
Excel表格中怎么制作单词默写本
Excel表格中怎么制作单词默写本?excel表格中想要设计一个简单的单词默写本,该怎么设计呢?下面我们就来看看详细的教程,需要的朋友可以参考下
今天无意中通过通过网页看到一款网页软件,是英语单词记忆的软件,它是将4,6级单词都列出来,然后分好多单元,一次记忆一定数量的单词,达到单词合理记忆的效果,但是,这些单词都是固定的,比较不灵活,如果我们想要把一些我们认为比较容易遗忘的单词单独在一个时间段进行复习的话,用那个小程序显然不行,所以,我就想了想,不如自己用Excel制作一个简易的单词默写本,能够达到灵活,能够智能辨识正误即可,也希望这个方法,能够给大家枯燥的单词记忆增添一点小乐趣。
1、首先,我们新建一个Excel,然后在A1,B1,C1,D1创建列名,分别为:单词,词义,拼写,结果。然后,我们填充一些信息进去,如图所示。
2、接下来,我们来设计一下如何智能判断出我拼写的单词是否正确,这里,我们用到的是EXACT函数,该函数是用来判断2个值是否一致,如果一致,返回true,否则,返回false。我们在D2中输入“=EXACT(A2,C2)”,回车后,我们发现返回的值为false,原因是我们在C2中还没有输入值,所以比对后不一致,故返回false。
3、因为我个人是一个比较追求完美主义的人,所以直接显示true或者false给人的感觉就是很粗糙,所以,在这里我打算细化一下,如果一致,显示“right”,如果不一致,显示“worry”,要实现这个功能,我们就需要用到IF函数,在原有基础上,用IF函数包裹起EXACT函数,然后进行值的返回,完整的函数表达式为:=IF(EXACT(A2,C2),"right","wrong")。当然了,这里的返回值可以根据自己的喜好返回自己想要的提示或者表情,都是可以的。
4、接下来,我们对D列进行填充,鼠标移动到D2的右下方,呈现+号时,下拉填充即可。
5、到现在为止,其实就可以实现智能判断了,但我还是希望能够更为美观一些,我想如果是正确的,结果单元格显示绿色,如果是错误的,显示黄色,这就需要我们给单元格加条件了,首先,我们选择D2单元格,选择工具栏中的“格式”,然后选择“条件格式”。
6、因为有2种颜色判断,所以,我们需要加2个条件,点击“添加”,添加条件列表。
7、在条件中,我们都选择“公式”,在条件1中,我们输入公式“=EXACT(A2,C2)”,然后,点击条件1的格式,在图案TAB中,我们选择绿色,然后点击确定。
8、接下来,我们就加显示黄色的条件,在条件2的公式中,我们输入公式:"=NOT(A2=C2)",然后,点击条件2的格式,在图案TAB中,我们选择黄色,然后点击确定。
9、都设置完成后,我们点击确定,然后我们会发现,D2单元格发生了变化,也就是说,如果是false的话,那单元格就显示黄色,如果是true的话,单元格显示绿色。
10、同第4步,我们对D列进行填充。
11、接下来,我们将A1列隐藏, 选中A列,右键,选择“隐藏”。这里,A列只是作为我们单词添加的列,正规一点的说,就是我们的数据源列,我们通过C列与A列进行对比,从而在D列智能判断出结果。
12、如果我们需要填充数据的时候,然后再取消隐藏A列即可,将数据填充完,再隐藏,这样,我们就可以循环利用我们自制的单词本了,接下来,我们来测试一下。
13、通过上图,我们就可以发现,经过系统的比对,就可以正确的反馈给我们对于单词的拼写是否正确,而且这种方法在复习方面效果还是比较好的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04