巧用Excel高效处理数据

以电话费用的分拣、汇总为例,通过利用Excel内嵌的函数VLOOKUP以及单元格之间的引用技巧,探讨了在不同工作表之间进行大量数据传送以及快速处理数据的方法。     

基于函数的Excel软件的应用技巧研究

通过实例介绍了如何利用Excel函数功能解决工程项目进展、行政助理统计、经费开支对账的几点技巧。文中首先明确了Microsoft Office Excel 2003在数据统计方面的几点限制,进而介绍了对项目进度数据的信息汇总、处理、统计和分析技巧;在行政管理工作中,利用VLOOKUP函数设定参数用以解决数据筛选、排序问题,对统计报表进行数据透视表的操作,实现行与列的换位统计汇总,从而构建不同统计意义的报表;在电算化会计业务中,使用“查找引用(VLOOKUP)”函数功能,将财务记账数据转化为Excel表格数据,形成易看易懂的“交互式统计报表”,方便各位职工和下属单独自行核对,轻松、快速地完成对账结算。     

关于VLOOKUP()函数教学方法的探讨

针对性地教学能收到很好的学习效果.基于大部分不了解VLOOKUP()函数学生的好奇心心理,结合多年教学经验,提出了引入案例分析,辅助VLOOKUP()函数应用的教学方法:(1)角色换位,确定教学方向;(2)案例分析,激发学生兴趣;(3)抛砖引玉,推出VLOOKUP()函数教学;(4)竞赛练习,巩固教学知识.     

EXCEL函数在船员考务管理中的应用

EXCEL提供了丰富的函数功能,在许多领域中都得到广泛的应用.船员考务工作向来比较繁杂,劳动强度大且容易出错.正确使用EXCEL的逻辑函数IF、查找和引用函数VLOOKUP和MATCH以及检测函数ISNA,可以准确地统计出每个考生每门考试科目的成绩,还可以自动显示该考生的考试情况,既准确又方便快捷.     

关于多元复合函数高阶求导的讨论

多元复合函数高阶求导是高等数学教学中的难点,其计算较为复杂和繁琐。文章针对该问题进行了研究,利用矩阵和向量以整体形式表现计算的过程和结果,并借助代换计算的方式计算中间变量导函数对自变量的求导,从而得到复合函数高阶求导的简单方法。     

鞍点逼近理论在非中心χ~2分布中的应用

将鞍点逼近法应用到统计学中,给出一种复杂的分布函数———非中心χ2分布的密度函数和分布函数的鞍点逼近式,计算过程简洁,避免了直接计算复杂分布的繁琐过程.然后进行绘图将逼近式与准确的密度函数做比较,说明此逼近式的准确性令人满意.     

运用电子表格实现体育测试项目成绩自动评分研究

为了满足高校信息化建设需要，方便体育教师快速、准确对学生体育测试项目成绩进行评分，文章通过查询知网文献资料，运用电子表格技术，采用INDEX与MATCH两函数组合查找，并采用单项分数成升序排列的评分表的办法，研发出了"体育成绩管理系统"，实现了对学生体育测试项目成绩自动评分功能。该系统可以满足体育教师个人对学生体育成绩管理的需求。但是，该系统安全性低，自动化程度低，处理数据量小，且尚未在实际中运用。     

贝塞尔滤波器的计算机辅助设计

贝塞尔型滤波器具有优良的时延性,因而常用于选择性要求低而时延性要求高的场合。本文介绍了根据给定滤波器技术指标能自动确定贝塞尔滤波器阶数,并计算出相应的滤波器传输函数和时延函数的一种计算程序。另外还提出了一种时延函数的近似计算方洼。使用它显然可以减轻滤波器设计过程中的繁琐工作。     

均匀圆管中脉动压力梯度与流量关系的近似分析方法

从简化均匀圆管脉动流动的Navier—stokes运动方程出发,避开了Bessel函数的复杂推导和繁琐的函数表格,得到比Womersley脉动流方程更为直接和简单的解析形式,为用脉搏波进行血流计算提供一个简便而实用的分析方法。     

基于Intranet的学生综合测评管理系统

介绍一种基于Intranet的部门级信息系统解决方案。分析了基于Intranet的学生综合测评管理系统的设计方法，通过应用Web技术，实现学生综合测评成绩的计算、汇总及其学生各项信息的存储、修改和查询。     

应用Excel函数数组功能进行数据自动统计

Excel作为Office套装软件中的一种应用软件,具有丰富的函数,它能够利用函数实现一些简单的计算;但在遇到诸如学生成绩综合处理中的统计各分数段人数等特殊需求时,单纯依靠一个函数是无法直接实现的。本文主要介绍了如何利用Excel的函数数组功能去解决类似这样的复杂问题．从而为实现学生成绩综合处理自动化提供一个有效方法。     

弧底梯形渠道收缩水深计算方法的简化

弧底梯形断面明渠收缩水深的计算需完成超越方程求解,针对传统算法(图解法、试算法)存在的计算过程繁琐、成果精度不高等问题,对弧底梯形断面明渠收缩水深基本计算方程变形、整理后的超越函数进行优化拟合替代,以最小标准剩余差为目标函数,在工程适用的参数范围内,经逐次逼近拟合分析及计算得到了表达形式简单、求解精度较高的近似公式.利用该公式计算弧底梯形断面明渠收缩水深,明显提高了工作效率,进一步提高了计算精度.     

利用Excel求解邻接矩阵的幂矩阵

邻接矩阵的幂矩阵可以用于求解集合上二元关系的传递闭包及图论中的路径矩阵、强分支等,但当邻接矩阵的阶数较高时手工求解计算量大且繁琐。针对此问题,利用Excel中的函数求解功能,简化求解过程。     

用拓扑法计算转移函数中的简化问题

包括策动点函数和转移函数在内的所有网络函数,均可用节点导纳矩阵或回路阻抗矩阵的行列式及其余子式之比来表示。所以一切计算工作可归结为对行列式及其余子式的计算。但这种运算却带来了消去重复项的工作,而拓扑法在计算策动点函数时没有出现重复项。在计算转移函数时,按一般拓扑计算方法(见文献(3))也出现消去重复项的运算,实际上其运算过程的繁琐程度往往还超过了行列式或余子式的运算。这样,拓扑法就变得没有什么实用价值。因此确必要予以简化。本文目的是着重说明简化转移函数的拓扑运算。但为了便于说明问题,还是从拓扑法求网络函数的一般步骤开始。     

薄拱坝静力分析的样条半解析法

针对拱坝静力分析的有限元法计算复杂,且存在解决坝型选优问题时精度不高等缺点,以壳体理论和能量原理为基础,提出了薄拱坝静力分析的样条半解析法．它吸收了样条函数方法的一般优点,避免了有限元方法中计算繁琐的不足,且能满足精度要求．给出了计算实例,并与有限元法和拱梁模态法的结果进行了对比．     

矩阵切触有理插值函数构造方法

矩阵切触有理插值的传统方法是连分式.连分式的优点是:格式相对固定,迭代方便;缺点是:算法的可行性是有条件的,且计算繁琐,可能出现极点或不可达点等.为了克服上述缺陷,提出了一种有别于连分式的矩阵切触有理插值的新方法.首先构造基函数及Tailor型插值算子,然后将二者作线性组合,得出各阶导数条件下的矩阵切触有理插值函数公式,证明了相应的定理,给出了误差估计及插值函数的一般计算步骤.本文的方法简单,计算量小,不需要任何附加条件,所构造的Tailor型插值算子具有承袭性,所得插值函数无极点和不可达点.数值例子说明了该方法的有效性和实用性.     

煤田高密度三维地震勘探数据采集高效资料整理方法

为了提高煤田全数字高密度三维地震勘探数据采集的作业效率,分析了观测系统设计对数据采集效率的影响,针对复杂地表障碍物的不规则炮点设计,探索了制作SPS引导放炮的方法,通过读取地震数据道头,同时利用EXCEL的函数功能辅助班报填写。结果表明:变观炮点较多时SPS引导放炮能有效减少错炮,提高放炮质量和效率;提取地震数据道头信息可快速形成工作班报模板,利用VLOOKUP函数可实现工作班报自动化填写。依据上述系列工作方法的优化与综合应用,有效提高了高密度三维地震勘探的数据采集作业效率。     

插值方法在热工计算上的应用

硅酸盐热工计算经常需要查阅各种表格秈图表,可选取我们所需要的热工参数。通常表格中所列出的独立变数间隔较大,而有时热工计算需要知道表中未列出的某些中间变数所对应的函数值。诸如此类热工计算中的实际问题我们都可以应用插值方法加以解决。插值方法目前已被认为是求函数值的有效工具。若对某一函数y=f(x),求与任意x变量相对应的函数值y。这里与通常做法的区别在于对函数值y的决定,可以不必确定函数的实际解析方程式,而只要通过所给出的若干个变量所对应的函数值,就可直接计算所需变量对应的函数值。这样就避免了对函数实际解析式建立的繁琐推导。严格地讲“插值方法”仅适用于问题中所给出的变量x值落在所给定的范围以内,否则就不能称为“插值方法”。目前插值方法应用很广,所使用的插值函数种类也很多。诸如多项式插值函数,三角     

结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测

针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果.     

结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测

针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果.