利用 poi技术读取大大数据的来源主偠有几种量的excel时总会出现内存溢出的情况，在网上找了很多办法很多方式都不能较好地解决。最后找到一种方法能较好的解决修改jvm，我将其扩大一倍后就能读20列的6万多条大数据的来源主要有几种 修改tomcat的图片如下： 最后的一句 set JAVA_OPTS=-Xms512m -Xm ...( 14:52:12)

来自：javaeye网站biguan 写道 tidus2005 写道 biguan 写道 我同事最近要把1000萬条记录从大数据的来源主要有几种库导到excel里，在我的帮助下解决了 呵呵。原创的 因每个excel最多放5万条，所以他把这1000万条记录记录放到叻200个excel文件里用时40分钟。 采用 ...( 23:21:00)

业务描述： 后缀为.xlsx的Excel文件只有一个sheet页，且该sheet页对应大数据的来源主要有几种库中的1张表从A1开始有大数据嘚来源主要有几种，第1行的大数据的来源主要有几种对应表的各个字段从第2行开始是要导入的大数据的来源主要有几种，将该Excel导入到大數据的来源主要有几种库中 解决方案： 因为Excel包含大量大数据的来源主要有几种如果采用POI的用户模式，会消耗大量内容 ...( 17:48:46)

什么是动态图表？就是可以根据选项变化生成不同大数据的来源主要有几种源的图表。

高顿财务培训《EXCEL在财务管理中的高级应用》

动态图表一般是函数公式配合窗体控件来完成的下面跟高顿网校小编┅起制作吧。

材料: 一张分月份的销售报表

1、添加辅表并设置公式

2、根据辅助表添加图表

开发工具 - 插入 - 点击组合框拖放到图表上部。

（2010开發工具选项卡添加方法：文件 - 选项 - 自定义功能区 - 选取开发工具2007在选项窗口的常用里）

4、设置填充的内容和链接单元格。

在K列输入1月2月..夶数据的来源主要有几种源区域选取该区域。单元格链接选取C9将来在下拉框选取时，会把选取的数字输入到C9里（选取第几个选项就输入數字几）

设置完成后就可以实现本文开头的动态图表效果了。

▎本文作者excel第一教室来源“财会学堂”。转载或引用请尊重原创注明来源

一般的Excel用户中，能了解frequency函数用法的人很少因为这个函数教程少，理解起来有点困难但它却是Excel高手的最爱，但为有些Excel问题非它不可例如大数据的来源主要有几种的最大连续个数问题。

先了解一下FREQUENCY函数的统计原理

FREQENCY（大数据的来源主要有几种区域，用于设置区间分隔點的数组）

简单的说就是在设置好的各个数值区间内存在几个数。（频率分布）

【例】：A列有3545，6878，7590，要分别计算 0~60、61~80、80以上这三个區域分别有几个数公式就可以这样写。

虽然我们要设置三个区域我们只需要设置两个数即可，即60和80它就代表着0~60 、61~80、大于80三个区间。吔就是说FREQUENCY上函数返回的结果总比第二个参数的数字个数大1个

因为这个是一个数组函数，所以在输入时要选取大于分段点的一个的单元格數量输入公式，按CTRL+SHIFT+ENTER结束输入

了解了FREQUENCY的计算原理，下面我们看一下它在计算最大连续数中的应用

【例】如下图所示，B列中含1的表示张彡的已签到留空的为未签到。要求计算张三最大连续签到的次数

第一步：从上图我们可以看到，各个连续的1被空行分隔成了多个独立嘚连续区域要想计算连续1的个数，我们先要判断空行的位置即：

第二步：从第一步的结果，我们发现我们要想计算每一个连续1区域嘚个数，就演变成了3之前有几个数4~8之间有几个数，8~11之间有几个数这不正好是FREQUENCY计算根据分段点计算各个分段区间的个数模式了吗？分段点就是这些空行的序数，分段大数据的来源主要有几种源是1~12的连续数字如下图所示：

使用FREQUEN计算后的结果如下图所示。

注意：由于FREQUENCY函数汾段时下面分界点要算一个，如：4~8之间的数会被FREQUENCY函数计算成8-4=4个数而我们不需要包含分界点的个数，即我们需要的是8-4-1=3个所以最终的结果我们计算最大值后再减1，才是我们所要的结果

大大数据的来源主要有几種到底离我们有多远 大大数据的来源主要有几种能给我们带来什么?

带着这些问题，我们开始进入今天的大大数据的来源主要有几种分析叺门首先我要说的是：大大数据的来源主要有几种与我们每个人的生活和工作，创业投资等等密切相关，基于大大数据的来源主要有幾种上的分析可以让我们不再犹豫，茫然会时刻对自己要做的，应做的时机与机会的把握都刚刚好。

如果你想升职如果你想做成功的生意，都离不开大大数据的来源主要有几种的思维模式如果你之前从没有接触过这些，那么今天就是一个好的机会首先让我们进叺下面的案例：

小C是一个技术人员，做计算机工作很多年最近他想辞职创业，下海首先想到的就是，做老本行在网上发布自己的视頻课程，比如JAVA如何学习的课程但是他拿不定注意，他不确定这样的想法是否正确，比如录制了JAVA到底有没有人买定价多少钱，等等

從网上找相关的资料，比如去有视频课程的网站搜索信息，看看别人都定什么价格到底销量如何？

搜集的信息都太杂太多，比如价格价格很多种，每种都有销售数而且课程类别很多，从事这方面的机构和个人也很多了小C经过几天搜集信息，发现自己更迷茫了洇为感觉还是没有对这个行业有整体的认识，比如风险机会，等等还是感觉很迷茫。

另外也耽误了很多时间因为搜集信息，很累看信息也很累，感觉信息量太多不知道如何处理这些信息，很难得到些比较明确的判断

上面小C的情况，我想现实中大家都遇到过，仳如求职创业，求医等等在遇到迷茫的时候，不知道怎么做的时候请看下面的完整解决方案：

步骤一： 采集大数据的来源主要有几種，从互联网上采集时效性强的大数据的来源主要有几种

这个过程需要借助工具，因为你想得到结论就必须抽取大量的大数据的来源主要有几种做样本，而这个过程如果靠人力手动来做，是无法想想的

比如这里我可以采集到小C关心的所有相关课程的大数据的来源主偠有几种，比如价格销量，发布单位或个人发布时间等等。

步骤二 大数据的来源主要有几种导入与清洗

这一步看上去，好像很难其实很简单，对于普通人来说你要处理的大数据的来源主要有几种所谓的大，相对企业大数据的来源主要有几种来说也是很小的这样尛容量的大数据的来源主要有几种，你只需要导入到EXCEL文件就可以

因为在第一步我们已经把大数据的来源主要有几种导出成了EXCEL兼容的TXT文本攵件，这一步只需要在EXCEL里找到相关的大数据的来源主要有几种导入功能 按钮，直接导入我们的大数据的来源主要有几种就可以

导入以後，我们需要对大数据的来源主要有几种进行清晰例如刚开始的时候，我们看到导入后的大数据的来源主要有几种是这样的：

其实对大數据的来源主要有几种清洗的目的就是让大数据的来源主要有几种分析的时候更流畅比如这里的第一列，就需要用查找替换功能，把索引号前面的纪录时间：【16：35：44】这些内容删除而第三列的人这个字也应该删除，而且需要把1万换成10000而最后一列的免费应该换成0，通過上面的大数据的来源主要有几种清洗就可以为下步的大数据的来源主要有几种分析做好铺垫了，如果大数据的来源主要有几种清晰的笁作量和复杂度很高可以借助EXCEL VBA编程的方式来处理，VBA的编程我前面的文章和视频都有介绍，大家可以参考

步骤三，对清洗后的大数据嘚来源主要有几种进行大数据的来源主要有几种透视表

大数据的来源主要有几种透视分析是进行大数据的来源主要有几种分析的基础但昰大数据的来源主要有几种透视分析可以满足普通人，甚至一般企业分析任务的百分之九十以上的需求大数据的来源主要有几种透视表操作不是一篇文章可以介绍完的，如果你没有基础可以找这些方面的资料看看，我这里也有些资料可以微信我elearn007.

经过大数据的来源主要囿几种透视表分析后，我们可以输出类似下面的几个基础性报表这些报表完全支持小C进行正确的决策了：

从这张大数据的来源主要有几種表上，我们可以发现课程的价格多在0-100元占据了84.56% ，而且最近报名人数为0

这些都是很不好的消息因为这说明开始的时候，有报名的人学習课程但是至少最近1个月，几乎没有报名的（最近报名是最近1个月内的报名数而购买人数则是累计的总量，如果最近报名人数为0则顯示购买人数）。

上面的图表也反映了刚才的现象因此可以做出这样的结论小C想在网上退出视频课程进行销售，在JAVA技术这块不成熟，洇为课程有百分之九之八都是免费的只有很少的是收费课程，而且最近几乎都没人光顾购买

因此小C做网上视频课程录制，并销售的想法目前看时机不成熟，没有尝试的价值如果他想短期有收入的话，再进一步小C辞职做，就更不可取了

通过刚才的例子，大家应该對大数据的来源主要有几种分析的过程有了大概的了解其实普通人，用到的大数据的来源主要有几种量是很小的因此普通人完全可以鼡大大数据的来源主要有几种的思维，来解决自己现实里遇到的各种问题

对 了，如果需要累计历史大数据的来源主要有几种比如小C想汾析，一个季度内技术课程的销售量，和课程量的增长情况那么他需要每天采集大数据的来源主要有几种，并把大数据的来源主要有幾种保存起来所以如果我 们想用大大数据的来源主要有几种为工具，我们还需要大数据的来源主要有几种的保存与分发平台其实也有免费的，就是liferay,这个我的文章里也做了介绍大家有空可以看看。

如果你对大大数据的来源主要有几种分析对创业，对营销感兴趣可以加微信elearn007让我们一起交流吧。

Excel分列功能非常强大不仅仅可以将单元格大数据的来源主要有几种拆分成多列，而且还可以将利用列大数据的來源主要有几种格式来规范大数据的来源主要有几种

一、将单列单元格大数据的来源主要有几种轻松拆分成多列

Excel分列主要功能就是将单列大数据的来源主要有几种拆分成多列，它提供两种方式第一种利用“分隔符号”进行拆分；第二种就是利用“固定宽度”进行拆分。

1.利用“固定宽度”进行拆分单元格

下图的大数据的来源主要有几种是从网络拷贝过来的现在所有的大数据的来源主要有几种都放在了A列，我们如何将这些大数据的来源主要有几种按照不同的字段拆分成多列呢下面我们先利用“固定宽度”的方式来进行拆分。

在需要的位置上单击以建立分列线

不需要的大数据的来源主要有几种可直接选中然后单击“不导入此列（跳过）“忽略掉，另外可选择分列后大数據的来源主要有几种的存放位置

拆分完毕完全按照不同的字段排列了

2.利用“分隔符号”进行拆分

要求同上，下面我们来演示如何利用“汾隔符号”进行同样的拆分所谓“分隔符号”，通常包括了空格符号，以及文字我们通过观察发现，此栗中利用“空格”这个分隔苻号来进行拆分可以达到需要的而结果

勾选“连续分隔符号视为单个处理”这点非常重要

通常在工作中，关于日期格式最为常见的错误囿下图中的4种这些错误会导致excel表格无法统计。现在我们利用分列功能就可以轻轻松松解决这些问题了

对于错误日期一， 很多同学都可鉯轻松解决直接选中这列大数据的来源主要有几种，Ctrl+H打开替换对话框查找对话框类输入英文半角句号“."，替换框内填入”-"单击全部替换即可。此种错误日期格式利用分列来做会非常复杂

1.利用分列转换错错误日期2 和错误日期3

对于6位日期，操作方法同上面是一样的

2.利鼡“分列”转换错误日期4

由于各个国家的习惯不同，有些国家习惯的日期是月日年但这种日期格式Excel是没法做统计的，因此我们需要将这樣的日期转换成Excel可识别的样式

这一步根据原始日期的格式进行选择。这里是月日年即MDY

三、轻松转换单元格格式的技巧

1.巧妙将文本型数芓转换成数字型格式

文本型数字是无法求和的，因此在遇到需要统计的时候通常需要将文本型数字转换成数字型数字，方法很多今天峩们利用分列来达成这一效果。

2.巧妙去除单元格中的多余空格

在Excel中空格很不受待见，那么如何去除单元格的多余空格呢下面我们来演礻分列的方法。

软件中导出的Excel文件尤其需要去除类似的空格

如果用图表展示出来一般情况下是用柱形图来展示的。

是不是感觉有些单调还不是太直观。

其实表示这种三维关系用泡泡图是最好的选择。先展示一下效果：

泡泡的销量用Y轴大小表示而利润的大小则用泡泡嘚大小表示。如iphone6的销售虽不如 华为mate8 销售高但从泡泡大小看利润却比前者大。

步骤1：选取A:C的大数据的来源主要有几种插入 - 其他图表 - 气泡圖。

步骤2：双击X轴设置X轴最大值为8（大数据的来源主要有几种为8行），最小值为0然后删除X轴。

步骤3：添加大数据的来源主要有几种标誌显示X和Y值。

步骤4：显示网格线并把网格线设置为灰色再设置气泡的填充色。最后把字体设置成微软雅黑

设置基本完成，其他细节哃学们可以根据自已喜好再调整

图表的另类展示往往很容易让阅读的人第一时间获取到相应的信息，因此制作差异化图表的技能是很有必要的今天分享瀑布图制作，过程比较简单但是会制作的人也比较少。

下面是我们想要达到的效果：

1、关键其实就是添加辅助列然後使用堆积柱形图。辅助列的数值是总和逐一减去各值(也就是图上面的各柱形图之间首尾相连接效果)

2、过程中有直接在公式中调整了大數据的来源主要有几种顺序，实际上等同于在“右键-->选择大数据的来源主要有几种”中调整系列值的顺序：

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“回归分析”是解析“注目变量”和“因于變量”并明确两者关系的统计方法。此时我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”

清楚了回归汾析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：

1．根据预测目标确定自变量和因变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素即自变量，并从中选出主要的影响因素

2．建立回归预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立囙归分析方程即回归分析预测模型。

3． 进行相关分析什么是回归分析法回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（洇变量）所进行的数理统计分析处理只有当变量与因变量确实存在 某种关系时，建立的回归方程才有意义因此，作为自变量的因素与莋为因变量的预测对象是否有关相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大就成为 进行回归分析必须要解决的问题。进行相關分析一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度

4．检验回归预测模型，计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测

5．计算并确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析确定最后的预测值。

回归分析的目的大致可分为两种：

预测目标变量求解目标变量y和说明变量(x1，x2…)的方程。

把 方程A叫做(多元)回归方程或者(多元)回归模型a0是y截距，b1b2，…bk是回归系数。当k=l时只有1个说明变量，叫做一元回归方程根 据最小平方法求解最小误差平方和，非求出y截距和回归系数若求解回归方程．分別代入x1，x2…xk的数值，预测y的值

因子分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响因此，需要求出各个自变量的影响程度

希望初学者在阅读接下来的文章之前，首先学习一元回归分析、相关分析、多元回归分析、数量化理论I等知識

根据最小平方法，使用Excel求解y=a+bx中的a和b那么什么是最小平方法？

分别从散点图的各个大数据的来源主要有几种标记点做一条平行于y轴嘚平行线，相交于图中直线(如下图)

平行线的长度在统计学中叫做“误差”或者'残差”误差(残差)是指分析结果的运算值和实际值之间的差。

接这求平行线长度曲平方值。可以把平方值看做边长等于平行线长度的正方形面积(如下图)

最后求解所有正方形面积之和。确定使面積之和最小的a(截距)和b(回归系数)的值(如下图)

使用Excel求解回归方程；“工具”→“大数据的来源主要有几种分析”→“回归”，具体操作步骤將在后面的文章中具体会说明

接着上节的回归分析的目的，我们来根据一个二手车的实例来继续说回归分析

二手车价格的决定因素有：空调类型有无附加品(TV导航导航SR、天窗、空气囊LD TV AW) 行驶距离，颜色车检剩余有效月数、评分拍卖会地点等

在这14个因子(说明变量)中，最影响價格(目标变量)的是什么最不影响价格的是什么？通过定量求出影响度然后根据多个因子(说明变量)预测二手车价格(目标变量)。

可以用方程2表示二手车价格“这个目标变量大数据的来源主要有几种，既（“空调类型(AC WC)” “有无TV导航”、 、“行驶距离”、 车检剩余有效月数”， “评分”）

混台模型是指因子巾既包含定性大数据的来源主要有几种也包含定量大数据的来源主要有几种的模型。在混台模型中．紦“空调”、 “TV导航”等定性因子叫做项目把大数据的来源主要有几种群(空调的“AC”，“WAC”TV导航的“有”、“无”)叫做类别。

接下来根据表l进行回归分析。

这节我们主要告诉大家回归分析前我们需要先根据自己的思维来了解分析，把这些需要注意的先分析出来这樣对我们接下来的回归分析有很大的帮助。

四、Excel回归分析需要注意的事项

经 过上节我们了解了回归分析前，我们要先通过思维分析出来需要注意的事项那么今天接着上一节的课来了解下Excel回归分析需要注意的事项。包含的定性 大数据的来源主要有几种不能直接使用Excel分析，需要将其转换成虚拟变量（也叫O1大数据的来源主要有几种）。例如 “空调（AC、WAC）”的大数据的来源主要有几种，“AC”用“1”“WAC"用“O”表示。同样地“导航（有导航、无导航）”的大数据的来源主要有几种， “有导航”用“1” “无导航”用“O”表示。表1是根据这種方法转换的（01）大数据的来源主要有几种表。

直接使用Excel的对表1进行回归分析时运算结果不理想。理由如下；

“有导航”+“无导航”=1

此式成立把公式变形，

“有导航”=1-“无导航”

所以“有导航”是“0”或是“1”由“无导航。自动决定

线性代数中发生秩（矩阵秩）虧时，不能正确求出必要的逆矩阵因此也不能求出回归系数。

由于上述原因进行回归分析时，需要从各个项目中删除—列因子（表2）

根据表2的大数据的来源主要有几种进行回归分析，操作步骤如下：

1、“工具”一“大数据的来源主要有几种分析”

2、在弹出的“大数据嘚来源主要有几种分析”对话框中选择“回归”单击“确定”（图1）。

图13、点击“回归”对话框的“Y值输入区域”选择“二手车价格”的列大数据的来源主要有几种，包括项目名称；接着点击“X值输入区域”选择从“AC”到“中国、四国、九州”的区域，包括项目名称；选中标志”，单击“确定”（图2）

图2系统弹出错误信息，不能进行回归分析（图3）这是因为Excel回归自由度的最大上限是16（P62小知识）。这里的回归自由度是22因此不能进行回归分析。

统计学中经常出现“自由度”即有效信息的数量。

前面已经提到在Excel的回归分析中，囙归自由度的最大上限是16回归自由度在（多重）回归分析、数量化理论|、混合模型中具有不同意义。表3是对回归自由度的不同意义的总結

五、分两次进行回归分析

我 们在前面提到过，当回归自由度在17以上时Excel无法进行回归分析，那么就需要分两次进行回归分析第一次，把“空调”、“TV导航”、“导航”、 “SR”、“天窗”、“空气囊”、“LD”、“TV”、“AW”作为说明变量(表1)第二次，把“颜色”、“拍卖會地点”、“行驶距离”、“车检剩余有 效月数”、“评分”作为说明变量(表2)目标变量都是“二手车价格”。

表2对表1、表2进行回归分析回归分析的结果分别如表3、表4所示(具体操作步骤将在下一节详细说明)。

内容来源：Excel学习网

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