快速處理數據的新方法

㈠ EXCEL數據快速處理

輔助列=COUNTIFS($A$1:A1,$A1,$B$1:B1,B1,$C$1:C1,C1)<=3 下拉填充（或雙擊右下角小十字）
篩選 true
然後對篩選結果CTRL+A復制到新表-CTRL+C復制兩遍，第一遍復制格式，第二遍只有值
另存

㈡ EXCEL帶有大量公式的數據如何快速處理

Excel帶有大量公式會導致運算速度變慢，想要運算速度變快的方法大致就兩種方法：第一種方法是提升電腦配置；第二種方法利用編程來處理，如VBA、Python等。

㈢ excel大量處理數據的技巧。

鏈接：http://pan..com/s/16kh7EBAfTH8KLlp0hUVM7A

秋葉Excel數據處理學習班。不熬夜不加班的Excel數據管理術，在想要提升處理數據表格能力的學習期80%的人都會被以下問題困擾，很多效果明明就能用軟體功能快速實現,比如一鍵求和、數據分列合並，但是因為不知道，總覺得很困難？本套課程可以幫助你深入了解Excel數據處理方法&更全面系統理解快速解決思路。通過學習本套課程讓你告別Excel小白，秒變Excel數據分析大牛。

課程目錄：

SUM函數基本用法

COUNTIF函數

Match函數的基本用法

INDEX函數的基本用法

VLOOKUP函數的基本用法

用圖標集表示數據升降

.....

㈣ 怎麼清除電腦里的所有數據

電腦上刪除的文件怎麼恢復？如今，電腦已經是我們辦公、生活和娛樂中必不可少的設備，更是存儲著我們很多重要的文件。但是，有的時候一些使用者可能會不小心刪除了自己還需要的重要文件，給生活或工作帶來巨大的麻煩。這個時候不用著急，有一個超級簡單的方法幫助您恢復您誤刪除的文件。

首先，我們可以查看電腦的回收站，只要不是永久刪除的文件，都會保存在回收站里，右鍵還原文件就可以。

但如果是永久刪除的文件呢？那靠普通使用者在電腦本身的操作就很難找回了，但是我們可以求助一些專業的數據恢復軟體，具體操作步驟如下：

第二步：在「場景模式」中選擇符合自己情況的恢復模式，即可快速掃描丟失文件。還可以點擊下方的「向導模式」進行切換，享受更簡便的操作；

第三步：找到自己丟失的文件。一般來說，如果誤刪之後沒有其它操作，短期內立馬進行掃描的話，丟失數據找回的概率非常大，這時候勾選找到的文件點擊恢復即可。

這就是關於電腦上刪除的文件怎麼恢復的具體介紹了。嗨格式數據恢復大師軟體解決了很多技術層面的問題，用戶只需要根據軟體的引導，幾個簡單的點擊就可以找回自己誤刪除丟失的文件，可以說是非常簡單方便了。這么簡單的方法，你記住了嗎？

㈤ 個人大數據亂了怎麼快速修復

個人大數據亂了會嚴重影響個人信貸行為，可以從以下幾方面入手養好大數據：
1.最好在半年內不要再申請信用卡、貸款產品，尤其是網貸；
2.已申請到的貸款、信用卡要按時還款，不能出現違約失信行為；
3.通過正規、靠譜的渠道進行網貸黑名單監測，查詢自己的網貸借款情況、被拒次數等；
4.往後通過正規渠道申請貸款，盡量不要碰網貸，少查詢網貸產品可借款額度。
一、大數據（bigdata）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
二、隨著雲時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
三、大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

㈥ 數據處理方式

什麼是大數據：大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。

大數據處理流程：

1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

數據採集：

1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務

2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。

高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。

實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，

設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構

3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。

數據處理：

數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。

1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據

2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。

數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來

@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。

㈦ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

㈧ 大數據技術常用的數據處理方式有哪些

大數據技術常用的數據處理方式，有傳統的ETL工具利用多線程處理文件的方式；有寫MapRece，有利用Hive結合其自定義函數，也可以利用Spark進行數據清洗等，每種方式都有各自的使用場景。

在實際的工作中，需要根據不同的特定場景來選擇數據處理方式。

1、傳統的ETL方式

傳統的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可視化操作，上手比較快，但是隨著數據量上升容易導致性能出問題，可優化的空間不大。

2、Maprece

寫Maprece進行數據處理，需要利用java、python等語言進行開發調試，沒有可視化操作界面那麼方便，在性能優化方面，常見的有在做小表跟大表關聯的時候，可以先把小表放到緩存中(通過調用Maprece的api)，另外可以通過重寫Combine跟Partition的介面實現，壓縮從Map到rece中間數據處理量達到提高數據處理性能。

3、Hive

在沒有出現Spark之前，Hive可謂獨占鰲頭，涉及離線數據的處理基本都是基於Hive來做的，Hive採用sql的方式底層基於Hadoop的Maprece計算框架進行數據處理，在性能優化上也不錯。

4、Spark

Spark基於內存計算的准Maprece，在離線數據處理中，一般使用Spark sql進行數據清洗，目標文件一般是放在hdf或者nfs上，在書寫sql的時候，盡量少用distinct，group by recebykey 等之類的運算元，要防止數據傾斜。

㈨ 0基礎如何快速高效搞定數據處理

熟悉辦公軟體很有必要，無捷徑，努力學習。
第一、小白學習大數據開發，心態很重要
對於陌生的知識領域，大家最開始接觸的時候都不免有些困惑，會對自己產生懷疑，就像我們打游戲一樣。剛開始總是操作不當、找不到該按的按鈕、也不懂的團隊配合，而當我們玩過幾局之後就很快能夠和大家一起進行游戲了。所以0基礎的小白學習大數據時，心態一定要擺正，要相信自己，剛開始我們要學習大數據開發所需的語言、語法，因為他是計算機語言，我們需要一定的時間適應、摸索，等我們掌握基礎之後就會感受到它的樂趣，自然也就不會覺得難了。
第二、課程安排很重要，有計劃學習
小白學習大數據開發，最忌諱盲目的沒有計劃學習，擺脫了系統學習計劃，結果必然「一塌糊塗」。所以小白在選擇大數據培訓時課程設置非常重要，從java開始一步步深入到大數據開發的各個知識點。與學習其他知識一樣，有計劃性能夠快速的直達目的地。大數據課程可參考（大數據培訓學習到底學些什麼？）
第三、互幫互助，在實訓中提升自己
一人為孤，三人為眾，獨自學習往往讓人感到困惑，而如果能夠找到一群志同道合的人一起學習，那麼學習更有動力，這也就是「氛圍」的重要性。學習大數據項目實訓尤為重要，項目實訓可以讓學員在實際操作中提升自己，當然，實訓的目的之一是讓大家將知識融會貫通，另一個目的卻是讓大家在實訓中體會到團隊協作的重要性，這在以後的工作中意義重大。
第四、習慣的保持
無論學習什麼，都不能有三分鍾熱度的心態，不能有「三天打魚兩天曬網」的心理。在終身學習的年代裡，如果你不能夠真正的養成一個良好的學習習慣，那麼最後受傷的還是自己。
小白學習大數據開發的難度其實並不高，關鍵是看你想不想學，每個人都是從小白過渡而來，別人能做好，相信你也可以。所以，0基礎並不是學習大數據的限制，也不是你學不好的理由，只要你能夠持堅持學習，那麼你一樣可以學懂大數據開發，成為一名專業的人才。

㈩ excel怎麼快速的將新數據替換舊數據

將所有數據復制粘貼到同一工作表的A、B列內
C2粘貼以下數組公式
=IF(MAX(IF(A2:A10=A2,B2:B10))=B2,"Y","")
以同按CTRL+SHIFT+回車 這三個鍵作為結束
再下拉填充公式
對C列篩選一下
將篩選結果直接復制粘貼到新工作表
即可