数据管理和分析
数据管理与数据分析的关系浅析
数据管理与数据分析的关系浅析随着数字化时代的到来，我们生产、生活中产生的数据量越来越庞大，数据也成为了一个重要的资源。
而在这些数据中，如果没有进行有效的管理和分析，那么它们也就失去了价值。
因此，数据管理和数据分析成为了当前越来越重要的话题。
那么，数据管理与数据分析的关系又是怎样的呢？一、数据管理：构建数据基础在业务管理过程中，数据管理是一个非常重要的环节，也是数据分析的基础。
数据管理是指采取对数据进行规划、组织、保存、备份和维护等措施，使其具有可靠性、值得信赖性、安全性和高效性等特点的一种过程。
在数据管理过程中，需要对数据进行分类、标识、管理和维护。
而对于大量、复杂的数据，数据管理可以采用数据库或大数据处理等技术来进行管理。
数据管理主要涉及以下几个方面：1、数据分类数据分类是指将相似的数据放在一起，方便对其进行管理和分析。
数据分类可以依据各种属性对数据进行分类，例如数据类型、数据来源、数据性质等。
2、数据标识数据标识是指对数据进行标识，以便对数据进行跟踪、识别和管理。
数据标识可以采用各种标识方式，例如ID、条形码、二维码等。
3、数据管理数据管理是指对数据进行管理，例如对数据进行备份、维护、调整等。
数据管理可以采用各种工具和技术，例如数据库、大数据技术等。
4、数据安全数据安全是指对数据进行保护，防止数据被非法获取或篡改。
数据安全包括网络安全、物理安全、逻辑安全等各个方面。
二、数据分析：发掘数据价值数据分析是指利用各种分析方法和技术，对收集到的数据进行加工、计算和转化，得出有意义的结论或结果的一种过程。
数据分析可以帮助人们理解数据的意义、找出数据背后的规律、提高决策效率等。
数据分析主要涉及以下几个方面：1、数据加工数据加工是指对原始数据进行清洗、整理、调整等工作，以便进行后续的分析处理。
数据加工可以借助计算机软件等工具来进行。
2、数据探索数据探索是指利用各种手段对数据进行探索，发现数据特征，找出数据背后深层次的规律。
社区工作中的数据管理与分析
社区工作中的数据管理与分析数据的管理与分析在社区工作中起着重要的作用。
通过对社区相关数据的收集、整理和分析，我们可以更好地了解社区的需求和问题，为社区工作提供科学依据，以及制定有效的解决方案。
本文将探讨社区工作中数据管理与分析的重要性，并介绍一些常用的数据管理和分析方法。
一、数据管理的重要性数据管理是指对社区相关数据进行有效地收集、整理和存储，以确保数据的可靠性和完整性。
在社区工作中，数据管理具有以下重要性：1. 实时了解社区需求：通过对社区数据的及时收集和分析，可以了解居民的需求和问题。
比如收集社区居民的调查问卷数据，可以知道居民对社区安全、环境、教育等方面的需求，从而有针对性地改进社区工作。
2. 优化资源配置：通过数据管理，可以了解社区资源的分布和利用情况。
比如统计社区各类设施的使用率和使用情况，可以合理调配社区资源，提高资源利用效率。
3. 监测社区问题：数据管理可以帮助社区工作者监测社区问题的发展和变化趋势。
比如收集社区犯罪数据，可以及时发现和预防犯罪问题的出现，保障社区的安全。
二、数据分析的重要性数据分析是通过对社区数据进行统计和分析，提取有效信息，为社区工作提供决策依据。
以下是数据分析的重要性：1. 发现问题本质：通过数据分析，可以深入了解社区问题的本质和原因。
比如分析社区贫困人口的年龄、教育水平等情况，可以找到贫困问题的主要原因，从而针对性地制定扶贫政策。
2. 评估社区政策效果：数据分析可以评估社区政策的实施效果。
比如对社区教育政策进行数据分析，可以了解政策对学生学业成绩、学校师资力量等方面的影响程度，从而及时调整和改进政策。
3. 提供决策依据：数据分析可以为社区工作提供科学依据和建议，帮助制定决策。
比如分析社区居民的健康状况和医疗资源分布情况，可以为社区医疗机构的建设和规划提供指导。
三、数据管理与分析方法在社区工作中，数据管理和分析可以使用以下常见的方法：1. 数据收集：可以通过现场调查、问卷调查、统计数据等方式收集社区数据。
数据管理与分析
数据管理与分析数据管理与分析是指对海量数据进行有效地收集、存储、处理和利用的过程。
在当今的信息时代，数据管理与分析已经成为企业和组织进行战略决策和业务发展的重要工具。
首先，数据管理与分析包括对数据的收集和存储。
对于一个企业或组织来说，收集各种不同来源的数据是至关重要的。
这些数据可以是来自市场调研、用户调查、销售记录等，也可以是来自互联网、社交媒体、传感器等的大数据。
对于这些数据，需要建立合适的数据库或数据仓库来进行存储，以便后续的分析和利用。
其次，数据管理与分析还包括对数据的处理和清洗。
在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
这包括处理缺失值、异常值和重复值等，以及进行数据转换和归一化等操作，以便于后续的统计分析和建模分析。
最后，数据管理与分析还包括对数据的分析和利用。
通过使用统计分析和数据挖掘等方法，可以从数据中发现有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业和组织了解市场趋势、用户需求和竞争对手等，从而制定更准确的决策和战略。
此外，数据分析还可以应用于产品推荐、风险管理、精准营销等领域，实现个性化服务和精细化运营。
数据管理与分析的意义和价值在于帮助企业和组织更好地利用和管理数据资源，从而提高效率、降低成本，增强竞争力。
通过对数据的收集、存储、处理和分析，可以帮助企业和组织更准确地了解市场和用户，更好地把握商机和发展方向，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
总之，数据管理与分析是企业和组织进行决策和发展的重要手段。
通过有效地收集、存储、处理和利用数据，可以帮助企业和组织更好地了解市场和用户，制定准确的决策和战略，实现业务增长和竞争优势。
数据管理与分析已经成为当今商业环境中不可或缺的一环，对于企业和组织来说具有重要的意义和价值。
如何进行数据分析和管理
如何进行数据分析和管理数据分析和管理是现代企业重要的能力，具有对业务进行分析和辅助决策的作用。
需要在企业中建立完善的数据分析和管理体系。
本文将从数据分析工具、数据源管理、数据清洗和处理以及数据可视化展示方面阐述如何进行数据分析和管理。
I. 数据分析工具数据分析工具是数据分析和管理的基础。
目前市场上有许多数据分析工具可供选择。
例如，Excel可以用来进行数据分析，但是相对比较基础。
更复杂的数据可以使用R、Python等编程语言进行分析。
这些语言都提供了许多强大而灵活的工具，比如R语言的tidyverse和ggplot2等包，能够较快高效地完成数据清洗和可视化等复杂任务。
此外，云计算也提供了许多数据分析服务。
例如AWS的Redshift和S3可以用作数据存储，而Amazon QuickSight则可以用来可视化数据等。
这些工具都能让企业快速获得一个完整的分析和管理体系，大大提升数据分析和管理的效率和准确性。
II. 数据源管理数据源管理是数据分析和管理过程中的重要工作。
需要从各种数据源中获取数据，比如企业内部生产系统、统计局网站、社交媒体等。
要准确高效地从数据源中获取数据，需要一定技术。
例如，企业生产系统中的数据，可以通过API进行数据获取。
这需要建立和管理一些API，以及在企业内部建立一定的授权和访问控制。
而对于远程数据源，需要考虑如何合法地获取数据，并根据实际情况建立相应的监测系统，确保数据的获取是安全的。
III. 数据清洗和处理数据清洗和处理是数据分析和管理过程中的关键步骤。
数据通常不是完美的，需要进行清洗处理才能得到准确的结果。
数据清洗可以包括以下的步骤：1. 排除重复项：对于可能包含重复数据的数据源，需要去除其中的重复数据。
例如，企业内部的工作日志可能包含多条记录，需要去除重复记录。
2. 处理缺失值：可能会有一定数量的数据丢失，这些缺失值需要进行处理，通常可以使用中位数、平均值等方式进行数据填充或直接删除缺失值。
数据管理与分析知识点总结
数据管理与分析知识点总结数据管理与分析是当今互联网时代的重要工作内容之一，数据的处理和分析对于企业的决策和发展至关重要。
本文将围绕数据管理和分析的基本知识点进行总结，包括数据的收集、存储、清洗、分析和可视化等多个方面，希望能够对初学者和从业者有所帮助。
一、数据管理1. 数据收集数据收集是数据管理的第一步，包括定量数据和定性数据的收集。
对于定量数据，通常通过问卷调查、数据库提取等方式进行收集，而对于定性数据，则主要通过访谈、焦点小组等方式获取。
值得注意的是，数据收集的过程需要遵循一定的规范和方法，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储数据存储是数据管理的重要环节，企业可以选择建立自己的数据仓库，也可以使用云端存储等方式。
对于数据存储，需要考虑的因素包括数据的安全性、可扩展性、成本等。
3. 数据清洗数据清洗是数据管理的一个关键步骤，因为原始数据中通常包含有重复、缺失、错误数据等问题。
清洗数据的过程包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等多个环节，通过这些步骤可以确保数据的质量。
4. 数据保护数据保护是数据管理中不可或缺的一部分，尤其是在涉及到用户隐私数据的处理时更是如此。
数据保护的方法包括数据加密、访问控制、备份等多种手段，以确保数据的安全性。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是数据管理中的重要内容之一，通过定期备份数据，可以确保数据在出现意外情况下的安全性，同时也可以保障数据的连续性。
二、数据分析1. 数据清洗数据清洗在数据分析中同样是至关重要的一步，原始数据中通常存在有缺失值、异常值等问题，通过数据清洗的过程可以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索数据探索是数据分析的第一步，包括描述性统计、可视化分析等。
通过数据探索的过程可以快速了解数据的特征和规律，为进一步的分析打下基础。
3. 数据建模数据建模是数据分析的核心步骤，包括监督学习、无监督学习、深度学习等多种方法。
企业可以根据自身的需求选择合适的建模方法，并通过建模对数据进行预测和分类等。
如何进行数据管理和分析
如何进行数据管理与分析一、数据管理数据管理是整个数据分析和数据科学过程的基础。
良好的数据管理可以提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据管理的主要步骤和关键点：1.数据收集：2.确定需要的数据源3.制定数据收集计划和流程4.确保数据的准确性和完整性5.数据清洗：6.处理缺失值7.处理异常值8.处理重复值9.验证数据的准确性和完整性10.数据存储：11.选择合适的数据存储方式（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等）12.设计合适的数据模型和架构13.确保数据的可扩展性和高性能访问14.数据安全：15.设置适当的数据访问权限和隐私保护措施16.定期备份数据17.实施安全审计和监控18.数据维护：19.定期检查数据质量20.监控数据流并进行适当的调整21.更新数据存储架构和模型二、数据分析数据分析是数据管理和数据科学的核心。
通过数据分析，可以深入了解数据的内在特征，发现数据中的模式和趋势，从而做出更好的决策。
以下是数据分析的主要步骤和关键点：1.数据探索：2.初步了解数据集的特征和结构3.识别数据的异常值和缺失值4.探索数据的相关性和趋势5.数据预处理：6.对数据进行清洗和转换，使其适合进一步分析7.将数据划分为训练集、验证集和测试集8.对数据进行特征选择和降维处理9.建模与预测：10.选择合适的算法和模型进行预测和分类任务11.训练模型并进行参数调优12.评估模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）13.可视化与报告：14.使用图表、仪表板和其他可视化工具展示分析结果15.编写简洁明了的报告，解释分析结果和建议的行动方案16.部署与监控：17.将模型部署到生产环境，进行实时预测或分类任务18.监控模型的性能并进行必要的调整或更新19.持续跟踪业务变化，重新评估和更新分析策略和模型。
三、其他关键点除了上述主要步骤外，还有几个关键点需要注意：1.数据质量和准确性：在任何分析之前，都要确保数据的准确性和完整性。
数据管理与分析教案
数据管理与分析教案一、教学目标1. 了解数据管理的基本概念和重要性。
2. 掌握数据收集、整理和存储的方法。
3. 学习数据分析的基本方法和技巧。
4. 培养学生的数据处理能力和决策思维。
二、教学内容1. 数据管理概述数据管理的定义和重要性数据管理的基本流程2. 数据收集与整理数据收集的方法和工具数据整理的步骤和技巧3. 数据存储与维护数据存储的方式和工具数据维护的策略和方法4. 数据分析方法描述性统计分析推断性统计分析数据挖掘和机器学习5. 数据可视化与呈现数据可视化的概念和作用常用数据可视化工具和技巧三、教学方法1. 讲授法：讲解数据管理的基本概念、方法和技巧。
2. 案例分析法：分析实际案例，让学生更好地理解和应用数据管理知识。
3. 小组讨论法：分组讨论数据管理问题，培养学生的团队合作能力。
4. 实践操作法：让学生动手操作数据管理工具，提高实际操作能力。
四、教学资源1. 教材：数据管理与分析教材。
2. 课件：数据管理与分析教案课件。
3. 数据管理工具：Excel、Python、R等。
4. 案例素材：相关行业数据管理案例。
五、教学评价1. 平时成绩：课堂表现、小组讨论参与度等。
2. 课后作业：数据管理实践报告。
3. 期末考试：数据管理与分析知识测试。
六、教学步骤1. 引入新课：通过一个现实生活中的数据管理案例，引发学生对数据管理的兴趣和思考。
2. 讲授概念：讲解数据管理的基本概念，包括数据管理的重要性、定义和基本流程。
3. 演示操作：使用数据管理工具（如Excel、Python、R等）进行实际操作演示，让学生直观地了解数据管理的具体操作方法。
4. 练习操作：学生分组进行数据管理工具的操作练习，教师给予指导和反馈。
5. 案例分析：分析实际案例，让学生运用数据管理知识解决问题，培养学生的实际应用能力。
七、教学重点与难点1. 教学重点：数据管理的基本概念、数据收集与整理的方法、数据分析的基本方法、数据可视化与呈现的技巧。
如何进行数据管理与分析
如何进行数据管理与分析作为科技时代的重要组成部分，数据管理与分析已成为了企业和组织中不可或缺的一环。
通过对数据的各项处理，人们可以从中发现商机、预测市场变化、强化竞争力，开展更为科学的管理与决策。
而如何进行高效的数据管理与分析，更是开展实践必备的基本能力。
以下将从几个方面阐述如何进行数据管理与分析的实际方法。
1. 理解数据管理和分析的概念数据管理是指，在数据采集、传输、存储、应用和维护的全生命周期内，实施科学、有效的管理方法，保证数据安全、完整、准确、可用以及与业务需求密切相关的一系列管理活动。
而数据分析是指根据数据来源、数据类型、数据量和数据质量等情况，采用不同的分析技术和方法，对数据进行处理、提取、转换和分析的过程。
理解数据管理和分析的具体内涵，可以帮助我们制定实际的数据管理与分析计划和策略，并增强分析的针对性和有效性。
2. 选择恰当的数据管理和分析工具在进行数据管理和分析时，很多人会选择用Excel进行分析，或者使用SQL语句从数据库中提取数据进行分析。
但是，当数据规模较大时，这些工具的处理能力显得比较有限，同时会增加工作量和出错率。
对此，我们可以选择一些专业的数据管理和分析工具，例如Tableau、QlikView、SAS、SPSS等。
这些工具在数据可视化、数据挖掘、模型建立等方面具有强大的功能和优势，能够大幅提高我们的数据分析效率和准确性。
3. 注意数据的准确性和一致性数据管理与分析的过程中，数据的准确性和一致性往往是至关重要的。
如果数据存在着错误的条目或者重复的数据，将会影响到我们对数据所做的分析结果，从而导致错误的决策和失误的结果。
因此，我们需要在数据进行采集时，尽量保证数据的有效性和质量，并对数据进行数据清洗，删除重复和不准确数据的条目。
同时，在建立数据基础架构时，需要统一数据标准和命名规则，保证数据的一致性和可追溯性，避免数据使用上的混乱和错误。
4. 增强数据分析的机器智能能力近年来，数据管理和分析领域中，越来越多的人关注机器学习、数据挖掘和人工智能等领域的重要性。
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▪ AND、OR、NOT
▪ IF ▪ 用于逻辑判断，还可以嵌套多个IF函数 ▪ 用途：序列文本的数值转换，特殊标记（如筛选标记） 的生成
IF(逻辑判断式，当逻辑判断为真时执行的命令， 当逻辑判断为假时执行的命令）
IF(A1=1， 10， 5） 当A1单元格的值为1时，结果为：10 当A1单元格的值不为1时，结果为：5
▪ 按 Ctrl + End 可移至工作表最右下角的那个单元格 ▪ 前提是有数据或者曾经有过数据
▪ 按 Ctrl + Shift + 箭头键可将单元格的选定范围扩展到活 动单元格所在列或行中的最后一个非空单元格 ▪ 可多次按动，再次按动则将选定范围扩展到下一个非 空单元格
• 可用于分别浏览工作表的不同位置的数据
选中可体现规律 的多个单元格
填充柄 左键拖 动填充
同时按下Ctrl键
自定义 序列
填充有规 律的数据
填充柄 右键拖 动填充Fra bibliotek填充命 令
初始值为纯字符或者纯数字——复制数据 等差或等比数列——可按序列填充 初始值为字符数字混合体——字符不变，数字变化 初始值为已定义的自动填充序列中一员——填充自定义序列
▪ 例：=SUM(3, MAX(A1:A5))
▪ 参数分隔符
▪ 各参数之间用英文逗号“,”隔开。
▪ 函数嵌套：Excel中可嵌套7层函数。 ▪ 参数个数为零时，括号也不能省略
▪ 如获取当前时间=now()
▪ INT(数值)——向下取整
▪ ROUND(数值,执行四舍五入的位数)——四舍五入
▪ SUM(数值,数值……)——求所有数据之和 ❖ SUMIF(待判断区域,条件,求和区域)——条件求和
256列，A-Ⅳ） • 行（row）用数字按顺序表示（1, 048, 576 行，03版本有65, 536
行） • 单元地址——单元格所处位置的列号和行号的组合符号。例：
A1，B10 • 活动单元格——黑框标注的单元格。也称为“当前单元格”。
任何时候只有一个活动单元格
▪ 多个单元格组成的矩形区域
▪ 单元格区域的标识方法：单元格区域左上角和右下角的 单元地址组合，中间用英文冒号（:）分隔 ▪ 如A1:C5
▪ 多个单元格区域则用英文逗号连接 ▪ 如A1:C5,E1:F5 ▪ 常用于公式中的单元格引用
原始数据 表
• 整理加工
数据整理基 本流程
数据源表 • 需要妥善保管
计算分析 表
• 工作底稿
结果报告 表
▪ 一个工作表 ▪ 有满足分析需要的字段 ▪ 单层表头 ▪ 没有空行空列 ▪ 没有合并单元格 ▪ 一格一属性 ▪ 数据和数据格式正确
▪ 数据的连续输入
▪ 可用 Tab 键进行一行数据的输入，在行尾 Enter键便 可回到第一列（相对于所输入的数据）
▪ 选择区域，输入数据，按 Ctrl + Enter
▪ 填充命令 ▪ 向下填充 Ctrl + D ▪ 向右填充 Ctrl + R
▪ 填充柄“”拖动 ▪ 当鼠标移动到单元格的右下角时出现 ▪ 可用于各种复制，是最有用的技术之一 ▪ 双击填充柄，可快捷复制数据到下方的单元格
数据管理的基本原则 相关函数的应用 常用的数据分析方法 统计图表的制作
数据管理
• 数据编辑 • 数据交换 • 数据筛选
图表制作
统计分析
• 统计函数 • 透视分析 • 数据汇总
自定义功能
•宏 • VBA • Excel强大之
处
Excel文件（工作簿，Workbook）
单元格，Cell 可设置格式，内容或 者公式
特定数目的字符
▪ FIND/SEARCH(要查找的文本,原文本,起始位置) ▪ 返回要查找文本在原始文本中的位置 ▪ 区别前者区分大小写，后者不区分
▪ TODAY()，NOW() ▪ 返回当前日期/时间，无参数
▪ DATE(year,month,day) ▪ 在年、月、日为变数的公式中非常有用
▪ datedif(早的日期, 晚的日期, “日期参数”) ▪ 求两个日期数据之间的差异 ▪ 有用的早期函数，现在可以用，但没有公开 ▪ 参数：y表示年，m表示月，d表示日
▪ RAND() ▪ 生成0-1范围上的随机数，无参数 ▪ 可用于生成随机分组的数据，用于医学实验设计
1. 先用RAND函数生成随机数 2. 再复制值，并对值数据排序 3. 根据分组数目选择相应的数据
▪ LEN (文本)——返回文本字符数 ▪ LEFT/RIGHT(文本,字符数) ▪ MID(文本,起始位置,字符数)——返回从指定位置开始的
公式的设计方法
由于公式是可以嵌套和叠加的。因此，在解决一个问题时，可以利 用公式分解的思路。
通过多个过渡的单元格，得到最终的结果。确保正确后， 再合并公式 如已知出生日期在A1单元格，如何求年龄 1. 可在A2先求当前的年，=year(now()) 2. 在A3求出生的年份，=year(A1) 3. 在A4获得大概的年龄=A2-A3 也可以在A4直接写 =year(now())-year(A1)
数值型数据 • 用于计算的数据，如住院费，身高等数据 • 用于标识的数据，如住院号，不用于计算 • 用于分类的数据，如用1表示男性，用于汇总、排序
文本型数据 • 用于分类的数据，如男/女，科室 • 过长的数值型数据，如身份证号
日期型数据 • 可用于计算和筛选
逻辑型数据 • 用于判断
▪ 数据在单元格中以右对齐形式显示（默认格式） ▪ 数据太大或太小时，Excel 在单元格中将以科学计数法显示。 ▪ 当列宽太小时，可能单元格会显示“###”，则表明没有足
• 用于固定部分内容 • 主要用于大量数据浏览时，可查看所需的
行列标题
查找和替换
▪ 与Word对应功能类似，也可以查找特定格式的 数据
▪ 特色功能
▪ 可选择区域以指定范围 ▪ 查找全部（可看到全部查找结果）
▪ 适用于
▪ 快捷、批量转换数据（如将字符型数据与数值型数据 的互换）
▪ 添加/去除某些特定字符（如数据中的文字）
圈施无效数据
• 可用于输入后进行审核，但需要先设置数据有效性 • 可用于发现异常数据，但仅能标识前255个
条件格式
• 快速浏览便可识别数值中存在的差异 • 突显目标数据
常数
运算符
公式
函数
▪ 公式是对工作表中数 据进行分析计算的表 达式
▪ 以英文“=”开始
单元格 引用
注意优先 级和括号 ！！！
▪ 一个日期型数据与一个数据相加时可得出另一个日期型 数据。
▪ 时间型数据格式是 时:分:秒。
▪ 快捷输入方法 ▪ Ctrl + ; 输入当前日期 ▪ Ctrl + Shift + ; 输入当前时间
逻辑型数据
描述关系成立与否，常作为 公式的中间层数据，如IF函 数。很少会直接出现在最终
结果中
TRUE、非零 （真）
▪ 单元格内换行Alt + Enter（很多软件的换行快捷键是Crtl + Enter）
▪ 特殊的数值型数据 ▪ 与系统的“区域”设置中日期格式设置相关 ▪ 简体中文系统通常是：年/月/日或年-月-日 ▪ 1900年1月1日（或者1904-1-2(Mac)）相当于数字1 ▪ 当两个日期型数据相减时可得出相隔天数
中固定不变的单元格
偏移量不发生变化
/单元格区域
定义名称
▪ 可将某个单元格或者单元格区域定义为特定的名称 ▪ 方便引用：相当于绝对引用；无需理解具体的单 元格位置；并可方便定位 ▪ 便于理解：可定义有意义的名称 ▪ 便利公式的修改：一旦在公式中引用了名称，通 过修改名称对应的单元格，便可完成所有引用了 名称的公式的修改工作
FALSE、零 （假）
如一个单元格的内 容为=5>3，则返回
TRUE
如一个单元格的内 容为=5<3，则返回
FALSE
▪ 数据的区域输入
▪ 选定一个区域后，可方便地实现该区域的数据输入 ▪ Tab 按行顺序输入，Enter 按列顺序输入 ▪ Shift + Tab 移向左侧， Shift + Enter移向上方
▪ 方法：如定义某区域为住院天数，便可如此引用： =max(住院天数)便可求得最长住院天数
▪ 公式的复制或移动，所引用的单元格会随引用地址类型 的不同，相应变化或固定不变。复制后的公式，会因新 位置的缘故，或出现错误
▪ 选择性粘贴 ▪ 选择值或者公式 ▪ 可保留格式 ▪ 可叠加运算 ▪ 可进行转置（即行列互换）
C$1:E$5
相
默认的单元格引用方
公式引用了特定位置
对 式，如=INT(B2)。
的单元格，如
引
实际上是记录了公式
=INT($B$2)
用 所在单元格与被引用
特点是在公式复制、
绝
单元格之间的偏移量
移动时，被引用单元
对
特点是公式复制、移 动时，被引用单元格
格的地址不会改变。 适用于引用计算过程
引 用
的地址自行调整，但
▪ 选定整个工作表：单击工作表左上角的“全选”按钮
▪ 选定一个矩形区域： ▪ 矩形区域范围较大时：
▪ 按Shift键，选定区域
选取第一个区域 ，方法同前
按住Ctrl键同时 进行第二个区域
的选取
重复第二步，将 所需的不相邻区 域全部选定，再
松开Ctrl键。
在快速构建图形的时候 非常有用
选定数据区域
单元格区域, Range。 可设置统一格 式，包括数字 、文本、单元 格的格式
工作表，Worksheet
图形是独立的位于 某张工作表之中的 ，没有对应的单元 格位置，但有针对 单元格的引用
用于存储处理数据的文件，一个Excel文件就是一个工作簿