2022-11-17 14:43来源：m.sf1369.com作者：宇宇
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使用会有很多技巧，下面以excel2010介绍五种使用技巧及更多技巧查询，希望能够帮助到大家。
材料/工具Microsoft excel 2010
技巧1、单元格内强制换行1首先打开excel2010，在输入完的单元格后面使用快捷键“alt+回车键”即可将光标强制换到下一行（如下图）
2显示已经强制换行（如下图）
技巧2、锁定标题行1在往下浏览excel文档时，需要将标题行与数据相对列，可按以下步骤进行设置。首先点击“视图”（如下图）
2然后点击“冻结窗格”（如下图）
3选择冻结窗格下面的“冻结首行”（如下图）
4然后往下翻看数据时，标题行始终显示在顶端了（如下图）
技巧3、打印标题行1如果在打印文档时，想让每页都打印上标题行，可以按下面操作进行设置。首先点击“页面布局”（如下图）
2然后找到并点击“打印标题”（如下图）
3弹出一个页面设置窗口，找到“顶端标题行”并选择需要打印的标题行（如下图）
4选择好后点击“确定”即可完成设置（如下图）
技巧4、查找重复值1这个技巧可以将输入重复的数据查找出来，首先选择需要查找的数据区域，并点击“开始”（如下图）
2点击“条件格式”（如下图）
3点击“突出显示单元格规则”（如下图）
4点击“重复值”（如下图）
5然后会弹出重复值设置窗口，将重复值设置为“浅红填充色深红色文本”，并点击“确定”（如下图）
6然后重复值就显示为“浅红填充色深红色文本”了（如下图）
技巧5、删除重复值1查出重复值后如果不需要可以进行删除，首先选择重复值区域，然后点击“数据”（如下图）
2选择“删除重复项”（如下图）
3选择需要删除的“列”并点击“确定”（如下图）
4然后就会提示删除掉的重复项（如下图）
更多技巧查询1打开excel后可以点击右上角的“？”查询更多excel使用技巧（如下图）
2然后会弹出“excel帮助”窗口，搜索想要查询的技巧如“如何使用透视表”（如下图）
3然后就会显示出透视表的使用技巧
1、打开Excel，新建一个表格。
2、在上方属性框中选择文件选项卡。
3、在左方菜单栏中选择选项一栏。
4、在弹窗左方选项栏内选择自定义功能区。
5、在主选项卡中选择开发工具。
6、在属性栏中选择开发工具。
7、点击插入，并在其下弹窗内选择第二个打勾的框。
8、使用鼠标拖动选定需要的区域。
9、右键点击刚才设置的方框，选择属性。
10、在弹窗内找到caption,并在其后输入需要编辑的文本内容。
11、退出设计模式，在刚才选定的区域就能进行勾选。
方法2：
1、新建一个Excel文档。
2、在上方属性框中选择插入选项卡。
3、在右上方找到符号并点击。
4、在弹窗内字体选择Wingdings 2，找到其下的打勾的方框点击插入。
5、这时就能看到插入的打勾的框。
拓展延伸：
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。
Excel 是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。
1简单流程图
简单流程图系由左至右，或由上而下，有序地描述各步骤。它可依目的来决定要多详细
2由上而下流程图
由上而下流程图是描述由左而右、共五六道基本步骤的工作，而各步骤由上而下，又各有五六道次步骤。由上而下流程图展现出简单的流动，并逐层详述，这些通常集中在一页中。
3展开流程图
展开流程图的垂直顺序表示步骤表示步骤的时序，同时它也显示不同人或团体之间的互动。
4机会流程图
机会流程图是展开流程图的变种，它以该步骤是否有利于附加价值来分类，依描述步骤的时序绘出。凡会增加附加价值的步骤都归为一栏，其右再记其它不会增加价值者，成为另一类。
5PERT图
PERT图详细显示许多同步的工作流（称为路径）。各路径的步骤间都有花费时间的估计值，通过时间的分析，定出关健路径和（或称要径）－它决定该工作要花多少时间，因为它最浪费时间，要想提前完成工作，就要找到关健路径并改善之。
6决策树
决策树与活动无关，而是系列相关决定 的图示，每一决定都要依先前所作的决策而定。有时候可在其它种类的流程图中，包括决策树的决策。
画流程图的一些诀窍
定出终点和始点
决定该图的细节，以能反映出该流程 图及观看者的目的为主
通常由终点往前画较方便（或称为倒退链法）使用便条来表示每一步骤既方便又灵活。
决策树算法被称为CART或分类和回归树。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。
EXCEL的规划求解模块是一款以可选加载项的方式随微软Office软件一同发行的求解《运筹学》问题的专业软件的免费版本，内置单纯型法、对偶单纯型法、分支定界算法、广义既约梯度算法和演化算法，能够用于求解线性规划、整数规划和非线性规划问题，操作简单，求解迅速。
EXCEL的规划求解模块是Frontline Systems公司为通用电子表格软件提供的插件，其产品名称为Fontline Solvers。其目标是帮助普通用户对优化模型进行快速求解。
商业版的规划求解模块功能强大，能够求解包含成千上万个决策变量和约束条件的多种类型的数学模型，性能也不错。
而免费版本在决策变量和约束条件的数量和求解时间上有如下限制：
最多200个决策变量
最多100个约束条件（包括变量上下界约束在内）
求解时间不超过30秒
EXCEL的规划求解模块默认是不加载的，要使用规划求解必须先使之成为默认加载，这样每次启动EXCEL，都会加载这个模块。下面以EXCEL 2013版本为例，简单演示加载的方法，其他版本大同小异。
第1步，单击文件菜单，然后单击左侧最下面的选项按钮。
第2步，弹出如下Excel选项对话框，然后单击左侧下面倒数第二项的加载项：
第3步，在下面的对话框中，单击转到按钮
第4步，在弹出的对话框中，勾选规划求解加载项，然后点确定按钮，就完成了。
此时，如果你在EXCEL的工具栏上单击数据，就可以看到如下界面。最右侧出现了红色方框中的规划求解按钮。这就表示加载成功了。
决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具。 决策论中 (如风险管理)，决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。
最大最小后悔值法：在某种状态下因选择某方案而未选取该状态下的某任方案而少是收益值。 最大最小后悔值法是管理学中决策的不确定型决策的一种方法。 它的步骤是：
1.计算每个方案在各种情况下的后悔值；(后悔值=各个方案在该情况下的收益-该情况下该方案的收益) 2.找出各方案的最大后悔值；
3.选择最大后悔值中的最小方案
SPSS Modeler（12.0以前叫Clementine）是一个业界领先的数据挖掘平台。SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型。 SPSS Modeler 14.1 相比 SPSS Modeler 13.0，在数据可视化和算法可视化方面做了改进和完善，这样更便于数据挖掘工作者进行数据探索和模型的优化。同时，增强了数据源连接、数据处理、建模分析等功能。
下面是新版本的特性：
1、新的外观效果。
默认情况下，SPSS Modeler 现在采用新的屏幕设计显示。以前的设计选项仍然可用。
2、术语更改。
与新的外观效果相配合，某些术语已更改为在产品中通用的标准术语。
3、新的XML 源和XML 导出节点。
新添加的节点允许以XML 格式导入和导出数据。
4、新的线性建模节点。
新增线性节点，为传统线性回归技术加入了新的功能，例如推进和bagging（Bootstrap 汇总）技术以及针对大型数据集的优化等。回归节点与现有流的兼容性在本版本中仍然可用。
5、决策树节点有所增强。
C&R 树、QUEST 和CHAID 节点已经过增强以支持推进和bagging技术。此外，C&R 树和QUEST 节点现在支持针对大型数据集的优化，此功能以往仅对CHAID 模型可用。
6、神经网络节点有所增强。
现已提供了神经网络节点的新版本，支持推进和bagging 技术，并可针对大型数据集进行优化。新节点使用的算法与PASW Statistics 提供的相同。
7、新字段角色（以往称为字段方向）。
添加了两个新角色：频数和记录ID。
8、导出时更新数据库。
之前，数据库导出只在插入时执行，插入需要删除和重建受影响的数据库表格。您现在也可在导出时更新数据库表格，例如以添加新列到现有表格的方式。
9、指定开始单元格和工作表以进行Excel 导出。
1、打开一个EXCEL工作簿，单击“文件”按钮2、添加加载项步骤2：在左侧单击“选项”命令3、弹出“EXCEL选项”对话框，切换到“加载项”选项卡，在“管理”下拉列表中选择“EXCEL加载项”选项。4、选择“EXCEL加载项”选项后，两单击“转到”按钮5、弹出“加载宏”对话框，勾选“分析工具库”复选框，再单击“确定”按钮。6、通过以上操作后，“数据”选项卡中会显示出添加的“数据分析”功能。7、单击“数据分析”按钮，会弹出工具库内的许多工具，选择性使用即可。
如何利用R软件建立决策树模型
1、根据Age、Number、Start三个变量对kyphosis进行分类。
#程序包
library(rpart)
library(rpart.plot)
library(rattle)
#数据
data(kyphosis)
head(kyphosis)
2、定义参数并建立模型。
#参数
control <- rpart.control(minsplit=10,
minbucket=5,
xval=10,cp=0.1)
#决策树模型
model<- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis,
method="class",control=control,
parms = list(prior = c(0.6,0.4), split = "information"))
3、查看模型结果。summary可以查看模型的详细过程。
summary(model)
asRules(model)
4、绘制决策树图。可以从图中看到每一类的观测数及占总数的比例。
fancyRpartPlot(model)
5、查看交叉验证结果，并绘图。
model$cptable
plotcp(model)
grid()
可以看到结果中有交叉验证的估计误差（“xerror”），以及标准误差(“xstd”)，平均相对误差=xerror±xstd 。
6、根据交叉验证结果，找出估计误差最小时的cp值，并重新建立模型。
#选择交叉验证的估计误差最小时对应的cp
xerr <-model$cptable[,"xerror"]
minxerr <- which.min(xerr)
mincp <-model$cptable[minxerr, "CP"]
#新模型
model.prune <- prune(model,cp=mincp)
fancyRpartPlot(model.prune)
扩展资料
决策树算法中，会对数据特征不断提问，然后根据每次回答逐步对数据进行分类。
节点（Node）的分类：节点分为根节点（Root Node）与叶节点（Leaf Node）。其中根节点位于决策树最顶部，它是分类的起始点，位于最底端且没有子节点的节点成为叶节点。
在决策树中，对各节点提问题，并根据回答对节点进行分叉，从而实现分类数据的目的。‘不纯度’（impurity）用作评估数据分离程度的标准，将一个节点数据划分为2个子节点时，最好的提问能够使子节点的不纯度降至最低。
节点中含有的分类越多，不纯度越高。反之，只有一个分类的时候，不纯度最低。
原文链接：https://blog.csdn.net/RH_Wang/java/article/details/81703151
