运用Excel轻松实现多条件下的数据统计

第一篇：运用Excel轻松实现多条件下的数据统计

运用Excel轻松实现多条件下的数据统计

在日常对数据的统计过程中，我们经常会遇到指定条件的数据统计问题，用公式或分类汇总可以满足我们的需要，但对于复杂条件的数据统计，不少初学用户觉得非常棘手，其实用好Excel自带的“条件求和”功能，这些问题就可以迎刃而解了。

图1为某单位职工数据表，我们以统计二车间的高级工程师中男性的人数为例，介绍一下如何利用“条件求和”功能实现多条件限制下的数据统计过程。

1.依次选择“工具→向导→条件求和”菜单命令，在弹出的“条件求和向导-4步骤之1”界面中，确认条件求和的数据区域为整个表格(只需单击表格内的任一单元格再执行该命令，系统会自动选中整个表格区域)，单击“下一步”按钮。

2.在“条件求和向导-4步骤之2”界面中选择“求和列”为“性别”，将限制的条件“岗位=二车间、职称=高级工程师、性别=男”逐条选择并添加到条件列表中，单击“下一步”按钮(如图2)。

3.在“条件求和向导-4步骤之3”界面中选择统计结果的显示方式为“复制公式及条件”，单击“下一步”按钮。

4.最后要选择目标数据存放的单元格，本例中依次选择C18、D18、E18、F18单元格，并在每次选择后单击“下一步”按钮，直到最后单击“完成”按钮。此时在F18单元格中就会出现我们要统计的数据结果。

在本例中，我们可以看出，如果是简单条件的数据统计其实也可以用公式来实现，如统计“二车间”每月计发的工资总额，可以用公式“=SUMIF(E2∶E15,“二车间”,F2∶F15)”来实现，当然也可以使用分类汇总命令来实现。但对于复杂条件的数据统计用公式就显得有些难度了，特别是对于不熟悉函数的读者，而用“条件求和”功能则可以很方便地实现我们的统计需求。

Cico提示：初次使用“条件求和”功能必须先安装。单击“工具”菜单中的“加载宏”，在“加载宏”对话框中勾选“条件求和向导”复选框，单击“确定”按钮，此时系统会自动安装该功能。

图1 单位职工数据表

图2 指定条件数据

Excel条件格式公式应用四例

我们知道，Excel“条件格式”功能可以根据单元格内容有选择地自动应用格式，它为Excel增色不少的同时，还为我们带来很多方便。如果让“条件格式”和公式结合使用，则可以发挥更大的威力，下面提供几个在“条件格式”中使用公式的应用实例，希望能给读者朋友带来一些启发。

一、判别输入是否正确

在输入如身份证等有固定位数的号码，出现位数不正确的情形时，我们希望Excel能够给出提示。虽然可以使用“数据有效性”设置实现，但是当输入出错时，Excel总会弹出一个提示的对话框，有朋友可能觉得这样“唐突”的提醒有点影响心情，那就让“条件格式”来“温和”的提醒吧。

1、创建“条件格式”的公式

假设我们通过“条件格式”，把符合位数(15位或18位)的号码所在单元格的填充色设置为绿色，输入完成后，通过查看单元格的填充色是否变为绿色，就可以知道输入的正确性了。

由于身份证号码数据是属于“文本”类型的，先选中需要存放身份证号码的A2:A52单元格区域，将它们的数字格式设置为“文本”。然后在A2:A52单元格区域处于被选中的状态下，选择菜单“格式→条件格式”命令，打开“条件格式”对话框，单击“条件1”下方的下拉箭头，在弹出的下拉列表中选择“公式”(图 1)。

接着在其右边的文本框中输入公式“=OR(LEN(A2)=15,LEN(A2)=18)”，然后单击“格式”按钮，在打开的“单元格格式”对话框中选择“图案”选项卡，选择绿色作为符合条件的单元格的填充色(图 2)。

设置好后单击“确定”按钮，返回“条件格式”对话框，检查无误再次单击“确定”就完成了条件格式的设置(图 3)。

小提示：上面的操作，先选中了一个单元格范围A2:A52，然后为这个单元格范围设置条件格式的公式。在这种情况下，公式中应使用选择范围中左上单元格的引用，此例中为A2。公式输入完成后，可以查看一下这个范围中的其它单元格的条件格式公式，如A8单元格，为“=OR(LEN(A8)=15,LEN(A8)=18)”，这是由于上面的引用为相对应用，它会根据单元格的实际偏移量自动改变，从而得到适合其它单元格的公式。

2、实现的具体效果

现在来测试一下上面设置可以实现的效果，在A2：A52区域的单元格中输入一些身份证号码，当位数是18位或15位时，所在单元格的填充色自动变为“绿色”，而位数不对的身份证号码，所在单元格的填充色不发生任何改变(图 4)，从是否变色我们就可以判断输入的正确性了。

全部输入并确认正确后，如果需要删除单元格条件格式，则先选中A2:A52单元格区域，然后打开“条件格式”对话框，单击如图3中的“删除”按钮，在打开的“删除条件格式”对话框中勾选“条件1”复选框，单击确定即可(图 5)。

二、找出销售额的前三名

如图6中的B2:B12单元格中存放着销售额数据，要找出其中的前三名，让它们以蓝色字体显示。

先选中B2:B12单元格，打开如图1所示的对话框，输入公式“=B2>LARGE($B$2:$B$12,4)”然后将符合条件的字体格式设置为蓝色即可。实现的具体效果如下图(图 6)。

说明：虽然可以对“销售额”数据列排序找出前三名，但是，可能我们希望以日期为顺序排列，这时“条件格式”就可以做到“两全其美”了。

三、让符合特殊条件的日期突出显示

有时，我们可能希望符合特殊条件的日期所在的单元格突出显示，比如星期六或星期天。这时我们可以先选中日期所在的单元格，如图6中的A2:A12，然后打开如图1所示的单元格，输入公式“=OR(WEEKDAY(A2,2)=6,WEEKDAY(A2,2)=7)”，然后设置符合条件的单元格填充色为阴影即可。

小提示：函数WEEKDAY(serial_number,return_type)的功能为返回某日期为星期几，Serial_number??表示一个顺序的序列号，代表要查找的那一天的日期。当参数return_type为2时，函数返回数字 1（星期一）到数字 7（星期日）之间的整数。

四、让工作表间隔固定行显示阴影

当单元格数据行较多，我们为了让显示效果更加醒目，可以让工作表间隔固定行显示阴影，效果如下图所示(图 7)。

上面的效果是使用了公式“=MOD(ROW(),2)=0”，如果要间隔两行显示阴影则用公式“=MOD(ROW(),3)=0”，其余依次类推。

小提示：函数MOD(number,divisor)返回两数相除的余数，其中Number为被除数，Divisor为除数。函数ROW(reference)返回引用的行号。其中Reference??为需要得到其行号的单元格或单元格区域，如果省略 reference，则假定是对函数 ROW 所在单元格的引用。

“条件格式”与公式结合还有非常多的应用，感兴趣的朋友不妨再研究研究哦

第二篇：手持数据采集器轻松收集CPI数据,信息化统计更简便

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电阻屏触摸屏的常见故障及如何解决

大家在遇到电阻屏触摸屏故障的时候，是怎么解决的呢？那么接下来，由顶尖告诉大家如何解决这一个问题吧。

1.电阻屏触摸鼠标只在一小区域内移动或电阻触摸屏不准

一般在第一次装驱动都会出现这种情况，请运行触摸屏校准程序。在改变显示器分辨率后也必须运行触摸屏校准程序(开始—程序)。

2.鼠标一直在显示器四边的某一点

出现这种状况是因为电阻屏的接触区域(电阻屏外表分为接触区域和非接触区域两部分，点击非接触区域是没有什么反响的)被显示器外壳或机柜外壳压住了，相当于某一点被触摸。若是是机柜外壳压住接触区域您能够将机柜和显示器屏幕之间的间隔调大一点，若是是显示器外壳压住接触区域您能够试着将显示器外壳的螺丝拧松一点试一下。

3.鼠标跟手触摸移动方向相反

这是触摸屏控制盒与触摸屏连接的四线接头接反，将方向调一下就可以了。

4.触摸无响应

查看接触屏的连线是不是接对，其中一个衔接主机键盘口的连线(从键盘口取5伏触摸屏工作电压)有没有连接，请查看连线调查触摸屏操控盒灯的状况，若是不亮或是亮红灯则阐明操控盒已坏请替换。若是承认不是以上请况请删去触摸屏驱动偏重发动计算机重新装置驱动，或替换更新更高版别的驱动。

主机中是不是有设备与串口资源抵触查看各硬件设备并调整。例如某些网卡装置后默许的IRQ为3，与COM2的IRQ抵触，此刻应将网卡的IRQ改用闲暇未用的IRQ。也可能是计算机主板和接触屏操控盒不兼容，请替换主机或主机板。若是接触屏在使用了较长一段时间发现接触屏有些区域不能接触，则可能是接触屏坏了请替换接触屏。

第三篇：利用python轻松玩转Excel,完成数据分析与统计,学习心得分享

利用python轻松玩转Excel，完成数据分析与统计，学习心

得分享

写在前面这是我学习python写的第一个完整的脚本过程大概是从一头懵逼，到满是问题，再到一个个解决问题我没有系统的学习过python阻碍我的问题是什么，我就学什么这里尤为重要的一点，就是需要清楚的知道自己需要什么对于一个初学者来说，这真的是很难有时候就算知道自己需要什么，也不知道该如何准确的表达这是一个极为让人迷茫和不知所措的过渡时期个人的总结有明确的目标将大目标分解成最小颗粒的小目标针对小目标，一个个去解决举例目标：有一份市面上主流机型使用某APP的兼容性测试报告，包括了详细的手机信息，其中报告中“日志包”这一列是一个超链接，可以访问下载一个ZIP日志包，现需要检查每一个日志文件里是否包含事先埋点的信息，并根据需要生成一份报告目标分解：打开excel测试报告访问“日志包”这一列的超链接，下载ZIP文件解压ZIP文件，得到log文件利用正则表达式，在log文件里查找埋点信息，返回查找结果提取当前行其它需要的信息生成最终结果文件实现脚本动态打印处理进度结果文件源码获取方式私信“数据分析与统计”源码与兼容性报告

第四篇：大数据背景下医院财务管理创新的实现路径

摘要：通过大数据手段，极大地避免了过度治疗和治疗不足从而节约患者的医疗成本。然而，我国许多医院普遍存在财务管理大数据分析技术应用的短板，因此，医院应对财务管理流程进行优化，针对财务管理的弊端进行创新，以及大数据财务技术人才培养体系的改进。

关键词：大数据；医院；财务管理

国家医疗信息化发展的政策及资金的支持促使众多实力雄厚的医疗机构开始运用大数据分析技术解决他们所面临的难题。然而，我国许多医院普遍存在财务管理大数据分析技术应用的短板，集中表现为医疗财务信息统计不全面且共享度低，节约患者医疗成本与医院创收存在矛盾，财务大数据技术人才培养滞后等。本文旨在针对该医院财务管理中在大数据分析技术应用遇到的问题提出解决方案，促进大数据分析技术在医院财务管理中展现出预期的更大的作用。

一、大数据对医院财务管理创新的重要性

大数据背景下的医院财务管理创新是指将先进的信息技术和现代化的财务管理理念相结合，通过流程梳理、优化和再造，以信息系统在财务工作中的应用为手段，以会计信息系统为基础，实现医院经营管理到运营和财务的信息集成，并进一步实现网络环境下会计核算、财务分析、流程控制、决策支持和财务监督等现代化财务管理所要求的全流程的财务管理模式、方式及各项功能，从而能够进一步实现医院财务管理数字化和网络化，并最终实现管理现代化和信息化。大数据技术可以通过分析各种医疗数据来比较各种干预措施的有效性。根据比较的效果，可以准确找出最佳治疗途径。实践证明，医疗服务方式不同使得患者的医疗成本差异巨大。通过大数据手段，可以帮助医生精准的制定出临床效果和医疗成本效益双优的治疗方法，极大地避免了过度治疗和治疗不足从而节约患者的医疗成本。

大数据医院财务管理的关键是获取、挖掘和运用财务信息。通过财务信息系统在医院财务管理中的运用，提高财务工作效率、强化财务关系、规范财务活动，从而提升财务工作价值，就是财务管理创新工作的目标所在。比如，在医疗费用分析应用中。通过分析可以准确把握各个科室的医疗费用构成，从而提高医疗费用结构的合理性、有效控制费用比例。与此同时，医院也可根据分析结果调整相关资源配置，以严格执行国家关于药品比例的规定。

二、大数据背景下医院财务管理存在的问题

随着国家医疗改革相关政策的颁布，“进一步推进医疗信息化进程”被越来越多的医院提上医院规划的议事日程，然而大数据分析技术的优越性并未在医院财务管理实际应用中充分体现。

（一）财务费用数据信息整合困难

我国大多数医院的科室间采集的海量数据相对独立，共享率极低。各自独立的医疗信息系统（如his）使得医院数据中心在共享、整合有效的医疗数据时变得异常困难，从而阻碍了大数据分析所需要的全面费用数据的产生。

一般情况下，医院各科室不同医务人员均有权进行各项数据的录入，录入的数据质量主要取决于操作人员的熟练程度和工作责任心。另外，数据采集工作量的多少也会影响数据质量。例如在数据采集量大的服务窗口，会发生医务人员因为忙乱紧张而导致各种数据的漏输、误输的情况。大数据分析的数据来源于医院各个工作岗位每天对原始医疗数据的广泛、准确的采集。原始数据质量低下就意味着输入数据的不准确和不全面，那么建立在这些数据基础上由大数据分析所得出来的结论便是不可靠的，从而使得大数据技术的应用失去了其应有的意义。从而使得多种财务干预措施在有效性方面大打折扣，严重阻碍了大数据技术的广泛应用。

（二）医疗成本与医院创收的矛盾

多年来医院一直施行以科室为单位的财务核算制度，这种“自收自支、自负盈亏”的财务管理体制，一定程度上鼓励了科室领导的创收冲动，使得科室有权在药品的采购及定价上发挥作用。

首先，大数据分析技术倡导的提高医疗数据透明度和节约患者医疗成本都是建立在长期应用大数据分析制定科学的医院发展战略的基础上的。如果医院继续以科室为单位执行独立的财务核算制度并且一味的强调创收而忽略患者的利益，那么通过大数据分析的应用来改变医院财务收入回落这一趋势肯定难以实现。

其次，“自收自支，自负盈亏”的独立核算制度使得科室间收入差距明显拉大，依靠这种制度的科室为了维持自己的利益便不自觉的排斥大数据分析的实施和应用，使得全院的统筹规划难以落实。

长期的实践证明，现有的财务核算制度与大数据分析技术节约患者医疗成本的本质相悖，必须通过财务制度创新来扭转这一局面。

（三）大数据财务技术人才培养滞后

医疗行业大数据本身复杂、量大、变化快、花样多、潜在价值巨大，但如果不能有效利用它们，这些数据就是垃圾。医疗非结构化的财务数据必须经过语义分析使其变成可以分析的数据，然后进行数据挖掘。要想得出有价值的财务数据，就需要有大数据经验的财务人才。人才问题一直是医疗行业财务大数据应用的诸多挑战之一，因为医疗行业财务大数据的应用要求寻找既要懂得医疗财务知识，又懂得数据挖掘的新型创新人才。己经应用大数据财务分析技术的医院迫切需要建立健全共享、共长的人才培养机制，为大数据财务分析的广泛应用铺好路。没有人才的培养和积累，一切都是空谈。

三、大数据背景下医院财务管理创新的路径

（一）医疗财务管理流程的优化

大数据分析的应用使得医院在财务管理流程上的弊端逐步显现，适时对其进行改造有利于进一步促进医院财务管理走向良性发展道路。

1.提出可行性流程改进方案，总体的设计原则是全院统一进行财务管理，包括药品、设备采购，医疗业务费用，院职工待遇等等各个方面。彻底改变以科室为结算单位的财务管理模式，为大数据分析的深入应用创造良好的条件。

2.为了使得流程改进方案达到最佳效果，必须制定与其配套的人力资源及组织结构。完整、成功的再造方案是以改进流程为核心，医院各方面配套实施的结果。3.在实施中不断改进。流程再造是一个持续的过程，在执行过程中必然会遇到阻力、困难，只有根据实际情况不断进行目的性强的改善才能促进其最终达成目标。

通过实施规范、统一、高效的财务管理流程，大数据技术必将在药品定价、提高医疗数据透明度、临床决策支持系统支持、病人远程监控和档案分析等诸多方面发挥越来越明显的作用。

（二）财务管理的创新

1.大数据分析技术的实现使得可以在评估药品实际效果之后，建立相应的规范化的药品定价流程。这样做的好处之一是制药企业必须在药品出售之后分担治疗风险，同时定价策略取决于实际治疗效果。全新的药品定价流程有利于控制医疗成本支出和节约医院的运作成本。

2.大数据分析技术的应用可以明显提高医疗服务质量。医疗服务质量的提高是医疗过程数据透明度的明显提升的结果。医院的流程、成本、质量通过公共、公平透明的平台及时反映出医疗工作者的个人、团队绩效，这极大促进了医疗工作者的积极性，有利于提高其服务质量进而提升医疗机构的竞争力。

3.通过部署临床决策支持系统，有效提高医疗效率和质量。临床决策支持系统有效协助医生进行医疗操作，从而降低因为错误输入等潜在错误的发生率。

4.大数据分析技术对非结构化数据处理能力的日益增强将极大地提高决策支持系统的智能程度，使得医生把更多的精力花费在提高工作效率和科研质量上。

从长远角度来看，数据技术的应用必将帮助医疗服务提供方提高总体工作绩效，更好的控制成本，提升医院自身竞争力，为医院的持续发展打下坚实基础。

四、大数据财务技术人才培养体系的改进

首先，医院需要通过招聘来配备一些精通于统计和数学原理的财务骨干专家，他们能够建立高级分析模型，发现趋势和隐藏的模式，使大数据分析技术的真正作用在比较过程中得到充分发挥。

其次，制定全面、系统的、分阶段的人才评估策略，为选拔优秀人才提供衡量标准。评估机制的建立也有利于规范人才的培养目标和范围。通常意义上讲，医疗财务数据分析人才需要具备专业技术能力、专业管理能力和通用软技能三个方面。

最后，为了培养出一支技术过硬、知识交叉性好的财会队伍，必须通过外派培训，专家讲座，定期座谈会，业务考核评比等多种形式加强医院财会人员的业务能力。另外积极培养医院在应用中学习，在学习中应用的良好风气，不断提升医院财务人员的财务信息化建设的责任心和使命感。

第五篇：运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想

运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想

经过陶四海老师对stata统计软件运用的教导，我对stata这个十分简便实用的统计软件有了初步入门的认识，并且通过对stata软件的学习与思考运用，加深了我对于统计学的概念及思想的认识。

统计学和统计软件是相辅相成的，没有统计学做统计基础思想个思维方式，统计软件对数据分析的运用将会是“盲人摸象”。而没有统计软件为大量的统计数据进行快速准确有意义的分析和处理，我们光掌握了统计思想和统计方法，也不能驾轻就熟的应对庞杂繁多的数据，将会造成统计结果偶然的偏差，影响到统计结果的可靠性。

正如陶老师说的，当今社会快速的经济、社会、文化等的发展，势必会需要大量的统计运用分析，而随着统计运用的需求也会造就许多优秀的统计软件。国外的统计软件发展是超过国内甚多的，spss，sas和stata，都是国外的优秀统计学家和软件工程师认可的优秀的统计软件。

统计软件重要的是统计思想来驾驭其迅速、高效，和其他的统计软件相比，stata的优点甚多。

运用stata进行统计数据的分析在步骤上和其他的统计软件是相类似的，在得到了相关的数据之后，软件运用者需要首先对数据进行的就是观察分析。在stata读取了数据之后，软件用户需要了解到数据的结构，数据的总体信息，如数据文件的路径和名称，大小规模，最后生成时间等等，软件用户需要对数据有个大概的认识，并对即将进行的统计数据分析思路进行有效的开展。

变量与变量的取值。可以用codebook命令来知道具体变量的取值编码，然后使用list命令来以更接近数据表格的形势查看数据。