excel怎麼處理大數據處理

⑴ office excel在處理大數據表格時，篩選後清除篩選就卡死

摘要 其實卡死也有很多原因，表格內容太多、計算公式太多太復雜、電腦本身在運行其他軟體等等，曾經使用過有近9K條記錄的EXCEL表格，也沒卡。

⑵ EXCEL大數據量導出的解決方案

EXCEL大數據量導出的解決方案
將web頁面上顯示的報表導出到excel文件里是一種很常見的需求。潤乾報表的類excel模型，支持excel文件數據無失真的導入導出，使用起來非常的方便。然而，當數據量較大的情況下，excel本身的支持最多65535行數據的問題便凸顯出來。下面就給出大數據量導出到excel的解決方案。
首先，對於數據超過了65535行的問題，很自然的就會想到將整個數據分塊，利用excel的多sheet頁的功能，將超出65535行後的數據寫入到下一個sheet頁中，即通過多sheet頁的方式，突破了最高65535行數據的限定。
具體做法就是：
單獨做一個鏈接，使用JSP導出，在JSP上通過程序判斷報錶行數，超過65535行後分SHEET寫入。這樣這個問題就得以解決了。
更進一步地說，在這種大數據量的報表生成和導出中，要佔用大量的內存，尤其是在使用TOMCAT的情況下，JVM最高只能支持到2G內存，則會發生內存溢出的情況。此時的內存開銷主要是兩部分，一部分是該報表生成時的開銷，另一部分是該報表生成後寫入一個EXCEL時的開銷。由於JVM的GC機制是不能強制回收的，因此，對於此種情形，我們給出一個變通的解決方案。
首先，將該報表設置起始行和結束行參數，在API生成報表的過程中，分步計算報表，比如一張20萬行數據的報表，在生成過程中，可通過起始行和結束行分4-5次進行。這樣，就降低了報表生成時的內存佔用，在後面報表生成的過程中，如果發現內存不夠，即可自動啟動JVM的GC機制，回收前面報表的緩存。
導出EXCEL的過程，放在每段生成報表之後立即進行，改多個SHEET頁為多個EXCEL，即在分步生成報表的同時分步生成EXCEL，則通過POI包生成EXCEL的內存消耗也得以降低。通過多次生成，同樣可以在後面EXCEL生成所需要的內存不足時，有效回收前面生成EXCEL時佔用的內存。
再使用文件操作，對每個客戶端的導出請求在伺服器端根據SESSIONID和登陸時間生成唯一的臨時目錄，用來放置所生成的多個EXCEL，然後調用系統控制台，打包多個EXCEL為RAR或者JAR方式，最終反饋給用戶一個RAR包或者JAR包，響應客戶請求後，再次調用控制台刪除該臨時目錄。
使用這種方法，首先是通過分段運算和生成，有效降低了報表從生成結果到生成EXCEL的內存開銷。其次是通過使用壓縮包，響應給用戶的生成文件體積大大縮小，降低了多用戶並發訪問時伺服器下載文件的負擔，有效減少多個用戶導出下載時伺服器端的流量，從而達到進一步減輕伺服器負載的效果。

⑶ 誰能解決EXCEL大數據處理時的卡頓問題

如果表格有用到公式，宏代碼等，考慮優化公式和代碼，如果沒用到還是卡頓，可以考慮改用更專業的資料庫系統比如SQL,畢竟EXCEL的主陣地還是一般辦公場所，處理幾十萬條數據的情況還是不多。

⑷ office excel在處理大數據表格時，篩選後清除篩選就卡死

最近處理一個花名冊，里邊有我寫的一些公式，之前正常，後來用過power query,出現內篩選後取消卡死情況，主要容是對兩列篩選後清除必卡死。用wps正常。試了好多方法，有效的方法，一個是把自動計算改為手動，但不完美。最後的方法是，打開excel,選項，高級，有一個忽略什麼dde，勾上，關excel，雙擊會卡死那個文件，會打開excel，但打不開文件，然後把文件拉到excel里，打開了，試一下篩選，沒卡死，保存文件，關閉。同樣步驟，再把dde那個取消，OK了。希望對你有幫助。

⑸ 5個高效EXCEL數據分析小技巧!

1. Vlooup()

它可以幫助你在表格中搜索並返回相應的值。讓我們來看看下面Policy表和Customer表。在Policy表中，我們需要根據共同欄位 “Customer id”將Customer表內City欄位的信息匹配到Policy表中。這時，我們可以使用Vlookup()函數來執行這項任務。

2. CONCATINATE()

這個函數可以將兩個或更多單元格的內容進行聯接並存入到一個單元格中。例如：我們希望通過聯接Host Name和Request path欄位來創建一個新的URL欄位。

3. LEN()

這個公式可以以數字的形式返回單元格內數據的長度，包括空格和特殊符號。示例：=Len(B3) =23。

4. LOWER()， UPPER() and PROPER()

這三個函數用以改變單元格內容的小寫、大寫以及首字母大寫(即每個單詞的第一個字母)。

在數據分析的項目中，這些函數對於將不同大小寫形式的內容轉換成統一的形式將會非常有用。否則，處理這些具有不同特徵的內容將會非常麻煩。

5. TRIM()

這是一個簡單方便的函數，可以被用於清洗具有前綴或後綴的文本內容。通常，當你將資料庫中的數據進行轉儲時，這些正在處理的文本數據將會保留字元串內部作為詞與詞之間分隔的空格。並且，如果你對這些內容不進行處理，後面的分析中將產生很多麻煩。

關於5個高效EXCEL數據分析小技巧，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑹ 如何處理大數據的excel文件

盡量不要大面積的使用復雜的公式，優先使用技巧（例如透視表）或VBA來處理。

⑺ excel大數據處理技巧

方法/步驟

1、數據整理。工欲善其事，必先利其器。數據質量是數據分析的生命，此步驟不可忽視、不可走過場。

①數字型的數字才可以參與畫圖和做分析模型，所以數據不能帶單位(如：元、萬元)，也不能用區間數據(如：23-25，不要將電腦當作神腦)。

②數據的單位要一致，統一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。

③注意：對於用文本格式存儲的數字，單元格左上角有個綠色三角表示，要注意修改為數字格式。

2、對於本例，需要用到隨機函數rand()。一個色子有6個面，取數為1-6。模擬色子數據=int(rand()*6)+1。

其他用到的函數有：求和sum();最大值max();最小值min()。

3、繪制圖形。

①目前我們只做2維的數據分析，只有1個自變數和1個因變數。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。

②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。

4、相關性分析。

首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。

5、然後，緊接著自動彈出設置趨勢線模式(若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式)→顯示公式、顯示R平方值。至於回歸分析類型，採用線性類型比較通用些。

6、關閉後，觀察圖上的r2值(實際是指R平方值，下同)，r2值0.8到1，說明正相關，自變數和因變數有(線性)關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變數對因變數沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變數和因變數有(線性)關系，但方向相反。

7、最後，點擊圖上任意散點，表格會出現紅色框和藍色框，紅色是因變數，不能移動，藍色框可以移動。通過滑鼠拖動藍色框，可以看到最大值、最小值、中間值與合計數的線性相關性r2值。

8、本案例數據統計：合計數與最大值、最小值的相關性大多在0-0.7以內，合計數與中間值的相關性大多在0.7以上。自變數x為中間值，因變數y為合計數，他們的關系模型為：y = 0.4196x - 0.8817。(當然，公式中的參數只是針對這25次試驗)

本案例結論：三數合計與中間值呈弱線性相關。

推論：評分比賽中，將最高分和最低分同時去掉，不影響最終得分。

以上就是Excel數據處理並繪製成分析圖形方法介紹，操作很簡單的，你學會了嗎?希望這篇文章能對大家有所幫助!

⑻ 如何快速處理一張有100萬條數據的excel表

1、打開文件中有商品名稱、單價、數量及金額，通常我們要做的是在每一項商品里錄入單價和需要的數量，然後計算金額。我們可以利用excel表格裡面的運算公式，讓軟體自動計算出每一項金額，我們要做就是確保：單價和數量的正確。

⑼ excel大量處理數據的技巧。

看看計算機基礎，快捷鍵都很容易紀

⑽ excel大數據處理技巧

方法/步驟

1、數據整理。工欲善其事，必先利其器。數據質量是數據分析的生命，此步驟不可忽視、不可走過場。

①數字型的數字才可以參與畫圖和做分析模型，所以數據不能帶單位(如：元、萬元)，也不能用區間數據(如：23-25，不要將電腦當作神腦)。

②數據的單位要一致，統一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。

③注意：對於用文本格式存儲的數字，單元格左上角有個綠色三角表示，要注意修改為數字格式。

2、對於本例，需要用到隨機函數rand()。一個色子有6個面，取數為1-6。模擬色子數據=int(rand()*6)+1。

其他用到的函數有：求和sum();最大值max();最小值min()。

3、繪制圖形。

①目前我們只做2維的數據分析，只有1個自變數和1個因變數。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。

②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。

4、相關性分析。

首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。

5、然後，緊接著自動彈出設置趨勢線模式(若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式)→顯示公式、顯示R平方值。至於回歸分析類型，採用線性類型比較通用些。

6、關閉後，觀察圖上的r2值(實際是指R平方值，下同)，r2值0.8到1，說明正相關，自變數和因變數有(線性)關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變數對因變數沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變數和因變數有(線性)關系，但方向相反。

7、最後，點擊圖上任意散點，表格會出現紅色框和藍色框，紅色是因變數，不能移動，藍色框可以移動。通過滑鼠拖動藍色框，可以看到最大值、最小值、中間值與合計數的線性相關性r2值。

8、本案例數據統計：合計數與最大值、最小值的相關性大多在0-0.7以內，合計數與中間值的相關性大多在0.7以上。自變數x為中間值，因變數y為合計數，他們的關系模型為：y = 0.4196x - 0.8817。(當然，公式中的參數只是針對這25次試驗)

本案例結論：三數合計與中間值呈弱線性相關。

推論：評分比賽中，將最高分和最低分同時去掉，不影響最終得分。

以上就是Excel數據處理並繪製成分析圖形方法介紹，操作很簡單的，你學會了嗎?希望這篇文章能對大家有所幫助!