苏教版七年级信息技术上册4.2《数据处理与统计》教学课件 (共21张PPT)
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全国苏科版初中信息技术七年级上册第四单元第4节《数据图表与分析》教学设计
全国苏科版初中信息技术七年级上册第四单元第4节《数据图表与分析》教学设计一、教学内容分析本节课的主要教学内容是“数据图表与分析”，该内容是初中信息技术七年级上册第四单元第4节的内容。
本节课主要讲解数据图表的概念、分类和制作方法，以及如何利用数据图表进行数据分析。
教学内容与学生已有知识的联系表现在学生已经掌握了计算机基本操作、Word文档编辑等知识，为本节课的数据图表制作和分析奠定了基础。
本节课旨在通过讲解和实践，让学生掌握数据图表的制作和分析方法，提高学生利用信息技术解决问题的能力。
二、核心素养目标本节课的核心素养目标是培养学生的信息素养和数据分析能力。
通过本节课的学习，学生应能够：1. 理解数据图表的概念和分类，掌握制作数据图表的基本方法。
2. 学会利用数据图表进行数据分析，提取有效信息，形成自己的观点和结论。
3. 能够运用所学知识，解决实际问题，提高解决问题的能力。
4. 培养学生的创新思维和团队协作能力，提高学生的综合素质。
三、学情分析针对本节课的教学内容，我们进行如下学情分析：1. 学生层次：本节课面向的是初中七年级的学生。
这一阶段的学生正处在青春期，好奇心强，求知欲旺盛，对新知识有着较高的学习热情。
他们具备一定的计算机操作能力，已经学习了计算机基本操作、Word文档编辑等课程，为本节课的数据图表制作和分析奠定了基础。
2. 知识层面：七年级学生对数据图表的概念和分类已有一定了解，但对于如何制作和分析数据图表尚不熟练。
本节课将重点讲解数据图表的制作方法、数据分析技巧，使学生在原有知识基础上得到提升。
3. 能力层面：七年级学生具备一定的动手操作能力和观察能力，但分析问题和解决问题的能力有待提高。
本节课将引导学生运用所学知识，解决实际问题，提高学生的问题解决能力。
4. 素质层面：七年级学生正处于个性形成的关键时期，培养他们的创新思维、团队协作能力非常重要。
本节课将注重培养学生的综合素质，提高他们的信息素养和数据分析能力。
苏科版初中信息技术上册数据处理与统计教案.doc
第3节数据处理与统计一.教学要求1.理解公式、数据区域、相对地址和绝对地址、相对引用和绝对引用的深刻内涵。
2.熟练掌握公式的编辑和常用函数的灵活使用。
3.学会使用杳找、记录单、数据排序、数据筛选、分类汇总等操作。
贰、教材分析与教法建议1.教材的地位和要求本节内容主要完成纲要屮的“信息加工”任务，是本单元的核心内容，也是本单元的重点和难点。
电子表格软件的作用主要体现在数据的处理与统计功能，而不是形式上的“表格”。
数据的处理与统计包含很多方面，本书介绍了一些基本的，也是非常实用的功能，如查找、排序、筛选、分类汇总等，我们要让学牛•淸楚这些功能的作用和价值。
除此之外，我们更多的时候，需要对收集的数据进行必要的运算和进一步加工，这时就用到了“公式”和“函数"，这是Excel的有效工具，也是数据加工的重点。
公式的含义、组成和编辑、复制、删除，以及函数的含义、引用形式、格式、使用方法等都要熟练掌握。
其中有关单元格地址（相对地址和绝对地址）、数据引用（相对引用和绝对引用）的概念更是至关重要，也是学习的难点。
2.教学方法的指导对于公式的概念、组成，教师一定要讲清楚，可以通过多举例子，带领学生一起分析公式的格式和各种运算符号，可以多与数学中的表示方法进行类比，如乘号、除号和指数。
对于Excel中函数的概念、引用形式，可以从数学中的函数知识中进行迁移，要讲清楚各个函数名的英文含义和格式，并且要与“公式法”进行比较。
对于相对地址和绝对地址、相对引用和绝对引用，我们可以多设“陷阱”，让学生“上当”，从而“设疑”，激发学生的思维活动，鼓励他们大胆探究和尝试，体现出“信息技术的学习是一个充满体验、充满探究、充满创造、充满实践的过程”，老师不要一味地告诉学生怎么做，不要只是教学生简单、被动的模仿，长此以往，学生就会失去思考的兴趣、探究的兴趣、创造的兴趣，从而最终失去学习的兴趣。
对于数据的查找、排序、筛选、分类汇总等操作，老师要讲清楚这样做的目的，要通过“任务驱动”和“初始状态和冃标状态的比较"，来体会这些功能。
第18课 数据分析与处理 课件(22张PPT)
第18课 课堂总结
1．数据处理工具有很多，在处理物联系统的数据时，可以通过编程来处 理数据。
2．一般可以通过从物联网服务平
3．通过pandas模块，可以方便地对数据进行整理、统计、筛选等操作。
第18课 拓展与提升
1．尝试使用电子表格软件对数据分析处理，说一说哪种处理方式更好。 2．海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查 阅更多关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研 究活动中的重要作用。
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
1．数据整理 对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程 处理的数据格式，如 DataFrame 类型数据。
主要代码
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
操作提示： 1．登录服务平台； 2．进入相应的主题管理页面； 3．在查看详情页面点击下载。
第18课 学习内容
实践导入 探究实践一 探究实践二 实践总结
二、体验从物联服务平台获取数据
通过API获取数据: 1．参阅说明文档； 2．确定API的URL； 3．传入相关参数后发起网络请求；
第18课 学习内容
2．数据分析——最高和最低温度 想要从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用 sort_values 方法对数据进行排序。
主要代码
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
3．数据分析——光照强度与光照时间 阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受 的光照时间不同。可以通过数据筛选找出光照强度大于某个 阈值的数据，并由此来确 定不同位置的光照时间， 如筛选出某个设备ID中光 照强度大于1 000的时间段。
数据处理与统计PPT课件
将数据以图形或图像的形式展现 出来，使得数据更加直观、易于 理解，有助于发现数据中的规律 和趋势。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
苏教版七年级信息技术上册4.2《数据处理与统计》教学课件 (共21张PPT)
– 可以保留原数据的结构不被破坏 – 操作: 数据筛选高级筛选
• 高级筛选的与条件应用
– 与条件写在同一行中
• 高级筛选的或条件应用
– 或条件写在不同行中
14
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
对数据进行分类汇总
• 可以分组显示统计数据的结果 • 单级分类汇总(三级)
查找引用函数的使用
=f3 排序时出错
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
查找引用函数的使用
• Vlookup
– 垂直查表（查表依据，表格，第几列，是否要 找到完全相同的值）
• Hlookup
– 水平查表（查表依据，表格，第几行，是否要 找到完全相同的值）
数据透视表分析数据
• 在数据透视表中的汇总 • 可以对日期按年和月份进行汇总 • 操作:数据透视表工具栏数据透视表组 及显示明晰数据组合 • 在数据透视表中的排序
– 可以对关键字段进行排序
• 对年份排序 • 按运货费对城市排序 • 只显示运货费排在前三名的城市
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
• 数据有效性
– 数值范围的有效性
– 圈示无效的数据
• 利用序列控制输入内容
– 制作一级下拉列表
• 设置序列的数据源引用
=indirect(
)
• 设置跨工作表序列的数据源引用
– 制作二级下拉列表
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
• 高级筛选的与条件应用
– 与条件写在同一行中
• 高级筛选的或条件应用
– 或条件写在不同行中
14
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
对数据进行分类汇总
• 可以分组显示统计数据的结果 • 单级分类汇总(三级)
查找引用函数的使用
=f3 排序时出错
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
查找引用函数的使用
• Vlookup
– 垂直查表（查表依据，表格，第几列，是否要 找到完全相同的值）
• Hlookup
– 水平查表（查表依据，表格，第几行，是否要 找到完全相同的值）
数据透视表分析数据
• 在数据透视表中的汇总 • 可以对日期按年和月份进行汇总 • 操作:数据透视表工具栏数据透视表组 及显示明晰数据组合 • 在数据透视表中的排序
– 可以对关键字段进行排序
• 对年份排序 • 按运货费对城市排序 • 只显示运货费排在前三名的城市
创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
• 数据有效性
– 数值范围的有效性
– 圈示无效的数据
• 利用序列控制输入内容
– 制作一级下拉列表
• 设置序列的数据源引用
=indirect(
)
• 设置跨工作表序列的数据源引用
– 制作二级下拉列表
创新 诚信 勤奋 双赢
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全国苏科版初中信息技术七年级上册第四单元第3节《数据处理与统计》教学设计
五、总结回顾（200字，用时5分钟）
内容：今天的学习，我们了解了数据处理与统计的基本概念、重要性和应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据处理与统计的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
教学资源拓展
1.拓展资源：
1.数据处理
2.统计分析
二、数据处理与统计的方法
1.数据收集与整理
2.数据分析
三、数据处理与统计的应用
1.实际案例
2.实验操作
四、数据处理与统计的重要性
1.解决问题
2.做出决策
五、数据处理与统计的挑战
1.数据处理技巧
2.数据可视化
六、数据处理与统计的发展趋势
1.大数据时代
2.人工智能应用
七、数据处理与统计的实践建议
教学评价与反馈
1.课堂表现：在课堂教学中，教师可以观察学生的参与程度、提问和回答问题的情况，以及学生在实践活动中的表现，从而了解学生对数据处理与统计知识的理解和掌握程度。
2.小组讨论成果展示：通过小组讨论，学生可以展示他们对数据处理与统计知识的理解和应用能力。教师可以评估学生在讨论中的参与程度、提出的观点和创新性思维。
6.实际案例：提供一些与数据处理和统计分析相关的实际案例，让学生了解数据处理与统计在实际应用中的具体应用场景和方法。
二、拓展要求：
1.自主学习：鼓励学生利用课后时间进行自主学习，阅读推荐的阅读材料，观看视频资源，参加在线课程等。
2.实践操作：鼓励学生进行实际操作，使用数据处理软件进行数据处理与统计分析，使用数据可视化工具进行数据可视化。
突破策略：
(1)数据的收集与整理：通过实际案例的演示和操作，让学生直观地了解数据的收集和整理过程，并掌握相关的操作技能。
内容：今天的学习，我们了解了数据处理与统计的基本概念、重要性和应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据处理与统计的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
教学资源拓展
1.拓展资源：
1.数据处理
2.统计分析
二、数据处理与统计的方法
1.数据收集与整理
2.数据分析
三、数据处理与统计的应用
1.实际案例
2.实验操作
四、数据处理与统计的重要性
1.解决问题
2.做出决策
五、数据处理与统计的挑战
1.数据处理技巧
2.数据可视化
六、数据处理与统计的发展趋势
1.大数据时代
2.人工智能应用
七、数据处理与统计的实践建议
教学评价与反馈
1.课堂表现：在课堂教学中，教师可以观察学生的参与程度、提问和回答问题的情况，以及学生在实践活动中的表现，从而了解学生对数据处理与统计知识的理解和掌握程度。
2.小组讨论成果展示：通过小组讨论，学生可以展示他们对数据处理与统计知识的理解和应用能力。教师可以评估学生在讨论中的参与程度、提出的观点和创新性思维。
6.实际案例：提供一些与数据处理和统计分析相关的实际案例，让学生了解数据处理与统计在实际应用中的具体应用场景和方法。
二、拓展要求：
1.自主学习：鼓励学生利用课后时间进行自主学习，阅读推荐的阅读材料，观看视频资源，参加在线课程等。
2.实践操作：鼓励学生进行实际操作，使用数据处理软件进行数据处理与统计分析，使用数据可视化工具进行数据可视化。
突破策略：
(1)数据的收集与整理：通过实际案例的演示和操作，让学生直观地了解数据的收集和整理过程，并掌握相关的操作技能。
《数据处理与分析》课件
tidyr
用于数据整理，提供了一系列函 数来整理和重塑数据，使数据更 易于分析和可视化。
SQL数据库查询语言
数据查询
使用SELECT语句查询数据库中的数据，支持条件查 询、聚合函数等。
数据操作
使用INSERT、UPDATE、DELETE语句对数据库中的 数据进行插入、更新和删除操作。
数据连接
使用JOIN语句连接多个表，进行跨表查询和数据分 析。
详细描述
通过数据可视化、相关性分析、因子 分析等方法，发现数据中的模式和趋 势。同时，通过假设检验和回归分析 等方法，探索数据之间的潜在关系和 预测模型。
验证性分析
总结词
对已知的数据关系或假设进行验证，评估其 是否成立。
详细描述
根据已有的理论和经验，提出假设或模型， 然后利用数据分析工具进行验证。通过对比 实际数据与预期结果，评估假设或模型的准 确性和可靠性。同时，根据验证结果进行相 应的解释和讨论。
收集各类金融市场数据，包括股 票、期货、外汇等市场数据。
利用数据处理和分析技术，如时 间序列分析、回归分析、机器学 习等，对历史数据进行处理和分 析。
根据分析结果预测市场趋势，为 投资者提供投资建议和风险评估 。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
详细描述
数据处理是指对原始数据进行各种处理和转换，使其满足分析需求的过程。它包括数据的收集、筛选、转换、排 序、分类、可视化等多个环节，旨在提取有价值的信息并解决实际问题。
数据处理的重要性
总结词
数据处理的重要性在于它能够提高数据质量，提取有价值的信息，为决策提供支持，并解决实际问题 。
详细描述
在数据分析过程中，数据质量直接影响到分析结果的准确性和可靠性。通过数据处理，可以去除重复 、错误和不完整的数据，提高数据的一致性和准确性。同时，数据处理能够提取有价值的信息，帮助 我们发现数据之间的关联和规律，为决策提供有力支持。
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
2、统计分组的原则
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
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创新 诚信 勤奋 双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
数据处理与统计
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地址及引用
在Excel工作表中，单元格用A1，A2，B1，B2，…表
示，也称为单元格地址。可以将数据直接输入到单元格中， 也可以在单元格进行数据运算。例如，要在D8单元格中输 入刘春华的本次电费，可以将峰时电费与谷时电费之和 36.20直接输入到这个单元格中。如教材P62图4.2—1。
数据透视表分析数据
• 设置报告格式
– 在处理好分析的数据后,可以把数据透视表生成 报表 – 操作:数据透视表工具栏设置报告格式
• 生成图表
– 根据透视数据可以生成容易控制的图表 – 操作:数据透视表工具栏图表
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• 数据有效性
– 数值范围的有效性
– 圈示无效的数据
• 利用序列控制输入内容
– 制作一级下拉列表
• 设置序列的数据源引用
=indirect(
)
• 设置跨工作表序列的数据源引用
– 制作二级下拉列表
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函数的概述
• Offset函数的应用
– 制作动态图表
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窗体与函数的结合
• 利用窗体表现数据可视性更强，在窗体中 可以插入滚动条、文本框、选项按钮、列 表框等 • 窗体工具栏
– 操作：视图工具栏窗体
• 控件的插入和修改
– 操作:数据分类汇总
• 多级分类汇总(三级以上)
– 操作:在分类汇总面板中取消替换当前分类汇总
• 复制汇总结果
– 利用”选定可见单元格”工具复制分类汇总的 结果
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数据透视表分析数据
• 创建数据透视表
创新 诚信 勤奋 双赢
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专业数据统计工具的使用
高级筛选的使用
பைடு நூலகம்数据进行分类汇总
数据透视表分析数据
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高级筛选的使用
• 根据条件,找到符合条件的数据显示出来 • 高级筛选数据
创新 诚信 勤奋 双赢
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函数与交互
有效性的交互功能
统计和条件函数的使用
查找引用函数的使用
窗体的交互功能
创新 诚信 勤奋 双赢
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有效性的交互功能
1. 在任何公式的最前面输入 “=”号 2. 用单元格创建公式 3. 语言公式（命名单元格） 4. 函数必须用小括号,参数之 间用”,”隔开,一些特殊函 数没有参数,也需要用小括 号表示 5. 当函数用字符串作为参数, 需加””双引号
• 函数使用原则
创新 诚信 勤奋 双赢
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查找引用函数的使用
=if(e3<300000,0.00%,if(e3<500000,0.3%,if (e3<1000000,0.5%,if(e3<1500000,0.8%...)) )) =vlookup(e3,区域,2,0)
更优化
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统计和条件函数的使用
• Count Counta Countif函数的比较
– Count:统计数值的个数 – Counta:统计非空单元格的个数 – Countif:带条件统计个数,可以模糊统计 – Dcount:数据库中的统计函数
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– 可以保留原数据的结构不被破坏 – 操作: 数据筛选高级筛选
• 高级筛选的与条件应用
– 与条件写在同一行中
• 高级筛选的或条件应用
– 或条件写在不同行中
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创新 诚信 勤奋 双赢
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对数据进行分类汇总
• 可以分组显示统计数据的结果 • 单级分类汇总(三级)
查找引用函数的使用
=f3 排序时出错
创新 诚信 勤奋 双赢
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查找引用函数的使用
• Vlookup
– 垂直查表（查表依据，表格，第几列，是否要 找到完全相同的值）
• Hlookup
– 水平查表（查表依据，表格，第几行，是否要 找到完全相同的值）
数据透视表分析数据
• 在数据透视表中的汇总 • 可以对日期按年和月份进行汇总 • 操作:数据透视表工具栏数据透视表组 及显示明晰数据组合 • 在数据透视表中的排序
– 可以对关键字段进行排序
• 对年份排序 • 按运货费对城市排序 • 只显示运货费排在前三名的城市
创新 诚信 勤奋 双赢
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– 选中控件的方法 – 修改控件的格式和大小
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创新 诚信 勤奋 双赢
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动态对比图表
• 制作动态对比图表,分别显示每种产品的销量情况
– Offset函数:制作动态表格
– 动态图表:选择动态表格制作动态图表 – 选项按钮:单击右键,选择”设置控件格式”,实现按钮 与关键单元格的链接
• 在数据透视表中的筛选
– 当把字段拖动到区域中,字段的旁边就有筛选器 按钮,单击可以筛选数据
创新 诚信 勤奋 双赢
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数据透视表分析数据
创新 诚信 勤奋 双赢
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数据透视表分析数据
– 操作:数据数据透视表及图表下一步下 一步完成
创新 诚信 勤奋 双赢
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数据透视表分析数据
• 数据透视表字段列表
– 数据透视表中的数据来源于字段列表,在字段列 表中显示的是每个列的列标题,代表一列的信息 – 操作:拖动字段列表到数据透视表区域中分析数 据
创新 诚信 勤奋 双赢
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查找引用函数的使用
• Offset位移函数
– 偏移量函数,返回一个从指定引用的单元格”偏 移”的区域 – 函数格式 Offset(reference,rows,cols,height,width) – Offset(参照系,行数,列数,高度,宽度)
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数据处理与统计
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地址及引用
在Excel工作表中，单元格用A1，A2，B1，B2，…表
示，也称为单元格地址。可以将数据直接输入到单元格中， 也可以在单元格进行数据运算。例如，要在D8单元格中输 入刘春华的本次电费，可以将峰时电费与谷时电费之和 36.20直接输入到这个单元格中。如教材P62图4.2—1。
数据透视表分析数据
• 设置报告格式
– 在处理好分析的数据后,可以把数据透视表生成 报表 – 操作:数据透视表工具栏设置报告格式
• 生成图表
– 根据透视数据可以生成容易控制的图表 – 操作:数据透视表工具栏图表
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• 数据有效性
– 数值范围的有效性
– 圈示无效的数据
• 利用序列控制输入内容
– 制作一级下拉列表
• 设置序列的数据源引用
=indirect(
)
• 设置跨工作表序列的数据源引用
– 制作二级下拉列表
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函数的概述
• Offset函数的应用
– 制作动态图表
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窗体与函数的结合
• 利用窗体表现数据可视性更强，在窗体中 可以插入滚动条、文本框、选项按钮、列 表框等 • 窗体工具栏
– 操作：视图工具栏窗体
• 控件的插入和修改
– 操作:数据分类汇总
• 多级分类汇总(三级以上)
– 操作:在分类汇总面板中取消替换当前分类汇总
• 复制汇总结果
– 利用”选定可见单元格”工具复制分类汇总的 结果
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数据透视表分析数据
• 创建数据透视表
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专业数据统计工具的使用
高级筛选的使用
பைடு நூலகம்数据进行分类汇总
数据透视表分析数据
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高级筛选的使用
• 根据条件,找到符合条件的数据显示出来 • 高级筛选数据
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函数与交互
有效性的交互功能
统计和条件函数的使用
查找引用函数的使用
窗体的交互功能
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有效性的交互功能
1. 在任何公式的最前面输入 “=”号 2. 用单元格创建公式 3. 语言公式（命名单元格） 4. 函数必须用小括号,参数之 间用”,”隔开,一些特殊函 数没有参数,也需要用小括 号表示 5. 当函数用字符串作为参数, 需加””双引号
• 函数使用原则
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查找引用函数的使用
=if(e3<300000,0.00%,if(e3<500000,0.3%,if (e3<1000000,0.5%,if(e3<1500000,0.8%...)) )) =vlookup(e3,区域,2,0)
更优化
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统计和条件函数的使用
• Count Counta Countif函数的比较
– Count:统计数值的个数 – Counta:统计非空单元格的个数 – Countif:带条件统计个数,可以模糊统计 – Dcount:数据库中的统计函数
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– 可以保留原数据的结构不被破坏 – 操作: 数据筛选高级筛选
• 高级筛选的与条件应用
– 与条件写在同一行中
• 高级筛选的或条件应用
– 或条件写在不同行中
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对数据进行分类汇总
• 可以分组显示统计数据的结果 • 单级分类汇总(三级)
查找引用函数的使用
=f3 排序时出错
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查找引用函数的使用
• Vlookup
– 垂直查表（查表依据，表格，第几列，是否要 找到完全相同的值）
• Hlookup
– 水平查表（查表依据，表格，第几行，是否要 找到完全相同的值）
数据透视表分析数据
• 在数据透视表中的汇总 • 可以对日期按年和月份进行汇总 • 操作:数据透视表工具栏数据透视表组 及显示明晰数据组合 • 在数据透视表中的排序
– 可以对关键字段进行排序
• 对年份排序 • 按运货费对城市排序 • 只显示运货费排在前三名的城市
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– 选中控件的方法 – 修改控件的格式和大小
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动态对比图表
• 制作动态对比图表,分别显示每种产品的销量情况
– Offset函数:制作动态表格
– 动态图表:选择动态表格制作动态图表 – 选项按钮:单击右键,选择”设置控件格式”,实现按钮 与关键单元格的链接
• 在数据透视表中的筛选
– 当把字段拖动到区域中,字段的旁边就有筛选器 按钮,单击可以筛选数据
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数据透视表分析数据
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数据透视表分析数据
– 操作:数据数据透视表及图表下一步下 一步完成
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数据透视表分析数据
• 数据透视表字段列表
– 数据透视表中的数据来源于字段列表,在字段列 表中显示的是每个列的列标题,代表一列的信息 – 操作:拖动字段列表到数据透视表区域中分析数 据
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查找引用函数的使用
• Offset位移函数
– 偏移量函数,返回一个从指定引用的单元格”偏 移”的区域 – 函数格式 Offset(reference,rows,cols,height,width) – Offset(参照系,行数,列数,高度,宽度)