Анализ и визуализация данных в электронных таблицах - [4]
Пользуясь случаем, продемонстрируем ещё одну возможность сводных таблиц. Подводим курсор к любой ячейке. Появляется всплывающая подсказка с информацией о выбранной ячейке.
Рис. 2.14. Заголовки сводной таблицы
Задание. Отредактируйте заголовки сводной таблицы.
Задание. Проверьте, какие сообщения выводятся всплывающей подсказкой в сводной таблице.
Таблица получилась большая и очень подробная.
Чтобы ознакомиться с какими-то конкретными данными, можно сделать таблицу поменьше. Она станет более информативной и обозримой.
Нас будут интересовать следующие виды спорта:
— Archery — Стрельба из лука;
— Diving — Прыжки в воду;
— Fencing — Фехтование;
— Figure Skating — Фигурное катание;
— Speed Skating — Конькобежный спорт.
Выберем соответствующие строки. Для этого щёлкнем по значку выпадающего списка справа от заголовка «Виды спорта» (рис. 2.15). Снимаем выбор всех строк:
Select All.
Выбираем только перечисленные выше значения.
Обратим внимание на появление значка фильтрации в виде символа воронки — рядом с заголовком «Виды спорта».
Рис. 2.15. Настройка фильтра по строкам
Подводим курсор к заголовку «Виды спорта».
Рассматриваем всплывающую подсказку (рис. 2.16).
Нам говорят, мы настроили вручную фильтр по полю «Вид спорта»:
Manual Filters — Discipline.
Рис. 2.16. Фильтр по видам спорта
Задание. Настройте фильтрацию сводной таблицы по видам спорта.
Мы настроили выборку данных по строкам — по видам спорта.
Теперь займёмся столбцами. В столбцах у нас названия стран-участников соревнований.
Сделаем выборку данных по странам, получившим более 90 медалей. Это будет фильтр по числовым значениям.
Щёлкаем по кнопке выпадающего списка справа от заголовка «Страны» (рис. 2.17).
Выбираем вариант фильтрации по значениям, которые окажутся больше заданного порога:
Value Filters — Greater Than.
Рис. 2.17. Вызов фильтра по значению
Появляется диалоговое окно настройки фильтра по значениям:
Value Filter (NOC_CountryRegion).
В заголовке окна указан метод фильтрации:
Value Filter.
Здесь же в скобках выводится название поля, по которому будет проводиться фильтрация:
NOC_CountryRegion.
Выбираем пороговое значение фильтрации 90:
Show items for which — Число медалей — is greater than — 90 (рис. 2.18).
Нажимаем кнопку ОК.
Рис. 2.18. Настройка фильтра по значениям
Задание. Проведите фильтрацию стран по числу медалей, превышающему 90.
После включения двух фильтров — по видам спорта и количеству медалей получаем более компактную сводную таблицу (рис. 2.19).
Обратим внимание на появление значка фильтрации в виде символа воронки рядом с заголовком «Страны».
Какие же страны были отобраны после фильтрации? Можно видеть, что фильтр «Больше 90» затрагивает общее, СУММАРНОЕ КОЛИЧЕСТВО медалей по выбранным видам спорта. Другими словами, мы выбрали страны, получившие боле 90 медалей по пяти видам спорта — в сумме.
Рис. 2.19. Отфильтрованная сводная таблица
Задание. Рассмотрите результаты фильтрации. Обратите внимание на общее количество медалей по странам.
Что же такое NOC_CountryRegion? Это название понятно англоязычной публике, но не слишком информативно для отечественного пользователя.
Делаем вывод: названия полей в базах данных должны быть понятны не только разработчику-программисту. Возможно, эти названия придётся расшифровывать пользователям. Ну а любая программа пишется, в первую очередь, для удобства пользователя, а не для программиста. Комфорт для разработчика тоже важен, но это должен быть второстепенный момент.
Посмотрим, что скажет Википедия. Поищем NOC в английской версии сайта (рис. 2.20). Нам подходит следующая расшифровка NOC:
National Olympic Committee.
Рис. 2.20. Расшифровка сокращения NOC
Переходим по ссылке и получаем подробное описание. Нас интересует русский перевод. Так что переключаемся на соответствующую русскую страницу.
Находим в левой части окна раздел Languages и переходим по ссылке Русский (рис. 2.21).
Рис. 2.21. Переход на русскую страницу
Задание. Откройте в английской версии Википедии статью «National Olympic Committee». Переключитесь на соответствующую русскую страницу.
На этой странице мы выясняем русское название соответствующего комитета.
Кроме того, здесь есть очень полезные таблицы с расшифровкой названий стран.
Задание. Составьте на отдельном листе таблицу с расшифровкой обозначений НОК для стран, попавших в отфильтрованную сводную таблицу.
Ещё немного углубимся в спортивную тему.
Вспоминаем, что медали бывают разные:
— Gold — Золотые
— Silver — Серебряные
— Bronze — Бронзовые.
Проведём фильтрацию сводной таблицы по видам медалей.
Щёлкнем по значку фильтрации в разделе фильтров.
Выберем только золотые медали.
Нажимаем ОК.
Обращаем внимание на значок фильтра в виде символа воронки в разделе фильтров (рис. 2.22).
Если понадобится выбрать несколько значений, ставим выбор внизу окна:
Select Multiple Items.
Рис. 2.22. Фильтр по типам медалей
Задание. Проведите фильтрацию по типу медалей:
— золотые и серебряные медали;
— только золотые медали;
— только серебряные медали;
— только бронзовые медали.
Запишите в отчёте, какие страны попали в список после фильтрации.
Мы познакомились с организацией фильтров в сводной таблице.
В данной лабораторной работе рассматриваются основы организации параллельных потоков с помощью стандартных вызовов операционной системы. В работе используется бесплатная интегрированная среда разработки. Приводятся примеры программ на языке Си.
Гистограмма — это один из самых простых инструментов статистического УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ производства. В этой работе будет использоваться пакет Microsoft Excel для создания исходных данных, а также для построения и анализа гистограммы. Можно также использовать любой другой программный инструмент, позволяющий строить гистограммы.
Системы бизнес-аналитики работают с различными источниками данных с помощью функций ETL (Extract-Transform-Load). Название ETL можно перевести как «извлечение, преобразование и загрузка данных». Имеется в виду загрузка в хранилище данных для дальнейшей обработки в системе бизнес-аналитики. В простейшем случае это загрузка данных в виде одной, объединённой, консолидированной таблицы. В данной работе мы познакомимся с основными этапами ETL на примере загрузки данных в электронные таблицы.
Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в пакете Microsoft Excel. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.
При решении инженерных, экономических и научных задач используются высокопроизводительные вычисления — High Performance Computing или сокращённо HPC. Параллельные программы нужны для того, чтобы использовать вычислительные мощности многоядерных процессоров и графических ускорителей. В данной работе мы рассмотрим технологию автоматической организации параллельных потоков для многоядерных вычислительных машин.
В данной работе мы рассмотрим раздел «Динамика». Здесь изучают данные, привязанные ко времени. Мы будем опираться на две предыдущие работы: «Анализ распределения (Сводка и группировка)» и «Анализ взаимосвязи (Корреляция и регрессия)». Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц. Как и в предыдущих работах, вначале мы сгенерируем случайные числа и поиграем с ними, а затем поработаем с реальными данными.
Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.
Настоящая монография посвящена изучению системы исторического образования и исторической науки в рамках сибирского научно-образовательного комплекса второй половины 1920-х – первой половины 1950-х гг. Период сталинизма в истории нашей страны характеризуется определенной дихотомией. С одной стороны, это время диктатуры коммунистической партии во всех сферах жизни советского общества, политических репрессий и идеологических кампаний. С другой стороны, именно в эти годы были заложены базовые институциональные основы развития исторического образования, исторической науки, принципов взаимоотношения исторического сообщества с государством, которые определили это развитие на десятилетия вперед, в том числе сохранившись во многих чертах и до сегодняшнего времени.
Монография посвящена проблеме самоидентификации русской интеллигенции, рассмотренной в историко-философском и историко-культурном срезах. Логически текст состоит из двух частей. В первой рассмотрено становление интеллигенции, начиная с XVIII века и по сегодняшний день, дана проблематизация важнейших тем и идей; вторая раскрывает своеобразную интеллектуальную, духовную, жизненную оппозицию Ф. М. Достоевского и Л. Н. Толстого по отношению к истории, статусу и судьбе русской интеллигенции. Оба писателя, будучи людьми диаметрально противоположных мировоззренческих взглядов, оказались “versus” интеллигентских приемов мышления, идеологии, базовых ценностей и моделей поведения.
Монография протоиерея Георгия Митрофанова, известного историка, доктора богословия, кандидата философских наук, заведующего кафедрой церковной истории Санкт-Петербургской духовной академии, написана на основе кандидатской диссертации автора «Творчество Е. Н. Трубецкого как опыт философского обоснования религиозного мировоззрения» (2008) и посвящена творчеству в области религиозной философии выдающегося отечественного мыслителя князя Евгения Николаевича Трубецкого (1863-1920). В монографии показано, что Е.
Эксперты пророчат, что следующие 50 лет будут определяться взаимоотношениями людей и технологий. Грядущие изобретения, несомненно, изменят нашу жизнь, вопрос состоит в том, до какой степени? Чего мы ждем от новых технологий и что хотим получить с их помощью? Как они изменят сферу медиа, экономику, здравоохранение, образование и нашу повседневную жизнь в целом? Ричард Уотсон призывает задуматься о современном обществе и представить, какой мир мы хотим создать в будущем. Он доступно и интересно исследует возможное влияние технологий на все сферы нашей жизни.
Что такое, в сущности, лес, откуда у людей с ним такая тесная связь? Для человека это не просто источник сырья или зеленый фитнес-центр – лес может стать местом духовных исканий, служить исцелению и просвещению. Биолог, эколог и журналист Адриане Лохнер рассматривает лес с культурно-исторической и с научной точек зрения. Вы узнаете, как устроена лесная экосистема, познакомитесь с различными типами леса, характеризующимися по составу видов деревьев и по условиям окружающей среды, а также с видами лесопользования и с некоторыми аспектами охраны лесов. «Когда видишь зеленые вершины холмов, которые волнами катятся до горизонта, вдруг охватывает оптимизм.