的目的,是对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。
这篇文章是本系列的第一篇,选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式,用作内部员工EXCEL基础操作培训,以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作,提升工作效率。现将内容分享,作为数据分析基础的第一篇。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云