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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

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𐟤”谁还在为Excel数据透视表烦恼？ 𐟒ꅸcel数据透视表，其实超简单！别再担心学不会啦！𐟘„跟着我们的教程，五分钟就能快速上手！𐟕𐯸 𐟔一、分组功能，轻松搞定！ * 𐟓…按日期分组，比如按“季度”统计数据。 * 𐟔⦌‰数值分组，比如根据“数据区间”来分类。 𐟓Š二、筛选、汇总、计算，一应俱全！ * 𐟔报表筛选页、值汇总依据、值显示方式，随心所欲！ * 𐟒ᦷ𛥊 计算字段，得出你需要的结果。 𐟎褸‰、分类汇总、合并居中，表格更美观！ * 𐟓ˆ分类汇总，让数据更有条理。 * 𐟖𜯸合并居中，行列标签更清晰。 𐟓š四、数据透视表向导，转换更轻松！ * 𐟗𚯸二维表或多张结构相同的表，都能轻松转换成数据透视表！ * 𐟒𛥏꩜€按“Alt”➕“D”➕“P”，向导就帮你搞定！ 𐟔–五、切片器和日程表，筛选更便捷！ * 𐟔ꥈ‡片器，一键筛选内容。 * 𐟓…日程表，日期筛选更准确。 ✨学会数据透视表，办公技巧UP！妈妈再也不用担心啦！𐟎‰

计算机二级考试攻略：你真的准备好了吗？𐟒𛊨œ𚤺Œ级考试即将到来，你准备好迎接挑战了吗？𐟚€ 别再拖延了，赶紧行动起来吧！考试题型包括选择题和操作题（Word、Excel、PPT），以下是详细的备考攻略： Word考点速记字体设置：掌握中英文字体、字号、加粗、倾斜、字体颜色等基本设置。段落设置：了解文档的对齐方式、大纲级别、缩进、特殊格式、段落间距和行距等。样式应用：新建和应用样式，修改样式格式（字体和段落）。 Excel考点速记表格操作：新建表、删除表、移动复制工作表，重命名工作表、隐藏工作表等。数据输入与编辑：输入、编辑和修改工作表数据，设置单元格格式。公式与函数：使用公式和函数进行计算，创建迷你图和图表。数据管理：排序、筛选、分类汇总、分组显示和合并计算数据。 PPT考点速记幻灯片操作：新建幻灯片，设置版式，重设幻灯片格式。段落设置：调整段落的行距、缩进，将文本转换为SmartArt。表格与图形：插入表格，设置图片背景，插入图形和相册。 Word、Excel、PPT综合考点文件操作：保存、打印和保护文档，设置工作薄和工作表保护。数据分析：利用条件格式和公式结合进行数据分析。综合应用：将Word、Excel、PPT中的知识点综合应用到实际任务中。备考小贴士时间管理：合理安排备考时间，规划好每天的学习计划。多做题：多做历年真题和模拟题，熟悉考试题型和难度。多练习：多动手操作，熟悉各种软件的操作界面和功能。心态调整：保持积极的心态，相信自己能够取得好成绩。计算机二级考试虽然有一定难度，但只要你足够努力，一定能够顺利通过！𐟒ꥊ 油！

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𐟓ŠExcel数据透视表五大功能𐟔 𐟒𛦃𓨦提高办公效率？来学学Excel数据透视表吧！它拥有五大超酷功能，让你轻松处理和分析数据。 1️⃣ 分组功能：轻松按日期或数值进行分组，数据整理更得心应手。 2️⃣ 报表筛选与汇总：灵活设置筛选页、值汇总依据等，数据一目了然。 3️⃣ 分类汇总与报表布局：让你的数据更加条理清晰，展示更专业。 4️⃣ 数据透视表向导：一步步指导你如何创建数据透视表，简单又方便。 5️⃣ 切片器和日程表：强大的筛选工具，让你轻松找到所需数据。 𐟓š快来学习这些功能，让你的Excel技能更上一层楼！𐟌Ÿ

SQL速成指南：一天掌握核心知识想要在短时间内掌握SQL的核心知识，以应对实习或工作面试？这里有一些关键点你需要知道： 𐟒�QL是什么？ SQL（结构化查询语言）主要用于查询数据。在面试数据分析相关岗位时，查询是重点，增删改操作相对较少考察。数据存储在数据表中，多个数据表组成数据库，数据表是二维表结构，类似于Excel。每个字段有其对应的数据类型，不同数据类型支持的操作也不同，例如文本数据不能进行加法运算。 𐟒�QL语法排序：使用“ORDER BY”字段后加“DESC”表示倒序，不加则表示顺序。聚合函数：聚合函数可以结合分组查询使用，但不能在“WHERE”子句中使用，只能在“HAVING”中使用。因为“WHERE”在结果返回前起作用，而“HAVING”是在返回后操作。连接：主要考察左连接、右连接和并连接，类似于集合中的交集和并集概念。左连接以左边为准，根据ON后面的连接字段从左边的数据去连接右边的数据，即使没有匹配到复合条件的数据左边的数据还是会保留。右连接亦然，而JOIN取的是交集，只有两边表都共有的数据才会保留。运算符：掌握结合运算符可以更高效地取数。 𐟒�㎩™馏示在实习或工作面试中，还会考察一些函数运用，如窗口函数几乎必考，以及一些相对不常见的函数如substring、percentile等也可能被考到。如果时间充足，建议先看一遍MySQL必知必会，再结合业务刷一些题，然后针对部分函数进行临时复习。一天的时间绝对是足够的！结合业务和其他函数写一些SQL具体应用，对上述内容有疑问的欢迎友好讨论。

Lasso回归分析：数据准备与模型构建 𐟓š 在进行Lasso回归分析之前，我们需要确保已经安装了必要的R包。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装： ```R install.packages("readxl") install.packages("Matrix") install.packages("glmnet") ``` 𐟓‚ 接下来，我们加载数据。假设数据存储在Excel文件中，路径为"C:/Users/LENOVO/Desktop/a.xlsx"，你可以根据自己的实际情况修改路径和文件名。 ```R library(readxl) data <- read_excel("C:/Users/LENOVO/Desktop/a.xlsx") ``` 𐟔 我们需要提取表头信息，以便后续使用。 ```R column_names <- colnames(data) print(column_names) ``` 𐟓Œ 检查原始数据的行数，确保数据集的完整性。 ```R cat("原始数据行数: ", nrow(data), "\n") ``` 𐟔⠥ˆ†离数值型自变量和分类型自变量。数值型自变量包括那些对模型预测有连续影响的变量，而分类型自变量则是那些对模型预测有离散影响的变量。 ```R num_vars <- c("首诊年龄（岁）", "已用药时间（天）", "初始服药年龄（岁）", "认知正确率", "首诊注意力总2", "多动总和") cat_vars <- c("初始服药年级2", "母亲与儿童的关系", "母亲学历分类6", "bmi分组", "认知高低", "停药1是2否", "首次开药与首次服药一致", "功能损害改善", "注意改善", "多动改善", "对立改善", "功能") ``` 𐟌 确保分类变量是因子类型，以便在模型中使用。 ```R data[cat_vars] <- lapply(data[cat_vars], as.factor) ``` 𐟓Š 最后，我们提取数值型变量和分类型变量，为后续的Lasso回归分析做好准备。 ```R num_data <- data[num_vars] cat_data <- data[cat_vars] ```

Excel图表制作，5步提升！ 𐟓Š 图表制作原则永远不要使用Excel图表的默认设置。颜色、字体、布局、样式等都要有自己的风格，并保持一致。有目的地使用颜色，不要随意使用。避免使用3D、透视、渲染等花哨效果。轴刻度应从0开始。如果使用非0起点坐标，必须有充足的理由，并添加截断标记。 𐟍꠩弥›𞥈𖤽œ原则分类项应少于5项或7项，太细的归于其他，但2~3个分类是最佳的。数据要从大到小排序，最大的扇区从12点位置开始，顺时针旋转，符合阅读习惯。不要使用3D、透视效果。太多人喜欢把饼图做得跟真的饼一样。不要使用爆炸式效果，最多可将某一片扇区分离出来以示强调。不要使用图例，直接标在扇区上。如需连线请绘制水平线条。所有扇区使用同色填充，白色边框线，将产生很好的切割感。可以使用填充色对扇区进行分组。 𐟓Š 其他图表原则具体原则请参考图片。

新人崩溃？Power BI秘籍来救场！我真的快受不了了！新同事的Power BI操作简直让我抓狂，一个简单的报表设计都能拖上好久，基本的可视化组件和数据处理功能更是摸不着头脑。我每次都要手把手指导，但我自己的工作也堆得够多了！Power BI真的不是什么特别复杂的工具，但为什么这么难入门？！我决定写一个Power BI操作指南给她看，省得她总是这么迷茫，顺带也分享给大家。 --- Power BI常用功能与技巧基础功能：导入数据：熟练使用Power BI从Excel、SQL数据库或其他数据源导入数据，确保数据正确加载。数据清洗（Power Query）：利用Power Query进行数据转换和清洗，如删除空值、拆分列、合并数据等。创建计算列和度量值：使用DAX公式创建自定义计算列和度量值，例如计算同比增长率、累计总和等。使用卡片和表格可视化：在页面上快速显示关键指标和数据细节。设置切片器：通过切片器实现数据的动态筛选，让用户可以交互式查看特定时间段或条件下的数据。柱状图与折线图组合：用来展示趋势和对比数据，例如月度销售额的变化和累计。地图可视化：针对地理位置的数据，使用地图视图更直观地展示分布情况。进阶操作：数据关系模型：掌握如何建立数据表之间的关系，确保多表分析中的数据匹配和逻辑正确。 DAX函数：了解基本的DAX语法，例如SUM(), AVERAGE(), CALCULATE()，用于动态计算数据指标。分组与分类：对数据进行分组汇总或添加自定义分类，为分析提供更细致的层次。书签功能：通过设置书签实现复杂的页面交互，如切换视图或展示不同的分析结果。数据刷新计划：学习如何设置自动刷新，确保报告中的数据始终是最新的。数据分析与可视化技巧：颜色编码：为图表设置颜色编码，突出重点数据或趋势，如增长为绿色，下降为红色。筛选器：学会使用页面筛选器和报告筛选器，对不同受众展示不同维度的数据。堆叠图和百分比图：展示数据的组成部分及其相对比例。层级钻取：通过钻取功能深入分析某个特定维度的详细信息，例如按地区查看城市的销售数据。希望这些技巧能帮助你更好地指导新人，共同进步！𐟒ꀀ

Excel三大函数，你会吗？ 𐟑‹别急着走，来看看Excel中的三大魔法函数吧！它们分别是FILTER、XLOOKUP和GROUPBY，这些函数就像瑞士军刀一样强大和多功能。 𐟒𛩀‚用软件：EXCEL、WPS、腾讯文档 1️⃣GROUPBY 函数 - 用法：根据指定的一列或多列对数据进行分组，然后可以进行各种聚合计算，如求和、计数、求平均值等。 - 语法：GROUPBY (row_fields，values，function，[field_headers]，[total_depth]，[sort_order]，[filter_array])。 - 要点：分组是数据分析中的重要概念，GROUPBY函数提供了强大的分组功能，比传统的SUMIF或SUMIFS更灵活。 2️⃣FILTER 函数 - 用法：根据指定条件从数据集中筛选出所需的行。 - 语法：FILTER(array, include, [if_empty])。 - 要点：FILTER函数是动态数组函数，非常适合处理复杂的数据筛选任务，且结果会随着数据源的变化自动更新。 3️⃣XLOOKUP 函数 - 用法：在数据数组中查找特定值，并返回匹配项对应的结果。 - 语法：XLOOKUP(lookup_value, lookup_array, return_array, [if_not_found], [match_mode], [search_mode])。 - 要点：XLOOKUP函数提供了比传统VLOOKUP更多的灵活性和错误处理能力，是查找和引用数据的强大工具。这些函数在Excel中有着广泛的应用，掌握它们可以大大提高你的工作效率和数据分析能力。

「excel」GROUPBY函数灵活分组汇总，不但支持数字汇总统计，而且还支持文本串接汇总。王厚东-数据分析的微博视频