㈠ excel表格怎么画趋势线并显示趋势线公式
先在已经进入大数据时代，数据分析变的越来越重要，excel中添加的趋势线是图表中的一种扩展线，它可以直观的看出数据的趋势，根据实际数据预测未来数
据，处理几百万条数据的时候效果尤为突出，还可以添加公式，给人最直观的结论，以下为效果图，折线为数据显示，圆弧线为趋势线，本数据以风能测试数据为例
1、下图为我们要插入图表的数据，湍流值作为横坐标，载荷值作为纵坐标
2、按照图片中的顺序，依次点击插入-折线图-选择折线图样式，本人习惯用第一个，可以在以后的工作中选择自己喜欢的格式
3、如下图所示，会出现一个空白的图表，右键单击图表，单击选择数据，跳出的是界面如图所示，我们需要把这三个圆圈里的数据都选中
4、点击“添加”跳出系列名称和选择数据对话框，在系列名称输入你想要的名字，例如“湍流与叶片载荷关系”，数据我们选择“叶片载荷列"，此为Y轴数值
5、完成第4步骤，我们开始编辑x轴数据，单击如图所示的“编辑”
6、选择湍流区域，直接用鼠标拖拽就可以
7、图表的数据都已经选择成功了，我们右键点击图表，选择添加趋势线
8、excel会根据你的数值，给出推荐的公式，我们可以根据曲线的走向选择线性-指数--多项式等，这里我们选择多项式
9、我们向下拖拽，点选显示公式，在图表中，会显示趋势公式
10、单击画圈的地方，选择图表背景，让图表更好看，做汇报时可以使用
㈡ 电脑如何下载excel2020版本
电脑如何下载excel2020版本？Microsoft excel 2020免费版是一款相当智能的实用型表格办公数据处理工具，excel 2020免费版功能强劲，最新的版本中拥有着全新的软件界面，Microsoft Excel 2020软件便捷好用体积小巧，软件几乎不会占用任何内存而且运行速度快，带给你完全不一样的表格体验。太平洋下载中心为您提供excel 2020免费版官方下载。
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1、Office助手——Tell me
首先我们要知道Office助手——Tell me，Tell me是全新的Office助手，用户可以在“告诉我您想要做什么……”文本框中输入需要提供的帮助，如下图所示，Tell me能够引导至相关命令，利用带有“必应”支持的智能查找功能检查资料，如输入“表格”关键字，在下拉菜单中即会出现插入表格、套用表格样式、表格样式等，另外也可以获取有关表格的帮助和智能查找等。Tell me对于Excel初学者，可以快速找到需要的命令操作，也可以加强对Excel的学习。
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2、大数据时代——数据分析功能的强化
如今，大数据早已成为一个热门的技术和话题，Excel也在适应大数据时代的发展，不断强化数据分析的功能。
Excel2020增加了多种图表，如用户可以创建表示相互结构关系的树状图、分析数据层次占比的旭日图、判断生产是否稳定的直方图、显示一组数据分散情况的箱形图和表达数个特定数值之间的数量变化关系的瀑布图等。
3、跨平台应用
从Office 2013开始，微软公司就实现了电脑端与手机移动端的协作，用户可以随时随地实现移动办公。而在Office 2020中，微软公司强化了Office的跨平台应用，用户可以在很多电子设备上审阅、编辑、分析和演示Office 2020文档.
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1、首先下载Microsoft Excel 2020免费版到本地，并解压运行安装程序。如下：
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2、选择【自定义安装】，可设置Microsoft Excel 2020安装信息。如您不需要可直接选择【快速安装】跳过设置步骤。
3、选择【浏览】可设置Microsoft Excel 2020具体安装步骤，根据需求设置即可。
4、最后进入Microsoft Excel 2020免费版安装步骤，后续步骤根据提示操作即可。
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常用快捷键
1、箭头键：向上、下、左或右移动一个单元格
2、Ctrl+箭头键：移动到当前数据区域的边缘
3、Home：移动到行首
4、Ctrl+A：选定整张工作表
5、Alt+Enter：在单元格中换行
6、Ctrl+D：向下填充
7、Ctrl+;(分号)：输入日期
8、Ctrl+shift+：(冒号)：输入时间
9、Ctrl+Z：撤销上一次操作
1、Microsoft Excel 2020免费版使用教程如何打开?
答：1、打开excel2020官方版，推荐模板中，选择【欢迎使用Excel】，点击进入。
2、点击【帮助】-【帮助】，右侧弹出【帮助栏】
3、点击【帮助】-【显示培训内容】，打开培训内容。
㈢ 网页采集数据能自动生成excel表格的软件有吗
1、我用的excel2013，下载了一个插件power query；
2、该插件的作用，能在线Web抓取：不需要专学会某个编程语言也能爬虫+分析属一些简单数据，随便举个例子输入新浪股票的网址，它自动帮忙抓取到N个表；
3、连接数据库：不需要学会SQL语法也能查询+分析数据库内的数据，例如：常见的 select * from ... where xxx = xxx and xxx>xxx group by xxx这种sql语法查询的内容，可以在Power Query中直接通过点击、筛选等操作就列出来
㈣ 大数据时代的特点
1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。
2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
㈤ 如何实现大数据可视化
1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。
㈥ 大数据时代的数据管理可以使用哪些软件
传统的数据管理，通常要根据业务需要，设计一个基于关系数据库的应用程序。这样的系统可以根据一个或者多个数据的特征以及组合关联进行查询和分析，但是缺点是表结构固定、扩展困难、也不通用、只能局限在特定的专有应用场景。在强关联的数据应用场景下，海量数据条目难以分库分表，查询效率会急剧下降，遇到数十亿数据条目的时候有可能永远也得不到结果。
进化型的数据管理采用分布式的半结构化数据库，（比如使用文档数据库MongoDB，KV数据库Cassendra或者Redis），这样看起来扩展性好很多，但是当面临大规模强关联数据进行关联分析和查询的时候异常困难。
但是如果文件系统包含了数十亿的文件和数亿的目录，想要快速发现数据，还需要对于数据特征的标准特征（例如名字、路径、大小、访问时间等）或者应用定义的特征标签关联组合，有效管理数据。
极道的数据管理系统Metaview通过高级的图引擎来解决这个问题。Metaview把数据和数据特征都作为点，所有的特征和数据的关联，以及数据和数据的关联作为边构成了一个庞大的复杂图。这个图里面有数十亿个点，也有数十亿条边，通过把这个图切分成多个小局部图，分布式的存储在多个计算资源上，在局部图和局部图的关联之处做特殊处理，利用高级算法进行并行分析，可以实现大规模、强关联数据特征的实时分析。
存储系统原生的数据感知系统MetaHunter既不需要进行存储系统扫描，也不需要网关，系统能够自动将所有的数据特征和变化动作捕捉到Metaview的后端图引擎中进行索引。但这需要数据管理系统和存储系统紧密配合，因为数据管理的特征感知系统Metahunter的一部分逻辑是在存储系统中实现的。
数据管理系统Metaview, 1秒内能够从10亿个文件、1亿个目录的文件系统中，根据任意标签、名字等复杂组合条件快速发现任意指定数据，全量数据统计20秒完成，复杂全量数据分析5分钟内完成。
极道数据管理系统MetaView结合计算数据流系统Achelous、分布式存储系统ANNA/ALAMO组成的“三驾马车”彼此相互配合协同，能够有效将企业级用户应用产生的海量数据转化为数据资产。
㈦ 大数据分析哪款工具比较好 求专家介绍
有 一 个 公 司 做 的 还 是 不 错 的 ， 晓 明 科 技 ， 他 们 很 多 成 功 的 案 例 ， 你内 可 以 到 他 们 的 公容 司 去 看 看 ， 很 多 大 公 司 也 都 是 跟 这 家 公 司 合 作 的 ， 很 不 错 的
㈧ 【《大数据时代》读书笔记2】大数据视角下，一切皆可“量化”
“大数据”视角，并非近年来的新事物，回顾历史，早已有之。只是当时，“大数据”这个词，尚未产生。
19世纪，“量化”之于航海。 19世纪还是航海经验靠口口相传、有些甚至被证明是错误的年代，航海家莫里通过量化分析制作的导航图，是大数据的最早实践之一。在因为马车事故造成腿部残疾后，年轻的海军军官莫里离开了海上工作，来到了图表和仪器厂。在这个后来被证明是他福地的地方，在翻阅、整理库房里存放的航海书籍、地图、图表、航海日志后，莫里将这些记录进行数据整合，把整个大西洋按经纬度分成五块，并按月份标出温度、风速和风向，为找到更有效的航海路线提供参考。之后，为了提高精确度，莫里创建了一个标准的表格来记录航海数据，并在所有海军舰艇及部分商船上使用，通过分析这些数据，一些利于航行的天然航线被找到，为海军及商船减少了三分之一的航海路程。远在信息数字化之前，人工的数据运用已经充分展示了其实效。随着数据存储和处理能力的不断提高，“大数据”技术的运用领域也不断扩展。
20世纪，“量化”之于投资。 在金融领域，“量化”这个词经常以“量化投资”等词组形式出现，指的是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，其实质在于替代传统的定性分析，以数据为支撑作出投资决策。“量化投资”在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者认可。金融领域是数据相对集中和易感知的领域，但量化的舞台，远不止于此。
21世纪，“量化”之于坐姿研究。 日本先进工业技术研究所的越水重臣教授将量化用于坐姿研究，通过对人坐着时的身形、姿势和重量分布等的数据化，产生独属于每个乘坐者的精确数据资料，并根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者身份，准确率达到98%。这项技术可作为汽车防盗系统，通过这个系统，汽车可以识别驾驶者是否为车主并设置相应安全措施。数据的提取，只有你想不到，没有提取不到，关键在于如何提取、如何利用。
数据化，不是数字化。 前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。数字化的发展，提高了数据化的可行性。
“数据化”文字。 谷歌的数字图书馆，是文字数据化的典范。通过文字的数据化，人可以用之阅读，机器也可以用之分析。谷歌运用这些数据化了的文本来改进它的机器翻译服务，从几年前相当于高中水平的翻译水准，到如今的令人惊叹，着实超越了英语水平不断退化的某笔者（容某笔者先找个地儿蹲着哭一会儿）。
“数据化”方位。 手机的广泛运用，让人的实时位置信息也可以被数据化，位置信息的数据化，催生了许多新价值。比如无线数据科技公司Jana的创始人伊格尔，他使用了来100多个国家的超过200个无线运营商的手机数据，既关注家庭主妇平均每周去几次洗衣店，也试图回答关于疾病如何传播等问题。新的用途不断产生，既可以用于商业，也可以用于社会研究。
“数据化”沟通。 个人化是数据化的前沿，facebook将关系数据化，twitter将情绪数据化，linkedin将个人经历数据化，这些社交网络平台，以各种方式将个人及其沟通数据化，并存储了海量的用户数据。初步的运用，例如Derwent Capital对冲基金对微博数据文本的分析，获得了股市投资的信号，虽然由于隐私问题，数据的使用还远未成熟，但我们不难想象，当数据被充分运用，世间万物是否已不再是世间万物，而是海量的数据呢？
当看到一切皆可量化这句话，还是持一定的保留态度。因为，太过绝对。但似乎，这只是一种理念的传递，为了表达数据化的重要性而已。大数据视角，提供了看世界的另外一个角度，但绝不是唯一视角。
㈨ 大数据工作中的工具都有哪些
就目前而言，大数据越来越受到大家的重视，大数据也逐渐成为各个行业研究的重点，我们在进行使用大数据的时候，需要去了解大数据中所用到的工具，如果我们了解了大数据工具，我们才能够更好的去使用大数据。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于大数据中的工具，希望能够帮助到大家。
1.数据挖掘的工具
在进行数据分析工作的时候，我们需要数据挖掘，而对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。
2.数据分析需要的工具
在数据分析中，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处理，能让我们更好的处理商业问题。
3.可视化用到的工具
在数据可视化这个领域中，最常用的软件就是TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。Gephi能够解决网络分析的许多需求，功能强大，并且容易学习，因此很受大家的欢迎。
关于大数据需要使用的工具我们就给大家介绍到这里了，其实大数据的工具还有很多，我们在这篇文章中介绍的都是十分经典的工具，当然还有其他的工具能够解决相应的问题，这就需要大家不断学习，不断吸取，才能融会贯通，让自己的学识有一个质的飞跃。