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大数据和云计算的机遇和挑战!
Hobart
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大数据是一个通用术语,用来指当前业务领域中存在的各种数据。从医疗机构的数字数据和记录到政府机构的大量文件,人们把这些文件存档供将来参考,技术为我们提供了一个面向服务的架构来分析这些信息。
大数据是永远不可能被归档到在个描述或定义下。关于信息技术的神器之处在于,它始终在不断发展,并且可供愿意接受信息技术的公司使用。另一方面,云计算的发展使得商业企业更容易获得可负担得起的软件包。云计算的使用大大降低了存储公司信息的成本,这也带来了小型企业可以利用的多个应用程序。自互联网诞生以来,随着云计算的不断发展,互联网上广泛的信息爆炸式增长。标准用户和数字营销人员现在可以每天使用社交媒体营销平台来生成大量关于消费者的信息。有时,对于机构和企业来说,管理每天生成和存储的数据量就是一项相当艰巨的任务。例如,每天创建2.5万亿字节的数据,这可能会给云计算带来存储和排序挑战。
这正是大数据用来管理海量数据如何通过云计算存储的地方。总而言之,这两种技术形式提供的解决方案既适应业务分析、也适用于大数据。在这篇文章中,将重点介绍如何使用大数据和云计算来管理政府机构和商业机构日常生成的大量数据。可购性对于那些预算计划比较紧张,但又需要更新技术的企业或机构来说,云技术可能是解决燃眉之需的一大利器。用于管理大数据的成本资源,即使是小公司,也在预算之内,而且在市场上也很容易找到合适的产品。在云计算出现之前,商业机构和政府机构花费大笔资金建立信息技术部门来管理数据,甚至花更多的时间来更新这些IT系统。今天,由于技术的进步,企业可以把他们的大数据托管在异地的服务器上,或者按需支付。敏捷性
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传统的数据存储和管理方法正变得越来越难以管理,因为数据存储和管理非常慢,需要公司花费大量时间从中检索信息。有时,安装和运行服务器可能需要几周甚至几个月的时间。云计算的出现有可能为企业或机构提供所需的全部存储需求。一个基于云计算的公司数据库可以在几分钟内完成安装,并将数据存储在数千个虚拟服务器中,在这些服务器中,只有一台计算机或移动设备和互联网连接的人可以很轻松访问它。
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数据处理海量数据的爆炸式增长带来了管理数据的挑战。例如,社交媒体会产生大量的数据,这对于在推文、帖子、博客或照片等类别中进行处理来说是具有挑战性的。对于大数据,有一些分析平台,比如Apache Hadoop,可以在将非结构化数据存储到云中之前处理这些数据。
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云计算与大数据之间的关系
白曼
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整合是云计算的主要功能,无论你采取何种数据分析模型,还是运算方式,它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,以整理出有效的数据信息,并将其分配给各个目标客户,从而解决用户因存储资源不足所带来的问题。大数据则是数据爆发式增长所带来的一个全新的研究领域,对于大数据的研究,主要集中在如何对其进行存储和有效的分析,大数据是依靠云计算技术来进行存储和计算的。
云计算是大数据分析的前提
进入信息化时代之后,数据量在不断的增长,大部分企业都能通过大数据获得额外收益。在大数据分析的过程中,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值的本身,那大数据分析也就没有了利用价值,功能越加强大的云计算能力,就越能降低数据提取过程中的成本。
云计算能够过滤无用信息
对于大数据系统收集的所有数据来说,大部分数据都是没有利用价值的,因此需要过滤出能为企业提供经济效益的可用数据。云计算可以提供按需拓展的存储资源,可以用来过滤掉无用的数据,是处理外部网络数据的最佳选择。
云计算助力企业虚拟化建设
企业引入云计算系统,可以用信息来指导决策,通过将服务软件应用于云平台,还可将数据转化到企业现有系统中,帮助企业强化管理模式。上升到我国互联网整体发展层面,云计算与企业相结合将使得大数据分析变得更加简单,也成为推动企业虚拟化建设的重要手段,将使企业在全球市场更具竞争力。
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滑县政府与安阳移动公司签订大数据云计算战略合作框架协议
zzmmhtd
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大河报·大河客户端记者 高志强 牛静芳 通讯员 李海彬 文图
3月23日下午,滑县政府与安阳移动公司签署“大数据云计算战略合作框架协议”。滑县县委副书记、县长陈忠与安阳移动公司负责人王景仲代表双方在协议上签字。
陈忠在致辞中指出,为加快滑县信息化建设和提高信息化应用水平,推动滑县经济社会全面发展,滑县人民政府与安阳移动公司通过友好协商,决定建立长期合作伙伴关系,双方将本着“政府主导、企业主体、市场推进、促进发展”的原则,共同推动滑县信息化建设。通过有效整合我县信息资源、优化产业结构、创造良好的招商引资环境,形成经济社会发展的新引擎、新动力。
王景仲表示,近年来,滑县经济发展的速度、结构、质量、效益等指标全面提升,城乡面貌日新月异,人民生活日益改善,脱贫摘帽如期实现,呈现出持续健康发展的良好局面。此次双方签署协议,为安阳移动更好地服务滑县经济社会发展提供了一个良好的契机。安阳移动将高度重视此次合作,高标准定位、高水平建设、高效率推进,提供最优的服务。
滑县政府党组成员、办公室主任李红斌主持签约仪式。滑县政府各相关单位、安阳移动公司相关负责人参加签约仪式。
来源:大河客户端
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理性看待云计算和大数据以及AI才知道谁更有前途
宝石
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随着云技术和互联网的不断发展,云计算技术跟随互联网的脚步不断发展起来,现在越来越多的企业加入到了云计算的开发当中。就国内云计算产业来说,近些年在云计算的学术领域、技术应用领域多诸多方面都进行了非常多的探索和尝试,现在我国的云计算技术已经发展到了一定的阶段。
那么云计算跟VR、AR、AI等那些更有前景呢?对此有网友表示称,也就大数据就目前来说还可以,应用广,有实际的意义。AI现在说还是太早了,人类现在的智能水平不足以发明出像人类一样思维,意识,自我的人工智能,但是发明出简单交流,或者自动驾驶,自动回复的智能体是肯定没问题的,人类无法认知的智能体会在未来五年内出现吧,但是真正的人工智能,个人观点21世纪不可能,欲望,自我,学习的能力这些不是机器简简单单就能学来的。
AR、VR偏炒作,但是确实有应用价值,这一块还是主要看外部设备的发展,现在总说内容不够,个人观点我内容一堆,你非得连着根儿线,我怎么玩?我怎么移动跳跃?自由自在的活动?当vr像素达到8k,他将有质的飞跃,我身处行业中,只是个小白,但我真是觉得希望渺茫,需要大量的时间,和金钱,可能我层次太低吧。
其实关于谁更有前途早在几年之前就有了相关的争论,不过直到今天也没有分出一个胜负,所以理性看待就好。
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让你秒懂物联网,云计算,大数据的关系
亿先
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物联网,云计算,大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?之间又有什么关系呢?很多人也非常感兴趣,经过学习了解,查阅资料,一点浅显认识和总结与朋友们分享。
物联网
简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物,小到手表、钥匙,大到汽车、楼房,只要嵌入一个微型感应芯片,把它变得智能化,这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术,人们就可以和物体“对话”,物体和物体之间也能“交流”,这就是物联网。随着信息技术的发展,物联网行业应用版图不断增长。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
云计算
云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。
经典应用案例:苹果icloud
苹果icloud不仅是一个云端硬盘,它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容,并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录,更贴心的是,在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间,也可以每年花费24.99美元购买iTunes Match服务,这样一来,你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。
大数据
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据与云计算的关系
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据、云计算和物联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。
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云计算和大数据哪个发展前景好?
Paloma
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云计算和大数据哪个发展前景好?
说实在话,二者之间都是未来的发展趋势,没有说那种好或者不好,根据你的兴趣,你未来的发展方向,来判断你想走那条路!
大数据相当于海量数据的“数据库”,而且通观大数据领域的发展也能看出,当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群,把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前,但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂),所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目,说到这补充一下,在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献),为我们带来了类SQL的操作,到这里操作方式像SQL了,但是处理效率很慢,绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别,所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL,而处理速度也能“类SQL”,Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术,Cloudera(Hadoop商业化最强的公司,Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。
整体来看,未来的趋势是,云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话,“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?
在谈大数据的时候,首先谈到的就是大数据的4V特性,即类型复杂,海量,快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V,没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当,价值才是大数据问题解决的最终目标,其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后,就很容易简化的来理解大数据的核心,即大数据的总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决,快速和时效性要求由数据处理层解决,价值由数据分析层解决。
数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合,让大数据最终产生价值。
传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化,形成一个完整的数据仓库,而基于大数据的BI分析,可能并没有一个集中化的数据仓库,或者将数据仓库本身也是分布式的了,BI分析的基本方法和思路并没有变化,但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。
谈了这么多,核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI,离开云技术大数据没有根基和落地可能,离开BI和价值,大数据又变化为舍本逐末,丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI,大数据实施落地式云技术。
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物联网、云计算、大数据三者关系
帕斯特利洛
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基于互联网,来为人们提供更便捷、快速服务,这就是物联网。物联网以数据为中心,通过采集数据,经过处理,来总结物联网的各类数据、以及特性,以此获取更好的选择不同物联网技术来实施。
物联网的物物相连有两层意思:一、物联网的核心与基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸、扩展的网络;二、用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。物联网是互联网的延伸,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络实体,不如说是业务和应用。
云计算,大数据与物联网有着密不可分的关系,物联网像是互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据是互联网的信息层,是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前物联网的服务器部署在云端,通过云计算提供应用层的各项服务。
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据分析常与云计算联系在一起,大数据的大,意义并不在于数据的庞大,而是对数据进行专业化处理,变成有意义的数据。从技术看,大数据与云计算就像硬币的正反面。大数据必然无法用单台计算机进行处理,必须采用分布式云结构,特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。如果将大数据比作一个产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据的特征:4个“V”——volume、variety、velocity、value,分别对应数据体量大;数据类型繁多,包括提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等;处理速度快,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息;价值密度高,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。
物联网的传感器与云计算的大数据相结合,一个提供感应,一个提供反应,在大数据的提供下进行便利的生活,办公。随着物联网的不断发展,运营商推进物联网与云计算的融合,为实现通信业的快速转型和升级做到以物联网、云计算创新应用为载体,对人们的衣食住行和公共安全领域进行智能防护,遵循科学发展观,顺应自然发展规律,开发使用低碳环保新能源,使得现代水利、电力和商业等与公众相关的产业变得智能,满足人们的需求。
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云计算跟大数据究竟有什么关系
岑沛春
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随着科学技术的迅速发展,人类开始进入大数据时代,云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题,正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面,呈现出海量数据特征,在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。
对此有网友表示称,常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法","云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题,我们可以通过小数据算法(口算),用单个计算机的计算(甚至计算器)完成计算。再想象一个复杂的问题,需要跨时间、跨空间计算的问题,比如"去年中国各行各业的生产总值,加上美国今年各行各业的生产总值是多少?"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法,用云计算完成。
进一步说,要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源,用互联网上(云)大量的计算机进行计算(计算)得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为:大数据(分析或处理)是前台,云计算是后台。
或者理解为:大数据(分析或处理)是软件方法,云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为:大数据就是人直接操作的界面(网页、软件或App),云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。
移动云计算与大数据
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1、只需3秒快速实现求和
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2、如何快速填充序号
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3、如何自动填充序号(公式法)
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4、数据条的神奇应用
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5、多文本快速合并
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6、查找与替换的不同玩法
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7、快速定位到指定区域
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8、数据排序、工资条制作
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9、快速筛选(模糊、精确筛选)
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10、快速插入空行
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11、快速删除空行
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12.快速跳转到天涯海角
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13、.同时查看两个Excel文件
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14、用条件格式扮靓报表
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15、一键插入Excel图表
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16、批量处理行高、列宽
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17、利用拆分功能查看数据
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18、批量录入相同内容
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19、工作表快速跳转
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20、批量录入表格模板(精品课程)
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21、Excel函数与公式的应用、公式循环引用的查找
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22、IF函数单条件判断同比增长
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23、用sum函数 格式相同,连续多表数据汇总
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24、excel快捷键
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25、VLOOKUP函数——根据销售员匹配销售额
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26、统计各部门销售总额
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27、统计指定条件个数
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28、怎样输入当前日期和时间、星期数
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29、销售业绩排名
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30、Sumproduct函数-万能函数(销售额汇总求和)
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31、根据销售员,地区,商品名称汇总
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32、批量替换PPT字体
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33、给销售额数据批量添加万元单位
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34、一秒快速核对两列数据
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35、快速定位到指定单元格或区域
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36、快速制作双行标题工资条
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37、给你的表格做个瘦身
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38、快速打开常用的Excel文件
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39、快速打开多个Excel文件
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40、利用创建组—快速隐藏/展开多列数据
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41、快速制作下拉菜单
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42、复制粘贴表格,如何保留数据源列宽格式一致?
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43、两列数据位置互换
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44、1秒钟扮靓报表——如何实现表格隔行换色
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45、快速删除重复记录——保留唯一值
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46、快速向下填充、向右填充,文本或公式
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47、给Excel文件添加密码
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48、插入带图片的批注
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49、输入公式后不计算?
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50、如何设置单元格缩进
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51、快速解决Excel表格总显示货币格式
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52、批量添加万元单位
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53、你会四舍五入么?
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54、用RAND函数机选彩票
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55、冻结首行你会么?
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56、超链接的高级应用
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57、IFERROR函数-屏蔽错误值
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58、批量填充颜色
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59、录入数据
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60、快速输入工号
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61、快速行列转置
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62、自定义缩放界面
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63、多个单元格同时输入
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64、如何计算立方米?
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65、快速制作双行标题工资条
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66、输入带方框的√和×
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67、快速将姓名对齐
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68、快速输入性别
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69、按单位职务排序
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70、自动计算合同到期日期
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71、计算时间间隔
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72、日期和时间的拆分
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73、快速处理不规范的日期格式
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74、快速填充合并单元格
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75、效率加倍的快捷键
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76、快速复制表格和对象
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77、快速创建工作表副本
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78、快速复制序列号
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79、快速显示公式
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80、多个单元格同时输入
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81、快速调整显示比例
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82、快速自动填充
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83、快速填充(Ctrl+E)
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84、Ctrl与数字键结合
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85、快速将多列数据整理为1列
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86、快速将1列数据拆分为多列
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87、快速定位公式
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88、快速录入数据
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89、快速累计求和
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90、身份证号码显示为0怎么办?
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91、快速制作斜线表头
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92、文本竖向显示
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93、神奇的监视窗口
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94、不一样的格式刷
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95、快速美化图表
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96、快速生成当前日期
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97、快速找出循环引用
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98、快速提取信息
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99、二维表快速转换为一维表
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100、快速多表合并