㈠ 如何把复杂事物简单化
一、什么是分类能力
为了让你更好的理解，我举个例子为你说明。
中国人有13亿之多，为了更好的区分和管理，把不同地区分成不同的省份，如浙江省、安徽省、山东省等等，这是大的分类。
接下来为了更好的区分省份下面的地区，如浙江省下面又分了嘉兴、杭州、衢州、温州等等的地区，是不是越来越清楚不同地区存在什么人了吧。
因此，分类能力不仅能帮助你提高学习效率，同时也能帮你做好相关管理工作。
在我的认知当中，分类能力，其实就是把复杂事情，简单化能力。
现在，拿着“奥卡姆剃刀”，审视一下自己经历的事。
一件事情，当你有两个类似的解决方案，选择最简单的；
一种现象，最简单的解释往往比复杂的解释更正确；
一个问题，如果一句话可以说得清楚，别开口讲第二句；
一项目标，如果有最短的路径到达，绝对不要拐弯抹角。
是的，这很吝啬，不过也最朴素、最准确。
在时间和精力成为稀缺资源的现在，不妨“无情地剔除所有累赘”，很多时候，“让事情保持简单”是应对复杂繁琐的最有效方式。
相信很多人在优化自己行事模式的时候，都会碰到一些需要“奥卡姆剃刀”清理的垃圾。在事情中的时候，觉得是宝贝，等你做完事情，回头看的时候，它真的只是垃圾。
★关节点：奥卡姆剃刀
把事情变复杂很简单，把事情变简单很复杂。
在时间和精力成为稀缺资源的现在，不妨“无情地剔除所有累赘”，很多时候，“让事情保持简单”是应对复杂繁琐的最有效方式。
很多人在优化自己行事模式的时候，都会碰到一些需要“奥卡姆剃刀”清理的垃圾。在事情中的时候，觉得是宝贝，等你做完事情，回头看的时候，它真的只是垃圾。
㈡ excel里对复杂的数据汇总操做用什么最简洁明了
汇总分析用透视表已经是最好的了，如果自己都觉得晕，那是你学的还不够好。你在迅雷里搜一下，有个透视表的视频教程，好学易懂，花不到1个小时就可以学会。值得学学的，磨刀不误砍柴工嘛。
㈢ 7个因素决定大数据的复杂性 如何处理
7个因素决定大数据的复杂性 如何处理
我们谈论了很多关于复杂数据及其为你的商业智能带来的挑战和机遇，但是导致数据复杂化的是什么呢？
以及你如何区分你的公司当前的数据是否是“复杂的”，亦或不久的将来会变得复杂？本文将解决这些问题。
为什么这很重要？
当你试图将数据转化为商业价值时，它的复杂度很可能会预示你将面对的困难程度——复杂数据的准备和分析通常要比简单数据更加困难，以及通常需要一组不同的BI 工具来实现。复杂数据在可以“成熟的”分析和可视化之前需要额外的准备工作和数据模型。因此重要的是，通过了解您目前的数据的复杂程度以及它在未来的复杂性趋向，来评估您的大数据/商业智能项目是否能够胜任这一任务。
简单测试：大数据或者异构数据
在高级层面上，有两种基本的迹象表明你的数据可能被视为是复杂的：
你的数据很“大”：我们把大放在引号里是因为它貌似符合“大数据”术语的含义。然而事实是，处理海量数据在计算资源需要处理巨大的数据集方面提出了一个挑战， 就像把小麦从谷壳分开的困难，或者说在一个巨大的原始信息中辨别信号和杂音。
你的数据来自许多不同的数据源：多重数据源通常意味着脏数据，或者遵循着不同的内部逻辑结构的简单的多个数据集。为了确保数据源有统一的数据语言，数据必须被转换或整合到一个中央资源库。
可以认为这是两个最初的（可供选择的）征兆：如果你正处理大数据或异构数据，你应当开始思考数据的复杂性。但是深究一下，对你的公司的数据的复杂性，以下有7个更具体的指标。
（注意，以上两点之间有相似之处，但不互相排除——反之，例如，离散数据往往意味着各种各样的数据结构类型）
7个因素决定你的数据的复杂性
1、数据结构
不同数据源的数据，或甚至来自同一个源的不同表，通常设计同样的信息但结构却完全不同：
举例来说，想象你们人力资源部有三种不同的表格，一个是员工个人信息表，另一个是员工职位和薪资表第三个是员工职位要求表，诸如此类——而你们财务部门随同保险、福利和其他花费一起记录同样的信息到单个表中。另外，在这些表中的一些表可能提到员工的全名，而另一些则只有名字的首字母，或者二者的结合。为了从所有表中有效使用数据，同时不丢失或重复信息，需要数据建模或准备工作。
这是最简单的用例：更进一步复杂化的是处理最初没有适当地模式的非结构化数据源（例如NoSQL 数据库）。
2、数据大小
再次回到模糊的“大数据”概念，你收集的数据量会影响你需要用来分析它的软硬件的类型。这个可以通过原始大小来衡量：字节，TB或PB——数据增长越大，越有可能“窒息”广泛使用的内存数据库（IMDB），依赖于转化压缩数据到服务器内存。其他因素包括多元异构数据——包含很多数据行的表（Excel，可以说是最常用的数据分析工具，最大行数限制为1048576行），或结构化数据——包含很多数据列的表。
你将会发现在分析工具和方法上用于分析100,000行数据和那些用于分析1亿行数据的是明显不同的。
3、数据细节
你想要探索的数据的粒度水平。当创建一个仪表盘或报表，展现总结或聚合数据时常常比让终端用户钻取到每一个细节更容易实现——然而这是以牺牲数据分析的深度和数据挖掘为代价而做的权宜之计。
创建一个BI系统，使其具有颗粒向海量数据钻取处理分析的能力，（不依赖于预定义查询，聚合或汇总表）
4、查询语言
不同的数据源有不同的数据语言：虽然SQL是从常见数据源和RDBMS提取数据的主要手段，但是当使用第三方平台时你会经常需要通过它自己的API和语法去连接它，以及解析用于访问数据的数据模型和协议。
你的BI工具需要足够灵活的根据数据源允许这种本地连接的方式，或者通过内置插件或API访问，否则你会发现你自己将不得不重复一个繁琐的导出数据到表格SQL数据库数据仓库的过程，然后导入到你的商业智能软件里，从而使你的分析变得麻烦。
5、数据类型
一方面动态数据以表格形式存储，处理的大多是数值型数据，但是大规模和非结构化的机器数据完全是另外一回事儿，就像是文字数据集存储在MongoDB中，当然了，更别提像视频音频这种超大规模的非结构化数据了。
不同的数据类型具有不同的规则，为使得商业决策建立在对公司数据的全面考虑的基础上，找到一种建立单一可信来源的方法是至关重要的。
6、离散数据
数据存储在多个位置：例如，组织里的不同部门，本地或云（付费存储或通过云应用），来自客户或供应商的外部数据等。这种数据不仅收集起来很困难（简单来说是由于及时而有效的接收数据而需要的利益相关者的数量）。而且一旦收集了——在不同的数据集交叉引用和分析之前，通常需要“清理”或标准化，因为每个本地数据集是根据相关组织应用程序自身的实际和关注收集数据。
7、数据量的增长
最终，你不仅需要考虑当前数据，还有数据的增长或变化的速度。如果经常更新数据源，或经常增加新的数据源，这将会消耗你的软硬件资源（无论何时当源数据发生重大更改时,不是非常先进的系统都需要重新获取整个数据集）,以及上述提到的关于结构、类型、大小的复合性问题等。
怎样掌控复杂数据？
如果你认同上述的一个或更多以及你的数据刚刚好是复杂的，不要绝望：理解，是找到一个合适的解决方案的第一步，以及复杂数据的分析本身不需要过于复杂。我们将在未来的文章中涉及解决复杂数据的方法，但是你将想问自己的第一件事可能是——控制复杂数据你实际需要多少BI系统。
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㈣ 笔记：高手怎样把复杂问题简单化
许多事，从知道到做到差了十万八千里，根本原因就是——不知道怎么去解决复杂问题，或者是把问题想简单啦！
能够成事的高手，都有一项技能，那就是把复杂问题简单化。
高手是怎样把复杂问题简单化的呢？
目标要可测量，比如，“先挣一个亿”。
目标要完成时限，比如，“100天读完30本书”。
目标设定之后，一般不会随意改变。但为了实现目标，而设定的指标，则可以通过实践，来进行调整。
“先挣一个亿”这个目标，对于普通人来说，是无法实现的，对于王健林来说，他也需要把这个目标转化成公司的具体营收指标，只要每月报表达到了预期指标，对王健林来说，这就是一个小目标。
而“100天读完30本书”这个目标，普通人只要坚持，是可以做到的。具体做法如下：
（1）首先选择你喜爱和需要的30本书（纸质书或电子书均可）
（2）制订你100天读书的具体计划，细化到每一天，读那本书的那几页。
（3）制定一个作息时间表，在一天当中，选定你能够把控的读书时段。比如早上起床后，或者晚上睡觉前。
（4）把要读的那本书放在手边，同时放支笔，放个本。
（5）一到你定的那个读书时段，你就开始读书，手里拿支笔，手边放个本。
（6）每次读书，都要确保完成你设定的读书指标。比如，读完100页书，记1页笔记，写1篇读书心得。
以我个人的经验，这个指标不要定成时间，比如读书2小时，因为读书2小时只能确保你在读书，无法确保读书效能。
所以，目标转化为行动指标时，这个指标一定是输出的指标，而不是消耗的指标。
再复杂的目标，都可以拆解成简单的任务。
再简单的任务，都要有可衡量的动作指标。
你的任务就是，完成每天规定的动作指标。
比如，你想写作变现，月入过万。
这个目标要实现，对于高手来说，可能几个月就行。对于小白来说，就需要分几个阶段。
第一个阶段的指标：每天完成2000字，不管写什么都成。
初步养成你文字输出的习惯。
第二个阶段的指标：每天投稿1篇，或在自媒体上发表1篇。
这样，可以倒逼你的写作质量，也是对你写作心力的磨砺。
这个阶段，你可以研究几个自媒体大号的文章，也可以研究几个你投稿的公众号的文章。先模仿，后创作。
第三个阶段的指标：月入3000元。
第四个阶段的指标：月入6000元。
第五个阶段的指标：月入10000元。
复杂问题简单化是高手成事的心法，具体过程如下：
1，设定目标。不管解决多复杂的问题，都要有一个确定的努力目标。
2，找到指标。这是解决问题的关键，你需要把解决问题、实现目标的过程和方法进行拆解，一直拆解到每一天的具体行动指标上。
3，每天行动。确保每天完成规定动作，落实每天的动作指标，你的目标就一天天离你越来越近。
㈤ 数学二年级统计方法有哪三种
数学二年级统计方法有文字罗列、统计数据化统计图画和统计表。
在二年级的时候会学到这样子的一个统计方法，最普通的就是用文字去罗列自己收集到的这一个数据，也就是以行或列的方式去把数据罗列出来，并且对应的去把数据的空填上去。
统计表：统计调查所得来的原始资料，经过整理，得到说明社会现象及其发展过程的数据，把这些数据按一定的顺序排列在表格中，就形成统计表统计图：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。
统计图：根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
相关信息：
1、扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几，扇形统计图中各部分的百分比之和是单位1。
2、折线统计图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。折线变化幅度越大，数量关系变化越大与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况。
㈥ 如何整理excel中复杂表格中的数据
以Excel2011操作为例：
1、首先需要打开Excel的软件进入，如图所示，然后打开需要处理的表格点击上面的数据选项，再点击排序的选项。
㈦ 结构化思维让复杂问题简单化
有些人说话一针见血，两三句话就可以将问题将清楚说明白。有些人啰啰嗦嗦了半天，我们不知道对方在说什么。你属于哪一种人呢？
原先的我是属于第二种人，很羡慕第一种人，可以高效的有深度的去提出问题、分析问题和解决问题。痛定思痛，本着不懂就要学的精神。发现我们可以通过学习一种思维———结构化思维。让我们的过分更明白，获得更轻松。
一、结构化思维是什么？
结构化思维就是当我们面对问题的时候，通过某种结构，将大问题拆解成一个个自己能解决的部分。金字塔结构是结构化思维立体化的分析的表现。
结构化思维的好处：
1）高效传递信息。
2）提高分析问题解决问题的能力。
二、结构话思维锻炼的途径
让自己拥有结构话思维的话。我们需要从筛选信息、归纳整理信息、提炼信息结论以及清晰表达信息四个方面进行训练。
1.筛选信息
通过三要素 结论、理由和事实三个方面去分类。
结论和理由都是主观的，事实一定是客观的。事实是数据和不带感情色彩的实例。当你了解的一个信息同时包括这三个方面信息时的话就相当可信。
2.怎样归纳整理信息
结构化思维是一个立体的思维方式。前面讲到的金字塔原理是纵向的，从结论、理由和事实出发。横向的维度我们要对信息进行归纳整理。
主要的分类方法通过的法则有：MECE法则
Mutually Excluive Collectively Exhaustive(相互独立，完全穷尽)。
MECE法则的5种分类方法：
1）二分法
2）过程法：按照事情发展的时间、流程、程序，对信息进行逐一分类。
3）要素法：
4）公式法：
5）矩阵法:
3.怎样提炼信息结论
我们可以通过归纳法和演绎法根据已有的信息素材去提炼概括结论。
1）归纳法是：由特殊到一般的思维方式。使用归纳法的重点是要找出信息的共性。找共性一共有两个方法：描述性概括（属性）和行动性概括（结果）。
2）演绎法：（亚里士多德三段论演绎法）大前提、小前提和结论。
大前提是事物的共性，也需要是大家都认可的事实。小前提是具体事物，结论具体事物的性质。这是一种由一般到特殊的思维方式。
4.怎样清晰表达信息
清晰表达原则：论证类比。
1.论：结论先行。
2.证：以上统下。（金字塔结构，每一个层次的要点都是下一个层次的总结和概括，直到最后一个层级的内容是客观事实或数据为止。）
3.类：归类
4.比：逻辑递进
以上的内容是学习得到学习平台上李忠秋开设的《有效训练你的结构化思维》的内容和收获。如果你也想深入学习结构思维可以看看下边推荐的书籍。
书籍推荐：
《金字塔原理》《逻辑思考力》《学会提问》
李忠秋的四本书《结构思考力》、《透过结构看世界》《结构化写作》《结构化思考力——用思维导图规划学习与生活 》
。
㈧ 数据分析的5种细分方法有哪些
1.按时间细分时间可以细分为不同的跨度，包括年、月、周、日、时、分、秒等等，不同的时间跨度，数据表现可能大不相同。
比如说，按照月度来看，产品的销量可能变化不大，但是如果细分到每一天，可能就有比较剧烈的变化，我们应该找到这些变化的数据，并分析变化背后的原因，而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。
2.按空间细分
空间主要是指按地域进行划分，包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。
比如说，把全国的 GDP 数据，细分到每一个省份。
空间作为一个相对抽象的概念，也可以代表其他与业务相关的各种事物，比如产品、人员、类别等等，只要有助于理解事物的本质，都可以尝试拿来进行细分。
3.按过程细分
把业务细分为一些具体的过程，往往能够让复杂的问题简单化。
比如说，把订单发货细分为 5 个过程，想办法提升每个过程的效率，从而缩短发货的时间。
再比如，把用户的生命周期，细分为 5 个重要的过程，即：获取、激活、留存、盈利、推荐。
4.按公式细分
有时候一个指标，是可以用公式计算出来的。
比如说，销售额 = 销售数量 * 平均单价，销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量，以此类推。
再比如，在财务分析中，权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数，其中：资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率，以此类推。
5.按模型细分
数据分析的模型有很多，我们可以根据业务的实际情况，选择合适的模型，在此基础上进行细分，得出相应的分析结论。
比如说，按照波士顿矩阵，把企业产品细分为“市场占有率”和“销售增长率”两个维度，然后画一个四象限矩阵图，其中每个象限就代表一类产品，即：明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品，对每一类产品，分别建议采取不同的发展策略。
再比如，按照 RFM 模型，把客户按三个维度进行细分，即：最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，从而得到 8 种客户类别，从而有针对性地采取不同的营销策略。