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摘要: 学习 Photoshop,学习 Premiere Pro,自学 PS 和 PR,PS 和 PR 入门指南,PS 和 PR 视频教程,PS 和 PR 官方文档 阅读全文
posted @ 2023-11-17 11:24 Datainside 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据分析软件,分析工具,数据分析,数据分析软件 阅读全文
posted @ 2023-11-17 11:20 Datainside 阅读(58) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Excel快捷键,Excel快捷键有哪些,Excel快捷键推荐,常用的Excel快捷键 阅读全文
posted @ 2023-11-17 11:16 Datainside 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果你要在物理空间中展示数据可视化大屏,需要选择合适的大屏设备,包括显示屏幕、投影仪等。确保设备的连通性、数据的实时更新以及界面的稳定性。要创建一个数据可视化大屏,你需要考虑到数据的来源、可视化的方式、展示的平台等多个方面。对于实时数据,可能需要建立实时数据连接,确保数据的及时性和准确性。考虑如何布局各类数据图表、指标展示、实时数据更新等内容,以及整体的风格和配色方案。这可能包括数据转换、格式化、筛选和聚合等步骤,以确保数据的准确性和可用性。确保数据的准确性、图表的清晰度、界面的流畅性等方面符合预期要求。 阅读全文
posted @ 2023-11-17 11:01 Datainside 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: VLOOKUP函数是Excel中非常常用的函数之一,可以用于在一个区域或表格中查找某个值,并返回该值所在行的另一个指定列中的数值。将VLOOKUP与其他函数(如SUM、AVERAGE等)结合使用,实现更复杂的数据分析和处理功能。在一个VLOOKUP函数中嵌套另一个VLOOKUP函数,以便进行多级查找。使用VLOOKUP进行近似匹配,即查找最接近的数值而不是完全匹配的数值。在不同的工作表之间应用VLOOKUP函数,实现数据的跨表查询。结合IF函数,根据VLOOKUP的结果返回不同的值。 阅读全文
posted @ 2023-11-17 10:58 Datainside 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在数据分析工作中,掌握以上所述的Excel知识点和技巧,可以使你更加高效地处理和分析数据,同时也能够更好地呈现你的分析结果。Excel中的公式和函数是进行数据运算和处理的核心工具。比如SUM、AVERAGE、IF、VLOOKUP等函数,通过熟练掌握这些函数的应用,可以实现复杂的数据计算和逻辑判断。在使用Excel进行数据分析之前,首先需要掌握Excel的基本操作,包括单元格的选择、复制粘贴、插入行列、删除等。掌握Excel中筛选和排序的方法,可以方便地从大量数据中找到所需信息,并按照特定的顺序展示数据。 阅读全文
posted @ 2023-11-16 10:05 Datainside 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通过明确的目标和方法、全面的数据概况、清晰的分析结果和合理的结论与建议,你可以打造出一个能够为业务决策提供有力支持的数据分析报告。另外,注意报告的结构和章节之间的衔接,使得整个报告的逻辑性强。而后,描述使用的数据收集、处理和分析的方法,确保读者了解你的研究设计和方法论。简要介绍你所研究的问题或主题,为什么这个问题是重要的,以及你的分析将会对解决这个问题有何帮助。总结你的分析,概括你的发现,并提出相应的建议。最后,列出你在分析过程中参考的文献和数据源,以及可能需要附加在报告结尾的附录。4. 数据清洗和处理。 阅读全文
posted @ 2023-11-16 10:03 Datainside 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个目标可以来自你的工作、生活中的困扰,也可以是对某一个话题的好奇。通过分享你的分析过程和结论,不仅可以加深自己对数据的理解,也能够获得他人的反馈和启发。多参与一些相关的课程、培训,多看一些数据分析案例,多动手实践,会使你对数据分析的理解更加深入,也提高你自己的数据分析能力。如果你不是专业的数据分析师,那么一些基本的统计学方法(如均值、中位数、标准差等)、数据可视化技术可能会是你的主要工具。在得出数据分析的结果后,需要对结果进行解释和总结,深入分析数据背后的含义,并得出相应的结论。6. 结果解释和总结。 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:53 Datainside 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据分析结果的展示和利用,图表和统计指标,交互式可视化,数据探索与发现 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:47 Datainside 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这些系统具备横向扩展能力,适合存储海量数据。同时,由于字段频繁变化,可以采用NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)作为辅助存储,它们支持动态的Schema设计和快速的写入操作,更好地适应字段变化的情况。为了应对字段频繁变化的情况,可以采用Schema on Read 的处理方式,即在数据读取阶段进行Schema的解析,这样可以更灵活地适应字段变化。对于应用接入,可以设计RESTful API或GraphQL接口,让应用能够方便地获取数据,并且对接口进行版本控制,以适应字段变化带来的影响。 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:45 Datainside 阅读(76) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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