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Excel 对大数据信息的处理
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如果我们在用Excel XP处理庞大的数据信息时，不注意讲究技巧和方法的话，很可能会花费很大的精力。因此如何巧用Excel来快速输入信息就成为各个Excel XP用户非常关心的话题...1、快速输入大量含小数点的数字如果我们需要在Excel XP工作表中输入大量的带有小数位的数字时，按照普通的输入方法，我们可能按照数字原样大小直接输入，例如现在要在单元格中输入0.05这个数字时，我们会把“0.05”原样输入到表格中。不过如果需要输入若干个带有小数点的数字时，我们再按照上面的方法输入的话，每次输入数字时都需要重复输入小数点，这样工作量会变大，输入效率会降低。其实，我们可以使用Excel XP中的小数点自动定位功能，让所有数字的小数点自动定位，从而快速提高输入速度。在使用小数点自动定位功能时，我们可以先在Excel XP的编辑界面中，用鼠标依次单击“工具”/“选项”/“编辑”标签，在弹出的对话框中选中“自动设置小数点”复选框，然后在“位数”微调编辑框中键入需要显示在小数点右面的位数就可以了。以后我们再输入带有小数点的数字时，直接输入数字，而小数点将在回车键后自动进行定位。例如，我们要在某单元格中键入0.06的话，可以在上面的设置中，让“位数”选项为2，然后直接在指定单元格中输入6，回车以后，该单元格的数字自动变为“0.06”，怎么样简单吧？2、快速录入文本文件中的内容现在您手边假如有一些以纯文本格式储存的文件，如果此时您需要将这些数据制作成Excel XP的工作表，那该怎么办呢？重新输入一遍，大概只有头脑有毛病的人才会这样做；将菜单上的数据一个个复制/粘贴到工作表中，也需花很多时间。没关系！您只要在Excel XP中巧妙使用其中的文本文件导入功能，就可以大大减轻需要重新输入或者需要不断复制、粘贴的巨大工作量了。使用该功能时，您只要在Excel XP编辑区中，依次用鼠标单击菜单栏中的“数据/获取外部数据/导入文本文件”命令，然后在导入文本会话窗口选择要导入的文本文件，再按下“导入”钮以后，程序会弹出一个文本导入向导对话框，您只要按照向导的提示进行操作，就可以把以文本格式的数据转换成工作表的格式了。3、快速输入大量相同数据　　如果你希望在不同的单元格中输入大量相同的数据信息，那么你不必逐个单元格一个一个地输入，那样需要花费好长时间，而且还比较容易出错。你可以通过下面的操作方法在多个相邻或不相邻的单元格中快速填充同一个数据，具体方法为：首先同时选中需要填充数据的单元格。若某些单元格不相邻，可在按住Ctrl键的同时，点击鼠标左键，逐个选中；其次输入要填充的某个数据。按住Ctrl键的同时，按回车键，则刚才选中的所有单元格同时填入该数据。4、快速进行中英文输入法切换　　一张工作表常常会既包含有数字信息，又包含有文字信息，要录入这样一种工作表就需要我们不断地在中英文之间反复切换输入法，非常麻烦，为了方便操作，我们可以用以下方法实现自动切换：首先用鼠标选中需要输入中文的单元格区域，然后在输入法菜单中选择一个合适的中文输入法；接着打开“有效数据”对话框，选中“IME模式”标签，在“模式”框中选择打开，单击“确定”按钮；然后再选中输入数字的单元格区域，在“有效数据”对话框中，单击“IME模式”选项卡，在“模式”框中选择关闭（英文模式）；最后单击“确定”按钮，这样用鼠标分别在刚才设定的两列中选中单元格，五笔和英文输入方式就可以相互切换了。5、快速删除工作表中空行　　删除Excel XP工作表中的空行，一般的方法是需要将空行都找出来，然后逐行删除，但这样做操作量非常大，很不方便。那么如何才能减轻删除工作表中空行的工作量呢？您可以使用下面的操作方法来进行删除：首先打开要删除空行的工作表，在打开的工作表中用鼠标单击菜单栏中的“ 插 入”菜单项，并从下拉菜单中选择“列”，从而插入一新的列Ｘ，在Ｘ列中顺序填入整数；然后根据其他任何一列将表中的行排序，使所有空行都集中到表的底部。删去所有空行中Ｘ列的数据，以Ｘ列重新排序，然后删去Ｘ列。按照这样的删除方法，无论工作表中包含多少空行，您就可以很快地删除了。6、快速对不同单元格中字号进行调整在使用Excel XP编辑文件时，常常需要将某一列的宽度固定，但由于该列各单元格中的字符数目不等，致使有的单元格中的内容不能完全显示在屏幕上，为了让这些单元格中的数据都显示在屏幕上，就不得不对这些单元格重新定义较小的字号。如果依次对这些单元格中的字号调整的话，工作量将会变得很大。其实，您可以采用下面的方法来减轻字号调整的工作量：首先新建或打开一个工作簿，并选中需要Excel XP根据单元格的宽度调整字号
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如何快速进行大数据导入、更新旧数据及插入数据操作
对于大数据量的导入，同时又要对旧数据进行更新，对的压力相当大，而且相当耗损时间，之前测试在一张一百万数据表中导入10万的数据，每条记录都进行查询判断，进行了半个小时还没处理完，等待的时间客户是无法接受的，何况在面对上千万的数据中，最后得出一个解决方法。&
方法：建一个新表B，跟原表A的结构相同，把每次导入的新数据全部导入B表中，然后用左外连接 把重复数据删除:delete from A where A.id in(select id from B left join A on B.id = A.id)，然后执行insert into A select * form B，最后再删除B表的数据，测试发现这个不到一分钟就可以在100万的数据中完成10W数据的导入。
作者 wuyaoguang2008解决大数据量导入问题_百度文库
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解决大数据量导入问题
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如何快速进行大数据导入，更新旧数据及插入
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然后执行insert into A select * form B.id)，跟原表A的结构相同，把每次导入的新数据全部导入B表中，然后用左外连接 把重复数据删除:delete from A where A.id in(select id from B left join A on B.id = A建一个新表B
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企业如何实现对大数据的处理与分析？
随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。
作者：佚名来源：| 22:09
随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。但长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，而且不断的侵蚀有限的企业资金投入。如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。
对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值?哪些数据可以暂时不用处理?这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。以下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。
第一步：采集数据
对企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。
大数据的采集过程的难点主是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是需要深入的思考问题。
第二步：导入及预处理数据
采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当确定了哪些数据需要采集之后，下一步就需要对不同来源的数据进行统一处理。比如在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据可能是结构化或者非结构化的。这个时候企业需要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
第三步：统计与分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop.数据的统计分析方法也很多，如假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
第四步：价值挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。最后，由于分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。【编辑推荐】【责任编辑： TEL：（010）】
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