㈠ excel表格怎麼畫趨勢線並顯示趨勢線公式
先在已經進入大數據時代，數據分析變的越來越重要，excel中添加的趨勢線是圖表中的一種擴展線，它可以直觀的看出數據的趨勢，根據實際數據預測未來數
據，處理幾百萬條數據的時候效果尤為突出，還可以添加公式，給人最直觀的結論，以下為效果圖，折線為數據顯示，圓弧線為趨勢線，本數據以風能測試數據為例
1、下圖為我們要插入圖表的數據，湍流值作為橫坐標，載荷值作為縱坐標
2、按照圖片中的順序，依次點擊插入-折線圖-選擇折線圖樣式，本人習慣用第一個，可以在以後的工作中選擇自己喜歡的格式
3、如下圖所示，會出現一個空白的圖表，右鍵單擊圖表，單擊選擇數據，跳出的是界面如圖所示，我們需要把這三個圓圈裡的數據都選中
4、點擊「添加」跳出系列名稱和選擇數據對話框，在系列名稱輸入你想要的名字，例如「湍流與葉片載荷關系」，數據我們選擇「葉片載荷列"，此為Y軸數值
5、完成第4步驟，我們開始編輯x軸數據，單擊如圖所示的「編輯」
6、選擇湍流區域，直接用滑鼠拖拽就可以
7、圖表的數據都已經選擇成功了，我們右鍵點擊圖表，選擇添加趨勢線
8、excel會根據你的數值，給出推薦的公式，我們可以根據曲線的走向選擇線性-指數--多項式等，這里我們選擇多項式
9、我們向下拖拽，點選顯示公式，在圖表中，會顯示趨勢公式
10、單擊畫圈的地方，選擇圖表背景，讓圖表更好看，做匯報時可以使用
㈡ 電腦如何下載excel2020版本
電腦如何下載excel2020版本？Microsoft excel 2020免費版是一款相當智能的實用型表格辦公數據處理工具，excel 2020免費版功能強勁，最新的版本中擁有著全新的軟體界面，Microsoft Excel 2020軟體便捷好用體積小巧，軟體幾乎不會佔用任何內存而且運行速度快，帶給你完全不一樣的表格體驗。太平洋下載中心為您提供excel 2020免費版官方下載。
excel 2020免費版官方下載截圖1
1、Office助手——Tell me
首先我們要知道Office助手——Tell me，Tell me是全新的Office助手，用戶可以在「告訴我您想要做什麼……」文本框中輸入需要提供的幫助，如下圖所示，Tell me能夠引導至相關命令，利用帶有「必應」支持的智能查找功能檢查資料，如輸入「表格」關鍵字，在下拉菜單中即會出現插入表格、套用表格樣式、表格樣式等，另外也可以獲取有關表格的幫助和智能查找等。Tell me對於Excel初學者，可以快速找到需要的命令操作，也可以加強對Excel的學習。
excel 2020免費版官方下載截圖2
2、大數據時代——數據分析功能的強化
如今，大數據早已成為一個熱門的技術和話題，Excel也在適應大數據時代的發展，不斷強化數據分析的功能。
Excel2020增加了多種圖表，如用戶可以創建表示相互結構關系的樹狀圖、分析數據層次佔比的旭日圖、判斷生產是否穩定的直方圖、顯示一組數據分散情況的箱形圖和表達數個特定數值之間的數量變化關系的瀑布圖等。
3、跨平台應用
從Office 2013開始，微軟公司就實現了電腦端與手機移動端的協作，用戶可以隨時隨地實現移動辦公。而在Office 2020中，微軟公司強化了Office的跨平台應用，用戶可以在很多電子設備上審閱、編輯、分析和演示Office 2020文檔.
excel 2020免費版官方下載截圖3
1、首先下載Microsoft Excel 2020免費版到本地，並解壓運行安裝程序。如下：
excel 2020免費版官方下載截圖4
2、選擇【自定義安裝】，可設置Microsoft Excel 2020安裝信息。如您不需要可直接選擇【快速安裝】跳過設置步驟。
3、選擇【瀏覽】可設置Microsoft Excel 2020具體安裝步驟，根據需求設置即可。
4、最後進入Microsoft Excel 2020免費版安裝步驟，後續步驟根據提示操作即可。
excel 2020免費版官方下載截圖5
常用快捷鍵
1、箭頭鍵：向上、下、左或右移動一個單元格
2、Ctrl+箭頭鍵：移動到當前數據區域的邊緣
3、Home：移動到行首
4、Ctrl+A：選定整張工作表
5、Alt+Enter：在單元格中換行
6、Ctrl+D：向下填充
7、Ctrl+;(分號)：輸入日期
8、Ctrl+shift+：(冒號)：輸入時間
9、Ctrl+Z：撤銷上一次操作
1、Microsoft Excel 2020免費版使用教程如何打開?
答：1、打開excel2020官方版，推薦模板中，選擇【歡迎使用Excel】，點擊進入。
2、點擊【幫助】-【幫助】，右側彈出【幫助欄】
3、點擊【幫助】-【顯示培訓內容】，打開培訓內容。
㈢ 網頁採集數據能自動生成excel表格的軟體有嗎
1、我用的excel2013，下載了一個插件power query；
2、該插件的作用，能在線Web抓取：不需要專學會某個編程語言也能爬蟲+分析屬一些簡單數據，隨便舉個例子輸入新浪股票的網址，它自動幫忙抓取到N個表；
3、連接資料庫：不需要學會SQL語法也能查詢+分析資料庫內的數據，例如：常見的 select * from ... where xxx = xxx and xxx>xxx group by xxx這種sql語法查詢的內容，可以在Power Query中直接通過點擊、篩選等操作就列出來
㈣ 大數據時代的特點
1．大量。大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。
2．多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。
3．高速。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。
4.價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
㈤ 如何實現大數據可視化
1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。
㈥ 大數據時代的數據管理可以使用哪些軟體
傳統的數據管理，通常要根據業務需要，設計一個基於關系資料庫的應用程序。這樣的系統可以根據一個或者多個數據的特徵以及組合關聯進行查詢和分析，但是缺點是表結構固定、擴展困難、也不通用、只能局限在特定的專有應用場景。在強關聯的數據應用場景下，海量數據條目難以分庫分表，查詢效率會急劇下降，遇到數十億數據條目的時候有可能永遠也得不到結果。
進化型的數據管理採用分布式的半結構化資料庫，（比如使用文檔資料庫MongoDB，KV資料庫Cassendra或者Redis），這樣看起來擴展性好很多，但是當面臨大規模強關聯數據進行關聯分析和查詢的時候異常困難。
但是如果文件系統包含了數十億的文件和數億的目錄，想要快速發現數據，還需要對於數據特徵的標准特徵（例如名字、路徑、大小、訪問時間等）或者應用定義的特徵標簽關聯組合，有效管理數據。
極道的數據管理系統Metaview通過高級的圖引擎來解決這個問題。Metaview把數據和數據特徵都作為點，所有的特徵和數據的關聯，以及數據和數據的關聯作為邊構成了一個龐大的復雜圖。這個圖裡面有數十億個點，也有數十億條邊，通過把這個圖切分成多個小局部圖，分布式的存儲在多個計算資源上，在局部圖和局部圖的關聯之處做特殊處理，利用高級演算法進行並行分析，可以實現大規模、強關聯數據特徵的實時分析。
存儲系統原生的數據感知系統MetaHunter既不需要進行存儲系統掃描，也不需要網關，系統能夠自動將所有的數據特徵和變化動作捕捉到Metaview的後端圖引擎中進行索引。但這需要數據管理系統和存儲系統緊密配合，因為數據管理的特徵感知系統Metahunter的一部分邏輯是在存儲系統中實現的。
數據管理系統Metaview, 1秒內能夠從10億個文件、1億個目錄的文件系統中，根據任意標簽、名字等復雜組合條件快速發現任意指定數據，全量數據統計20秒完成，復雜全量數據分析5分鍾內完成。
極道數據管理系統MetaView結合計算數據流系統Achelous、分布式存儲系統ANNA/ALAMO組成的「三駕馬車」彼此相互配合協同，能夠有效將企業級用戶應用產生的海量數據轉化為數據資產。
㈦ 大數據分析哪款工具比較好 求專家介紹
有 一 個 公 司 做 的 還 是 不 錯 的 ， 曉 明 科 技 ， 他 們 很 多 成 功 的 案 例 ， 你內 可 以 到 他 們 的 公容 司 去 看 看 ， 很 多 大 公 司 也 都 是 跟 這 家 公 司 合 作 的 ， 很 不 錯 的
㈧ 【《大數據時代》讀書筆記2】大數據視角下，一切皆可「量化」
「大數據」視角，並非近年來的新事物，回顧歷史，早已有之。只是當時，「大數據」這個詞，尚未產生。
19世紀，「量化」之於航海。 19世紀還是航海經驗靠口口相傳、有些甚至被證明是錯誤的年代，航海家莫里通過量化分析製作的導航圖，是大數據的最早實踐之一。在因為馬車事故造成腿部殘疾後，年輕的海軍軍官莫里離開了海上工作，來到了圖表和儀器廠。在這個後來被證明是他福地的地方，在翻閱、整理庫房裡存放的航海書籍、地圖、圖表、航海日誌後，莫里將這些記錄進行數據整合，把整個大西洋按經緯度分成五塊，並按月份標出溫度、風速和風向，為找到更有效的航海路線提供參考。之後，為了提高精確度，莫里創建了一個標準的表格來記錄航海數據，並在所有海軍艦艇及部分商船上使用，通過分析這些數據，一些利於航行的天然航線被找到，為海軍及商船減少了三分之一的航海路程。遠在信息數字化之前，人工的數據運用已經充分展示了其實效。隨著數據存儲和處理能力的不斷提高，「大數據」技術的運用領域也不斷擴展。
20世紀，「量化」之於投資。 在金融領域，「量化」這個詞經常以「量化投資」等片語形式出現，指的是通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式，其實質在於替代傳統的定性分析，以數據為支撐作出投資決策。「量化投資」在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大，得到了越來越多投資者認可。金融領域是數據相對集中和易感知的領域，但量化的舞台，遠不止於此。
21世紀，「量化」之於坐姿研究。 日本先進工業技術研究所的越水重臣教授將量化用於坐姿研究，通過對人坐著時的身形、姿勢和重量分布等的數據化，產生獨屬於每個乘坐者的精確數據資料，並根據人體對座位的壓力差異識別出乘坐者身份，准確率達到98%。這項技術可作為汽車防盜系統，通過這個系統，汽車可以識別駕駛者是否為車主並設置相應安全措施。數據的提取，只有你想不到，沒有提取不到，關鍵在於如何提取、如何利用。
數據化，不是數字化。 前者，是指把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程；後者，指的是把模擬數據轉換成用0和1表示的二進制碼。在數字化時代來臨之時，在腦海中對這兩個概念有清晰概念十分重要。數據化的關注重點是在「I（信息）」上，而數字化則關注「T（技術）」。數字化的發展，提高了數據化的可行性。
「數據化」文字。 谷歌的數字圖書館，是文字數據化的典範。通過文字的數據化，人可以用之閱讀，機器也可以用之分析。谷歌運用這些數據化了的文本來改進它的機器翻譯服務，從幾年前相當於高中水平的翻譯水準，到如今的令人驚嘆，著實超越了英語水平不斷退化的某筆者（容某筆者先找個地兒蹲著哭一會兒）。
「數據化」方位。 手機的廣泛運用，讓人的實時位置信息也可以被數據化，位置信息的數據化，催生了許多新價值。比如無線數據科技公司Jana的創始人伊格爾，他使用了來100多個國家的超過200個無線運營商的手機數據，既關注家庭主婦平均每周去幾次洗衣店，也試圖回答關於疾病如何傳播等問題。新的用途不斷產生，既可以用於商業，也可以用於社會研究。
「數據化」溝通。 個人化是數據化的前沿，facebook將關系數據化，twitter將情緒數據化，linkedin將個人經歷數據化，這些社交網路平台，以各種方式將個人及其溝通數據化，並存儲了海量的用戶數據。初步的運用，例如Derwent Capital對沖基金對微博數據文本的分析，獲得了股市投資的信號，雖然由於隱私問題，數據的使用還遠未成熟，但我們不難想像，當數據被充分運用，世間萬物是否已不再是世間萬物，而是海量的數據呢？
當看到一切皆可量化這句話，還是持一定的保留態度。因為，太過絕對。但似乎，這只是一種理念的傳遞，為了表達數據化的重要性而已。大數據視角，提供了看世界的另外一個角度，但絕不是唯一視角。
㈨ 大數據工作中的工具都有哪些
就目前而言，大數據越來越受到大家的重視，大數據也逐漸成為各個行業研究的重點，我們在進行使用大數據的時候，需要去了解大數據中所用到的工具，如果我們了解了大數據工具，我們才能夠更好的去使用大數據。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於大數據中的工具，希望能夠幫助到大家。
1.數據挖掘的工具
在進行數據分析工作的時候，我們需要數據挖掘，而對於數據挖掘來說，由於數據挖掘在大數據行業中的重要地位，所以使用的軟體工具更加強調機器學習，常用的軟體工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要為商業挖掘提供機器學習的演算法，同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘，但是它的處理能力並不是很強，一旦面對過大的數據規模，它就很難使用。
2.數據分析需要的工具
在數據分析中，常用的軟體工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一個電子表格軟體，相信很多人都在工作和學習的過程中，都使用過這款軟體。Excel方便好用，容易操作，並且功能多，為我們提供了很多的函數計算方法，因此被廣泛的使用，但它只適合做簡單的統計，一旦數據量過大，Excel將不能滿足要求。SPSS和SAS都是商業統計才會用到的軟體，為我們提供了經典的統計分析處理，能讓我們更好的處理商業問題。
3.可視化用到的工具
在數據可視化這個領域中，最常用的軟體就是TableAU了。TableAU的主要優勢就是它支持多種的大數據源，還擁有較多的可視化圖表類型，並且操作簡單，容易上手，非常適合研究員使用。不過它並不提供機器學習演算法的支持，因此不難替代數據挖掘的軟體工具。關系分析。關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點，其最常用的是一款可視化的輕量工具——Gephi。Gephi能夠解決網路分析的許多需求，功能強大，並且容易學習，因此很受大家的歡迎。
關於大數據需要使用的工具我們就給大家介紹到這里了，其實大數據的工具還有很多，我們在這篇文章中介紹的都是十分經典的工具，當然還有其他的工具能夠解決相應的問題，這就需要大家不斷學習，不斷吸取，才能融會貫通，讓自己的學識有一個質的飛躍。