分类汇总区间的数据

用Excel五个函数公式统计学生期末考试分数段排名

用Excel五个函数公式统计学生期末考试分数段排名老师们都要对学生的考试成绩进行分析的时候需要各分数段人数的统计是其中一项必做的工作。

在Excel中，怎样快速准确地统计分数段人数呢?以下的方法也许对你有所帮助。

先看看原始的学生成绩表。

五门功课的成绩分布在C2:G47单元格区域，如下图所示。

一、利用COUNTIF函数COUNTIF函数可以统计单元格区域内满足指定条件的单元格数目，所以用来统计分数段人数顺理成章。

我们用它来统计C列的语文成绩分数段。

如图2所示，我们需要在N2单元格统计语文分数在90分以上的学生数。

那么只需要在N2单元格输入公式“=COUNTIF(C2:C47，">=90")”就可以了。

其含义就是统计C2:C47单元格区域中满足大于等于90的单元格数目。

所以，要统计80分至89分这一段的学生数，那么就需要输入公式“=COUNTIF(C2:C47，">=80")-COUNTIF(C2:C47，">=90")”。

很明显，大于等于80分的人数减去大于等于90分的人数正是我们想要的人数。

其他分数段可以依此类推。

二、利用FREQUENCY函数这是一个专门用于统计单元格区域中数据的频率分布的函数，用它来统计分数段自然名正言顺。

以D列的数学成绩的统计为例。

我们先在M8:M12设置好分数段，再在L8:L12单元格区域设置好各分数段的分隔数(即为该分数段的上限数字)，如图3所示。

选中N8:N12单元格，在编辑栏输入公式“=FREQUENCY($D$2:$D$47，$L$8:$L$12)”，然后按下“Ctrl Shift Enter”组合键确认，即可在公式的两端添加数组公式的标志“{｝”，同时可以看到各分数段的人数已经统计完成了。

需要注意的是公式输入完成后必须按“Ctrl Shift Enter”组合键确认以产生数组公式，而且数组公式的标志“{｝”也不可以手工输入。

数据分析数据筛选排序分类汇总

数据分析是一项重要的工作，它涉及从原始数据中提取有用信息和洞察力的过程。

在进行数据分析时，数据筛选、排序、分类和汇总是必不可少的步骤。

本文将探讨如何进行数据筛选、排序、分类和汇总，以帮助读者更好地理解和应用数据分析。

数据筛选是指从大量数据中选择出具有特定特征或满足某种条件的数据。

在数据分析中，筛选数据是为了更好地集中注意力和资源在感兴趣的数据上。

通常情况下，可以使用不同的筛选条件，如数值范围、时间区间、关键词等来对数据进行筛选。

通过筛选数据，我们可以快速定位到所需数据，从而更加高效地进行后续的分析工作。

数据排序是将数据按照某种规则或指标进行排列的过程。

排序可以帮助我们快速找到排序前后的差异以及数据的趋势。

在数据分析中，常见的排序方式有升序排序和降序排序。

升序排序是指按照从小到大的顺序排列数据，而降序排序是指按照从大到小的顺序排列数据。

通过排序数据，我们可以轻松地找到最大值、最小值、中位数等统计指标，从而更好地理解数据的分布和特征。

数据分类是将数据按照某种特征或属性进行分组的过程。

在数据分析中，分类可以帮助我们将数据按照不同的维度进行分析和比较。

常见的数据分类方式包括按照时间、地理位置、产品类别等进行分类。

通过对数据进行分类，我们可以更好地理解不同类别的数据之间的差异和联系，从而更准确地找出影响因素和洞察机会。

数据汇总是将大量的数据聚合到一个相对较小的数据集中的过程。

在数据分析中，汇总数据可以帮助我们减少数据的复杂性，同时也可以更好地展示数据的关键信息。

常见的数据汇总方式包括求和、平均值、计数、去重等。

通过数据汇总，我们可以更清晰地了解数据的总体特征和趋势，发现其中的规律和异常。

综上所述，数据分析中的数据筛选、排序、分类和汇总是非常重要的步骤。

通过筛选数据，我们可以快速定位到感兴趣的数据；通过排序数据，我们可以找到数据的规律和趋势；通过分类数据，我们可以更好地比较和分析数据；通过汇总数据，我们可以减少数据的复杂性并展示数据的关键信息。

频数分布名词解释

频数分布1. 引言频数分布是统计学中一种常用的数据分析工具，用于描述和总结数据的分布情况。

通过将数据按照不同的取值进行分类，并计算每个分类下的数据个数，可以直观地了解数据的整体特征和变化趋势。

频数分布可以应用于各种领域，例如市场调研、社会科学研究、医学统计等。

本文将介绍频数分布的概念、计算方法以及如何使用频数分布进行数据分析和解释。

2. 频数分布的概念频数分布是指将一组数据按照不同取值范围进行分类，并统计每个分类中数据出现的次数。

通过对数据进行分类汇总，可以得到一个频数表或者直方图，反映了不同取值范围下数据的数量。

频数分布常用于离散型变量（如性别、职业等）或连续型变量（如身高、年龄等）的统计和描述。

对于离散型变量，可以直接列出每个取值及其对应的频数；对于连续型变量，需要将其划分为若干区间，并统计每个区间中数据出现的次数。

3. 频数分布的计算方法3.1 离散型变量的频数分布对于离散型变量，可以直接列出每个取值及其对应的频数。

以下是一个示例：取值频数男30女40其他 53.2 连续型变量的频数分布对于连续型变量，需要将其划分为若干区间，并统计每个区间中数据出现的次数。

以下是一个示例：区间频数150-160 10160-170 20170-180 30180-190 15区间频数大于等于190 5在确定区间时，可以根据数据的分布情况和需要进行灵活选择。

通常情况下，要求每个区间宽度相等，并且覆盖了所有数据。

4. 频数分布的应用4.1 数据分析与解释频数分布可以帮助我们直观地了解数据的整体特征和变化趋势。

通过观察频数表或直方图，可以得到以下信息：•数据的集中趋势：通过观察频数表或直方图中频数最高的取值或区间，可以判断数据的集中趋势。

对于身高数据的频数分布，如果180-190区间的频数最高，说明大部分人的身高集中在这个范围内。

•数据的离散程度：通过观察频数表或直方图中频数相对平均分布的程度，可以判断数据的离散程度。

办公软件应用中级试题汇编第1套

实用标准文案办公软件应用(中级)试题汇编(第 1 套)第 1 单元1．启动资源管理器。

2．在 C 盘下新建文件夹，文件夹名为 4000001 ”。

“3．将 C 盘下“DATA 1”文件夹内的文 TF1-7.doc 、TF3-14.doc 、TF4-20.doc 、TF5-8.doc 、TF6-6.xls 、件TF7-18.xls 、TF8-4.doc 一次性复制到 C 盘下4000001 文件夹中，并分别重命名为 A1.doc 、A3.doc 、 A4.doc 、A5.doc 、A6.xls 、A7.xls 、A8.doc 。

4．添加新字体“细明新细明体”，该字体文件为 C 盘下的 JDFK 文件。

5体．添加输入法：添加“中文(简体) -双拼输入法”。

第 2 单元【操作要求】1．新建文件：在字表处理软件中新建一个文档，文件名 A2.DOC ，保存至考生文件夹。

为2．录入文本与符号：按照【样 2-4A 】，录入文字、字母、标点符号及特殊符号等。

文3．复制粘贴： C:\ATA_MSO\TESTING\175350-FE3\WORD\B04\TF2-4B.DOC 中所有文字复制并粘贴到考将生录入文档之后。

4．查找替换：将文档中所有“航空站”替换为“空间站，结果如【样文 2-4B 】所示。

”【样文 2-4A 】航空站是人类在太空进行各项科学研究活动的重要场所。

1971 年，前苏联发射了第一座航空站〖礼炮 1 号〗，由【联盟号】飞船负责运送宇航工作人员和物资。

1986 年 8 月，最后一座航空站〖礼炮 7 号〗停止载人飞行。

1973 年 5 月 14 日，美国发射了航空站〖天空实验室〗，由【阿波罗】号飞船运送宇航工作人员和物资。

4【样文 2-4B 】空间站是人类在太空进行各项科学研究活动的重要场所。

1971 年，前苏联发射了第一座空间站〖礼炮 1 号〗，由【联盟号】飞船负责运送宇航工作人员和物资。

Excel有哪些数据透视表的高级应用

Excel有哪些数据透视表的高级应用在当今数字化办公的时代，Excel 无疑是我们处理数据的得力工具，而其中的数据透视表功能更是强大到令人惊叹。

对于很多经常与数据打交道的人来说，掌握数据透视表的基本用法只是一个开始，探索其高级应用才能真正发挥出这一工具的巨大潜力。

接下来，就让我们一起深入了解一下 Excel 数据透视表的那些高级应用。

首先，数据分组功能是数据透视表的一大亮点。

它允许我们按照特定的规则对数据进行分组，从而更清晰地洞察数据的分布情况。

比如说，我们可以将日期字段按照年、季度、月甚至周来分组，以便快速对比不同时间段的数据趋势。

又或者，对于数值型的数据，我们可以自定义分组区间，比如将销售额按照 0 500、501 1000 等范围进行分组，从而更直观地了解数据在不同区间的分布。

计算字段和计算项的运用也是高级应用中不可或缺的一部分。

通过计算字段，我们可以基于现有字段创建新的计算列。

例如，如果我们有“单价”和“数量”两个字段，那么可以通过创建计算字段“销售额＝单价数量”来直接得到销售额的数据。

而计算项则是在同一字段内进行计算，比如在“销售渠道”字段中创建计算项“线上渠道占比＝线上渠道销售额／总销售额”。

数据透视表的切片器功能为数据分析带来了极大的便捷性。

切片器就像是一个数据筛选的遥控器，让我们可以轻松地选择和切换不同的筛选条件。

比如说，我们有多个维度的数据，如地区、产品类别、时间等，通过为每个维度添加切片器，我们可以快速地组合不同的筛选条件，实现动态的数据分析，并且切片器的外观和交互性都非常友好，能够让我们更加直观地进行操作。

再来说说数据透视表的日程表功能。

当我们的数据源中有日期字段时，日程表可以让我们以更加直观的方式对日期进行筛选和分组。

通过拖动日程表上的滑块或者选择特定的时间段，我们能够快速聚焦于我们关心的数据区间，对于分析时间序列数据非常有用。

数据透视表的报表布局也有很多高级玩法。

我们可以选择以压缩形式、大纲形式或者表格形式来展示数据，以满足不同的报表需求。

[经济学]第7单元电子表格中的数据处理

第七单元电子表格中的数据处理7.1 第1题【操作要求】打开文档A7.XLS，按下列要求操作。

1.公式(函数)应用:使用Sheet l工作表中的数据，统计“总分”并计算“各科平均分”，结果分别放在相应的单元格中，如【样文7-1A】所示。

2.数据排序:使用Sheet2工作表中的数据，以“总分”为主要关键字，“数学”为次要关键字，升序排序，结果如【样文7-1B】所示。

3.数据筛选:使用Sheet3工作表中的数据，筛选出各科分数均大于等于80的记录，结果如【样文7-1C】所示。

4.数据合并计算:使用Sheet4工作表中的相关数据，在“各班各科成绩表”中进行“平均值”合并计算，结果如【样文7-1D】所示。

5.数据分类汇总:使用Sheet5工作表中的数据，以“班级”为分类字段，将各科成绩进行“平均值”分类汇总，结果如【样文7-1E】所示。

6.建立数据透视表:使用“数据源”工作表中的数据，布局以“班级”为分页，以“日期”为行字段，以“姓名”为列字段，以“迟到”为计数项，从Sheet6工作表的Al单元格起建立数据透视表，结果如【样文7-1F】所示。

7.2 第2题【操作要求】打开文档A7.XLS，按下列要求操作。

1.公式(函数)应用:使用Sheet l工作表中的数据，计算“实发工资”，结果放在相应的单元格中，如【样文7-2A】所示。

2.数据排序:使用Sheet2工作表中的数据，以“基本工资”为主要关键字，降序排序，结果如【样文7-2B】所示。

3.数据筛选:使用Sheet3工作表中的数据，筛选“部门”为工程部并且“基本工资”大于等于900的记录，结果如【样文7-2C】所示。

4.数据合并计算，使用Sheet4工作表“利达公司一月份所付工程原料款”和“利达公司二月份所付工程原料款”中的数据，在“利达公司前两个月所付工程原料款”中进行“求和”合并计算，结果如【样文7-2D】所示。

5.数据分类汇总:使用Sheet5工作表中的数据，“部门”为分类字段，将“基本工资”与“实发工资”进行“平均值”分类汇总，结果如【样文7-2E】所示。

EXCEL知识要点

EXCEL知识要点EXCEL 知识要点DAY 11.列宽的调整：双击边线调整到刚好显示数据，选中多个一起调整会是宽度一样，选中多个双击边线全部刚好显示2.shift+拖拽边线可以移动列的位置3.首行冻结：视图-冻结窗格-首行冻结，首列同理。

有的比较奇葩，表头不在第一行，用冻结-冻结拆分窗格4.“填充柄“，一般来说是数字复制，按住Ctrl是序列，时间相反；时间右键拖拽，可选以XX填充5.ctrl+: 输入今天的日期6.名称框不是一个单元格名，可以利用它“叫”出来单元格，输入单元格名回车，写2:10回车可以选中2-10行,列同理。

7.选中一个区域，输入一个数值，Ctrl+回车批量填充8.迅速跳到表格的上、下边或某边：双击单元格上、下或某边边线；DAY 21.alt+空格实现单个单元格换行；ENTER是确认键2.日期时间本质上数字，所以出现一些类似乱码值，调整单元格的格式修改为日期即可3.单元格中的自定义：三个分号在不填写任何东西的情况下，可以将正数、负数、0和文本可以将所有信息隐藏；4.在日期格式中，关于时间，2个m和d表示中文，3个m和d表示英文字母简称，4个M和D英文字母全称；4个a则可以表示中文的星期几出来；3个a表示一，周一则可以利用“周aaa”即可（中文版本office）5.Excel只能保持15个有效数字；6.一旦已经确定单元格为文本方式，再利用单元格更改其他格式，是不能更改成功。

方法：选中所有文本，左上角会有“I”,可以实现转化。

7.文本表格转化EXCEL：利用分列，需要注意分列的原因，中文的逗号需要选择其他功能；8.分列工具：可以实现文本和EXCEL的数值快速转化；DAY 3一：查找和替换1.按值查找 eg: 查找和选择-查找和替换-替换-选项 -单元格匹配2.按格式查找 eg: 查找和选择-查找和替换-替换-格式-填充3.模糊查找认识通配符*星号后面全部替换, 是通配符（是英文的问号）一个问号表示一个字符若所需替换的数据中有通配符的，替换时可以在通配符前加~（英文）二：定位工具1.通过名称框定位单元格及区域位置：eg: 需要选择A9000到B10000 可以在名声框里输入 A9000：B10000回车（在excel中“：”是到）常用某个区域的单元格可以在名称框里给它起名字如常用区以后再名称框中输入常用区回车就可以找到这个区域2.使用“定位条件”解决问题查找和选择-转到-定位-定位条件或查找和选择-定位条件eg:选中所有批注3.批注右击 - 批注或审阅-批注更改备注栏形状：插入-形状会出一个绘图工具栏点一下格式在编辑形状-更改形状-右键- 添加到快速访问工具栏批注加图片：选中所需加图片的批注 - 点中批注边框-右击-设置批注格式-颜色与线条-颜色-填充效果-图片4.把所有空单元格填充等于自己上方的单元格：选中区域-定位条件-空值-= ↑（方向键上）然后按住ctrl敲回车5. 删图片：查找和选择-定位条件-对象-delete或查找和选择-选择对象DAY 4一、排序1.简单排序：选择某个单元格（非常不建议选中整列然后进行排序，这样对例如数学列进行排序会使的其他列顺序不变，从而导致整个表格数据错乱）-开始-排序和筛选-升序or降序2.多条件排序：选择某个单元格-开始-排序和筛选-自定义排序3.按颜色排序4.自定义排序：选择某个单元格-开始-排序和筛选-次序-自定义顺序-自定义序列-新序列-添加-确定5.利用排序插入行：例如工资条先按照表头复制与数据相同的行数，在原表头旁边打上0，按住ctrl，往下拉在复制的表头旁边写上1.5,2.5，再往下拉然后排序二、筛选1.使用筛选：选择某个单元格-开始-排序和筛选-筛选2.高级筛选：数据-筛选- 高级常量筛选条件区域必须带表头公式筛选条件不可带表头如果两条件在一行里表示“且”不在一行里表示“或”（表头一定要有）另：.全选表格快捷键 ctrl加shift，再按向右和向下每页打印第一行：文件→页面设置→工作表→打印标题→顶端标题行DAY 5一、分类汇总工具1.认识分类汇总：数据-分类汇总2.使用分类汇总前先排序：数据-排序3.使用分类汇总合并相同内容的单元格：首先要排序，然后在数据中使用分类汇总，形成新的一列（要想形成新的一列，必须分类字段和汇总项相同且未表格最左的那列，若不是表格最左的那列，可以先在要选的列左侧新建一个空列），在新的列中使用定位，定位出所有的空值然后合并单元格，再复制新一列的格式用格式刷刷到要汇总的那一列，再删除分类汇总即可二、设置数据有效性1.使用数据有效性规定可输入的数据大小，长度及内容等。

定量分析方法-调查与整理

权数
1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 1/5
创新环境 (1/4)
创新投入 (1/4)
创新产出 (1/4) 成效创新 (1/4)
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5
定量分析使定性分析更加科学、准确，促使定性分析得出广泛而深入的结论。
定量分析为定性研究的理论进行实证检验，为定性研究的剔除新的研究问题。
1
定量分析无所不在
如何测评腐败程度及治理成效
医学
心理学
众多国际组织进行过对腐败程度的测评测评的一般过程：
从腐败概念到具体量化指标
低质量工程数量、专项资金被乱用的程度、偷逃税覆盖面、公共支出的偏斜程度…
1. 对事物分类，并给出各类别的顺序，
定距测量（间隔尺度、区间尺度）
对现象类别或顺序之间的间距进行的测度。数据表现为“数值” • 如气温： -8、 10、25、…（0C）定距数据之间等量的差值具有同样的含义；“0”并不表示不存在，定距数据之间比值没有意义具有 +或 - 的数学特性，不能运用× 或÷
经济活动人口中大专及以上学历人数人均GDP 信息化指数科技拨款占财政拨款的比重享受加计扣除减免税企业所占比重每万人R&D人员全时当量 R&D经费占GDP比重基础研究人员人均经费 R&D经费占主营业务收入比重有研发机构的企业所占比重开展产学研合作的企业所占比重每万人科技论文数每万名R&D人员专利授权数发明专利授权数占专利授权数的比重每百家企业商标拥有量每万名科技活动人员技术市场成交额新产品销售收入占主营业务收入的比重高技术产品出口额占货物出口额的比重单位GDP能耗劳动生产率科技进步贡献率

简述分类汇总的概念及方法

简述分类汇总的概念及方法
分类汇总是一种将数据按照共同特征或属性进行整理和归纳的
方法。

它旨在帮助人们更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。

分类汇总的方法包括但不限于以下几种：
1. 逻辑分类，根据事物的共同特征或属性进行分类，例如按照
颜色、尺寸、形状等将物品进行分类。

2. 数值分类，根据数值范围将数据进行分类，例如将销售额按
照不同的区间进行划分。

3. 时间分类，根据时间的先后顺序将数据进行分类，例如按年、月、日将数据进行汇总。

4. 地理分类，根据地理位置将数据进行分类，例如按照国家、
地区、城市等进行汇总。

5. 统计分类，根据统计学方法将数据进行分类，例如按照频率、概率等进行汇总。

总之，分类汇总的概念是将数据按照不同的特征或属性进行整理和归纳，以便更好地理解和分析数据。

方法则是根据不同的特征或属性进行分类整理，以便更好地呈现数据的规律和趋势。

实验1 数据整理与数据分析

实验1 数据整理与数据分析1.1 数据整理一、实验目的和要求：能熟练的进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制。

二、实验内容：1、数据的录入2、数据的排序3、数据的分组4、数据透视分析5、常用统计图表的绘制三、统计函数频数分布函数（FREQUENCY）的语法形式为:FREQUENCY(data_array,bins_array)其中：Data_array为用来编制频数分布的数据，Bins_array为频数或次数的接收区间。

四、实验步骤：1、数据的录入数据的录入是指把调查得到的结果输入到一张叫数据清单的EXCEL工作表中。

数据清单是指包含相关数据的一系列工作表的数据行，如发货单数据库，或一组客户名称和联系电话。

数据清单可以作为数据库使用，其中行表示记录，列表示字段。

例某集团公司欲在某地区投资于医疗卫生事业，为了减少风险，获得利润，该集团企划部门决定先了解一下市场潜力。

企划部王经理随机访问了该地区几家医院中就医的36名患者，询问其等候看病的时间，根据这些数据，王经理会得到什么信息呢？打开EXCEL工作表，在列中输入数据的名称，称为变量。

然后依次输入相应调查数据。

2、数据的排序①打开“数据整理.xls” 工作簿，选定“等候时间”工作表。

②利用鼠标选定单元格A1:B37区域③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项，则弹出排序对话框。

④在排序对话框窗口中，选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字，并选择按“递增”排序。

由于所选取数据中已经包含标题，所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”，然后单击“确定”按钮，即可得到排序的结果。

在数据清单中使用分类汇总的方法如下：先选择需要分类汇总的数据区域A1：B37，然后选择“数据”菜单中的“分类汇总”选项，则打开“分类汇总”对话框。

在“分类字段”的下拉式列表中选择要进行分类的列标题，在“汇总方式”的下拉式列表中选择行汇总的方式，本例中选择按“等候时间”进行分类，选择按“计数”进行汇总，单击“确定”按钮，便得到分类汇总的结果。

Excel数据处理之分类汇总

新课教学
课堂小结
上机作业
Excel数据处理之分类汇总
小
复习引入
结
1、分类汇总的步骤：
1)排序：以“分类字段”为主要关键字，进行升
序（或降序）；
新课教学
2)数据——分类汇总。
2、分类汇总前要先排序，
排序的依据是分类字段。
课堂小结
删除分类汇总的数据恢复到排序前？
上机作业
新课教学
课堂小结
上机作业Excel数据Fra bibliotek理之分类汇总新
复习引入
课
不用函数
新课教学
分类汇总：把数据清单中的数据分门别类地统计处
课堂小结理，不需建立公式，Excel将会自动对各类别的数据进行
求和、求平均值等多种计算，并且把汇总的结果以“总计”
和“分类汇总”的方式显示出来。上机作业
Excel数据处理之分类汇总
新
复习引入
课
（一）实例1 自动分类汇总
统计出每个人第3周晚自习迟到的总次数。
新课教学
课堂小结
上机作业
Excel数据处理之分类汇总
新
复习引入步
课
骤
1、排序：以“姓名”为主要关键字；
新课教学
2、数据——分类汇总：
排序依据
课堂小结
上机作业
Excel数据处理之分类汇总
新
复习引入
课
求各个“销售区间” 二月份销售总额。

Enter
Excel数据处理之分类汇总
复
复习引入
习
提供一个晚自习考勤数据表，请用学过的知识点计算出第3周晚自习每个
人迟到的总次数。
新课教学
课堂小结

excel班级成绩分类汇总 -回复

excel班级成绩分类汇总-回复如何通过Excel对班级成绩进行分类汇总。

第一步：准备数据要使用Excel对班级成绩进行分类汇总，首先需要准备成绩数据。

可以将学生姓名，学号和各个科目的成绩作为数据的列，每个学生一行。

确保每个学生的数据都是完整的，没有遗漏或错误的数据。

第二步：创建工作表打开Excel，创建一个新的工作表。

可以点击"工作表"选项卡上的"+"按钮来创建新的工作表。

第三步：整理数据将准备好的成绩数据复制到新创建的工作表中。

确保每一列都有相应的标题，例如"姓名"、"学号"、"数学成绩"、"英语成绩"等等。

第四步：添加分类列在数据的最右侧添加一列，用来作为分类的依据。

这个分类列可以是成绩段、等级、或其他任何你认为合适的分类方式。

例如，可以用"成绩段"作为分类的依据，将成绩区间分为"A"、"B"、"C"、"D"、"E"等等。

第五步：设置分类规则根据你选择的分类方式，在分类列中填入相应的分类规则。

例如，如果你选择将成绩分为"A"、"B"、"C"、"D"、"E"五个段，可以根据成绩的高低来进行分类。

假设90分以上为"A"段，80-89分为"B"段，70-79分为"C"段，60-69分为"D"段，60分以下为"E"段。

在分类列中根据成绩的高低填入相应的分类。

第六步：创建分类汇总表在工作表的另一个单元格中创建一个分类汇总表。

这个表将显示每个分类的统计数据，如每个成绩段的人数、百分比等等。

Excel中如何进行数据分类和聚类分析

Excel中如何进行数据分类和聚类分析在当今数字化的时代，数据如同海洋般浩瀚，而从这海量的数据中提取有价值的信息就显得至关重要。

Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，为我们提供了一些基本但有效的工具来进行数据分类和聚类分析。

接下来，让我们一起深入了解如何在 Excel 中实现这一目标。

一、数据分类数据分类是将数据按照特定的标准或特征划分为不同的类别。

在Excel 中，常见的数据分类方法有以下几种：1、基于数值范围的分类例如，将学生的考试成绩分为“优秀（90 分及以上）”、“良好（80 89 分）”、“中等（70 79 分）”、“及格（60 69 分）”和“不及格（60 分以下）”。

可以使用 Excel 的函数如 IF 函数来实现。

假设成绩在 A 列，从 A2 开始，在 B2 单元格输入公式“＝IF(A2>＝90,＂优秀"，IF(A2>＝80,＂良好"，IF(A2>＝70,＂中等"，IF(A2>＝60,＂及格"，＂不及格"））））”，然后向下填充至数据末尾。

2、基于文本内容的分类比如，将客户的反馈信息分为“满意”、“不满意”和“中立”。

可以通过筛选功能结合手动分类的方式进行。

先筛选出包含特定关键词的行，如“非常满意”、“满意”等归为“满意”类别，以此类推。

3、基于日期的分类例如，将销售数据按照月份、季度或年份进行分类。

Excel 中有专门的日期函数可以帮助我们提取日期中的年、月、日等信息，然后据此进行分类。

二、聚类分析聚类分析是将数据对象分组为多个类或簇，使得同一簇中的对象具有较高的相似度，而不同簇中的对象具有较大的差异性。

虽然 Excel 没有专门的聚类分析工具，但我们可以通过一些方法来近似实现聚类的效果。

1、数据标准化由于不同的数据列可能具有不同的量纲和数值范围，为了使聚类结果更准确，首先需要对数据进行标准化处理。

计算机职称考试题库(6)_电子表格中的数据处理

中级专业技术人员计算机实用教程配套题库第6部分电子表格中的数据处理第１题【操作要求】打开题库中的文件wj6-1.xls，按照【样文6-1A】所示进行如下设置：1．公式（函数）应用：使用Sheetl工作表中的数据，计算“总计”和“平均值”，结果分别放在相应的单元格中，如【样文6－1A】所示。

2．数据排序：使用Sheet2工作表中的数据，以“搅拌机”为主要关键字，降序排序，结果如【样文6－1B】所示。

3．数据筛选：使用Sheet3工作表中的数据，筛选出“搅拌机”大于等于8000或者小于等于6000的记录，结果如【样文6-1C】所示。

4．数据合并计算：使用Sheet4工作表“西南区建筑材料销售统计”和“西北区建筑材料销售统计”中的数据，在“建筑材料销售总计”中进行“求和”合并计算，结果如【样文6-1D】所示。

5．数据分类汇总：使用Sheet5工作表中的数据，以“产品名称”为分类字段，将“销售额”进行“平均值”分类汇总，结果如【样文6－1E】所示。

6．建立数据透视表：使用“数据源”工作表中的数据，以“销售地区”为行字段，以“产品名称”为列字段，以“销售额”为求和项，从Sheet6工作表的A1单元格起建立数据透视表，结果如【样文6-1F】所示。

7．保存文件：考试结果按原文件名保存在考生文件夹中。

中级专业技术人员职称计机培训题库【样文6－1A】恒大中学高二考试成绩表姓名班级语文数学英语政治总分李平高二（一）班72 75 69 80 296麦孜高二（二）班85 88 73 83 329张江高二（一）班97 83 89 88 357王硕高二（三）班76 88 84 82 330刘梅高二（三）班72 75 69 63 279江海高二（一）班92 86 74 84 336李朝高二（三）班76 85 84 83 328许如润高二（一）班87 83 90 88 348张玲铃高二（三）班89 67 92 87 335赵丽娟高二（二）班76 67 78 97 318高峰高二（二）班92 87 74 84 337刘小丽高二（三）班76 67 90 95 328各科平均分82.5 79.25 80.5 84.5【样文6－1B】恒大中学高二考试成绩表姓名班级语文数学英语政治总分刘梅高二（三）班72 75 69 63 279李平高二（一）班72 75 69 80 296赵丽娟高二（二）班76 67 78 97 318刘小丽高二（三）班76 67 90 95 328李朝高二（三）班76 85 84 83 328麦孜高二（二）班85 88 73 83 329王硕高二（三）班76 88 84 82 330张玲铃高二（三）班89 67 92 87 335江海高二（一）班92 86 74 84 336高峰高二（二）班92 87 74 84 337许如润高二（一）班87 83 90 88 348张江高二（一）班97 83 89 88 357 【样文6－1C】恒大中学高二考试成绩表姓名班级语文数学英语政治张江高二（一）班97 83 89 88许如润高二（一）班87 83 90 88【样文6－1D】第6部分电子表格中的数据处理各班各科平均成绩表班级语文数学英语政治高二（一）班87 81.75 80.5 85高二（二）班84.33333 80.66667 75 88高二（三）班77.8 76.4 83.8 82【样文6－1E】恒大中学高二考试成绩表姓名班级语文数学英语政治高二（一）班平均值87 81.75 80.5 85高二（三）班平均值77.8 76.4 83.8 82高二（二）班平均值84.33333 80.66667 75 88总计平均值82.5 79.25 80.5 84.5【样文6－1F】3中级专业技术人员职称计机培训题库第2题【操作要求】打开题库中的文件wj6-2.xls，按照【样文6-2A】所示进行如下设置：1．应用公式(函数)：使用Sheetl工作表中的数据，计算“实发工资”，结果放在相应的单元格中，【样文6-2A】如所示。

用Excel统计各分数段学生数

用Excel统计各分数段学生数教师常常要统计各学科相应分数段的学生人数，以方便对考试情况作全方位的对比分析。

在Excel中，有多种函数可以实现这种统计工作，笔者以图1所示的成绩表为例，给出多种统计方法。

文章末尾提供.xls文件供大家下载参考。

文章导读：方法一：用COUNTIF函数统计这是最常用、最容易理解的一种方法，我们用它来统计“语文”学科各分数段学生数。

如果某些学科（如体育），其成绩是不具体数值，而是字符等级（如“优秀、良好”等），我们也可以用COUNTIF函数来统计各等级的学生人数。

方法二：用DCOUNT函数统计这个函数不太常用，但用来统计分数段学生数效果很不错。

我们用它统计“数学”学科各分数段学生数。

方法三：用FREQUENCY函数统计这是一个专门用于统计某个区域中数据的频率分布函数，我们用它来统计“英语”学科各分数段学生数。

方法四：用SUM函数统计我们知道SUM函数通常是用来求和的，其实，他也可以用来进行多条件计数，我们用它来统计“政治”学科各分数段的学生数。

方法一：用COUNTIF函数统计这是最常用、最容易理解的一种方法，我们用它来统计“语文”学科各分数段学生数。

函数功能及用法介绍①分别选中C63、C67单元格，输入公式：=COUNTIF(C3:C62,"<60")和=COUNTIF(C3:C62,">=90")，即可统计出“语文”成绩“低于60分”和“大于等于90”的学生人数。

②分别选中C64、C65和C66单元格，输入公式：=COUNTIF(C3:C62,">=60")-COUNTIF(C3:C62,">=70")、=COUNTIF(C3:C62,">=70")-COUNTIF(C3:C62,">=80")和=COUNTIF(C3:C62,">=80")-COUNTIF(C3:C62,">=90")，即可统计出成绩在60-69分、70-79分、80-89分区间段的学生人数。

数据透析表的数据透视表分组设置方法

数据透析表的数据透视表分组设置方法数据透视表是数据分析中常用的工具，可以通过对数据集进行透视操作，以便更好地理解和总结数据。

而在数据透析表中，分组设置是一项重要的功能，可以帮助我们更好地组织数据并查看不同维度的数据汇总情况。

本文将介绍数据透析表的数据透视表分组设置方法，帮助读者更好地使用该功能。

首先，我们需要明确数据透析表的基本概念和结构。

数据透析表是由数据字段和数据汇总字段组成的二维表格。

其中，数据字段是我们需要进行透视操作的数据，而数据汇总字段则是我们用来对数据进行分类汇总的字段。

在数据透析表中，分组设置就是指对数据汇总字段进行分组操作，以便按照不同的标准对数据进行分类和汇总。

那么，如何进行数据透视表的分组设置呢？首先，我们需要打开数据透析表，并选择需要进行分组设置的数据汇总字段。

在Excel中，我们可以通过鼠标右键点击数据透视表中的数据汇总字段，然后选择“分组”选项。

在其他数据透析表工具中，也可以通过类似的操作来实现分组设置。

接下来，系统会弹出一个分组设置对话框，允许我们进行具体的分组操作。

在对话框中，我们可以选择不同的方式对数据进行分组设置。

最常见的方式是按照数值范围进行分组，即将数据分成若干个区间。

例如，我们可以将销售额按照0-1000、1000-2000、2000-3000等区间进行分组。

这样，我们就可以更清晰地了解不同销售额区间的数据情况。

此外，还可以按照文本字段进行分组设置。

例如，我们可以将销售人员按照部门进行分组，或者将产品按照类别进行分组。

这样，我们就可以更好地掌握销售人员或产品在不同部门或类别下的销售情况。

在进行分组设置时，我们还可以设置分组的起始值、结束值和间隔值。

例如，我们可以将销售额按照5000的间隔进行分组，这样可以更有针对性地观察销售额的情况。

此外，我们还可以自定义分组的标签，以便更好地识别和记忆分组结果。

在设置完分组条件后，还可以通过排序和筛选功能进一步调整数据的显示方式。

数据的分组与分段

在数据分析时，对数据进行分组和分段是常用的一种操作，通过分组和分段可以挖掘出更多数据的内在信息。

数据分组的作用是可以快速对所有分组进行统计计算，比如计算男女学生的平均成绩时，可以先按性别分组，然后再按成绩统计各组的平均数。

数据分段作用在于可以将连续的数据离散化，比如将成绩分为不同的成绩等级，将年龄分为不同的年龄段，这样就可以通过不同数据段的统计分析挖掘出一些更加有用的信息。

一、数据分组统计分析分组是指将DataFrame按照某列划分为多个不同的组，然后再按另外一列计算每组的一些统计指标，这一点类似于Excel的分类汇总，分组统计时只要确定分组字段、统计字段和统计方法就可以执行。

1.数据分组pandas提供了一个灵活高效的groupby函数，通过groupby函数可以对DataFrame 进行分组操作，进而再对每一组进行统计分析，如计算最大值、最小值、平均值、中位数等。

（1）按某列对DataFrame进行分组通过groupby函数执行分组操作，只会返回一个GroupBy对象，该对象实际上并没有进行任何的计算，其仅仅是中间数据。

groupby函数的一般用法为：DataFrame.groupby(by=分组列)其中，by表示分组的列，即DataFrame按照这一列进行分组，但是其结果只是一个中间数据，不产生任何的统计结果。

示例代码如下：import numpy as npimport pandas as pdarr = np.arange(1,17).reshape(4,4)data = pd.DataFrame(arr,columns=['a','b','c','d'])data['e'] = ['A','B','B','A']print("初始数据为:\n",data)group = data.groupby(by='e')print("按e列分组的结果为:",group)print("分组结果的类型为:",type(group))输出结果如图4-*所示。

统计学第3章数据的整理与显示

主讲：王光玲，济南大学商学院 45
2.统计分组的方法
2）数量标志分组 ——按表现总体单位数量特征的标志进行的分组。
例如，按职工人数分组、按人口年龄分组、按工资收入水平分组、按销售额分组等
（1）单项式分组：每组变量值是一个值（2）组距式分组：每组变量值是一个区间。
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小作业：课后将课本P50的例3-1和3-2的例子演示
一遍！
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3.2 统计分组与频数分布
3.2.1 统计分组 3.2.2 频数分布及统计图
主讲：王光玲，济南大学经济学院
3.2.1 统计分组
主讲：王光玲，济南大学经济学院
1、统计分组（见P52）
概念：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按照一定的标志把被研究总体划分为若干个性质不同但又有联系的组，称为统计分组。
某单位共有1000名职工，每名职工的文化程度、月收入、婚姻状况等个体特征都有所不同（变异）。若该单位领导想从总体上了解职工队伍的文化程度、月收入、婚姻状况等情况，则可先要通过登记方法获得每个职工的资料，对这些描述每名职工个体特征的资料进行分类汇总和分析计算，就可以了解该单位全部职工中有多少人未婚、多少人已婚、多少人离婚、多少人丧偶，各自所占的百分比是多少；也可以了解研究生、大学、中专（高中）等不同文化程度职工的人数及比重；还可以了解职工月平均工资、各类职工的工资水平、职工工资分布的均衡性等等，以上内容均为统计整理的有效信息，这些统计信息对于制定企业的人力资源计划是十分必要的。
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2.统计分组的方法
1）品质标志分组 ——按研究对象的某种属性特征分组。
（2）复合分组：对总体按两个或两个以上的标志进行的重叠式分组。

EXCEL数据表的数据分布

EXCEL数据表的数据分布数据分布是指数据在一个特定范围内的分布情况，通过对数据的分布进行分析，我们可以更好地了解数据的特征和规律。

在EXCEL中，我们可以通过各种方法和工具来进行数据分布的计算和可视化展示。

一、数据分布的基本概念数据分布的基本概念主要包括以下几个方面：1. 数据集：指由一组数据所构成的集合，可以是数值型数据、文本型数据、日期型数据等。

2. 频数：指某个数值在数据集中出现的次数，用于描述数据出现的频率。

3. 频率分布表：是一种以表格形式展示数据频数的统计表，表格中通常包括值（数值的取值范围）、频数和频率。

4. 直方图：是一种常用的用于展示数值型数据分布的图表，将数值范围划分为一系列区间，并用矩形条表示各区间内数据的频数或频率。

二、EXCEL中数据分布的计算方法在EXCEL中，可以使用以下几种方法来计算数据的分布情况：1. 频数计数函数：使用COUNT函数来计算数值在数据集中出现的次数，如COUNT、COUNTIF等函数。

2. 频数分布计算：使用FREQUENCY函数来计算一组数值在不同区间范围内的频数。

3. 分类汇总表：使用数据透视表来对数据进行分类汇总，统计数据在不同分类条件下的频数或频率。

4. 条件格式：使用条件格式功能，根据设定的条件，对数据进行颜色填充或其他格式处理，直观地展示数据的分布情况。

三、EXCEL中数据分布的可视化展示除了以上的计算方法外，EXCEL还提供了多种数据可视化的方式，用于直观地展示数据的分布情况。

1. 直方图：使用数据分析工具包中的直方图功能，可以方便快捷地生成直方图，展示数值型数据的分布情况。

2. 散点图：使用散点图功能，可以将数据点按照其数值在坐标轴上进行绘制，帮助我们分析数据的分布特征。

3. 饼图或条形图：对于分类数据，可以使用饼图或条形图来展示各个分类的频数或频率，直观地显示数据的分布情况。

4. 热力图：对于二维数据，可以使用热力图来展示数据在不同维度上的分布特征，通过颜色深浅来表示数据的密集程度。