excel如何制作月度项目进度表格
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2022-12-26
本文目录一览:
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
1、Excel
Excel作为入门级的工具,是最基础也是最主要的数据分析工具,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,数据透视图是Excel中最重要的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表,中级学函数透视表,高级学习VBA。EXCEL功能的强大只有那些正真学过它的人才能知道
2、SQL
毫不夸张地说,SQL是数据方向所有岗位的必备技能,入门比较容易,概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中,理解SQL的执行顺序和语法顺序,熟练掌握SQL中的重要函数,理解SQL中各种join的异同。总而言之,要想入行数据分析,SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是专业的BI工具,基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其入门数据分析软件他辅助功能,并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史,国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频,操作简便易上手。
4、Tableau
Tableau这款软件 与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处,都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单,清新的感觉,做出来的图比 excel 的更美观。
5、SPSS
SPSS界面操作比较简单,只要认识软件基本界面和功能,准备好数据输入进行分析,软件会就自动给入门数据分析软件你算出分析结果。但要想读透SPSS给出的分析结果,需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型,能解决绝大部分统计学问题。
常见的数据分析软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。
1、Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2、SPSS
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS。
3、Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel还提供高级查询功能,最操作的简单,其中自动汇总功能简单灵活。高级数学计算时,Excel也只用一两个函数轻松搞定。
4、Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
5、 Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
数据分析注意
1、要注意每种统计分析方法的适用范围。
许多分析方法对数据的要求很高,如果样本的分布不符合要求,样本量数量不足,或者存在大量的伪样本,都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2、在选择一种数据分析方法的同时,要按照方法的要求整理数据库。
错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前,都要考虑数据的适用性。同样,数据的合理转换也很重要。
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