excel直方图,Excel如何内容分类

excel直方图，Excel如何内容分类？

Excel可以通过筛选和分类数据，便于用户对数据进行高效的管理和分析。以下是几种分类Excel数据的方法：

1. 筛选数据：选择某一列或整个表格，然后打开数据筛选功能（数据-> 筛选），就可以对数据进行特定条件的筛选，例如按数值大小、文本起始字母、日期等分类。

2. 分列数据：如果数据单元格中的内容包含不同的信息，可以使用Excel的"分列"功能将其拆分为多列。可以在"数据"选项卡中启用分列功能。（数据-> 文本到列）

3. 分组数据：分组是表格中数据分类的一种方式。通过将数据列表中的数据按照属性分为多个组，可以快速地获得结果总计、平均数、中位数等信息。选定需要分组的数据范围，然后打开数据->大纲->分组->自动分组，选择需要分组的属性，就可以进行分组了。

4. 条件分类：利用Excel的条件分类功能可以对数据进行高级筛选，只显示符合特定条件的数据。选择数据范围，然后打开数据->排序和筛选->高级筛选，设置条件进行分类。

5. 生成图表：利用Excel的图表功能可以将数据信息可视化，更好地展现数据。用户可以根据数据类型，选择合适的图表类型并进行数据输入和编辑，例如直方图、饼图、线图等。

需要注意的是，在操作Excel中，切记要备份数据，特别是操作大量数据时，更应该注意数据的准确性。

excel能做哪些数据分析？

Excel具有非常强大的功能，能够满足大多数情况下的数据分析和图表可视化，其丰富的插件体系也让Excel在数据处理、数据挖掘、可视化、机器学习等方面如虎添翼。这些插件跟Excel完全互补，不用学习额外语法，可以快速实现清洗数据、简单的分析和可视化，然后再基于这些插件做深入分析和挖掘，大大减少学习和使用的门槛，非常适合数据从业者和数据爱好者使用。

这里就分享一下我常用的Excel工具，具体的使用方法和案例将会在我的知识星球里面做大量分享。

Xlstat：拥有200多种标准和高级统计工具，满足数据清洗、数据描述、数据分析、可视化、数据建模、营销分析、相关性检验、参数检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存分析、文本挖掘等等功能。

有哪些能够提升数据分析思路的书？

读书在精不在多，分享以下基本可以提升数据分析思路的书籍，从入门到进阶，题主可以合理选择~

一、数据分析入门：《Head First Data Analysis》

电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。

《Head First Statistics》

推荐理由同上，适合入门者的经典教材。

《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

《数据之魅-基于开源工具的数据分析》

作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》

作者是Data Miners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系，包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。

二、数据分析进阶：《Doing Data Scienc》

作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选，另一作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作数年，负责设计算法原型并通过建模理解用户行为。

《Python for Data Analysis》

墙裂推荐。Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者Wes McKinney，资深数据分析专家，在创建Lambda Foundry（数据分析公司）之前，曾是AQR Capital Management的定量分析师。有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。他仅凭一己之力撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，并开发了用于数据分析的著名开源Python库：Pandas。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算上道了。

《Data Science for Business》

目前（2019年）未有中文版，但这不妨碍它的质量，内容优秀且丰富。很多牛人（如Tom Phillips，Google搜索和分析业务主管）为之作序，数据科学如何与商业结合？相信这本书会给你不少启发。

《Python Data Science Handbook》

2016年6月出版的，500页保质保量，目前已有中文版，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。

《Storytelling with Data》

作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。

《精通数据科学 从线性回归到深度学习》

数据科学界为数不多的国内出版物，几个友人看过后觉得不错，中国工程院院士，前中国科学院计算技术研究所所长李国杰也为之做序。作者唐亘，数据科学家，国人的书一向注重实操性，此书用了大量的例子和模型进行软件实操演练，将统计学、机器学习和计算机科学融会贯通，对于刚刚入行还摸不清门道的人来说，可能会帮你解决一些实际问题。

PS：这些书籍很多都已经出版中文版啦，大家可以自行搜索！

OK，这几本够看一阵了，后续再为大家更新~别忘了关注伙伴云哦~

直方图如何降序排列？

答:直方图降序排列的操作步骤如下:

1.先在电脑上打开一个Excel文件，然后输入一些数据、假设要按照A1列进行降序排序，用鼠标选中A1列数据，然后点击上方工具栏中的“数据”选项。

2.在“排序和筛选”的选择区域中，找到降序的选项进行点击。

3.在出现的提示框中，选中“扩展选中区域”选项，点击“排序”按钮。完成以上设置后，即可在Excel表格中将整体按照某一列降序排列而排列。

表格筛查的方法与技巧？

要筛查表格中不同的数据，可以使用以下方法和技巧：

1. 数据比较：比较表格中每个数据值与标准值或参考值的差异。可以使用 Excel 或 SQL 等工具来比较数据，并找出差异。

2. 数据清洗：如果表格中存在重复或缺失数据，可以使用数据清洗工具来解决这些问题。数据清洗工具可以帮助识别重复数据、缺失数据和异常值，并将它们纠正。

3. 数据可视化：可视化可以帮助更好地理解表格中的数据。可以使用图表、直方图、散点图、折线图等工具来展示数据，帮助发现数据中的趋势和关系。

4. 数据分类：如果表格中的数据按某种属性进行分类，可以使用分类工具来将它们分类。分类工具可以帮助将数据分为不同的类别，以便更好地理解它们。

5. 数据建模：如果表格中的数据需要建模，可以使用数据建模工具来建立模型。数据建模工具可以帮助识别数据中的趋势和关系，并将它们用于预测和决策。

以上是一些筛查表格中不同的数据的方法，可以根据自己的需求选择合适的方法。