㈠ 如何把復雜事物簡單化
一、什麼是分類能力
為了讓你更好的理解，我舉個例子為你說明。
中國人有13億之多，為了更好的區分和管理，把不同地區分成不同的省份，如浙江省、安徽省、山東省等等，這是大的分類。
接下來為了更好的區分省份下面的地區，如浙江省下面又分了嘉興、杭州、衢州、溫州等等的地區，是不是越來越清楚不同地區存在什麼人了吧。
因此，分類能力不僅能幫助你提高學習效率，同時也能幫你做好相關管理工作。
在我的認知當中，分類能力，其實就是把復雜事情，簡單化能力。
現在，拿著「奧卡姆剃刀」，審視一下自己經歷的事。
一件事情，當你有兩個類似的解決方案，選擇最簡單的；
一種現象，最簡單的解釋往往比復雜的解釋更正確；
一個問題，如果一句話可以說得清楚，別開口講第二句；
一項目標，如果有最短的路徑到達，絕對不要拐彎抹角。
是的，這很吝嗇，不過也最樸素、最准確。
在時間和精力成為稀缺資源的現在，不妨「無情地剔除所有累贅」，很多時候，「讓事情保持簡單」是應對復雜繁瑣的最有效方式。
相信很多人在優化自己行事模式的時候，都會碰到一些需要「奧卡姆剃刀」清理的垃圾。在事情中的時候，覺得是寶貝，等你做完事情，回頭看的時候，它真的只是垃圾。
★關節點：奧卡姆剃刀
把事情變復雜很簡單，把事情變簡單很復雜。
在時間和精力成為稀缺資源的現在，不妨「無情地剔除所有累贅」，很多時候，「讓事情保持簡單」是應對復雜繁瑣的最有效方式。
很多人在優化自己行事模式的時候，都會碰到一些需要「奧卡姆剃刀」清理的垃圾。在事情中的時候，覺得是寶貝，等你做完事情，回頭看的時候，它真的只是垃圾。
㈡ excel里對復雜的數據匯總操做用什麼最簡潔明了
匯總分析用透視表已經是最好的了，如果自己都覺得暈，那是你學的還不夠好。你在迅雷里搜一下，有個透視表的視頻教程，好學易懂，花不到1個小時就可以學會。值得學學的，磨刀不誤砍柴工嘛。
㈢ 7個因素決定大數據的復雜性 如何處理
7個因素決定大數據的復雜性 如何處理
我們談論了很多關於復雜數據及其為你的商業智能帶來的挑戰和機遇，但是導致數據復雜化的是什麼呢？
以及你如何區分你的公司當前的數據是否是「復雜的」，亦或不久的將來會變得復雜？本文將解決這些問題。
為什麼這很重要？
當你試圖將數據轉化為商業價值時，它的復雜度很可能會預示你將面對的困難程度——復雜數據的准備和分析通常要比簡單數據更加困難，以及通常需要一組不同的BI 工具來實現。復雜數據在可以「成熟的」分析和可視化之前需要額外的准備工作和數據模型。因此重要的是，通過了解您目前的數據的復雜程度以及它在未來的復雜性趨向，來評估您的大數據/商業智能項目是否能夠勝任這一任務。
簡單測試：大數據或者異構數據
在高級層面上，有兩種基本的跡象表明你的數據可能被視為是復雜的：
你的數據很「大」：我們把大放在引號里是因為它貌似符合「大數據」術語的含義。然而事實是，處理海量數據在計算資源需要處理巨大的數據集方面提出了一個挑戰， 就像把小麥從谷殼分開的困難，或者說在一個巨大的原始信息中辨別信號和雜音。
你的數據來自許多不同的數據源：多重數據源通常意味著臟數據，或者遵循著不同的內部邏輯結構的簡單的多個數據集。為了確保數據源有統一的數據語言，數據必須被轉換或整合到一個中央資源庫。
可以認為這是兩個最初的（可供選擇的）徵兆：如果你正處理大數據或異構數據，你應當開始思考數據的復雜性。但是深究一下，對你的公司的數據的復雜性，以下有7個更具體的指標。
（注意，以上兩點之間有相似之處，但不互相排除——反之，例如，離散數據往往意味著各種各樣的數據結構類型）
7個因素決定你的數據的復雜性
1、數據結構
不同數據源的數據，或甚至來自同一個源的不同表，通常設計同樣的信息但結構卻完全不同：
舉例來說，想像你們人力資源部有三種不同的表格，一個是員工個人信息表，另一個是員工職位和薪資表第三個是員工職位要求表，諸如此類——而你們財務部門隨同保險、福利和其他花費一起記錄同樣的信息到單個表中。另外，在這些表中的一些表可能提到員工的全名，而另一些則只有名字的首字母，或者二者的結合。為了從所有表中有效使用數據，同時不丟失或重復信息，需要數據建模或准備工作。
這是最簡單的用例：更進一步復雜化的是處理最初沒有適當地模式的非結構化數據源（例如NoSQL 資料庫）。
2、數據大小
再次回到模糊的「大數據」概念，你收集的數據量會影響你需要用來分析它的軟硬體的類型。這個可以通過原始大小來衡量：位元組，TB或PB——數據增長越大，越有可能「窒息」廣泛使用的內存資料庫（IMDB），依賴於轉化壓縮數據到伺服器內存。其他因素包括多元異構數據——包含很多數據行的表（Excel，可以說是最常用的數據分析工具，最大行數限制為1048576行），或結構化數據——包含很多數據列的表。
你將會發現在分析工具和方法上用於分析100,000行數據和那些用於分析1億行數據的是明顯不同的。
3、數據細節
你想要探索的數據的粒度水平。當創建一個儀表盤或報表，展現總結或聚合數據時常常比讓終端用戶鑽取到每一個細節更容易實現——然而這是以犧牲數據分析的深度和數據挖掘為代價而做的權宜之計。
創建一個BI系統，使其具有顆粒向海量數據鑽取處理分析的能力，（不依賴於預定義查詢，聚合或匯總表）
4、查詢語言
不同的數據源有不同的數據語言：雖然SQL是從常見數據源和RDBMS提取數據的主要手段，但是當使用第三方平台時你會經常需要通過它自己的API和語法去連接它，以及解析用於訪問數據的數據模型和協議。
你的BI工具需要足夠靈活的根據數據源允許這種本地連接的方式，或者通過內置插件或API訪問，否則你會發現你自己將不得不重復一個繁瑣的導出數據到表格SQL資料庫數據倉庫的過程，然後導入到你的商業智能軟體里，從而使你的分析變得麻煩。
5、數據類型
一方面動態數據以表格形式存儲，處理的大多是數值型數據，但是大規模和非結構化的機器數據完全是另外一回事兒，就像是文字數據集存儲在MongoDB中，當然了，更別提像視頻音頻這種超大規模的非結構化數據了。
不同的數據類型具有不同的規則，為使得商業決策建立在對公司數據的全面考慮的基礎上，找到一種建立單一可信來源的方法是至關重要的。
6、離散數據
數據存儲在多個位置：例如，組織里的不同部門，本地或雲（付費存儲或通過雲應用），來自客戶或供應商的外部數據等。這種數據不僅收集起來很困難（簡單來說是由於及時而有效的接收數據而需要的利益相關者的數量）。而且一旦收集了——在不同的數據集交叉引用和分析之前，通常需要「清理」或標准化，因為每個本地數據集是根據相關組織應用程序自身的實際和關注收集數據。
7、數據量的增長
最終，你不僅需要考慮當前數據，還有數據的增長或變化的速度。如果經常更新數據源，或經常增加新的數據源，這將會消耗你的軟硬體資源（無論何時當源數據發生重大更改時,不是非常先進的系統都需要重新獲取整個數據集）,以及上述提到的關於結構、類型、大小的復合性問題等。
怎樣掌控復雜數據？
如果你認同上述的一個或更多以及你的數據剛剛好是復雜的，不要絕望：理解，是找到一個合適的解決方案的第一步，以及復雜數據的分析本身不需要過於復雜。我們將在未來的文章中涉及解決復雜數據的方法，但是你將想問自己的第一件事可能是——控制復雜數據你實際需要多少BI系統。
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㈣ 筆記：高手怎樣把復雜問題簡單化
許多事，從知道到做到差了十萬八千里，根本原因就是——不知道怎麼去解決復雜問題，或者是把問題想簡單啦！
能夠成事的高手，都有一項技能，那就是把復雜問題簡單化。
高手是怎樣把復雜問題簡單化的呢？
目標要可測量，比如，「先掙一個億」。
目標要完成時限，比如，「100天讀完30本書」。
目標設定之後，一般不會隨意改變。但為了實現目標，而設定的指標，則可以通過實踐，來進行調整。
「先掙一個億」這個目標，對於普通人來說，是無法實現的，對於王健林來說，他也需要把這個目標轉化成公司的具體營收指標，只要每月報表達到了預期指標，對王健林來說，這就是一個小目標。
而「100天讀完30本書」這個目標，普通人只要堅持，是可以做到的。具體做法如下：
（1）首先選擇你喜愛和需要的30本書（紙質書或電子書均可）
（2）制訂你100天讀書的具體計劃，細化到每一天，讀那本書的那幾頁。
（3）制定一個作息時間表，在一天當中，選定你能夠把控的讀書時段。比如早上起床後，或者晚上睡覺前。
（4）把要讀的那本書放在手邊，同時放支筆，放個本。
（5）一到你定的那個讀書時段，你就開始讀書，手裡拿支筆，手邊放個本。
（6）每次讀書，都要確保完成你設定的讀書指標。比如，讀完100頁書，記1頁筆記，寫1篇讀書心得。
以我個人的經驗，這個指標不要定成時間，比如讀書2小時，因為讀書2小時只能確保你在讀書，無法確保讀書效能。
所以，目標轉化為行動指標時，這個指標一定是輸出的指標，而不是消耗的指標。
再復雜的目標，都可以拆解成簡單的任務。
再簡單的任務，都要有可衡量的動作指標。
你的任務就是，完成每天規定的動作指標。
比如，你想寫作變現，月入過萬。
這個目標要實現，對於高手來說，可能幾個月就行。對於小白來說，就需要分幾個階段。
第一個階段的指標：每天完成2000字，不管寫什麼都成。
初步養成你文字輸出的習慣。
第二個階段的指標：每天投稿1篇，或在自媒體上發表1篇。
這樣，可以倒逼你的寫作質量，也是對你寫作心力的磨礪。
這個階段，你可以研究幾個自媒體大號的文章，也可以研究幾個你投稿的公眾號的文章。先模仿，後創作。
第三個階段的指標：月入3000元。
第四個階段的指標：月入6000元。
第五個階段的指標：月入10000元。
復雜問題簡單化是高手成事的心法，具體過程如下：
1，設定目標。不管解決多復雜的問題，都要有一個確定的努力目標。
2，找到指標。這是解決問題的關鍵，你需要把解決問題、實現目標的過程和方法進行拆解，一直拆解到每一天的具體行動指標上。
3，每天行動。確保每天完成規定動作，落實每天的動作指標，你的目標就一天天離你越來越近。
㈤ 數學二年級統計方法有哪三種
數學二年級統計方法有文字羅列、統計數據化統計圖畫和統計表。
在二年級的時候會學到這樣子的一個統計方法，最普通的就是用文字去羅列自己收集到的這一個數據，也就是以行或列的方式去把數據羅列出來，並且對應的去把數據的空填上去。
統計表：統計調查所得來的原始資料，經過整理，得到說明社會現象及其發展過程的數據，把這些數據按一定的順序排列在表格中，就形成統計表統計圖：統計圖是根據統計數字，用幾何圖形、事物形象和地圖等繪制的各種圖形。
統計圖：根據統計數字，用幾何圖形、事物形象和地圖等繪制的各種圖形。它具有直觀、形象、生動、具體等特點。統計圖可以使復雜的統計數字簡單化、通俗化、形象化，使人一目瞭然，便於理解和比較。
相關信息：
1、扇形統計圖：扇形統計圖是用整個圓表示總數，用圓內各個扇形的大小表示各部分量占總量的百分之幾，扇形統計圖中各部分的百分比之和是單位1。
2、折線統計圖：以折線的上升或下降來表示統計數量的增減變化的統計圖，叫作折線統計圖。折線變化幅度越大，數量關系變化越大與條形統計圖比較，折線統計圖不僅可以表示數量的多少，而且可以反映數據的增減變化情況。
㈥ 如何整理excel中復雜表格中的數據
以Excel2011操作為例：
1、首先需要打開Excel的軟體進入，如圖所示，然後打開需要處理的表格點擊上面的數據選項，再點擊排序的選項。
㈦ 結構化思維讓復雜問題簡單化
有些人說話一針見血，兩三句話就可以將問題將清楚說明白。有些人啰啰嗦嗦了半天，我們不知道對方在說什麼。你屬於哪一種人呢？
原先的我是屬於第二種人，很羨慕第一種人，可以高效的有深度的去提出問題、分析問題和解決問題。痛定思痛，本著不懂就要學的精神。發現我們可以通過學習一種思維———結構化思維。讓我們的過分更明白，獲得更輕松。
一、結構化思維是什麼？
結構化思維就是當我們面對問題的時候，通過某種結構，將大問題拆解成一個個自己能解決的部分。金字塔結構是結構化思維立體化的分析的表現。
結構化思維的好處：
1）高效傳遞信息。
2）提高分析問題解決問題的能力。
二、結構話思維鍛煉的途徑
讓自己擁有結構話思維的話。我們需要從篩選信息、歸納整理信息、提煉信息結論以及清晰表達信息四個方面進行訓練。
1.篩選信息
通過三要素 結論、理由和事實三個方面去分類。
結論和理由都是主觀的，事實一定是客觀的。事實是數據和不帶感情色彩的實例。當你了解的一個信息同時包括這三個方面信息時的話就相當可信。
2.怎樣歸納整理信息
結構化思維是一個立體的思維方式。前面講到的金字塔原理是縱向的，從結論、理由和事實出發。橫向的維度我們要對信息進行歸納整理。
主要的分類方法通過的法則有：MECE法則
Mutually Excluive Collectively Exhaustive(相互獨立，完全窮盡)。
MECE法則的5種分類方法：
1）二分法
2）過程法：按照事情發展的時間、流程、程序，對信息進行逐一分類。
3）要素法：
4）公式法：
5）矩陣法:
3.怎樣提煉信息結論
我們可以通過歸納法和演繹法根據已有的信息素材去提煉概括結論。
1）歸納法是：由特殊到一般的思維方式。使用歸納法的重點是要找出信息的共性。找共性一共有兩個方法：描述性概括（屬性）和行動性概括（結果）。
2）演繹法：（亞里士多德三段論演繹法）大前提、小前提和結論。
大前提是事物的共性，也需要是大家都認可的事實。小前提是具體事物，結論具體事物的性質。這是一種由一般到特殊的思維方式。
4.怎樣清晰表達信息
清晰表達原則：論證類比。
1.論：結論先行。
2.證：以上統下。（金字塔結構，每一個層次的要點都是下一個層次的總結和概括，直到最後一個層級的內容是客觀事實或數據為止。）
3.類：歸類
4.比：邏輯遞進
以上的內容是學習得到學習平台上李忠秋開設的《有效訓練你的結構化思維》的內容和收獲。如果你也想深入學習結構思維可以看看下邊推薦的書籍。
書籍推薦：
《金字塔原理》《邏輯思考力》《學會提問》
李忠秋的四本書《結構思考力》、《透過結構看世界》《結構化寫作》《結構化思考力——用思維導圖規劃學習與生活 》
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㈧ 數據分析的5種細分方法有哪些
1.按時間細分時間可以細分為不同的跨度，包括年、月、周、日、時、分、秒等等，不同的時間跨度，數據表現可能大不相同。
比如說，按照月度來看，產品的銷量可能變化不大，但是如果細分到每一天，可能就有比較劇烈的變化，我們應該找到這些變化的數據，並分析變化背後的原因，而不是讓它淹沒在整月匯總數據的表象之中。
2.按空間細分
空間主要是指按地域進行劃分，包括世界、洲、國家、省份、城市、區等等。
比如說，把全國的 GDP 數據，細分到每一個省份。
空間作為一個相對抽象的概念，也可以代表其他與業務相關的各種事物，比如產品、人員、類別等等，只要有助於理解事物的本質，都可以嘗試拿來進行細分。
3.按過程細分
把業務細分為一些具體的過程，往往能夠讓復雜的問題簡單化。
比如說，把訂單發貨細分為 5 個過程，想辦法提升每個過程的效率，從而縮短發貨的時間。
再比如，把用戶的生命周期，細分為 5 個重要的過程，即：獲取、激活、留存、盈利、推薦。
4.按公式細分
有時候一個指標，是可以用公式計算出來的。
比如說，銷售額 = 銷售數量 * 平均單價，銷售數量 = 新客戶購買數量 + 老客戶購買數量，以此類推。
再比如，在財務分析中，權益凈利率 = 資產凈利率 * 權益乘數，其中：資產凈利率 = 銷售凈利率 * 資產周轉率，以此類推。
5.按模型細分
數據分析的模型有很多，我們可以根據業務的實際情況，選擇合適的模型，在此基礎上進行細分，得出相應的分析結論。
比如說，按照波士頓矩陣，把企業產品細分為「市場佔有率」和「銷售增長率」兩個維度，然後畫一個四象限矩陣圖，其中每個象限就代表一類產品，即：明星產品、金牛產品、瘦狗產品和問題產品，對每一類產品，分別建議採取不同的發展策略。
再比如，按照 RFM 模型，把客戶按三個維度進行細分，即：最近一次消費時間間隔(Recency)、消費頻率(Frequency)和消費金額(Monetary)，從而得到 8 種客戶類別，從而有針對性地採取不同的營銷策略。