随笔分类 - 数据分析
摘要：各地区销售分布概览条形图： 调整视图展示：选择整个视图 条形宽度间隔调整：全部或者单条数据（如销售额）-->标记区，点击大小调整。 不同颜色展示：单条数据（如销售额）-->拖拽数据到标记区颜色，可在最右上侧选择不同颜色，也可直接点击颜色标签进行调整。 显示数据：单条数据（如销售额）-->拖拽数据到标
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摘要：原始数据： 修改后： 函数填充计算列 原始数据： 修改后： 排序 数据库连接
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摘要：Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的 数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 Pandas基于两种数据类型:series与dataframe。
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摘要：NumPy介绍 NumPy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 NumPy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 NumPy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快
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摘要：matplotlib介绍 Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图 形。 Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户 界
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摘要：Tableau常用函数 创建计算字段： Tableau常用功能
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摘要：条形图： 饼图： 调整大小： 折线图： 面积图： 组合图： 文本表： 突出显示表： 直方图： 气泡图： 散点图：
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摘要：启用开发工具： 右键表格，点击自定义功能区，勾选开发工具 添加筛选按钮： 数据验证-->设置序列值-->选择来源 配置数据来源： 添加图表： 点击筛选按钮，可查看各个类别的金额走势 充值金额： 提现金额： 通过offset公式制作动态图表： 添加筛选按钮 >match xx金额位置-->添加自定义名
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摘要：柱形图： 点击图表，选择数据,添加列 选择展示的列区域数据，编辑水平分类轴，选择按年份统计 效果图： 更改图表类型： 折线图或面积图： 饼图或圆环图： 散点图或气泡图： 组合图： 更改原有图表为组合图，更改展示列的图表类型 漏斗图、雷达图或瀑布图：
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摘要：插入透视表： 点击需要分析的数据区域 ctrl A,点击确定。 以院校统计报名人数为例： 修改布局方式： 分类汇总： 更改计算方式： 套用样式： 合并单元格： 排序： 切片器： 自定义字段：
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摘要：1. Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。 2. Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。 3. Ctrl+A，选择整张表。 4. Ctrl+Shift+L 打开/关闭筛选。 5. Ctrl+Enter，以当前单元格为始，往下填充数据和函数
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摘要：year,month,day：返回对应于某个日期的年月日。Year作为1900 - 9999之间的整数返回。 weekday：返回对应于某个日期的一周中的第几天。 WEEKNUM：返回特定日期的周数。 例如，包含 1 月 1 日的周为该年的第 1 周，其编号为第 1 周。 DATEDIF：计算两个日
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摘要：Count/Countif/Countifs：条件计数。 注：count只能对数值进行统计 sum/sumif/sumifs：条件求和。 Average/Averageifs: 返回参数的平均值（算术平均值）。 QUARTILE: 返回一组数据的四分位点。 四分位点通常用于销售和调查数据，以对总体进
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摘要：if: IF(logical_test, value_if_true, [value_if_false])。 and: 逻辑判断，相当于“并”。 or: 逻辑判断，相当于“或”。
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摘要：index: 根据位置返回单元格的值。 match: 根据单元格的值返回位置。 index+match替代vlookup rank：返回一列数字的数字排位。数字的排位是其相对于列表中其他值的大小。
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摘要：trim：去除单元格两端的空格。 concat/&：连接单元格内的内容。 mid: 提取字符串中间的字符串。 left: 提取字符串左边的字符串。 right: 提取字符串右边的字符串。 replace/substitute: 替换字符串中的连续几个字符或者某个字符。 len/lenb: 计算字符串
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