大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下excel世界杯大数据的问题，以及和怎样用excel 制作乒乓球比赛成绩积分统计表的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
excel大数据处理技巧
一.条件求和
我们在工作的时候一般会根据一些条件去给数据进行求和处理，如果我们没有一个好的求和公式，只靠我们自己动手去操作就会麻烦的很多，也会大大浪费我们的时间，小编今天和你们讲解一下如何快速的将数据进行条件求和：
步骤/方法
在自己需要求和的表格里进行点击
使用公式“=sumif（）”
在公式的括号里，依次点击“姓名一行”“张三”“收入”中间有因为逗号隔开具体看图中操作
二.批量处理数据
我们在整理数据或者报表的时候会遇到这样的情况，就是需要将同一列的数据进行合并起来，然后进行整理，但是如果数据过于庞大的话我们将这些数据一个一个的整理我们就会很耗时间，浪费精力，我们该如何去操作？小伙伴们看好小编的操作步骤：
步骤/方法
使用公式：（=A2&"特长是:"&B2）详细看下图
&起到的是连接的作用
三.求和汇总
我们在求和汇中的时候需要将所有的数据进行求和，但是数据过于庞大的话我们操作起来也比较麻烦，小编就教你们使用一个方法，可以将数据进行快速的求和，大大节约对我们的时间，方法如下：
步骤/方法
选中所有的数据，然后按住快捷键“alt”+“=”
excel中数值型的大数据,如何和文本型的大数据比较,用if函数
数值只能存15位以内有效数字，所以身份证号都是以文本存在的。if()或直接比较一般不存在问题的。是不是你那个身份证号后有不可见的符号。你可以分别用len()函数测一下长度是不是都是18位。再不行身份证号后&"*"再比较试试。countif(),sumif()这些函数的条件中长数字必须&"*"，否则只比较前面15位数字
怎样用excel 制作乒乓球比赛成绩积分统计表
乒乓球比赛是不计算净胜局数的。请看自己画的表。
表中可清楚看到A、B、C、D、4人参加循环赛，D三战全胜积6分，名次第一。其余的A、B、C、三人均是一胜两负积4分，且A胜B，B胜C，C胜A形成连环套，这就需要计算三人的胜负局比率，比率大的名次列前。
A3:2胜B，2:3负C，胜负局比率：3+2/2+3=1
B2:3负A，3:1胜C，胜负局比率：2+3/3+1=1.25
C3:2胜A，1:3负B，胜负局比率：3+1/2+3=0.8
1.25＞1＞0.8所以B为第二名、A为第三名、C为第四名。
假如计算胜负局比率还不成，就要计算胜负分比率。方法是把三人之间比赛
每局所取得的分数加起来/每局所负的分数加起来。比率大的名次列前。
大数据工程师需要掌握哪些技能
对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
分布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。当然开源世界中还有很多的分布式存储，国内阿里巴巴的OceanBase也是很优秀的一个。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的，某种程度上还要深入了解。
KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。
列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：
消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。
excel世界杯大数据和怎样用excel 制作乒乓球比赛成绩积分统计表的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
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