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excel表格如何把考试题竖排数据换成横排的?

290 2024-02-01 13:17 admin   手机版

一、excel表格如何把考试题竖排数据换成横排的?

这不是简单的“转置”。假设源数据在Sheet1,A1起。

1、复制Sheet1的表头到Sheet2的第一行——选Sheet2的B1~C1——向右填充(右拉)到G1;

2、在Sheet2的A2输入=OFFSET(Sheet1!A2,ROW(A1)*3-3,)回车并向下填充;

3、在Sheet2的B2输入=OFFSET(Sheet1!$B$2,ROW(B1)*3+COLUMN(A1)/2-3.5,MOD(COLUMN(B1),2))回车并向右填充到G2——再选B2~G2一起向下填充(下拉)。

二、专升本考试题每年相差大么?

看专业了,数学和英语应该不会,就是专业有可能出的题不一样。

三、大自考和小自考的考试题区别?

大自考由省考办在每年的一、四、七、十月组织四次考试(部分省份只考2次),可重复报考;小自考除统考科目与大自考考试时间一样外,其余都是校考,考试时间一般会安排在每学期期末,不及格者可参加补考。大自考和小自考考试及命题方式不同,大自考由全国考委和省自考委联合出题制卷;小自考科目分为统考课程和校考课程两类,其中统考课程由自考委组织命题和考试,与大自考一样,校考课程由学校命题考试。

四、一道MBA考试题(《数据、模型与决策》)?

这个题属于指派问题,可以用“匈牙利算法”,大学里面《运筹学》会学,最终答案是:甲完成A,乙完成E,丙完成B,丁完成C,戊完成D。最少时间为:18。具体算法过程需要用矩阵的形式,阐述比较麻烦,你最好看看《运筹学》的指派问题那一章。看懂了很简单的!

五、河北和陕西的高考试题哪个难度大?

根据我做高考卷子的经验,应该是河北吧。陕西的卷子比较简单一点。河北的卷子比较灵活,而且河北的学生读书非常刻苦,尤其是那些复读的学生。

如果单从试卷难度看,我觉得浙江、河北、江苏、山西等地的卷子有点难,不过因为各地教材有一些区别,考纲也有区别,所以可能对试卷难易程度的理解也会有偏差。

六、10086大数据是什么数据?

10086大数据也就是“移动大数据”,是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据,包含中国移动的用户上网行为数据,用户的通话行为数据,用户的通信行为数据,用户的基本特征分析,用户的消费行为分析,用户的地理位置,终端信息,兴趣偏好,生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取,还可以建立完整的用户画像,为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如:地域地区,性别,年龄段,终端信息,网站访问次数,400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览,或者使用下载装修相关的app,拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询,就会被贴上装修行业精准标签,其他行业以此类推。

七、巨量百应数据大屏的数据如何分析?

回答如下:巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤:

1. 数据收集:从巨量百应平台获取所需要的数据,包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗:对数据进行清洗和处理,包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化:利用数据可视化工具,将数据转换成易于理解的可视化图表,如折线图、柱状图、饼图等,以便更好地展示数据。

4. 数据分析:通过对数据的分析,发现数据之间的关联和趋势,了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现:根据数据分析结果,提出相应的优化建议,以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是,数据分析不是一次性的,需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据,以及不断地优化广告投放策略,才能使广告投放达到最佳效果。

八、大切诺基轮毂数据?

大切诺基的轮毂数据如下:

大切诺基采用的轮胎型号规格为295/45R20,汽车的轮胎胎宽为295mm,胎厚为133mm,扁平率为45%,汽车前后轮胎的规格是一样的,轮毂采用的是美国惯用的大尺寸电镀轮毂。

九、数据大模型概念?

数据大模型是指在大数据环境下,对数据进行建模和分析的一种方法。它可以处理海量的数据,从中提取出有价值的信息和知识,帮助企业做出更准确的决策。

数据大模型通常采用分布式计算和存储技术,能够快速处理数据,并且具有高可扩展性和高性能。它是大数据时代的重要工具,对于企业的发展和竞争力提升具有重要意义。

十、万唯中考试题研究每年变化大吗?

变化不大。万唯中考试题研究是一本非常好的开卷资料书,就历史学科而言,每年的知识点梳理这一块基本上都大同小异,没什么变化,常用专题也会沿袭往年的内容,变化的内容主要是新增的时事热点专题,还有就是周年事件的归纳与整理。配套的练习册内容也有所变化。

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