今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！ 今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区
接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。同样的方式，可以在E轴后侧依次添加数据增加四，五，六等多个因子。
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
PowerBI于2日前更新，为何迟迟没有介绍更新的内容呢，这次涉及到两个很重大的更新：分级聚合（微软官方并未给出这个名字）以及PowerBI的查询编辑器（PowerQuery）开始支持 智能感知（千呼万唤始出来的功能）。
Excel 作为办公软件中使用最频繁的产品之一，是我们办公活动中必不可缺的一环。如果我们的系统中能够集成 Excel，相比会是我们一大亮点。
EasyCVR平台可拓展性强、部署轻松、视频能力丰富，支持海量视频设备接入、视频汇聚与管理、转码与分发、告警上报、平台级联、智能分析等等。平台能兼容多类型的设备接入，可覆盖市面上大多数的视频源设备，包括各种IP Camera、NVR、视频服务器、单兵设备、编码器设备等，功能十分灵活。平台采用设备树对设备进行分组分级管理，对整合的视频监控资源的应用需求给予相应的操作权限，实现视频监控资源的最大化应用。
这个问题来自于群里，实际数据量没有这么大，但为了测试PQ的适应性，我直接生成了50多万行大约1000组的随机数据，按组分类后给每个组增加汇总项，这在Excel中用分类汇总功能卡出翔（有兴趣的朋友可以试试）……PQ里会怎样？
最近在开发施工物料管理系统，其中涉及大量的物料信息需要管理和汇总，数据量非常庞大。之前尝试自己通过将原始数据，加工处理建模，在后台代码中通过分组、转置再显示到 Web 页面中，但自己编写的代码量非常大，而且性能很差简直无法忍受。后来使用了矩表控件非常好的解决了需求，本文主要介绍之前如何通过代码将数据展现在页面中，以及使用矩表控件创建行列转置和动态列表格，并显示在网页中。 一、通过代码将数据展现在页面的步骤 1.行列转置代码片段： public static DataTable GetCrossTable(D
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
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我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论：即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论，在本篇推文中，我们主要基于中证800指数的成分股，测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计，第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
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统计学一直是让医学生头疼的课程，文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子，两组之间的比较，该怎么分析？你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？是否方差齐性，是否正态分布，这些都是我们要关心的，如果方差不齐，我们该怎么办？如果有很多分组，我们两两之间必要，也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法，能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢？哈哈，今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧！
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。
层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色，例如，上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame：
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
大家好，今天和大家分享的是2020年8月发表在journal of cellular physiology(IF=5.546)上的一篇文章：“Prognostic scoring system for osteosarcoma using network-regularized high-dimensional Cox-regression analysis and potential therapeutic targets”。基于mRNA的表达数据和临床数据，作者开发了一种新的骨肉瘤患者预后评分系统。使用网络正则化高维Cox回归（network‐regularized high‐dimensional Cox regression，NET）分析mRNA的表达数据，根据回归系数和mRNA表达值确定预后风险评分，利用The Connectivity Map(CMap)预测骨肉瘤的治疗靶点。
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数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
BORSCHT B馈电 O过压保护 R振铃控制 S监视 C编译码和滤波 H混合电路 T测试
近日。在腾讯内部分享会上，游戏数据分析组的高级游戏测试工程师为我们分享了质量数据分析对于游戏留存的影响。让我们更加深入的了解游戏质量数据分析的重要地位。
当今时代，报表作为信息化系统的重要组成部分，在日常的使用中发挥着关键作用。借助报表工具使得数据录入、分析和传递的过程被数字化和智能化，大大提高了数据的准确性及利用的高效性。而在此过程中，信息化系统能够实现对数据的实时监控和更新，为管理者提供及时、准确的业务数据，帮助他们做出更加合理的决策。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
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根据报表的布局、数据源结构、打印方式和数据分析方式，可将应用系统中的报表分为以下类型： 清单报表 图表报表 分栏报表 分组报表 交叉报表 并排报表 主从报表 套打报表 交互式报表
今天要写的是关于SAS在临床试验中自动输出频数表的程序。在临床试验中，我们会对不良事件与合并用药进行医学编码，编码后，我们会对编码进行分级频数汇总。汇总表长的什么样子呢，来见下图!
电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。可以帮助用户制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格，同时它还能形象地将大量枯燥无味的数据变为多种漂亮的彩色商业图表显示出来，极大地增强了数据的可视性。本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能，为表格优化打基础。
EasyCVR平台支持多协议、多类型的设备接入，拥有灵活丰富的视频能力，可实现的功能包括视频实时监控直播、云端录像、云存储、回放与检索、智能告警、视频快照、视频转码与分发、平台级联等。平台支持设备通过国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议接入，对外可分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。
图像分类、目标检测、图像分割等各类视觉技术都离不开骨干网络（backbone），一个强有力的骨干网络可以为模型带来更高的效率及精度，所以它的设计一直都是业界研究者关注的重点方向。
我们都知道在TCGA数据库当中，包括了33种所有实体肿瘤的测序的结果(如果不知道的话，可以看我们今天的第二条推送哦！)。我们在进行TCGA数据分析的时候，除了可以对单一的癌种进行分析之外。还可以对所有的33种肿瘤进行统一的分析解读，来寻找33种肿瘤当中所存在的共同的特征。这就是我们说到的泛癌分析了。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtablesaw/plotly.java
2019年11月14日，北京大学白凡研究员团队与广州医科大学附属广州市妇女儿童医疗中心儿科研究所张玉霞研究员，国家临床重点专科儿科消化团队（杨敏、耿岚岚及龚四堂主任医师）合作在《Cell》以长文形式发表了题为“Mucosal profiling of pediatric-onset colitis and IBD reveals common pathogenic and therapeutic pathways”的研究论文，报道了这一儿童疾病研究领域的重大进展。
医学影像是深度学习取得极大成功的一个领域，而眼底图像是其中一个重要的分支。眼底图像是由单目相机捕获到的眼底的2D图像。
长数据一般是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即 变量少而观察值多。 data1
宏基因组学是理解生物体相互作用的强大工具；然而，在菌株水平上对相互作用进行分类、分析和检测仍然是一项挑战。2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种自动分析流程——定量宏基因组比对和分类精确匹配（Qmatey），可执行基于精确匹配的快速比对，并整合分类分级和分析。
表名为“购买记录表”里记录某在线教育平台的用户购买记录，包含字段：用户id、购买时间、课程类型、消费金额。
项目地址：https://github.com/ddsjoberg/gtsummary[1]
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标：
表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一，所需处理的数据量也较大，通常是万级、甚至百万级。此时，完全依赖平台自带的表格工具，往往无法加载如此大的数据量，或者加载得很慢影响程序执行。 那么，有没有好的开发工具，能实现加载大量数据的需求，同时不影响程序执行？ 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid，这是一个轻量级的、快速灵活的和可扩展的控件，包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中。 FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表格数据
基于文章主图，我们将临床蛋白质组的处理步骤分为的实验处理，质谱分析和生信分析共9步，分别进行简单介绍：
全球生物样本库荟萃分析倡议 （GBMI） 旨在创建一个框架，以启动全球生物样本库和倡议合作。这个简单框架的好处包括但不限于：
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