excel关键词排序关键词怎么选解读_excel 主 次 排序(2024年12月精选)
数据分析必备Excel技巧,轻松掌握! 大家好!今天继续分享一些数据分析的学习笔记,希望对大家有所帮助。Excel在数据分析中是不可或缺的工具,无论是清洗数据、制作图表还是数据透视表,都离不开它。下面我来分享几个我们在数据分析中需要掌握的Excel小知识! 一. 简单的数据分析 椹 目标: 学会对数据进行排序 掌握max和min函数的使用 关键词: 数据排序 数据排序是指将数据按照一定的顺序进行排列,比如按数字大小排序、按单元格颜色排序等。 max函数 max函数用于找出最大值。 min函数 与max相反,min函数用于查找最小值。 二. 用数据分析进行预算 椹 目标: 认识数据分析 如何利用数据分析进行预算 关键词: 数据分析 Excel中名为Data的Type里有一个用于数据分析的键,有多种方式可选,可以便捷地进行数据分析。 道琼斯指数 道琼斯工业平均指数(Dow Jones Industrial Average),亦称$US30,是世界上最有影响、使用最广的股价指数。计算方法为:股票价格平均数=入选股票的价格之和/道指除数。 🥐位小伙伴们,今天的学习笔记分享就到这里啦!即使是没有深入学习数据分析的小伙伴也可以掌握这些实用性技能,对工作帮助很大哦。感兴趣的小伙伴们记得点赞收藏❤️~
如何用10分钟搞定运营数据? 大家好,今天我要分享一个超级好用的运营数据可视化工具,简直是效率神器!---飞书多维表格+鼠大爷插件 你们知道吗?以前需要花一天时间统计的运营数据,现在只需要一个数据采集插件和飞书多维表格就能搞定!自动采集+自动分析,简直是懒人福音! 鼠大爷数据采集插件:省去手动填写的麻烦 相比手动费时费力地统计数据,使用插件自动采集更加精准且高效!主要功能包括: SEO长尾词采集 搜索关键词采集笔记 博主主页笔记采集 低粉博主主页信息采集 低粉博主爆款笔记采集 低粉爆文采集 高转化笔记客户探查 博主近期爆款监测 还有一些功能正在开发中... 飞书多维表格数据可视化:免费且强大,让复杂变得简单 没有人愿意盯着密密麻麻的数据看,但当我们把这些数据变成清晰美观的图表,不仅视觉上更吸引人,分析起来也更直观。主要功能包括: 数据可视化神器:下载飞书多维表格,里面内置了各种行业都能用的模板,直接套用,超方便!飞书支持一键导入干巴巴的Excel,自动生成多维表格,还能自定义编辑,快速筛选、分组、排序。 可视化图表:多维表格里的数据显示成柱状图、折线图、饼状图,一目了然。常用的图表类型都有,比如柱状图适合中小规模数据对比,折线图显示数据趋势,饼状图展示占比。 自由切换视图:同一份数据,支持6种不同视图,一键切换,灵活展现数据。 生成表单:轻松创建在线表单,收集数据就像发问卷一样简单。 跨团队协作:支持多人同时编辑,不同权限管理,实时提醒,团队协作更高效。 如果你对运营数据可视化感兴趣,或者想要提高工作效率,这个神器绝对值得一试!
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零基础三天通关Power BI考试攻略 ⚠️ 注意事项 这个方法只适用于短时间内通过考试。如果你想真正掌握Power BI,建议按照官方的learning path逐步学习。题目来自examtopics,可以在某宝上找到。 我的备考经历 之前从未接触过Power BI或Tableau,Excel也很少用。为了快速通过考试,我选择纯刷题,没有看在线教程。考试当天有50多道题,其中只有3道是新题,大部分题目都能做到看到选项秒选。最终用时不到30分钟,以948分通过考试。 如何刷题? 第①天: 将所有正确答案在题目中“高光”标记,快速扫过题目和正确答案。具体怎么记答案下面会提供方法和例子。 正确答案一般选择多数人的选择或高赞评论即可。有几道题争论比较大的不用纠结,我们不需要拿满分。 删除无用的内容,比如网友的讨论和case题的巨长题干。 第②天: 打开全新无答案的题目,凭借记忆选一遍并批改,把错题的题号记录下来。 这里的重点是一定要看题目关键词和选项,凭借记忆选择,不要真的去“做题”。 重复两遍,第二遍的时候你会发现,差不多80%以上的题目都能做对了。 第③天: 查漏补缺,重点重新做“错题”。 有时间多的可以再看一遍全部题目。 赶紧去考试,趁短期记忆还在的时候! ⭕️ 背题技巧 大部分题目主要背答案,要在答案选项里面找不同,找出正确答案与别的答案不同的点,方便记忆。 一小部分题目需要结合题干的关键词,因为选项的内容和别的题目很相似。 case题直接看问题,不要去看之前的表格等。 拖拽排序题既要选对又要排序正确,能记住就记住,不能记住算了,有一组好记的类似题可以看。 𘠥 线上线下 看了很多别人的经历,加上我自己是苹果笔记本,所以果断选择了线下考试,非常顺畅。
0基础如何快速入门数据分析? 很多朋友问我,如何从零开始学习数据分析?特别是文科生,担心自己理科思维跟不上。其实,没有什么知识是天生就会的,最好的方法就是勇敢尝试。 数据分析入门其实很简单 初学阶段:Excel 首先,掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握:透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。 进阶学习:Sql Sql语言相对容易上手,但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法,然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题,可以巩固和加强你的学习。 业务指标 了解一些基本的业务指标,比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。 常用分析方法 掌握一些基本的分析方法,比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。 再进阶学习:Python Python的学习需要花一些时间,但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》,然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后,再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令 掌握一些常用的Shell命令,比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。 常用统计指标 了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。 数据挖掘常用算法 学习一些数据挖掘的常用算法,比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。 总结 最难的不是怎么学,而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力,可以考虑报个班。总之,有付出才会有收获,希望大家都能早日成功!
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读研必备:如何高效查找文献 暑假期间,我已经进入了实验室,但这一周才开始学习如何查找文献。老师直接发了很多文献给我,所以我也没自己动手查过。现在分享一下我的学习心得。 【我的任务】 需要找到关于两个自变量之间是否有交互作用的文献。因此,我的关键词就是这两个自变量。 ️【目前我学会的方法】 1⃣️Web of Science:先确定关键词的范围,比如“标题”或“主题”。然后输入关键词,比如“feedback”,点击“搜索”。之后可以对搜索结果进行二次筛选,比如选择“出版年份”、“文档类型”和“研究领域”。 2⃣️Sic-Hub:可以输入文献名或DOI号进行搜索和下载。我主要用文献名,因为每次搜DOI号都显示“未找到”。不过以前确实用过,不知道现在怎么了。 3⃣️织网:这个方法大家在写本科毕业论文时应该都用过。使用高级连锁查关键词,效果很好。 ️【文献整合】 1⃣️小绿鲸app:建立不同的文件夹,存储不同类型和主题的文献。这个软件用起来简单,翻译功能还可以,但有些语句不通顺,需要自己再看。 2⃣️Excel:将看过的文献进行归类总结。我觉得不总结就会忘,不对比就看不出差异。不过我刚开始用,表格中的总结不太好,最近看的文献也少,表头可以根据自己专业的重点来添加。 【问题】 1⃣️我听学姐说Web of Science有一个文献传递功能,可以发送不能免费下载的文献给自己,但我目前没找到。 2⃣️查关键词有时不一定能找到,因为在不同的文献中很多表达不一样,所以可能找不到自己想要的文献。 3⃣️文献重点提炼不出来。希望和大家一块讨论~
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如何高效搜索文献网站上的资料 1️⃣ 确定关键词:首先,根据你的研究主题,挑选几个关键词,包括中文和英文。这些关键词可以组合使用,帮助你更全面地搜索相关文献。 2️⃣ 创建文献文件夹:在电脑上建立四个文件夹,分别用于存放不同类型的文献: “经典文献”:包含那些年代久远但仍然具有重要价值的文献。 “核心文献”:收集本领域内知名学者或课题组的核心作品,这些文献通常引用次数较多。 “最新文献”:专注于最近发表的文献,保持对最新研究成果的关注。 “可借鉴文献”:如果你觉得某些文献的内容对你有帮助,即使它们可能不属于上述类型,也可以放入这个文件夹。 3️⃣ 筛选和粗读文献: 先浏览标题和目录,排除那些与你的课题相关性不大的文献。 如果标题吸引人,进一步阅读目录和摘要,排除那些对你的研究框架没有帮助的文章。 对于标题和摘要都令人满意的文献,继续阅读引言和结论,将有价值的文献分类放入相应的文件夹。 4️⃣ 精读和记笔记: 认真阅读全文,深入理解文献内容。 在每个文件夹中创建一个Excel表格,记录每篇文献的题目、作者、年份以及你的总结和备注信息,帮助你回顾和整理文献。 通过以上步骤,你可以更有效地在文献网站上找到自己需要的资料,为研究打下坚实的基础。
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