作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它的一些不足之处，即它无法非常有
一直以来咱们都是拿Power BI说事，但大部分内容都是DAX基础，可视化元素应用，分析模型等为主。对新手来说，这些还存在一定门槛。
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做，80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧，拯救同在“表海”中挣扎的你，让你的工作效率超乎想象。
温故6年前做的信息计量学的实验报告，有一些疑问，当我打开搜索知道一下，我有点吃惊了。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
01 批量求和 对于某个区域的汇总求和，一个个写公式再拖动填充并不是最简便的做法，批量求和，得看"Alt"+"="来秀一波！ 02 批量添加单位 还在困惑怎么让你的数据自动添加单位？让自定义格式帮你排
首先，这是一篇水文，但是作为一个系列的三胞胎之一，我觉得有必要通过一题多解来扩散一下思维，正所谓“条条大路通罗马”。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
本文通过分析中国八大菜系菜谱数据，使用数据可视化的方式展示数据，并对数据进行挖掘和分析。通过BDP这个工具，实现了零代码的数据可视化图表，并针对数据中的菜品原料、口味、烹饪方式等特点，给出了相应的数据分析结论。
拿到老板给到的这个任务后，没关系我很有耐心，不就是右击新建文件夹重命名保存吗，然后加班点鼠标到天荒地老，终于完成了。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
职场小白：Word，PDF，EXCel，PPT，CAJ，JPG统统都想学习，都想直接一招搞定，但是要如何搞定呢？
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分
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读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx""
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
来自加州伯克利的团队开源了Aim，一个号称搜索速度比TensorBoard快好几倍的机器学习可视化工具包，在Reddit上成为高热话题。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（“OLAP” 查询)。
小勤：大海，你上次说PowerQuery可以批量导入Excel文件，我参考你那个批量导入文本文件的方法试了一下，不行啊。
SAP S4采用HANA数据库，本质上是用大内存、列存储实现快速的数据读取，其实存取效率应该还是下降了。 对于MM的库存管理，其实顾问们遇到最多的问题就是进销存/库龄/时点库存盘点之类的。 过去ECC面临海量数据时基本都推给BW了，现在HANA其实给了我们更多的可能。 SAP标准表变化
这些资料都是我在工作中学习、解决问题的资料汇总，我不能保证这里罗列的所有资料对看到的人有用，但大部分都经过我的实际验证。在不断学习和实践过程中，我会不断更新和总结这些资料，同时欢迎大家留言交流。感谢这些资料的作者。 一、HDFS 1、集群安装： Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解 2、NameNode： HDFS NameNode内存全景 3、DataNode： Hadoop--HDFS之DataNode 4、权限管理： HDFS权限管理实践 5、数据平衡： How does the
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175678.html原文链接：https://javaforall.cn
把源数据汇总后，为了满足质量要求的数据，需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”)，在转换选项卡中，集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
虽然Excel中分列能解决大部分的情况，但是有些情况是解决不了的。那我们可以看下在Power Query中对分列可以实现哪些效果。
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
今天给大家分享excel数据分列技巧！ ▽ 虽说是用的不太频繁的冷门技巧 但是一旦遇到数据分列的需求 如果不知道这个技能 手动重新录入 不知道要浪费多少时间 走多少弯路 看下本案例的源数据 可是更多的
随着关注Power Query的人越来越多，很多人发现用Power Query处理一些比较复杂的问题的时候，步骤比较多，但胜在分成多个步骤之后，操作起来就比较简单了——这也是我大力推荐普通用户去使用Power Query的原因。
大海：嗯。这个直接操作的方法是有点儿问题，主要是因为，操作分列的时候，PQ会直接生成固定的列名，原来最多只要3个内容，就只生成了3列，所以以后有更多的数据时，就没有地方放了。你看原来生成的代码：
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
大海：这种情况就不能直接用分隔符分列实现了。但实现起来也不复杂。我们先按分隔符拆分列到行：
我们在处理SQL里的数据时候，时不时会遇到对字符串进行分割的情况。类似Excel中按指定字符进行分列，今天给大家介绍两种处理方法。
获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾
一般情况下，选数据分列，填入ABCD 用分隔符分列，但是后面混淆有apple，会把apple也拆分了。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
今天我们来学习一个简单的功能，就是一行转多行，本文将介绍如何通过Excel实现，下一篇将介绍Hive中的实现方法。
大海：你看！PowerQuery都自动识别出来可能要分列的符号是#(00A0)了，你自己多手把它改成空格了吧？
在Power Query里，拆分列的功能非常强大，除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外，还支持如从大写到小写或相反，从数据到非数字或相反等等特殊方式，相信很多朋友也都使用过：
前面的文章《这样的数据分列也一键搞定！真是太Power了！》里，提到了Power BI的分裂功能里有新的“按从非数字到数字的转换”分列功能，可以轻松实现如下分列：
小勤：大海，有个按最右侧某个符号为标志提取两边数据的问题，为什么Excel里的find函数不支持从右侧查起啊？写公式好麻烦，比如这个，按最右侧的星号（*）将前面的内容和后面的数量分开：
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。
本文通过一个例子，综合体现常用的数据替换、分列、删除重复数据的操作方法。数据样式及要求如下：
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