① 在Excel中怎樣計算數據是按那幾個鍵
excel的計算功能有很多啊，看做什麼計算了，比如算加法,可以點工具欄上的∑,還可以計算平均值,最大值最小值等等,或選擇函數做其他運算,通常點工具欄∑旁邊的黑色三角可以有個下拉匡顯示出來,選相應的操作就行
② 怎麼樣才算是掌握資料庫了
只有不斷的練習和操作,解決問題才能了解資料庫的精髓,書上的只是皮毛
③ 如何用excel做數據描述統計
方法/步驟
1
首先，要先添加數據分析這一載入項，具體操作以2010版本為例，其他版本步驟類似，可能載入項的位置不同。
選項---載入項
2
點擊載入項後，在管理那裡，選擇轉到
3
在出現的載入宏的框中將分析工具庫兩項打鉤，然後選擇確定。
4
在excel上數據一欄中就出現了數據分析，通過這個就可以進行相關的統計分析了。下面舉兩個例子做簡單示範，讀者需要計算其他項目可以自己進行嘗試。
END
描述統計舉例
1
拿一組數據，分別進行描述統計和相關性系數的計算舉例。
這組數據是每一天對於的注冊某款游戲的人數，和該天在廣告上投放的金額。
2
首先，運用描述統計來分析注冊人數。
選擇數據----數據分析----描述統計----確定。在跳出來的窗口中顯示的是可以進行統計分析的項目。
3
在跳出的描述統計窗口，將待統計的數據放入紅色框區域，如果數據是按列排布，在分組方式就選擇逐列，如果按行排列就選擇逐行。
4
在輸出選項部分，可以選擇輸出的位置。
5
在下面紅色框框住的部分可以選擇需要顯示的指標。
6
在這里我選擇了注冊人數作為待分析數據，選擇在數據右邊顯示結果，顯示的指標選擇了匯總數據，置信度選擇了在95%。
END
相關性系數舉例
這里求一下注冊人數和投放金額的相關性系數。
同樣選擇數據----數據分析----相關系數----確定。
在相關系數框中，選擇待分析的數據，記得選擇是逐列還是逐行，然後選擇輸出位置，點確定。
3
然後就出現了一個矩陣，矩陣相應的位置的數據對應的兩個組數，就是這兩組數的相關系數。如圖，注冊人數和投放金額的相關系數為0.33，說明相關性低。
④ EXCEL中怎樣計算數據和呀
從需要計算的數據第一個起選中全部，然後點擊自動求和∑ 就可以全部計算。
⑤ 現在都是怎麼計算數據的呢
第3行A100得分10，說明A的權重是0.1；
第1行(9.911-95.6*0.1)/4.44=0.07905 得到B的權重是0.07905
第10行(9.922-98.9*0.1)/1.11=0.02883 得到C的權重是0.02883
此處D項目一直為0數據，權重可不考慮。
⑥ excel中，我要算出一組數據里有多少個數據怎麼做
請參照下圖countif公式
⑦ 如何做好數據加工
大家都知道，在進行數據分析的時候需要先挖掘數據和存取數據，這樣才能夠為數據分析工作打好基礎。但是在一般情況下，數據挖掘出來之後是有很多無用重復的數據的，如果將這些數據直接分析的時候會影響分析結果，這就需要對數據進行加工。如果加工得好，那麼出來後的數據是一個簡潔、規范、清晰的樣本數據。數據加工的步驟通常包括數據抽取、數據轉換、數據計算。下面就跟大家好好普及一下如何做好數據加工。
首先說說數據加工中的數據抽取吧，數據抽取就是對資料庫中現有欄位進行整合加工，這樣就能夠形成分析需要的數據。這種過程就叫做數據抽取。一般來說，數據抽取工作就是欄位拆分、欄位合並、欄位匹配組成。什麼是欄位拆分哦？欄位拆分就是為了截取某一欄位中的部分信息，將該欄位拆分成兩個或多個欄位。然後就是欄位合並，欄位合並就是將若干欄位合成為一個新的欄位，或者將欄位值與文字、數字等組合形成新的欄位。最後就是欄位匹配，欄位匹配就是從具有相同欄位的關聯資料庫中獲取所需數據，一般來說欄位匹配要求原資料庫與關聯資料庫至少存在一個關聯欄位，根據關聯欄位實現批量查詢匹配對應的數據。
接著說說數據轉換。由於不同來源的數據可能存在不同的結構，數據轉換主要指將數據轉換成規范、清晰、又易於分析的結構。一般來說，數據轉換有結構轉換和行列轉換。結構轉換就是在數據分析中，根據不同的業務需求，需要對數據進行結構轉換。並且主要指一維數據表與二維數據表之間的轉換。然後就是行列轉換。這是 在進行數據分析報表時，常常要從不同的維度觀察數據，例如從時間的維度查看匯總數據，或從地區的維度觀查匯總數據，這樣需要把行列數據進行轉換。
最後說說數據計算。有有時候資料庫中沒有我們需要的欄位，需要通過現有欄位進行計算之後才能獲得。我們在進行數據計算的時候主要有簡單計算和日期時間的計算。簡單計算就是對數據值進行加、減、乘、除等運算並產生新的欄位。而日期、時間數據計算就是在企業管理中，經常會涉及到日期和時間數據的管理分析，它也是資料庫中的一類重要數據。
上述的內容就是對於數據清洗工作的具體分析了，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠做好數據分析，尤其是注意好數據的轉換，這是數據加工中至關重要的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。