数据的管理和分析

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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

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

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

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。

企业数据分析与管理的应用案例

企业数据分析与管理的应用案例

企业数据分析与管理的应用案例随着信息化时代的到来,企业所拥有的数据量呈现爆炸式增长。

这些数据包括了企业的销售数据、客户信息、产品信息、员工数据等等,这些数据对企业来说意义重大。

如何高效地管理这些数据、获得有价值的信息,从而帮助企业提升管理效率和经营决策,成为了当前企业管理中亟待解决的问题。

企业数据分析与管理的应用已经广泛应用于各个行业,本文将重点介绍应用在流通行业的数据分析与管理案例。

一、市场数据的分析与管理市场数据是指市场研究机构所提供的领域相关的数据集合。

对于企业来说,市场数据是企业分析市场结构、市场趋势和竞争对手等市场情况最基本的数据来源。

市场数据通过数据清洗、数据分析和数据建模后,可为企业决策者提供更加全面准确的市场信息。

在实际应用中,以一家商超公司为例。

商超公司通过市场研究机构的数据获得了某些商品在市场的销售情况,然而在涉及到具体的商品数量和品类时,这些数据并不能够满足商超公司的需求。

基于这种情况,商超公司采用数据分析工具分析了其门店销售情况,并通过具体的销售数据得出了购买力更强、更受消费者欢迎的商品以及销售情况较差的商品。

通过这种方式,商超公司可以在不断优化商品和调整促销活动的基础上,更好地满足消费者的需求,提升企业的销售业绩。

二、客户数据的分析与管理客户数据是指企业在日常经营中收集的与客户相关的数据,包括客户基本信息、消费习惯、偏好、购买记录等。

通过对客户数据进行分析,企业可以更好地归纳总结客户群体的行为特征,为企业经营决策提供有效的参考依据。

例如,在某家化妆品企业中,通过对客户数据进行分析,企业可以了解到其客户的年龄、性别、消费偏好等,从而为该企业应推出的新商品和营销活动定下基调。

通过算法的支持,企业还可以选择特定的客户进行营销活动,从而在一定程度上控制成本,同时提升销售业绩。

此外,通过在客户管理中结合大数据分析,可进行客户生命周期管理,实现客户的观察、咨询、分析、预警、反馈等精细化管理,帮助企业更好地维护客户关系,增强客户忠诚度。

如何进行数据管理与分析

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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六、数据的分类汇总
分类汇总概念:
分类汇总就是根据
某一字段的字段值,先 对记录进行分类;然后 再对各类记录的相应字 段分别进行统计。
分类汇总 对话框
分类汇总操作
进行分类汇总之前,应先按分类字段进行排序。
具体操作:⑴选定任一单元格; ⑵“数据” →“分类汇总”… ⑶定义参数…… ⑷选择“确定”按钮。
创建数据透视表
创建的数据透视表可以显示在当前工作表
中,也可以显示在一个新工作表上。
创建数据透视表的步骤

“数据”→“数据透视表和数据透视图”→打开对
话框。
创建数据透视表的步骤
创建数据透视表的步骤
例:使用使用“数据源”工作表的数据,以
“班级”为分页,以“日期”为行字段,以 “姓名”为列字段,以“迟到”为计数项,从 Sheet6工作表A1单元格起建立数据透视表。
2、分页设置
插入分页符:
①默认水平分页符将插入在所选行的上方,
垂直分页符将插入在所选列的左侧。
②插入行/列分页线(水平/垂直分页线):
选中行/列或首单元格“插入”“分页 符”
删除分页符:
A:选中分页线的下行或右列 B:“插入”“删除分页符”
3、设置打印区域

A:“文件”“页面设置”“工作表” 选项卡 B:单击“打印区域”右侧的引用按钮选
设置:
“数据”
“有效性”;
3、记录的自定义排序
自定义排序实现方法:
在“排序”对话框中选择“选项”按钮,弹出如下对话框
在“自定义排 序次序”下拉 列表框中,选 定排序次序。
四、记录的筛选
记录筛选:
就是从数据清单中选出满足条件的记录. 筛选出的记录可以显示在原数据区域(此时其它 记录被隐藏起来,不是删除)或新数据区域。
记录筛选有两种方式:
可以设置两个条件,并可用与、或的逻辑关系连接起来。
记录的自动筛选举例
例如:“工资表”工作表中,用“自动筛选”筛选条件 为:基本工资高于900,且奖金高于100的记录。
2、记录的高级筛选
高级筛选说明:

高级筛选结果可以在原数据区显示,也可
以显示到工作表的其它空余位置。

使用高级筛选,必须有一个条件区域。条
常用汇总方式:
求和 求平均值 计数 求最大值 求最小值
分类汇总
先分类(排序),后按类汇总分析。
分级显示符号
取消分类汇总
通过“分类汇总”
对话框中的“全 部删除”按钮, 撤销分类汇总。
分类汇总:仅从某一个角度观察数据(一维分
析),无法进行更深入、更灵活的信息提取。
地区 年度 2004 2004 2005 2005 2004 2004 2005 2005 季度 3 4 1 2 3 4 1 2 销量 10 25 30 40 105 15 25 35 40 115 220
数据的简单排序:只按照一个关键字进行的排序。
实现方法: A:选中排序字段的任一单元格; B:使用工具栏上的升序
、降序
按钮。
2、记录的复杂排序
数据的复杂排序: 指按多关键字进行排序。 实现方法:使用排序对话框。
具体操作方法: ⑴定位数据清单中; ⑵“数据”→“排序”。 ⑶在对话框选择关键字;选择升、 降序;申明有无标题行; ⑷单击“确定” 。
八、创建图表
1、关于数据图表
用途 直观地显示数据,便于分析数据的组成、变化 趋势、差异等。 图表与数据的关系 图表是与生成它的工作表数据相链接的。因此, 工作表数据发生变化时,图表也将自动更新。 图表类型:共计14种。

1. 图表工作表—是工作簿中具有特定工作表名称的独立工作表。 2. 嵌入的图表— 可将它看作是一个图形对象。
自动筛选
高级筛选
1、记录的自动筛选
实现方法: “数据” “筛选自动筛
选”…
自动筛选说明:
⑴只在原数据区显示满足条件的记录。 不满足条件的记录被隐藏起来。
⑵执行自动筛选后,每个字段名右边出
现“”符号,用来打开“条件”列表。
自动筛选条件列表
条件列表中的各项条件说明如下:
“全部”:取消以前所设条件,显示全部记录。 “前10个”:弹出“自动筛选前10个”对话框。
设置 标签

原始数据表:“平面”形式的数据,没有汇总项,
无法分类浏览,无法突出重点数据。
地区 华东 华东 华东 华东 华南 华南 华南 华南 年度 2004 2004 2005 2005 2004 2004 2005 2005 季度 3 4 1 2 3 4 1 2 销量 10 25 30 40 15 25 35 40
分 类 汇 总 数 据 表
华东 华东 华东 华东 华东 汇总 华南 华南 华南 华南 华南 汇总 总计
?数据透视表:按多个字段分类、按多种方式汇总。
数据字段:销量
求和项:销量
列字段:地区
地区 季度 2004 3 4 华东 10 25 35 2005 1 2 30 40 70 105 华南 15 25 40 35 40 75 115 总计 25 50 75 65 80 145 220
单击
85 95 68 87
84.5 86.25 81.5 82.75
338 345 326 331
工作表名称
注:输入数据方法:
⑴依次在各字段文本框内 输入数据。 ⑵对于能自动填充或自动 计算的字段,其文本框可 以空着,以后统一处理。 ⑶每输入一条记录后,单 击“新建”按钮。 ⑷记录全部输入完后,单 击关闭按钮。
2、使用记录单建立数据清单
步骤如下:
①在第一行的单元格内,依次输入字段名,如图所示;
②选定第一行或第二行的任一单元格; 姓名 英语 计算机 数学 物理 平均分 总分 汪红 95 记录单”选项 86 92 …… 73 86.5 346 ③单击“数据
张小宁 92 85 76 ④ 向记录单中输入数据。 刘鹰 80 87 83 李耕 78 93 87 张成 90 78 76

中要设置的打印区域,单击引用按钮返回
确定
4、设置打印标题

即标题在每页重复打印

A:“文件”“页面设置”“工作表”

B:单击引用按钮,选中要设的打印标题
行或列确定
5、打印工作表

打印预览
A、“文件”“打印预览” B、“常用”工具栏上 “打印预览”按钮

打印
“文件”“打印” …
七、设置数据有效性
筛选条件区域。
条件区域中的字段名必须在同一行上且连续。 字段名下方的条件:
“与”关系写在同一行上, “或”关系写在不同行上。
记录的高级筛选举例1
在数据清单中,筛选英语成绩小于80分、大于70分的记录。
原 始 数 据
注:同行是“与”关系 表示条件为:70<英语<80 筛选 结果
条件区域
记录的高级筛选举例2
记录单对话框
三、记录的排序
记录排序就是按照某字段值的升序或降序,对数 据库中的全部记录重新排列。
用于排序的字段叫关键字,关键字可为一个或多个。
为多关键字时,第一个起作用的叫主关键字,以及次 关键字,第三关键字。
字段所在的第一行叫标题行,排序不包括标题行。 有简单排序、复杂排序、自定义排序。
1、记录的简单排序
Excel 2003 数据管理和分析
Excel2003 除了具有强大的制作表格和数据 运算功能外,还具有某些管理功能。如记录的输 入、数据的排序、筛选、合并计算、分类汇总以 及创建数据透视表和图表。
Excel数据的管理和分析
一、数据清单的基本概念
数据清单:
一个规则的二维表就是一个数据清单。
字段:
找出前N个数据,可以按项数查找,也可以按百分
比查找。 “自定义…”:弹出“自定义自动筛选方式”对 话框。可以自定义查找条件 。
自动筛选前10个对话框
最大:指从最
大值降序进行
数字框可
以调整数 字大小。
项:指记录条数;
百分比:指选取
全部记录的份额。
筛选;
最小:指从最
小值升序筛选。
自定义自动筛选方式对话框
在数据清单中,筛选英语小于80分,或计算 机小于80分的记录。
条件 区域
注:不同行是“或” 关系 表示条件为:英语<80或计算机<80 筛选 结果
五、合并计算
操作步骤:
ห้องสมุดไป่ตู้
A:定位计算结果存放的单元格中
“合并计算” C:选择函数和引用位置(单击添加)…
B:“数据”
选择 函数
合并计算 的区域 单击
件区域距数据清单至少间隔一行或一列。

高级筛选通过“高级筛选”对话框进行。
高级筛选对话框
方式: 可选择 筛选结 果的显 示位置。 复制到:输入 数据区域:输入参与筛选的数据范围。
筛选结果的起
始单元格。
条件区域:输入存放“筛选条件”的单元格。 [与方式选择有关]
高级筛选条件
筛选条件规则:
采用单元格复制的方法将字段名复制到高级
数据,创建一个三维簇状柱形图。
3、修改图表


改变图表类型
修改图表数据
法一:单击“图表”“图表类 型”
法二:在图表区右击…… 法三:图表工具栏
添加和删除数据序列
修改各种图表组成元素
可编辑对象列表 绘图区格式 图表类型列表 图例(开/关)
文字倾斜
数据系列按行/列 数据表(开/关)
图表相关名词术语
二维表中的列叫字段。每个字段都有一个字段名, 对应一种数据类型,下面有若干个字段值。
记录:
二维表中的行称为记录,由一组字段值的集合构 成。一个记录用于描述一个实体对象。
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