Excel分区间统计分析(等步长、不等步长、多维度)

在数据分析过程中,可能会需要统计不同数据区间的人数、某个数据区间的平均值或者进行分组区间统计,本文从excel函数到数据透视表的方法,从简单需求到复杂需求,采用不同的方法进行讲解,尤其是通过数据透视表的强大功能大幅提升了数据分析的效率。我在商务数据分析方面经常需要处理百万级的数据,为了简化讲解,便于大家理解,本文以一个简单的学生成绩数据为例进行分析讲解。
需求一:统计60分以下,60-70,70-80,80-90,90-100的人数。

方法1:利用Frequency函数计算不同分数区间人数。
如图所示,A1:E30为学生成绩表,然后设计了H1:J6的表用于Frequency函数计算,其中I2:I6设定的间隔值将用于函数参数。

选中J2:J6然后输入公式=FREQUENCY(E2:E31,I2:I6),Ctrl+Shift+Enter填充J2:J6,得出结果。

方法2:数据透视表的分组功能。
1.插入数据透视表,以“分数”为行,以“姓名”为计数项为值。

k8s一键部署ELK是指使用Kubernetes进行一键部署Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合。ELK是一套日志分析和可视化平台,用于收集、解析和展示大量的日志数据。它可以帮助用户对日志数据进行搜索、分析和监控,以便更好地理解应用程序的性能和故障情况。通过k8s一键部署ELK,用户可以方便地在Kubernetes集群中部署和管理ELK组件。 具体步骤如下: 1. 在Kubernetes集群中创建一个命名空间(namespace)用于部署ELK组件。 2. 创建持久卷(PersistentVolume)和持久卷声明(PersistentVolumeClaim),用于存储Elasticsearch的数据。 3. 创建ConfigMap,将ELK组件的配置文件存储为Kubernetes资源。 4. 使用Kubernetes的Deployment或StatefulSet来创建Elasticsearch实例,并将其配置为使用持久卷进行数据存储。 5. 创建Logstash的Deployment或StatefulSet,配置它与Elasticsearch进行数据交互。 6. 创建Kibana的Deployment或StatefulSet,配置它与Elasticsearch进行数据展示和查询。 通过以上步骤,用户就可以在Kubernetes集群中一键部署ELK,并开始使用它来对日志数据进行收集、解析和展示。这样可以方便地监控应用程序的运行情况,及时发现和解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [分配任务调度XXL-JOB,使用ELK + Kafka + Filebeat日志收集,文件上传使用七牛云,数据加密AES,每](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42140625/16073929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [k8s一键装mysql8单机版](https://blog.youkuaiyun.com/wangxin_wangxin/article/details/128723587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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