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如何快速删除EXCEL表格中的空单元格？EXCEL如何按月汇总数据？
问题：如何快速删除表格中的空单元格？ 解答：利用F5定位空白单元格功能搞定！ 具体操作如下： 按Ctrl+A全选组合键，系统自动选中数据的最大范围。如下图所示： 接着按键盘F5键，调出”定位”界面，并点击“定位条件”按钮。下图箭头处。 在新弹菜单中，选择“空值”，下图箭头处。
快速删除PPT幻灯片中备注信息的方法
为了对演示文档中的内容有所把握，演示文档的作者或审阅者往往会在PowerPoint中添加备注信息，。这些备注信息可以提示演讲者在每页幻灯片中要演讲的内容，并可以在幻灯片放映时显示在演示者视图中。 图1 在PowerPoint文档中的备注信息但是，。 图2 检查文档信息(4)此时打开的“文档检查器”对话框，选中“演示文档备注”选项以检查演示文档中演示者备注的信息。然后单击【检查】按钮。 图3 文档检查器(5)在检查结果中，文档检查器检查到文档中有演示文稿的备注。单击右侧的【全部删除】按钮即可删除该演示文稿所有幻灯片的备注信息，。
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最具代表性的平均值
前面我们介绍了从少量样本中挖掘重要信息的内容，今天介绍的是大家日常使用的数据统计中最有代表性的是“平均值”。大概每个人从孩提时代起，关于身高、体重、体能测试、考试成绩等，都会把平均值作为参照标准进行比较吧!长大成人以后，关于工资、奖金等，也都会把自己所处的位置与总体平均值进行比较分析吧!公司预测营业额和生产量的需求，同样需要从历史数据的平均值中计算出来。例如，“出牛率1.28人”就是根据平均值导出的数据。一句话，平均值无处不在。 首先，举一个具体例子。假设屋里有10个人，而且知道所有人的平均身高，请你蒙上眼睛预测每个人的身高。怎样预测才能得到误差最小的数值呢?你肯定把平均值作为标准进行同答吧!因为这样可以避免出现大幅差异，降低危险性。平均值凝聚了整个团体的特征，利用平均值可以预测总体数值。平均值是日常生活中最常用的统计数值。“计算总体平均值，与此作比较，进行检验”，然后“作为预测材料灵活使用”，也是一种数据挖掘的方法。
WPS表格技巧怎样做直线回归方程
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如何使用wps表格制作回归直线
如今，很少有人自己拿着计算器根据公式，算着线性回归方程，我们可以在wps表格中轻松实现回归方程的效果，下面就让小编告诉你如何使用wps表格制作回归直线 的方法。 使用wps表格制作回归直线的方法： 在wps表格中输入数据，选择插入-图表。 选择散点图，然后选择好，填入自己需要的横纵坐标，标题之类。 完成插入图表，在界面上出现散点图。 对着散点右击，选择“添加趋势线”。 可以选择线性，此时界面中会出现一天近拟的直线。 同时在“选项”一栏中，还可添加方程和R平方值。
怎么用WPS表格做直线回归方程
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wps如何制作回归直线
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数据分析是做什么的
生活中有许多数据，那数据分析是做什么的呢？面对浩繁数据的时候，仅仅依靠人类的大脑和双手无法从这些庞大的数据中获得宝贵的信息。即便可以，如果没有任何科学依据。也不能从中找出有效信息。因此，融合了统计技术和IT技术的“数据挖掘”便应运而生。 起初，数据挖掘紧跟“One to One”或“CRM(Customer RelationshipManagement)”的潮流，主要用于分析顾客行为、开发新客户、预测新产品和库存管理等，尤其被期待能够应用于市场营销领域。因此，逐渐出现了把顾客数据和poS数据存储到数据库(Data Warehouse) (下图)的方法： 通过搭配使用数据库(Data warechouse)和数据挖掘，相关人员从市场营销领域获得了许多有效信息、知识、假设和课题。近年来，这种数据分析方法还被广泛地应用于财务、质量管理、医疗、科学研究等众多领域。 在进行实际的数据挖掘时，首先应该做什么准备?数据挖掘工具(道具)有S-PLUS、SAS、SPSS等各类软件和专业应用软件。在美国，把数据挖掘工具称为Siftware，大约有两百多种。在这些众多软件中，既包含具有综合性功能的软件。还包含具备强大单一功能的软件。例如，IBM的Intelligence Mining，SAS公司的EnterpriseMiner，SPSS公司的Clementine，数理系统股份公司的VMS(Visual Mining Studio)．都是具有综合性功能的软件，而SPSS公司的Answer Tree，则是采用决策树预测理论的Siftware。 在简单了解了数据分析是做什么的之后，Excel网简单给初学者说几句重要的话，其实初学者完全没必要掌握复杂的操作，也不需要具备高深的专业知识，更下需花费高额费用。日常使用的Excel就是一款卓越的数据挖掘工具。让我们一起学习Excel吧！根据数据挖掘的目的、数据性质、规模和预算等情况，选择适当的工具完成工作。
回归分析的目的
本文介绍回归分析的目的，回归分析的目的大致可分为两种： 第一，“预测”。预测目标变量，求解目标变量y和说明变量(x1，x2，…)的方程。 y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+误差（方程A） 把方程A叫做(多元)回归方程或者(多元)回归模型。a0是y截距，b1，b2，…，bk是回归系数。当k=l时，只有1个说明变量，叫做一元回归方程。根据最小平方法求解最小误差平方和，非求出y截距和回归系数。若求解回归方程．分別代入x1，x2，…xk的数值，预测y的值。 第二，“因子分析”。因子分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响，因此，需要求出各个自变量的影响程度。 希望初学者在阅读接下来的文章之前，首先学习一元回归分析、相关分析、多元回归分析、数量化理论I等知识。具体请参考上田太一郎、小林真纪、渊上美喜等文章。 根据最小平方法，使用Excel求解y=a+bx中的a和b。那么什么是最小平方法？ 分别从散点图的各个数据标记点，做一条平行于y轴的平行线，相交于图中直线(如下图) 平行线的长度在统计学中叫做“误差”或者‘残差”。误差(残差)是指分析结果的运算值和实际值之间的差。
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