要在Excel工作表中获取最大值或最小值,我们马上就会想到使用MAX/MIN函数。例如,下图1所示的工作表,使用公式:
在《Excel公式技巧54:在多个工作表中查找最大值最小值》中,我们在MAX/MIN函数中使用多工作表引用来获取最大值/最小值。在《Excel公式技巧55:查找并获取最大值最小值所在的工作表》中,我们更进一步,获取最大值/最小值所在的工作表名称。本文来讲解如何利用公式获取最大值/最小值在哪个单元格。
不过,也有人批评说数组公式对于大多数人来说都不懂,所以这不是最佳解决方案,于是给出了另一个解决方案,即先对原始数据排序,然后直接用vlookup读取——需要取最大值时从大到小排,需要取最小值时从小到大排。
在《Excel公式技巧54:在多个工作表中查找最大值最小值》中,我们在MAX/MIN函数中使用多工作表引用来获取最大值/最小值。现在更进一步,我们想要获取最大值/最小值所在的工作表名称。
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
在日常生活和工作中,我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数,比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
背景 一个会员服务的企业,有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销;同时,为回馈重点客户,也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动,希望保留这些客户,维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求,RFM模型相对简单并且直接,按照R(Recency-近度)、F(Frequency-频度)和M(Monetary-额度)三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少(约1200个),所以,采用3x3x3=27个魔方(1200/27=44左右)较为合适
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
制作一张看起来像车轮辐条的图表,每个数据点的线从中间的同一点开始,向不同的方向出去,线的长度表示数据点的值。
假设我们有一份销售数据表,其中包括产品名称、销售数量和销售日期。我们可以使用 Excel 函数与公式对这些数据进行分析和计算,例如:
背景:一个会员服务的企业,有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销;同时,为回馈重点客户,也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动,希望保留这些客户,维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求,RFM模型相对简单并且直接,按照R(Recency-近度)、F(Frequency-频度)和M(Monetary-额度)三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少(约1200个),所以,采用3x3x3=27个魔方(1200/27=44左右
小勤:大海,在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊?
提示:使用EXCEL进行数据分组的案例详解,三种方法:IF函数,VLOOKUP函数,LOOKUP函数,回复给邮箱,友情赠送EXCEL文档实例,以后自己套用即可。 原始数据 某网站50个页面的PV,数据
描述性统计常用来揭示数据的基本特征,常见的指标有最大值、最小值、中位值、平均值、标准差等。在Power BI产品线价格带分析:以耐克、阿迪达斯、安踏和李宁为例中,笔者展示了价位带分析的图表制作方式,涉及的分析维度包含了描述性统计指标。
2、指定单元格求和:输入=sum(),在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
今天给大家讲解excel函数入门必备知识——绝对引用与相对引用! ▽ 别怪小魔方大过年的污染大家心情 不知道是哪根筋不对 就是这么勤劳、敬业 今天给大家讲解excel函数基础——绝对引用与相对引用 不
前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说,直接进入正题。
数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data type normalization Formatting normalization (date
大家好,Excel中的控件是放置在窗体的一些图形对象,可以用来显示、输入数据或者执行操作等。包括命令按钮、数值调节钮文本框、列表框、单选框、复选框等。
在日常工作中,数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来,共16个。为了方便同学们理解,选取的全是贴近应用的示例。
在Excel中,如果想对一个一维的数组(只有一行或者一列的数据)进行排序的话(寻找最大值和最小值),可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序,但是如果要在二维数组(存在很多行和很多列)的数据表中排序的话,就要巧用函数来实现了。
我想,这个很容易,Excel就可以计算啊,但是作为R语言的用户,一定要用R语言解决才可以,所以我就写了一个函数,可以批量去生成多个性状的结果。
RANDARRAY函数返回随机数数组,可指定要填充随机数的行数和列数、最小值和最大值、以及是否返回整数或小数值,其语法为:
Excel 2010是一款功能强大、方便灵活、使用快捷的电子表格制作软件,可用来创建数据表格:还可以利用公式或函数对所输入的数据进行计算...
分位值在薪酬的数据分析中是最重要的一个概念,不管是在和外部的数据对对标还是在内部的数据做结构分析,我们都是以分位值的数据来进行对标。
在Excel菜单栏里,默认(选择)开始菜单,在中间部位有个条件格式控件,里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则、最前/最后规则、数据条、色阶、图标集以及规则管理等。
最近有粉丝询问Pandas表格可视化的一些问题,刚好前段时间也看过,那么就结合之前处理Excel时的条件格式对着来看吧。
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品,一直在城市的A市场销售海,每天都能卖完,价格也基本不变,成本也相对固定为1000元,如下图所示:
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
今天分享sparklines迷你图中的Comparision图表类型中的Columns图表。 该图表说到底其实就是我们日常工作中最常用到的柱形图。 该图表的函数参数较多,一共有15个之多,但是很多元素
在《Excel公式技巧48:生成从大到小连续的整数》中,我们使用LEN函数和ROW函数组合,可以生成从大到小的连续整数,再将其与MID配合,则可从结尾至开头逐个取出文本中的字符。但是,要将这些字符连接起来,对于Excel 2013及以前的版本来说是个难点。在Excel 2016中,Microsoft引入了TEXTJOIN函数,可以方便地连接传递给它的参数文本,例如公式:
今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图(或者叫面积图),它与折线图(昨天讲到的)都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围,进而对事物发展状态做出评价。 昨
今天专门跟大家分享水晶易表中的一大类部件——单值部件。 单值部件使用频率很高,从它的名称就能猜个大概,它是用来表达单个指标的图表部件。 水晶易表中的单值部件大体上分为两类:输入型单值部件和输出型单值部件。 输入型的单值部件主要包含:滑块、进度条、刻度盘等,而输出型单值部件最典型的就是量表。 输入型的单值部件可以引用并识别excel中带公式的单元格,这样鼠标点击既可以实现动态控制。 量表的最大特色就是呈现简单易懂的指标数据效果,并且添加预警功能(警报)。 首先来看我们今天使用到的数据文件,是一家银行业的收
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
在Power BI设置画布背景或者图表背景时,可以手动输入颜色代码,输入的方式有两种,HEX(十六进制)或者RGB(红绿蓝)。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。Excel函数分类:关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类,今天将继续分享其余三类:逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
一种常用的库存管理方法是定期检查库存控制方法:管理者必须定期检查库存水平,并决定订货量,期望能够以稳定的服务水平满足企业内外部对存储货物的需求。如果企业内外部对货物需求是确定的,那么每次检查后的订货量就很容易满足。然而,当外界对货物的需求具有不确定性,管理者需要考虑和计算订货量满足预期服务水平的可能性。为了建立一个一致的科学的库存管理策略,需要确定企业内外部对货物的需求量变化情况和目标服务水平,并建立一个风险量化分析模型确定订货量。如果每次的订货量很大,那么可以保证较高的服务水平,但同时也会造成货物库存积压比较严重,造成库存成本增加。如果每次订货量较少,那么可能无法保证服务水平。此外,管理者在计算订货量时需要考虑两个时间段内市场对货物需求量大小:第一段时间时两次检查的间隔时间,第二段时间时从订货到收货的间隔时间。
Banber提供突出标记(突出最大值、最小值、平均值)、添加参考线(可输入固定值或计算数值)、以及数值预警(可对过高或过低的数值预警)等功能,对重点数据起到参照、突出和预警的作用,分分钟实现重点数据突出显示。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
在工作表中有很多数据,想要自动标识出每行数据中最小值所在的单元格,这样方便快速找到每行中的最小数据,如下图1所示。
今天跟大家分享sparklines迷你图系列的第七篇——Comparision(+/-Variance)。 该图表用于表现指标增长率波动情况,波动范围-100%~100%之间。通过方向及填充颜色来区分
很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例。与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Optaplanner作些关联对比。
自己一直在做一个周基金定投模拟,每周需要添加一行数据,并生成图表。以前一直是用Excel实现的。但数据行多后,图表大小调整总是不太方便,一般只能通过缩放比例解决。
用过 Excel 的数据分析师,对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』,直接如下图所示,在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
数据集函数包含sum(求和)、average(求平均值)、max(求最大值)、min(求最小值)及基础运算符(+-*/)
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