WPS数据分析000007

目录

一、分列

智能分列

出生日期

数值转换

公式不运算

二、数据对比

离职员工

新入职员工

都在职的员工

三、合并计算

四、拆分表格

合并表格


一、分列

智能分列

出生日期

数据求和

文本型数字左对齐;数值型数字右对齐

数值转换

方式一:

方式二:

方式三:

原理:分列→下一步→下一步→列数据类型:常规→完成

公式不运算

方式一:

方式二:

原理:分列→下一步→下一步→列数据类型:常规→完成

二、数据对比

离职员工

新入职员工

都在职的员工

三、合并计算

四、拆分表格

合并表格

相关推荐
沐墨染5 小时前
敏感词智能检索前端组件设计:树形组织过滤与多维数据分析
前端·javascript·vue.js·ui·数据挖掘·数据分析
YangYang9YangYan5 小时前
2026大专计算机专业学数据分析的实用性与前景分析
数据挖掘·数据分析
Carl_奕然16 小时前
【数据挖掘】数据挖掘必会技能之:A/B测试
人工智能·python·数据挖掘·数据分析
数据智研19 小时前
【数据分享】(2005–2016年)基于水资源承载力的华北地区降水与地下水要素数据
大数据·人工智能·信息可视化·数据分析
UrbanJazzerati19 小时前
解码数据分布:茎叶图和箱形图初学者指南
面试·数据分析
少林码僧21 小时前
2.29 XGBoost、LightGBM、CatBoost对比:三大梯度提升框架选型指南
人工智能·机器学习·ai·数据挖掘·数据分析·回归
Golang编程笔记1 天前
电商数据分析的未来发展路径
ai·数据挖掘·数据分析
城数派1 天前
2019-2025年各区县逐月新房房价数据(Excel/Shp格式)
大数据·数据分析·excel
橙露1 天前
从零基础到实战:Python 数据分析三剑客(Pandas+NumPy+Matplotlib)核心应用指南
python·数据分析·pandas
骆驼爱记录1 天前
Word页脚设置全攻略
自动化·wps·新人首发