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为便于阅读,有时候需将Word文档中竖排文本中的某些文本,如数字、英文等横向排版,怎么办呢?选择需要横排的文本,点击【开始】-【段落】-【中文版式】按钮,在弹出的菜单中选择“纵横混排”选项,打开“纵横混排”对话框,直接单击“确定”按钮即文本单独横排了。然后使用格式刷工具将格式复制应用于其他需要横排的内容即实现文本纵横混排显示啦!具体操作看下图:

WPS热点及广告推送如何取消?
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如何利用word打开摄像头
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excel2007设置数据格式的教程
在使用excel的时候会需要用到设置数据格式的技巧,设置数据格式可以让数据进行规定显示,如果不懂得如何使用设置数据格式技巧的朋友不妨一起来研究学习一番,下面是由小编分享的excel2007设置数据格式的教程,以供大家阅读和学习。 excel2007设置数据格式的教程: 设置数据格式步骤1:首先找到我们桌面上的excel表格 设置数据格式步骤2:双击打开 设置数据格式步骤3:我们输入一组数据,如图 设置数据格式步骤4:选中它,点击右键,选择设置单元格格式 设置数据格式步骤5:在弹出的选框中,我们选择数字,数值,在右侧设置小数位数 设置数据格式步骤6:确定之后,我们可以看到刚才的小数已经简化到最简了,方便我们使用 设置数据格式步骤7:还有当我们要保留的小数位数后的数字大于5时,它也会自动约等,向前一位进1的看了excel2007设置数据格式的教程还看了:
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![[王琦玩Excel]Excel技能/Excel知识/各种Excel使用方法](/statics/article/imgs/default.gif)
[王琦玩Excel]Excel技能/Excel知识/各种Excel使用方法
你真的知道Excel吗?你使用Excel有多长时间了?为什么同事总是提前一步完成同样的工作?为什么我的表现不如别人? 你好,我是王琦老师。我很高兴与大家分享我在Word中的出色技能和经验。我希望你能从我将来提供的教程中获得一些东西。 这套[王琦玩Excel]课程主要讲解Excel的各种技能和知识点。它写于2014年11月7日,并将不断更新和创建。你最好收集一下这一页的地址,以便将来研究!最后更新于2015年4月/2月 目录 王琦演奏精选101:文字环绕 王琦演奏练习102:隐藏和显示工作表 王琦播放第103集:隐藏和显示工作表的行或列 王琦演奏精选104:合并细胞 王琦演奏选曲105:分裂细胞

分裂细胞:王琦玩Excel的第五招
Excel中的拆分单元格是相对于合并单元格的,而只有合并过的单元格才能进行拆分,单个单元格是无法继续拆分的!因为在Excel中,单个单元格是最小的单位!与合并后的单元格相对应,拆分后的单元格中的所有内容都留在左上角的单元格中,其余的单元格没有内容。 下图中的标题是一个合并了四个单元格的大单元格,但是我们现在需要做的是将这个大单元格拆分成原来的四个小单元格。 更多 《汪琪玩Excel》 教程请点击 方法一 选择要拆分的大单元格,切换到“开始”选项卡,然后单击“对齐”组中的“合并后居中”按钮。这个按钮以前被选中过,在我们点击它之后,它被取消选中,这样就达到了分裂的效果。 方法二 1.选择要合并的单元格,单击鼠标右键,然后从弹出的快捷菜单中选择“设置单元格格式”。

我的表格是我的硕士 Excel单元格限制输入和其他技能
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Excel2013设置数据有效性方法
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excel怎么求和?excel 2013行竖快速求和方法
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excel预测与决策分析实验报告-EXCEL报告及运用技巧-
如何生成许多类别的Excel模型,分析,预测和报告,第2部分,共3部分正如我在前几部分中解释的那样,Excel用户经常需要将多个数据实例应用于一个模型或预测,列出结果,然后对其进行分析或汇总。我称这个过程为“产卵”。在这篇文章中,我将为您生成生成过程所需的每个工作表的简单布局。我的下一篇文章将显示宏使整个过程正常进行。单击该按钮可下载本系列中讨论的工作表和宏的免费副本。此示例预测了四个销售区域中每个区域的未来三个月的性能。我不建议您使用我将向您展示的思维简单的预测技术。我必须使用某种计算方法来说明生成技术,这是我想到的第一个简单方法。数据表下图显示了数据工作表包含的Excel数据库。我们将使用月度数据来生成思路简单的预测。 区域列包含每个区域的名称。“办公室”和“雇员”(雇员)列表示模型在分析每个区域时可能需要的属性或值。当然,您可以在数据库中包括任意数量的这样的列。此图使用五个范围名称:日期数据区域办公室Emps=数据!$ D $ 2:$ J $ 2=数据!$ D $ 3:$ J $ 8=数据!$ A $ 3:$ A $ 8=数据!$ B $ 3:$ B $ 8=数据!$ C $ 3:$ C $ 8请注意,所有范围名称均以灰色边框单元格开头和结尾。因此,您始终可以通过在带有灰色边框的行或列之间插入行或列来添加更多数据。控制表这是控制表的全部内容。Spawn按钮将运行宏。我将在下一篇文章中讨论。RowNum设置指定要分析的Model工作表的当前数据行(来自Data工作表)。由于行1始终是第一灰色行,因此行号2表示实际数据的第一行,并且由于数据表中有四行数据,因此行号5表示实际数据的最后一行。 NumRows单元格返回数据的行数,包括灰色边框行。该单元格中的公式为:B8:= ROWS(数据)此图中的“捕获”单元格包含值TRUE。如果要有选择地生成,请输入要生成结果时返回TRUE的公式,否则返回FALSE。例如,如果只想在所有结果均为正数时捕获结果,则单元格B9中的公式可能是这样的:B9:= MAX(结果)> 0(结果范围名称在“模型”工作表中定义。)同样,“打印”单元可以帮助您有选择地进行打印。如果只想在特定条件下打印模型,请在单元格B10中编写一个公式,当条件存在时返回TRUE,否则返回FALSE。如果根本不想打印,只需输入FALSE,如图所示。不要忽视这种能力;它非常强大。过去,捕获和打印单元使我的产卵过程能够发现数据中的复杂错误,查找具有异常高或低增长率的产品,仅针对具有异常特征的部门打印报告等等。也就是说,由于您拥有一整个工作簿,可用于分析来自任何数量的Excel数据库的数据,因此Capture和Print单元使您可以将类固醇异常报告。模型表模型工作表是您专业培训和经验发挥作用的地方。该模型可以是复杂的预测,详细的分析,复杂的异常报告等。但是,在这里,我使用的是简单的预测: 第1-3行包含显示的值。这是第4行中使用的关键公式:A4:= INDEX(区域,行数值)B4:= INDEX(数据,行数值,B $ 2)根据需要将单元格B4复制到右侧。当然,请注意,如果将“控制”表中的RowNum值更改为3,则该模型将从数据库中返回West区域的数据。这是产卵过程的关键。我们的模型使用RowNum值指定的数据集。在第6-8行中,单元格A9也包含此简单模型中的值。这是第9行的主要公式:B9:= INDEX(Regions,RowNum)C9:= INDEX(Offices,RowNum)D9:= TREND($ B $ 4:$ F $ 4,$ B $ 2:$ F $ 2,D $ 7)如您所见,这种头脑简单的预测只是将最新趋势延伸到未来。我敢肯定,您自己的预测或分析将更加复杂。但是对于此示例,请根据需要在右侧复制单元格D9。另请注意,预测中未使用单元格B9和C9的值。但是它们包含我们决定要包含在“结果”表中的数据。最后,在此表中,我将名称“结果”定义如下:结果=模型!$ B $ 9:$ F $ 9宏会将这些结果复制到我们的结果表中。结果表这是结果表的全部内容,在运行宏之前,我将在下一篇文章中为您提供该宏。这里没有公式,只有值。 宏运行后,这是同一张纸。如您所见,表格现在包含每个日期值下方的每月预测。它还包含我们决定在“结果”表中包括的其他数据。这篇文章的本次篇章将解释我用来在此最终图中填充表格的宏。

Excel表格之建立分类下拉列表填充项
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Excel中怎样制作股票涨跌图
了解股票的人,应该都会看股票图的。那么经常炒股的人,可能为了更好的研究股票的涨跌而制作图表。那么Excel制作股票涨跌图可以很好的帮到你。以下是小编为您带来的关于Excel制作股票涨跌图,希望对您有所帮助。 Excel制作股票涨跌图 1、选中B2:D5,点击“开始”选项卡的“样式”选项组,单击条件格式-新建规则。 2、单击“使用公式确定要设置格式的单元格”,设置公式为“=$C2>0”,然后单击“格式”按钮。 3、在“设置单元格格式”对话框中,将字体颜色设置为“红色”,单击“确定,再点击“新建格式规则”对话框中点击“确定”按钮。 4、重复上面的步骤,将公式更改为“=$C2<0”,然后单击“格式”按钮,字体颜色调整为“绿色”,最后单击“确定”按钮。 设置完毕,可以看到涨了就是红色,跌了就是绿色。

Excel数据挖掘和统计分析是怎样的
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。以下是小编为您带来的关于数据挖掘和统计分析,希望对您有所帮助。 Excel数据挖掘和统计分析 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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