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本文演示如何借助微软 Azure 方便的平台服务（PaaS）来备份运行在 Azure 应用程序服务中的网站，以提供网站的灾难恢复功能。•首先找到网站所在的“应用程序服务”，点击“备份”功能菜单：•然后可以看到目前有“快照”和“备份”两种备份机制。本文先介绍传统的备份机制，他需要配合Azure备份保管库服务。我们点击配置，根据提示选择所需的存储账户（与要备份的应用属于同一订阅 ）、备份频率、备份时间、最长保留期，以及是否根据数据库连接字符串去备份相应的数据库即可：过一段时间就能看到备份已经完成了。备份会以zip压缩包的形式被保存在存储账户中：要进行还原也非常方便，直接点击“还原”按钮，然后选择要还原的源（有三种选项）和目标（可覆盖原应用，或还原到其他应用槽、其他应用，甚至是新建的应用），还有高级设置即可：注意：• 每个备份都是应用的完整脱机副本，而不是增量更新。• 应用内 MySQL 数据库无需任何配置即可自动备份。•如果不启用“备份计划”，只配置备份的存储账户，则也可以进行手动备份。•可以指定在备份时排除某些文件：https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/app-service/manage-backup#exclude-files-from-your-backup
Excel中HLOOKUP函数的语法和用法
HLOOKUP函数的主要作用是在表格或数值数组的首行查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前列中指定行处的数值。当比较值位于数据表的首行，并且要查找下面给定行中的数据时，请使用函数 HLOOKUP。当比较值位于要查找的数据左边的一列时，请使用函数 VLOOKUP。HLOOKUP 中的 H 代表“行”。HLOOKUP(lookup_value,table_array,row_index_num,range_lookup)HLOOKUP(数据表第一行中进行查找的数值,在其中查找数据的数据表,table_array 中待返回的匹配值的行序号,指明函数 HLOOKUP 查找时是精确匹配，还是近似匹配)Lookup_value：为需要在数据表第一行中进行查找的数值。Lookup_value 可以为数值、引用或文本字符串。Table_array：为需要在其中查找数据的数据表。可以使用对区域或区域名称的引用。Table_array 的第一行的数值可以为文本、数字或逻辑值。如果 range_lookup 为 TRUE，则 table_array 的第一行的数值必须按升序排列：...-2、-1、0、1、2、…、A-Z、FALSE、TRUE；否则，函数 HLOOKUP 将不能给出正确的数值。如果 range_lookup 为 FALSE，则 table_array 不必进行排序。文本不区分大小写。可以用下面的方法实现数值从左到右的升序排列：选定数值，在“数据”菜单中单击“排序”，再单击“选项”，然后单击“按行排序”选项，最后单击“确定”。在“排序依据”下拉列表框中，选择相应的行选项，然后单击“升序”选项。
Excel中利用power函数怎样给一列数开3次方
Excel中，利用幂函数power函数同样可以开3次方，下面给大家介绍一下。如图：求A列数的3次方根分析：一个数开3次方相当于该数的1/3次方，如：8开3次方相当于8的1/3次方。步骤：第一步：在单元格中输入“=power”函数第二步：点选1所在的单元格，此时在函数中自动出现该单元格的坐标A2第三步：输入数值1/3第四步：点击编辑栏中的√或者按回车键第五步：拖动填充柄进行快速填充
在受保护视图中查看Word文档的方法
受保护的视图模式与只读模式很相似，此时文档同样不能直接进行编辑，但Word允许用户在受保护视图模式下进入编辑状态。1、打开“打开”对话框，在对话框中选择需要打开的文件后单击“打开”按钮上的下三角按钮，在打开的列表中选择“在受保护的视图中打开”选项，。图1 选择“在受保护的视图中打开”选项2、此时文档将在受保护的视图中打开，将与只读方式一样可以进行浏览，。此时。图2 在受保护的视图中查看文档图3 查看文档的详细信息注意：这里，单击“启用编辑”按钮将能够进入Word编辑状态对文档进行编辑操作。本文已经收录至：《Office 2013应用技巧实例大全》更多相关阅读在受保护视图中查看Word2016文档的操作方法
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Excel中如何活用INDEX和MATCH函数-INDEX-MATCH上-
INDEX-MATCH是Excel最强大的查找方法。但是许多用户发现它具有挑战性。这是专为INDEX-MATCH清除器而设计的三部分系列中的第一个。VLOOKUP或INDEX-MATCH哪个最好？您可能会对这个问题感到惊讶，因为答案从未被怀疑。INDEX-MATCH可以做VLOOKUP和HLOOKUP可以做的一切，还有更多。以下是INDEX-MATCH比VLOOKUP更好的五个具体原因：1.它从未比VLOOKUP慢，并且可以更快。2.它返回一个引用而不是一个值，这使我们可以使用它在公式中做更多的事情。3.不在乎结果数组相对于查找数组在哪里…即使在其他工作簿中也是如此。4.它可以返回从最大到最小排序的数据的近似匹配。5.它可以查找垂直或水平数据，而无需更改功能。INDEX-MATCH的主要问题是许多Excel用户不知道如何使用它。真是可惜，因为INDEX和MATCH本身就是非常有用的功能。业务中的每个Excel用户都应该知道如何…单独地和组合地使用它们。因此，在本文中，我将教您如何使用INDEX函数。在本系列的第2部分中，我将向您展示如何使用MATCH函数。在第3部分中，我向您展示 了VLOOKUP无法完成的六个INDEX-MATCH查找。最后，在第3部分中，我将向您展示如何结合使用这两个功能。特别是，我将向您展示如何执行VOOKUP和HLOOKUP无法执行的计算类型。在链接上，您可以 下载所有三篇文章的示例工作簿的zip文件。INDEX功能INDEX函数使用以下语法：= INDEX（reference，row_num，column_num，area_num）如果引用仅指定一个区域或一个数组（通常如此），则可以忽略area_num参数，并提供以下语法：= INDEX（参考，row_num，column_num）如果引用仅指定一行或一列，则可以忽略前面公式中的第三个参数，如下所示：= INDEX（参考，row_or_column_num）尽管我们可以在INDEX-MATCH查找中使用区域号，但很少需要这样做。但是，我将简要说明它，以便您在需要时知道如何使用它。指定区号在下图中，第一个蓝色范围是区域1，第二个蓝色范围是区域2。第一个范围是区域1，因为我首先选择了该区域。 不连续的范围要选择这样的“不连续范围”，请选择第一个范围，按住Ctrl键，然后选择第二个范围。然后选择第三个，依此类推。此公式返回对第二个区域中单元格D4的引用：= INDEX（（（A1：B4，D2：F4），3,1,2）即，此公式返回对第二个区域的第三行和第一列中单元格的引用，范围为D2：F4。也就是说，它返回的结果与公式= $ D $ 4将返回的结果相同。注意，在公式中，当您使用单元格地址引用不连续的范围时，必须使用括号将引用括起来。如果您不这样做，Excel会认为第一个区域是INDEX的第一个参数，第二个区域是第二个参数，依此类推。现在您知道了area_num的含义，我将忽略它，因为您将很少使用它。使用INDEX返回引用 用于说明INDEX功能的表这是一张简单的表格，其中随机列出四种产品的价格。为了方便起见，我已经分配了这些名称…1.产品 -产品名称列。2.价格 – 价格列。3.数据-数据的两列。4.标头 -列标题行。我们可以在公式中使用INDEX函数来返回所有四个范围的数据。您可以 在此处下载带有这些INDEX公式的工作簿。例如…公式1：= INDEX（Product，2,1）…返回“外套”。严格来说，公式1返回对包含“外套”的单元格的引用。换句话说，公式1返回与…完全相同的信息。公式2：= $ B $ 4 …也将返回“外套”。如果INDEX仅引用一行或一列，则Excel允许我们跳过第二个参数。所以这个公式公式3：= INDEX（Price，4） …返回150。这个公式公式4：= INDEX（Header，2） …返回“价格”。INDEX函数还允许您引用范围中的整个行或列。为此，您可以省略需要整个区域的行或列的参数，或者使用零作为参数。 用于说明INDEX功能的表。为了说明这个图，我从上面重复了这两个公式…公式5：= COUNTA（INDEX（Data ,, 1））公式6：= COUNTA（INDEX（Data，0,1））…返回4，数据范围内的产品名称数量。以下两个公式使INDEX进一步迈进了一步。在这里，通过为列参数省略或使用零，内部INDEX返回第2行的数组：{“ Coats”，300}。然后外部INDEX返回该数组中的第一项“外套”。也就是说，这些公式使用不同的方法来返回与＃1和＃2完全相同的结果。公式7：= INDEX（INDEX（Data，2，），1）公式8：= INDEX（INDEX（Data，2,0），1）实际上，当您需要引用一行或一列时，建议您始终使用公式6中所示的版本和公式8的内部版本。也就是说，如果要指定整行或一列，请使用零而不是省略该参数。这样做的一个很好的原因是，当您为参数指定零时，您将清楚自己打算做什么。相反，如果省略该参数，尤其是在Formula 7中，则意图并不总是很明显。
数据挖掘和统计分析
很多人问数据挖掘和统计分析的不同之处是什么?相同之处是什么?这样的问题，其实数据挖掘和统计分析的基础都是数学理论。 数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大的数据(总体)中，用随机抽样的方法抽取一部分数据(样本)。通过分析样本数据来推测总体特性(平均、比例、标准偏差等)的统计方法，被称为推测统计学。另外，统计学中还有记述统计学，它足一种能够正确记述并把握获得的数据特性的方法。甚至可以说，记述统计学+其他=数据挖掘。 数据挖掘的目的是从数据中挖掘有效信息。为了实现这个目，可以使用神经网络、购物篮分析以及“多变量分析”的数量化理论、判别分析、回归分析、逻辑回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析(双尺度祛)、典型相关分析、联合分析等方法。多变量分析是将相互关联的多变量的数据特征或趋势，用统计学方法进行分析的方法的总称。多变量分析是数据挖掘的重要方法之一，包括各种统计分析方法(如下图)： 如果单纯考虑数量化理论或者回归分析等统计分析方法就会发现，虽然分析过程具有很强的数学性，然而操作却只不过是“计算”而已。为了实现数据挖掘的目的，把统计学方法单独或者组合使用，是非常有效的数据分析方法。例如，回归分析在“预测”和“因子分析”时十分有效。另外，极力推荐把聚类分析和判别分析组合之后挖掘数据。 在人类基因组领域中，先通过聚类分析，例如，将总体分成5组，再按照外在基准对5组小集合进行判别分析。经过两个阶段的分析后，再进行判别预测和因子分析。就能分别得出5组小集合的特征。同样地，对交叉表数据实施对应分析(双尺度祛)后再进行聚类分析，最后做模型分类。
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