当前位置:首页 > 后期处理 > 正文

***表后期处理,***表后期处理怎么做

大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于透视后期处理问题,于是小编就整理了2个相关介绍***表后期处理的解答,让我们一起看看吧。

  1. 影视后期制作课程包括哪些?
  2. 数据分析,除了Excel数据透视表,还有什么工具?

影视后期制作课程包括哪些?

***后期制作课程内容还是比较多的,包含这么几个阶段

1、平面基础选修主要是ps,ai

透视表后期处理,透视表后期处理怎么做
图片来源网络,侵删)

2、后期特效剪辑合成阶段 ,学习AE,PR,Edius及其相关商用插件等等

3、***三维制作阶段,建模 渲染 动画 特效四个部分(C4D、MAYA、Realflow等等)

4、商业项目综合实战案例阶段,学习不同类型的***后期作品,包括 产品广告,企业宣传片电视栏目包装,演示动画,微电影,纪录片,短视频,mv,***剧,电影等等

透视表后期处理,透视表后期处理怎么做
(图片来源网络,侵删)

数据分析,除了Excel数据***表,还有什么工具

要想从事数据分析的工作,我觉得一定要掌握一些数据的可视化分析软件使用方法。为什么说一定要去掌握数据可视化软件的分析方法呢,举个最简单的例子,我们都知道数据量很大,但是杂乱无章的数据本身是没有任何意义的,只有将数据进行统计分类,才能展现出庞大数据的背后意义,因此,我认为掌握一款自助式数据探索与可视化分析的软件是十分必要的。现在市面上类似的平台有很多,我用的是东软平台云的一个叫DataViz的,个人觉得还挺好用的,你可以看一下效果

excel因为可以做简单的数据分析,而给大家带来了很多便利。但如果涉及到复杂的数据分析,数据运算,大屏可视化图表,气氛就会变得尴尬起来。

搞不好,还会出现电脑死机,数据丢失等情况。

透视表后期处理,透视表后期处理怎么做
(图片来源网络,侵删)

接下来,我将用3分钟的时间,向你介绍一款兼容excel功能,但功能更为强大的工具——云表企业应用平台(文末会送出免费的获取方式,如果你赶时间,也可以拖至文末获取)

运用智能搜索技术,从设计到实现只需要7分钟,可以做到媲美专业数字大屏开发效果。增强后的数据看板功能模块,可以进行高度、灵活的自定义。

比如设定复杂的大屏背景、组件风格、界面配置、全局摆放,动态效果.......

业务人员无须设计师参与即可完成开发。

信息瞬息万变,决策毫秒之间。

DataFocus***用列式数据存储的方式,通过自带的内存计算引擎,无须预先建立CUBE,数据分析实时交互,完全满足管理决策中经常遇到的临时性分析、多变的业务需求和频繁的结果刷新。

IT部门将从此告别延时报表分析,亿级数据秒级响应。

目前,云表是有提供免费版本的,适用于中小微企业。

谢邀,就我的经验粗略说一说,希望能帮助到你。数据分析最易上手的首推Excel,最近版本的更新也向数据分析这方面倾斜。比较专业的是SPSS,这个基本不需要编程,但对结果的解读还是需要专业知识的。python和R这两个也是当前比较流行的数据分析软件,里面内嵌的很多函数和图表,不过需要一定的编程基础,如果你有这方面的优势,可以一试。

做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据,所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说,用的最多的就是Mathematica,其次就是C/C++,然后偶尔会用Julia。

这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica,但也最贵,所以知名度不是特别高(但在学术界内部,基本上都知道);速度最快的,当然是C/C++,相同的算法,运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言,速度接近C,扩展性接近Python,很有潜力,但个人用的不多。下面分别介绍一下。

前段时间,一个名叫「Wolfram Language」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实Wolfram Language就是Mathematica所用的语言,只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别能力(实际工作中用的很少),而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数,各种功能无所不包。当然,这样大量的函数会给学习带来困难,但熟悉之后,用起来会非常舒服。比如,如果要将数列中重复元素抽出来,并标记数量,如何做呢?不怕,有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记,如何做呢?一般的方法,通常是用广度优先搜索,或者深度优先搜索,去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量,直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程,会省去大量的代码量以及编程消耗的时间,debug也会方便一些。

而在对速度要求很高的地方,则通常会使用C/C++。但如果用这些语言,基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高,不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia,其设计思想当然非常好,不过目前的库不是很多,短期内怕是比不过Python。

到此,以上就是小编对于***表后期处理的问题就介绍到这了,希望介绍关于***表后期处理的2点解答对大家有用。