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excel常用函数

1. 数学类1.1、 SUM1.2、 ROUND1.3、 MOD1.4、 INT1.5、 ROUNDUP1.6、 ROUNDDOWN2. 查询和引用2.1、 VLOOKUP2.2、 COLUMN2.3、 ROW2.4、 INDEX2.5、 OFFSET3. 文本3.1、 MID3.2、 LEN3.3、 LEFT3.4、 RIGHT4. 统计4.1、 COUNT

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xr虽虽

excel图表中要注意的小细节

今天学习了excel基础课，发现数据最后也可以应用到运营当中去，和自己喜欢的方向也重合了今天总结一下做图表一定要注意的几个细节1，在自己的报告中一定要选择合适大小的图表，避免显示不全2，尽量不要把图表留有太多的空白，将图表填充的满一些3，缕清图表，不要做的过于杂乱，可以用图表与表格集合的方式，在设计->快速布局中选择4，图表要完整，图列要显示完全，字体，字体大小要尽量一致且适用于

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shauna570392

如何把字母饼图中上海，南京，杭州的占比变成占其他百分比的多少？

1、添加辅助列 2、修改数据来源增加销售占比数据 3、设置子图绘制在次坐标轴 4、调整下数据标签，得到下图

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shauna570392

折线图如何突出显示最大最小值呢？

1、设置辅助列，生成最大值最小值列 2、点击最大最小值点，设置标记样式 3、进行对应调整即可突出显示

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shauna570392

=IF(B2>9,"第四季度",IF(6

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LXM21

怎么打开ipynb文件？

1.打开.ipynb文件所在文件夹2.shift 右键点击“从此处打开命令窗口”（或者“在此处打开power shell窗口”）3.输入 jupyter notebook 回车

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开花结果02

Python中format的用法

format函数这是一种字符串格式化的方法，用法如str.format()。基本语法是通过 {} 和 : 来代替以前的 % 。以下展示两种主要用法：（1）如：语句print("{:.2f}".format(3.1415926))，它的输出为3.14，可以看出命令为保留两位小数点。（2）如：语句"{1} {0} {1}".format("hello", "world")，它的输出

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詹惠儿

数据分析中的standard model 指的是什么？

问：数据分析中的standard model 指的是什么？答：standard model 指的是模型变量的标准化，在建模的时候，会遇到不同的自变量之间的量纲差距很大的情况，如输入变量有年龄和身高（身高以m为单位）时，年龄的范围为（0-100]，而身高的范围则是(0,2.5]。此时两个变量之间的取值范围差了一个数量级。若采用这两个变量进行建模，则有可能出现这样的情况：年龄对预测值的影响

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shauna570392

在pca降维的时候，n_components这么设置怎么报错了？报错：columns must be same lenth as key

报错：列必须与键的长度相同这里同学把n_components这个参数改为了等于3，压缩为了3个变量，但是下面只给了Z1，Z2，数量对应不上把n_components这个参数设置为等于2就可以了

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liting李

Python能实现自动化办公吗？有没有相关书籍推荐？

Python能实现自动化办公。Python能实现自动化办公参考链接：https://www.jb51.net/article/167040.htm，大家可以看看Python是如何实现自动化办公。推荐书籍参考链接：https://www.zhihu.com/question/358012330/answer/963749700?utm_medium=social推荐书籍：《深度学习入门—基于

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shauna570392

RandomForestClassifier和MissForest各是什么呢？

RandomForestClassifier是随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) RandomForestClassifier函数的参数含义详解：n_estimators : integer, optional (default=10) 整数，可

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陈革007

Python: 提高库下载速度

[1] 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[2] 豆瓣http://pypi.douban.com/simple/[3] 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ (最常用)[4] 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/[5]

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shauna570392

混淆矩阵是什么？

混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文以二元分类的混淆矩阵为例进行讲解。观察混淆矩阵，可得如下结论：1. 示例是一个二元分类问题，产生两种可能的分类：“是”或者“不是”。当预测一个事件是否发生时，“是”意味着该事件已经发生，而“否”则相反，该事件没有发生

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Kevin66832

在进行数据分析之前，要先做点什么？

当有一天，你的老板甩给你一堆数据，你会怎么做？ 1、首先，不要慌着打开这些数据！要想处理好这些数据，我们就要弄明白这些数据是解决什么问题的？（相同的数据，在不同人手里就会产出不同的结论！）这时候，我们不妨去于乐业务部门沟通，了解问题的核心，具体一解决哪些问题，确定要提取的关键字段~ 2、预探索数据！即，检查数据是否已经更新（数据源是否是最新的数据），利用sql筛选自己需要的

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大魔王泛泛

简述一下CountVectorizer类中vocabulary_方法的用法

CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertexts=["orange banana apple grape","banana apple apple","grape",

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shauna570392

plt.scatter()画图后的颜色代表什么？

函数的原型：matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)参

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赵娜0418

Python机器学习AUC两种方式

计算AUC的两种方式1、什么是AUC?●AUC是ROC曲线下方的面积●取值一般为0.5-1，越大表明分类性能越好！4.2 直接使用封装好的API代码：from sklearn import metricsscores = lr.predict_proba(X_test)[:,1]metrics.roc_auc_score(y_test, scores) # y_test真实标签 s

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赵娜0418

机器学习交叉验证

其基本思想是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。交叉验证是一种模型选择的方法！（引自李航统计学习方法）可以分为以下三种：1、简单交叉验证。即将数据按照一定比例比如73开，分为训练集和测试集。2、S折交叉验证。将已给数据切分为S个互不相交、大小相同的子集，将S-1个子集的数据作为训练集来训练模型，剩余的一个测试模型，重复S次，选择

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shauna570392

dataframe里如何添加求和的计算字段？

源数据如下：A B C D E0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.1848131 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.2981812 0.542788 0.207708 0.651379 -0.656214 0.5075953 -0.249410 0.131549 -2.1984

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赵娜0418

Python机器学习中三类梯度下降法总结

梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）1、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，这个方法对应于前面3.3.1的线性回归的梯度下降算法，也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。　　 θi=θi−α∑j=0m(hθ(x(j)0,x(j)1,...x(j)n)−

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