EXCEL函数

最近作ETL,每天有大量的数据比较。EXCEL函数用的很多。
记录一下,以备查找。
[b]EXCEL函数列表:[/b]
[b](一) 日期和时间函数[/b]
 日期和时间函数基础
 TODAY返回当前日期
 NOW返回当前的日期和时间
 DATE返回特定日期的年、月、日
 DATEVALUE返回文本字符串所代表的日期序列号
 YEAR返回某日期对应的年份
 MONTH返回某日期对应的月份
 DAY返回某日期对应当月的天数
 TIME返回某一特定时间的小数值
 TIMEVALUE返回文本字符串所代表的时间小数值
 HOUR返回时间值的小时数
 MINUTE返回时间值中的分钟
 SECOND返回时间值的秒数
 WEEKDAY返回某日期为星期几
 WEEKNUM返回代表一年中第几周的一个数字
 EDATE返回指定月数之前或之后的日期
 EOMONTH返回指定日期之前或之后月份的最后一天的日期
 WORKDAY返回某日期之前或之后相隔指定工作日的某一日期的日期值
 NETWORKDAYS返回开始日期和结束日期之间完整的工作日数值
 DAYS360按照一年360天计算,返回两日期间相差的天数
 YEARFRAC返回开始日期和结束日期之间的天数占全年天数的百分比
[b](二) 逻辑函数[/b]
 IF根据指定的条件返回不同的结果
 AND判定指定的多个条件是否全部成立
 OR判定指定的任一条件是为真,即返回真
 NOT对其参数的逻辑值求反
 TRUE返回逻辑值TRUE
 FALSE返回逻辑值FALSE
 IFERROR捕获和处理公式中的错误
[b](三) 信息函数[/b]
 CELL返回引用单元格信息
 ERROR.TYPE返回对应错误类型数值
 INFO返回与当前操作环境有关的信息
 N返回转换为数字后的值
 NA返回错误值
 TYPE返回表示值的数据类型的数字
 ISERR判断#N/A以外的错误值
 ISERROR判断错误值
 ISEVEN偶数判断
 ISLOGICAL判断逻辑值
 ISNA#N/A错误值判断
 ISNONTEXT非文本判断
 ISNUMBER判断值是否为数字
 ISODD奇数判断
 ISREF引用值判断
 ISTEXT文本判断
基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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