一张图标如何呈现4种数据分析

黄灵玲 2019-11-05 21:50:00

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1、首先要打开一组我们需要的数据,此数据一定要有一定的分段,否则让它呈现2种图形就没有意义了,如图所示,2、如图在表格上方选插入项,然后在插入项下选中图表这个项就会出现如图这样的一个界面,再选一个自己需要的图形,3、在这里我就简单的选一个形图,选一个柱形图片,这样就会出现一个柱形图,然后把这个图形的标题也写好如图,特别提醒大家在选数据的时候一定要注意数据的完整性,4、在刚刚做好的柱形图上挑出自己要明显标出的数据,这样以便做出不同的形图来表达这组数据,如图,这里就随便选一组数据选20193月的,5、在这里就选折线图来呈现刚刚选的20193月的数据为第2种图形,在原来柱形图上选中数据右击鼠标选更改图表类型这一项将3月的改为折线图,如图所示,6、在上面那一步做完所就点击下面的确定字样,然后原来柱形的图表就会呈现出2种图样,这样柱形图与折线图就混合使用了,这样的混合使用是为了更便捷的呈现最近更新的数据,如图所示。
车少静2019-11-05 22:06:54

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其他回答

  • 第1个图案中小基础图形的个数为3×1+1=4; 第2个图案中基础图形的个数为3×2+1=7; 第3个图案中基础图形的个数为3×3+1=10;…,所以第n个图案基础图形的个数就应该为:3n+1。
    赵高定2019-11-07 16:46:13
  • 数据流程图的基本成分系统部件包括系统的外部实体、处理过程数据存储和系统中的数据流四个组成部分如下图所示:1,外部实体外部实体指系统以外又和系统有联系的人或事物,它说明了数据的外部来源和去处,属于系统的外部和系统的界面。外部实体支持系统数据输入的实体称为源点,支持系统数据输出的实体称为终点。通常外部实体在数据流程图中用正方形框表示,框中写上外部实体名称,为了区分不同的外部实体,可以在正方形的左上角用一个字符表示,同一外部实体可在一张数据流程图中出现多次,这时在该外部实体符号的右下角画上小斜线表示重复.2,处理过程处理指对数据逻辑处理,也就是数据变换,它用来改变数据值。而每一种处理又包括数据输入、数据处理和数据输出等部分。在数据流程图中处理过程用带圆角的长方形表示处理,长方形分三个部分,标识部分用来标识一个功能,功能描述部门是必不可少的,功能执行部门表示功能由谁来完成。3,数据流数据流是指处理功能的输入或输出。它用来表示一中间数据流值,但不能用来改变数据值。数据流是模拟系统数据在系统中传递过程的工具。在数据流程图中用一个水平箭头或垂直箭头表示,箭头指出数据的流动方向,箭线旁注明数据流名。4,数据存储数据存储表示数据保存的地方,它用来存储数据。系统处理从数据存储中提取数据,也将处理的数据返回数据存储。与数据流不同的是数据存储本身不产生任何操作,它仅仅响应存储和访问数据的要求。在数据流程图中数据存储用右边开口的长方条表示。在长方条内写上数据存储名字。为了区别和引用方便,左端加一小格,再标上一个标识,用字母D和数字组成.流程图的画法1,画数据流程图的基本原则:①数据流程图上所有图形符号必须是前面所述的四种基本元素。②数据流程图的主图必须含有前面所述的四种基本元素,缺一不可。③数据流程图上的数据流必须封闭在外部实体之间,外部实体可以是一个,也可以是多个。④处理过程至少有一个输入数据流和一个输出数据流。⑤任何一个数据流子图必须与它的父图上的一个处理过程对应,两者的输入数据流和输出数据流必须一致,即所谓“平衡”。⑥数据流程图上的每个元素都必须有名字。2,画数据流程图的基本步骤:①把一个系统看成一个整体功能,明确信息的输入和输出。②找到系统的外部实体。一旦找到外部实体,则系统与外部世界的界面就可以确定下来,系统的数据流的源点和终点也就找到了。③找出外部实体的输入数据流和输出数据流。④在图的边上画出系统的外部实体。⑤从外部实体的输入流出发,按照系统的逻辑需要,逐步画出一系列逻辑处理过程,直至找到外部实体处理所需的输出流,形成数据流的封闭。⑥将系统内部数据处理又分别看做整体功能,其内部又有信息的处理、传递、存储过程。⑦如此一级一级地剖析,直到所有处理步骤都很具体为止。3,画数据流程图的注意事项:①关于层次的划分逐层扩展数据流程图,是对上一层图中某些处理框加以分解。随着处理的分解,功能越来越具体,数据存储、数据流越来越多。究竟怎样划分层次,划分到什么程度,没有绝对标准,一般认为展开的层次与管理层次一致,也可以划分得更细,处理块的分解要自然,注意功能完整性,一个处理框经过展开,一般以分解为4个至10个处理框为宜。②检查数据流程图对一个系统的理解,不可能一开始就完美无缺,开始分析一个系统时,尽管我们对问题的理解有不正确、不确切的地方,但还是应该根据我们的理解,用数据流程图表达出来,进行核对,逐步修改,获得较为完美的图纸。③提高数据流程图的易理解性数据流程图是系统分析员调查业务过程,与用户交换思想的工具。因此,数据流程图应简明易懂。这也有利于后面的设计,有利于对系统说明书进行维护。具体图形可以根据你后台的数据来编。
    赵颖贤2019-11-05 23:03:11
  • 这个是做的卡方检验吗?还是什么?你要把表格后的表注也呈现出来。
    赵飞蓉2019-11-05 22:20:45
  • 在应用程序页面,按功能键,选隐藏应用程序,选择那个图标,点完成。
    黄真嘉2019-11-05 22:03:44

相关问答

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时,你会很有耐心的找出其中的规律所在,不厌其烦,并且乐在其中。而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤:1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:①识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;③录表应便于使用;④取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:①供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析。③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;④据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;⑤据分析所需资源是否得到保障。
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》:帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》:统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书。

做财富端这一块,客户资源才是核心,金融机构偏爱银行理财经理,主要是在于银行这个平台相对而言客户积累多,质量也不错,同时因为银行相对于其他金融机构来说跟客户沟通的产品也很多,除了理财产品外,还有保险、个人贷款、结算工具等,所以银行理财经理相对而言跟客户的黏性也比较强。还有一点是银行是经营风险的平台,对员工的合规风险教育比较完善,所以银行理财经理大部分合规意识比较强。

当然重中之重还是在于客户资源的积累,回到题主的话题,现在信托的管理规模已经跟银行理财规模旗鼓相当,逐渐被大众所认可。一般而言,客户认购是300万起,一个信托理财经理平均一年的任务目标是1个亿,那么你的300万以上客户积累要有30个左右,当然有大客户最好,所以去信托之前得排一下名下客户的质量。第二个从收入的角度而言,大部分信托理财经理是大于银行理财经理的,一是底薪高,一般市面上初级的销售在8000~10000万一个月,二是有提点,市场价格在千3~千4,大部分银行理财经理是没有提成之说的。第三个就是稳定性的角度,银行理财经理的稳定性要高于信托理财经理,大部分银行理财经理是维护存量客户,开发睡眠低效客户,基本上没有外拓客户的压力。但是信托理财经理是要求资源变现的,而且起点又高,压力比较大,流动性比较大。第四点就是看你去哪家信信托公司了,中国信托公司有68家,各有各的脾气,主要看考核机制,有的信托公司考核比较严苛,市场化程度比较高,完不成业绩要不降级要不滚蛋,这类公司攻略难度较大,但是回报丰盛。还有的信托公司不是市场化程度不高或者压根就没有市场化,这类公司一般比较安逸,业绩指标比较佛系,完不成也就那样,公司传导的压力比较小,混混日子是可以的,赚钱比较难。还有就是完全无欲无求的信托公司,这类信托公司的财富人员甚至都不用募集资金,负责中后台工作。

但是现在形势变了,以前信托项目资金来源主要是机构端客户,大部分为银行或者体系内的企业成员,然而机构客户受政策性影响太大,不稳定,所以现在大部分信托公司都在发力个人零售端建设,遍地设立财富中心,广招理财经理。也在建设自己的财富品牌,将财富人员同信托公司母体剥离,归口到新设立的财富公司下面。这样做一是为了方便管理,毕竟财富以后越来越难做,人员流动性会越来越大。二是给予市场化的薪酬,因为大部分信托公司是国企背景,员工薪资是有个工资帽的,所以为了突破工资帽限制,将理财经理的工资纳入财富公司里面。总体恶言,信托财富市场化是一个趋势,要在行业站稳脚跟,关键还是在于客户资源的积累。最后在提一句,一般情况下,银行得客户的资源很难转化为信托客户,转化率比较低,这个要做好心理预期。现有的客户是打基础用的,后续要有所突破,还是需要外拓客户的。但是我认为随着信托理财越来越被大众所认可,同时横向比较,国人爱固收,信托产品在安全性和收益性考量是性价比最高的产品,尤其财富管理这个行业刚刚兴起,信托产品所具有的风险隔离、税务筹划、财富传承功能是天然从事财富管理事业的土壤,未来是光明的。