数据验证(数据有效性)基础入门

数据验证(数据有效性)基础入门
数据验证(数据有效性)基础入门

数据验证(数据有效性)是什么?

在Excel中,数据验证(数据有效性)功能,可以帮助你控制允许在工作表中输入什么。例如,您可以:

- 创建一个单元格的下拉列表中的项目

-只限制项目,如日期范围或整数

-创建自定义规则,可以输入什么

在本教程中,您将看到如何创建一个下拉列表中选择一个单元格。

1.首先在Excel中创建一个列表,这个列表将作为你其他单元格数据的选择列表。

2.在B1单元格上边界出单击鼠标,会自动选择B2:B13区域,这时候左上角名称栏显示表名为“表1”,

我们其为我们自定义的名称(当然,也可以使用这个默认名称),回车以后,我们设置的名称会隐藏,

名称框显示的仍然是“表1”,但是不要紧,其实已经设置成功了,从名称框小三角列表里面可以看见。

3.为区域设置数据验证规则,选择要设置的区域如B2:B8,按图操作完成。

4.除了使用列表区域设置下拉列表,还可以直接使用逗号分隔录入列表

如以下设置,可以只允许在单元格中输入“Yes” 或者“No”,注意是英文半角逗号

5.出错警告栏可以设置当用户输入的内容不在列表中时的提示信息

注意事项:

A、虽然可以直接在对话框以逗号分隔形式输入列表,但是仍然建议使用列表,Excel最多支持32767条项目列表。

B、数据验证并不是万无一失的,如果从其他区域复制数据粘贴到已经设置有效性的区域,一定要使用选择性粘贴-数值,防止目标区域的数据有效性被覆盖。

C、使用列表功能设置数据验证下拉列表,可以方便的实现动态列表。

数据库基本知识(自己整理,初学者可以看一下,基于某MySql)

数据库

1常见数据库 1.1MySql : 甲骨文 1.2Oracle: 甲骨文 1.3SQL Server: 微软 1.4Sybase: 赛尔斯 1.5DB2: IBM 2MySql基础知识 2.1关系结构数据模型数据库 2.2SQL(Structured Query Language)结构化查询语言2.2.1DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等 操作数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]mydb1 USE mydb1 DROP DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1

ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 操作表 插入表 CREATE TABLE stu( sid CHAR(6), sname VARCHAR(20), age INT, gender VARCHAR(10) ); 更改表 ALTER TABLE t_user ADD (student varcher(20)) ALTER TABLE t_user MODIFY gender CHAR(20) ALTER TABLE t_user CHANGE gender VARCHER(20) ALTER TABLE t_user REMANE genderTO genders ALTER TABLE t_user DROP gender 删除表 DROP TABLE t_user 2.2.2DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据) 插入数据 INSERT INTO t_user VALUES() INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,…)

Excel数据有效性(数据验证)应用详解

Excel数据有效性(数据验证)应用详解 我们可以利用数据有效性制作表格模板,强制性要求其他人按规矩填写表格。 看课件: 1、利用数据验证为单元格的数据输入设置条件限制 在表格内输入数据时,我们可以利用数据验证来规范数据的类型,甚至限制输入数值的大小范围。我们先来利用有效性对基本工资这一列进行设置:规定只能填写整数,并且不低于3500 选中这一列,然后点击数据有效性

在【允许】下拉选项里选中整数(这里还有很多其他的项目,有兴趣的朋友可以抽空自己琢磨琢磨) 选中整数以后,下面会出现【数据】这个下拉选项,如果【允许】选择的是其他项目,下面的选项菜单也会发生相应变化。 最小值我们填入3500,点确定就好了

这时候如果输入的数据不符合我们的规定,就会弹出提示框。 接下来我们对身份证号码这一列进行设置,要求是长度必须等于18位,防止输入错误: 同样的,选择这一列,设置有效性:文本长度等于18.

当输入的号码不是18位的时候,同样会提示错误。 对于日期的输入,是不规范的情况最多的一类数据,我们同样可以使用数据有效性进行限制:只能输入2010年1月1日到2018年1月31日之间的日期,并且只能是标准的日期格式: 如图进行设置。 特别说明一点,如果在开始日期或者结束日期输入格式不对的日期时,是会报错的:

2018.1.31这种是最常见的错误格式。 日期超过范围会提示

日期格式不对也会提示 接下来对性别进行设置,只能输入男或者女: 注意,来源里的项目之间用英文的逗号分隔。 这样设置以后,就可以使用下拉菜单进行填表了。 再来对姓名进行设置,要求是不能出现重名,如果有重名的话,需要加数字进行区分。

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1:我现在的工作有一点数据分析的模块,自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作,我现在想做这一行,但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟,请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备? A:很简单,我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求: 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL; 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作; 4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳; 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神; 6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。 Q2:对数据分析有浓厚兴趣,希望从事数据分析、市场研究相关工作,但听说对学历要求较高,请问我是否要读研,读研的话应该读哪个方向? A:读研要看自身情况,但可明确:专业不是问题,本科学历就够。关键是兴趣与能力,以及自身的努力,兴趣是学习成长最好的老师! 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好,如果考不上可以先工作,等你工作有经验了,你就知道哪方面的知识是自己需要,要考哪方面的研究生,也就更有方向性。 Q3:那么如何培养对数据分析的兴趣呢? A:建议如下: 1、先了解数据分析是神马? 2、了解数据分析有何用?可解决什么问题? 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例; 4、关注数据分析牛人微博,听牛人谈数据分析(参考Q1的三个链接); 5、多思考,亲自动手分析实践,体验查找、解决问题的成就感; 6、用好搜索引擎等工具,有问题就搜索,你会有惊喜发现; 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣:开拓视野,立定志向》; 有网友说:让数据分析变的有趣的方法是,把自己想象成福尔摩斯,数据背后一定是真相!Q4:我有点迷茫,是练好技能再找工作,还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作,在工作中提升? A:建议在工作中进行学习实践,这才是最好的提升。看那么多书,没有实践都是虚的。 Q5:我是做电商的,对于数据分析这块,您有什么好的软件工具类推荐吗? A:做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具!不论是EXCEL、SPSS还是SAS,只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案 班级: 17 计 1 班课程:office2010授课教师:黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解,让学生了解数据处理的步骤,理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法,正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣,有 欲望了解之后的操质 作,激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课, 8 课时实践课,共720 分钟课前准备了解学情,备好教学素材,操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况,对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中,应多鼓励会的同学多多指道不会的同学,这样可以提高学生的兴趣,被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进,这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时,这样才会印象深刻。

教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课(3 分钟)讲授新课(20 分钟) 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看,教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象, 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列,使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列,使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德和敬业精神。

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲 Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现在为Stata公司的产品,其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用,是一个非常有特色的统计分析软件,现在已越来越受到人们的重视和欢迎,并且和SAS、SPSS一起,被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大,其最新的7.0版整个系统只有10M左右,但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能,尤其是他的统计分析功能极为全面,比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外,由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员,因此他的操作方式也别具一格,在Windows席卷天下的时代,他一直坚持使用命令行/程序操作方式,拒不推出菜单操作系统。但是,Stata的命令语句极为简洁明快,而且在统计分析命令的设置上又非常有条理,它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下,而不同命令族又可以使用相同功能的选项,这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是,Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外,Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁,数据格式简单,分析结果输出简洁明快,易于阅读,这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件(ADO文件),这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上,Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿,用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本,而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点,Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用,WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面,除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏,状态栏等外,Stata的界面主要是由四个窗口构成,分述如下: 1.结果窗口:位于界面右上部,软件运行中的所有信息,如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本,如白色表示命令,红色表示错误信息。 2.命令窗口:位于结果窗口下方,相当于DOS软件中的命令行,此处用于键入需要执行的命令,回车后即开始执行,相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

VB数据库基础知识

数据库基础知识 几乎所有的商业应用程序都需要处理大量的数据,并将其组织成易于读取的格式。这种要求通常可以通过数据库管理系统(MDBS)实现。MDBs是用高级命令操作表 格式数据的机制。数据库管理系统隐藏了数据在数据库中的存放方式之类的底层细节,使编程人员能够集中精力管理信息,而不是考虑文件的具体操作或数据连接关系的维护。 下面,先介绍几个基本的概念。 数据库:数据库就是一组排列成易于处理或读取的相关信息。数据库中的实际数据存放成表格(table),类似于随机访问文件。表格中的数据由行(row)和列(column)元素组成,行中包含结构相同的信息块,类似于随机访问文件中的记录,记录则是一组数值(或称为字段的集合),如图1所示: 图1:数据库和表格结构的图形表示 记录集:记录集(RecordSet)是表示一个或几个表格中的对象集合的多个对象。在数据库编程中,记录集等于程序中的变量。数据库中的表格不允许直接访问,而只能通过记录集对象进行记录的浏览和操作。记录集是由行和列构成的,它和表格相似,但可以包含多个表格中的数据。如图2所示网格中的内容来自于一个表格,形成一个记录集。图中所示的查询结果是所有作者的资料。 图2:BIBlIO数据库的Authors表,所选的行是Authors的相关记录 注意:可以把记录看成一种浏览数据库的工具,用户可以根据需要指定要选择的数据,记录集的类型有三类:

(1)DynaSets:这是可修改的显示数据; (2)SnapShots:这是静态(只读)的显示数据; (3)Tables:这是表格的直接显示数据。 DynaSets和SnapShots通常用SQL(结构化查询语言)语句生成,SQL将在以后介绍,但现在只要知道SQL语句是从指定数据库中读取数据的标准命令即可。DynaSets在每次用户数据库时更新,而对记录集的改变会反映在基础表格中。SnapShots是同一数据的静态显示,其中包含生成snapshots时请求的记录(基础表格中的改变不会在SnapShots中反映出来),自然也不会更改SnapShots。DynaSets是最灵活、最强大的记录集。虽然Table类型记录集需要大量间接成本。SnapShots是最缺少灵活性的记录集,但所要的间接成本最少。如果不需要更新数据库,只要浏览记录,可以用SnapShots这种类型。 SnapShots类型还有一个变形正向型SnapShots,这种类型SnapShots的限制更多,只能正向移动,但速度更快。正向型SnapShots可以用于要扫描多个记录并顺序处理(进行数值计算,复制所选记录到另一个表格中,等等)数据库记录的情况。这个记录集不提供反向方法,所以间接成本少。 Tables型记录组可以用于调用数据库表格。Tables比其他记录集类型的处理速度都快,可以保持表格与数据库中的数据同步,也可用于更新数据库。但Table 只限于一个表格。此外,通过Tables型记录集访问表格时,可以利用Tables 的索引值进行快速查找。 https://www.360docs.net/doc/e9777877.html,数据集(Datasets)的概念 1.基本概念 数据集是一种离线了的缓存存储数据,它的结构和数据库一样,具有表格、行、列的一种层次结构,另外还包括了为数据集所定义的数据间的约束和关联关系。用户可通过.NEt框架的命名空间(NameSpace)来创建和操作数据集。 用户可以通过一些诸如属性(properties)、集合(collections)这些标准的构成来了解Dataset这个概念。如: (1)数据集(DataSet)包括数据表格的Tables这个集合以及relation的"Relations"集合。 (2)DataTable类包括了数据表格row的"Rows"集合,数据columns的"Column" 集合,以及数据relation的"ChildRelations"和"ParentRelations"集合。(3)DataRow类包括"RowState"属性,这些值是用来显示数据表格首次从数据库 被加载后是否被修改过,这个属性的值可以为:"Deleted"、"Modified"、"New"以及"Unchanged"。 2.定义(Type)和未定义(Untyped)的数据集 数据集有定型的和未定型的之分,定型的数据集是基本的DataSet类的一个子类,并且含有图表(.xsd文件),它用来描述数据集所拥有的表格的结构。这些图表 文件,包括了表的名字和列名、列所代表的数据的类型信息,以及数据间的约束关系。而一个未定型的数据集则没有这些图表的描述。 在程序中用户可以使用任意两种类型的数据集,然而,定型的数据集可以使得用户对数据的操作更加明了,并且可以减少一些不必要的错误,定型的数据集可以生成一些对象模型,这些模型的第一层次的类(first-class)就是数据集所包含

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性(2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结

数据库模型基础知识及数据库基础知识总结 数据库的4个基本概念 1.数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase,DB):长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS 4.数据库系统(DataBase System,DBS) 数据模型 数据模型(data model)也是一种模型,是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类 第一类:概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模,完全不涉及信息在计算机中的表示,主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 ?实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物,也可以使抽象的概念或联系 ?实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 ?属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 ?属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 ?域(Domain): 属性值的取值范围。 ?码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码?实体型(Entity Type): 表示实体信息结构,由实体名及其属性名集合表示。如:实体名(属性1,属性2,…) ?联系(Relationship): 在现实世界中,事物内部以及事物之间是有联系的,这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系(各属性)和实体型之间的联系(各实体集)。有一对一,一对多,多对多等。 第二类:逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式

一个很实用的方法------设置数据的有效性共6页word资料

数据的有效性----设置输入条件 在很多情况下,设置好输入条件后,能增加数据的有效性,避免非法数据的录入。如年龄为负数等。那么有没有办法来避免这种情况呢?有,就是设置数据的有效性。设置好数据的有效性后,可以避免非法数据的录入。 下面我们还是以实例来说明如何设置数据的有效性。 1. 设置学生成绩介于0----100分之间。 图6-4-1 假设试卷的满分100分,因此学生的成绩应当介于0----100分之间的。我们可以通过以下几步使我们录入成绩时保证是0----100分之间,其它 的数据输入不能输入。 第1步:选择成绩录入区域。 此时我们选中B3:C9 。 第2步: 点击菜单数据―>有效性,弹出数据有效性对话框。界面如图6-4-2 所示。 图6-4-2

在图6-4-2中的默认的是允许任何值输入的,见图中红色区域所示。第3步:点击允许下拉按钮,从弹出的选项中选择小数。(如果分数 值是整,此处可以选择整数) 图6-4-3 选择后界面如图6-4-4所示。在图6-4-4中,数据中选择介于,最小 值:0 ,最大值:100 。 图6-4-4 第4步:点击确定按钮,完成数据有效性设置。 下面我们来看一下,输入数据时有何变化。见图6-4-5所示。 图6-4-5 从图中可以看出,我们输入80是可以的,因为80介于0----100之间。 而输入566是不可以的,因为它不在0----100之间。 此时,点击重试按钮,重新输入,点击取消按钮,输入的数据将被清 除。

第5步:设置输入信息 在数据有效性对话框中,点击输入信息页,打开输入信息界面。如图 6-4-6所示。 图6-4-6 设置好输入信息后,我们再来看输入数据时,界面有何变化。如图6-4-7 所示。 图6-4-7 从图中可见,输入时多了人性化的提示,而这个提示信息就是我们刚刚设 置的内容。 第6步:设置出错警告 在数据有效性对话框中,点击出错警告页,在出错警告页我们可以设置 警告信息。如图6-4-8所示。 图6-4-8

【新手入门】数据分析新手成长历程

表哥表姐的升级之路 Q1:什么是表哥表姐? A1:指市场部,运营部,业务部等部门专门负责数据提取,整理,出报表工作的基层员工。此类同学一般日常使用excel,简单的SQL工具,对基础数据进行筛选,整理,制作诸如:《XX公司业务月报》一类报表给对应部门查看。 Q2:表哥表姐为什么要升级 A2:因为这个岗位是一个高不成低不就的岗位,既不懂底层的数据仓储,数据库,没有编写分析代码,设计分析模型的能力,又不能跟市场,业务,运营部的老大汇报,参与决策,每天看的数据挺多,但大部分仅是输出简单的统计平均数,或者百分比,完全不知道这些数据是怎么来的,不知道是怎么用的,不知道有什么价值,想跳槽,一看应聘要求不是要求精通业务有实操经验,就是要求懂XX语言,会XX开发,内部升职无望,外部跳槽无力。 Q3:那表哥表姐该如何升级呢? A3:沉下去走技术线(学习系统,代码,开发知识,学习数据库,数据仓储等系统知识)或者浮上来走业务线(学习营销,策划,推广,销售,品牌,运营管理等知识)。 Q4:该选哪条线呢? A4:看个人能力,兴趣爱好及基础知识。理论上技术好的走技术,业务好的走业务。但是两条路都会有共同的困难:必须学习大量日常工作中用不到的知识才能升级,但一来日常工作用不到,非工作时间很难抽出空闲时间学习,二来日常工作用不到,所以学了也很容易忘,三来即使学会了,跳槽的时候想转型也很难说服HR相信,自己能适应一份过往X年内都没干过的岗位,十有八九不被HR认可,还是干回表姐。 Q5:但是我是一个有耐心,能牺牲业余时间,有主动学习精神,会编故事忽悠hr的好表哥,请指导我怎么升级吧! A5:技术线学习请咨询群主fly大神,业务线学习主要是提升业务能力,要懂业务。 Q6:我天天听人说:你懂不懂业务,业务要熟练,那么业务到底是个什么玩意? A6:业务就是怎么做生意,一个成功的生意包括:设计概念,研发产品,生产产品,品牌

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】:工商管理系 【开设学期】:第五学期 【学时数】:64 【课程编码】:020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程,该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用,EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一,本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据,并能轻松制作出符合要求的报表,表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用,使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标: 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求,培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标: 数据分析师 3、专业能力目标: 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才,注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息,并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术,应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维,掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下:

五、学习资源的选用: 1、教材选取的原则: 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材: 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站: http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平,从事计算机教龄3年经验以上,有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验,有教育培训经验,具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地:计算机机房 设备:计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求:全面考核学生的学习情况,以过程考核为主,涵盖项目任务全过程。

数据库基础知识和Access入门习题答案

一、选择题 1.数据库系统的核心是。 A.数据库 B.数据库管理员 C.数据库管理系统 D.文件 2. A.记录 B.字段 C.域 3.Access数据库文件的扩展名是。 A.DOC B.XLS C.HTM D.MDB 4.DB、DBMS和DBS A.DB包括DBMS和DBS 包括DB和DBMS C.DBMS包括DBS和DB D.DBS与DB和DBMS无关 5.数据库管理系统位于。 A.硬件与操作系统之间 B.用户与操作系统之间 C.用户与硬件之间 D.操作系统与应用程序之间 6.使用二维表表示实体之间联系的数据模型是。 A.实体-联系模型 B.层次模型 C.关系模型 D.网状模型 7.一个学生可以选修多门课程,一门课程可以由多个学生选修,则学生—课程之间的联系为。 A.一对一 B.一对多 C.多对一 D.多对多 8.Access A.层次型 C.网状型 D.树型 9.关系数据库的基本关系运算有。 A.选择、投影和删除 B.选择、投影和添加 C.选择、投影和连接 D.选择、投影和插入 10.在E-R图中,用来表示联系的图形是。 A.矩形 B.三角形 C.椭圆形 D.菱形 二、填空题 1.常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。 2.实体与实体之间的联系有3种,它们是一对一、一对多和多对多。 3.二维表中的列称为关系的属性,二维表中的行称为关系的元组。 4.Access数据库中的7种数据库对象分别是表、查询、窗体、报表、数据访问页、宏和模块。 5.在关系数据库中,一个属性的取值范围为域。 三、简答题 1.什么是数据?什么是数据库?

答:数据是描述现实世界事物的符号记录形式,是利用物理符号记录下来可以识别的信息,数据的概念包括两个方面:一是描述事物特性的数据内容;二是存储在某一种媒体上的数据形式。 数据库是数据的集合,并按特定的组织方式将数据保存在存储介质上,同时可以被各种用户所共享。数据库不仅包含描述事物的数据本身,也包含数据之间的联系。

备份数据有效性验证_方案

带库备份数据一致性有效性验证方案 冯亚峰 2011/10/17 一.备份作业数据分析 通过对磁带备份服务器的备份作业进行考察,对正在运行的备份作业进行统计,目前正在运行的备份作业如下: 1、K3 备份内容:https://www.360docs.net/doc/e9777877.html, sql数据库 备份频率:每天 数据包大小:7.3G 生效日期:2008-6-11 2、xxx-pdm-sql 备份内容:xxx-pdmserver sql数据库 备份频率:每天 数据包大小:20.1G 生效日期:2009-2-24 3、xxx-erp-sql-完全 备份内容:https://www.360docs.net/doc/e9777877.html, sql数据库 备份频率:每周 数据包大小:0.96G 生效日期:2007-11-23 4、K3每周 备份内容https://www.360docs.net/doc/e9777877.html, sql数据库 备份频率:每周 数据包大小:7.3G 生效日期:2008-6-11 5、xxx-dlp 备份内容:https://www.360docs.net/doc/e9777877.html, sql\cobraDGServer库 备份频率:每周 数据包大小:54M 生效日期:2009-12-15 6、OA_Full 备份内容:Lotus Domino数据库\F:\program file\lotus\domino\data文件夹 备份频率:每周 数据包大小:144G 生效日期:2007-12-3

7、xxx-pdm-ftp 备份内容:xxx-pdmserver\I:\pdmftp文件夹 备份频率:每周 数据包大小:153G 生效日期:2009-2-24 8、eMail_Full 备份内容:\F:\program file\*.* /subdir |F:\*.* /subdir 备份频率:每周 数据包大小:数据量过大,从未成功备份过。 生效日期:2007-12-10 9、CAPP-SQL 备份内容:xxx-capp-sql sql数据库 备份频率:每周 数据包大小:8G 生效日期:2011-5-4 10、xxx-AD 备份内容:xxx-AD \系统状态\active dirctory\windows ntds xxx-AD \系统状态\com+ class registration database xxx-AD \系统状态\registry xxx-AD \系统状态\system files xxx-AD \系统状态\sysvol 备份频率:每周 数据包大小:1.4G 生效日期:2009-11-2 通过对磁带备份目前进行的10个作业进行分析,我们可以看到作业1、2、3、4、5、9这六项作业都是对系统SQL数据库进行备份,6号作业是对domino数据库进行备份,7、8号作业是对文件夹进行备份,其中8号作业由于数据量太大从未成功备份过,因此建议永久性停止该条作业。10号作业是对系统状态(文件)进行备份。 二、备份数据一致性和有效性检验分析 要对这些备份的数据进行一致性检验,确保备份数据和备份作业时的生产系统的数据完全一致,这种一致性检验是无需人工对每个数据表来校验核对的,只需要在备份策略上加上“备份后一致性检查”这条选项就能保证备份后的数据与生产系统完全一致,如果发现不一致,备份服务器校验后就会报错,技术人员再进行技术干预即可。由于备份后对备份数据进行一致性检查占用的系统资源较大,建议对现有的带库备份服务器进行内存升级,由目前的1G内存升级到4G内存即可。 而对备份后的数据进行有效性检验,只需要将备份的数据恢复到验证服务器上,恢复后的数据能正常访问就能证明备份数据有效。而这些有效的数据之前是已经进行过一致性检验

数据分析 数学基础

数据分析数学基础 统计学:科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料,并在此基础上进行推断和决策的科学; 归纳统计学/统计推断:通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学:值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据 自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数 数组阵列:原始数据按照数量大小升序或者降序排列,最大值与最小值的差为全距; 组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形 频率分布=某一组频数/总频数 累计频数分布/累计频数表,累计频数多边形/卵形线 累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量:趋向落在根据数值大小排列的数据的中心 算术平均: 加权算术平均: 2、中位数:一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数:一组数出现次数最多的那个数,众数不一定存在,也不唯一 均值、中位数和众数之间的关系: 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差:数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度,常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距,10-90百分位数间距、标准差; 1、全距:最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差:标准差的平方 离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度:分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度:分布的陡峭程度,尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率,独立和不独立事件 3、互不相容事件:两个或多个事件中,任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布 离散型:离散型概率分布 连续型:概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望 如果一个人活得S美元的概率为p,则他的数学期望=pS

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析 随着数据分析相关领域变得火爆,最近越来越多的被问到:数据分析如何从头学起?其中很多提问者都是商科背景,之前没有相关经验和基础。 我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景,由于个人兴趣爱好,从大三开始到现在即将硕士毕业,始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课,Datacamp上100多门课里,刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验,希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具 学习数据分析的第一步,是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具,至今还是非常有效的,原因是它便于使用,受众范围极广,且分析结果清晰可见。 相信大多数人都有使用excel的基本经验,不需要根据教材去学习了。重点掌握:基本操作的快捷键;函数:计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match),一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用;数据透视表功能等。另外,excel可以导入一些模块来使用,典型的包括数据分析模块,作假设检验常用;规划求解,作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告,简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心!大部分数据分析工作都是对数据框进行的,在这个过程中,需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具,包括R语言的数据框、Python里的pandas,基本都是借鉴了SQL的思想,一通百通。 SQL入门容易,它的语法极其简单,基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概,但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作,就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议,随便找一本书或者网课就好,因为主流的课程基本都是一个思路:先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作,之后讲JOIN进行多表连接。除此之外,必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后,就是找项目多练,不断提升。 R/Python 熟练SQL之后,对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题,如搜索和建模,则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python,网上遍是关于这两者的争论,有兴趣的可以简单看一下,但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看,熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作,不存在某一个语言有明显缺陷的情况。 这里不想大篇幅的比较两者,但是想简单的说一下两者的侧重点: R语言是为了解决统计问题而设计的,因此它有一个很人性化的地方:最大程度的简化语言,从而让分析人员忽略编程内容,直面数据分析。也因为是统计语言,很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数,调用十分便捷。此外,R

验证数据的唯一性

在Excel中录入数据时,我们常常需要保证某些数据的惟一性,这些数据不能重复,如公司代码、商品编号、公司员工编号以及身份证号码等等,在录入这些资料时,我们可以设置数据的有效性验证来确保这些数据的惟一性,这样即保证了数据的正确性,同时也提高了数据的录入效率。 下面以录入员工身份证号码为例介绍一下操作的具体步骤。 设置有效性条件验证 假设G列为员工“身份证号”字段,G2单元格为第一个员工的身份证号码所在的单元格。在未输入之前,我们可先设置该列的有效性条件来确保该列数据的惟一性。 选中G2单元格,单击“数据”菜单中的“有效性”命令,弹出“数据有效性”对话框,选择“设置”选项卡,在“允许”下拉列表中选择“自定义”,在“公式”框内输入 “=COUNTIF(G:G,G2)=1”(公式内所有的字符使用半角英文,不包括双引号,如图1所示)。 图1输入公式 设置出错警告提示信息 设置出错警告提示信息的目的在于提醒用户正确输入数据。具体步骤是:单击“数据有效性”对话框中的“出错警告”选项卡,在“标题”框内输入“数据输入错误”,在“错误信息”框内输入“你刚才输入的数据已经存在,请检查数据的惟一性!”。设置完之后,单击“确定”按钮(如图2所示)。

图2设置提示信息 至此,已经设置了G2单元格的有效性条件验证和出错提示信息。为了将这个设置应用到整个G列(除了字段名称所在的单元格即G1单元格),可用填充柄工具向下拖动将公式复制到G列其他的单元格。 输入身份证信息 以上设置完成之后我们就可以向G列中输入员工的身份证号了。每输入一个员工的身份证号,Excel会自动对该数据进行有效性验证,如果该数据已经存在,系统将弹出出错警告提示框,如图3所示。 图3警告提示框 上述功能只能验证数据的惟一性,若数据位数输入错误,系统则检测不出这一错误。若在输入时需要同时验证数据的位数,还是以身份证号为例,可将图一中的公式改为 “=AND(COUNTIF(G:G,G2)=1,OR(LEN(G2)=15,LEN(G2)=18))”,图二中的错误信息改为“请检查数据的惟一性或输入数据位数错!”。设置完后重新复制G2单元格的公式至G列其他

服务器基础知识(初学者必看)

服务器基础知识【初学者必看】 1. 什么是服务器 就像他的名字一样,服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库,正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在,才使得Internet如此的绚丽多彩。 2. 服务器的种类和功能 (1) WWW服务器(WWW Server) WWW服务器也称为Web服务器(Web Server)或HTTP服务器(HTTP Server),它是Internet上最常见也是使用最频繁的服务器之一,WWW服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。比如:我们在使用浏览器访问https://www.360docs.net/doc/e9777877.html,的时候,实际上就是在访问Discuz!的WWW服务器,从该WWW服务器获取需要的论坛资料和网页。 (2) FTP服务器(FTP Server) FTP服务器是专门为用户提供各种文件(File)的服务器,FTP服务器上往往存储大量的文件,例如:软件、MP3、电影、程序等等。用户只要使用FTP客户端软件登录到FTP服务器上就可以从FTP服务器下载所需文件和资源到自己的电脑上,同时,

你也可以把自己电话上的文件上传到FTP上供其他用户下载,以实现文件资源的共享。 (3) 邮件服务器(Mail Server) e-mail是Internet上应用最频繁的服务之一,而Internet上每天数亿百亿计的电子邮件的收发都是通过邮件服务器实现的。邮件服务器就像邮局一样,可以为用户提供电子邮件的接收存储和发送服务。 除了以上介绍的3种主要服务器之外,还有很多其他类型的网络服务器,例如:数据库服务器(DatabaseServer)、代理服务器(Proxy Server)、域名服务器(Domain Name Server)等等…… 3. 服务器的操作系统 目前服务器中使用的操作系统主要有两类:Windows和Unix。 (1) Windows Windows是美国微软公司(Microsoft)开发的操作系统,在服务器领域,主要有Windows2000Server/Advanced Server/Data Center与Windows2003 Standard Edition/EnterpriseEdition操作系统,Windows的优点是操作简 单,由于Windows使用图形界面进行操作,因而对各种服务器软件功能配置简

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