数据表的常用方法

① 请问excel中格式化工作表数据常用的方法有哪些

一、方法：
1、最简单的办法是在Word中，用邮件合并的办法，自动从excel读取数据，并按在Word中设定的格式打印出来，这是最正统和经典的做法
2、第二种办法是在Excel中用VBA编程，把原始数据当打印的排序要求生成到另一张打印临时工作表中，然后把那张表打印出来。
二、Excel的实用技巧：
1、用Excel计算多列数据的运算结果时，你可以在旁边的一列显示出它的每步计算经过，用来跟踪银行帐户的余额变动情况绝对简单直观。
如图所示，假设C2包含最初的帐户余额，A3是收入，B3是支出，在C3单元输入公式=SUM(C2,A3-B3)可得到该步计算的结果。以后输入其他交易数据时，只要按住C3的填充柄向下拖。

2、如果同一工作簿内包含多个相似的工作表，无需分别为这些工作表输入相同的文字信息。先按住Shift键，点击工作表的名字选中所有工作表，然后在第一个工作表中填写所有工作表相同的内容，其余工作表中也会自动出现这些内容。
3、如果每次启动Excel的时候都要打开特定的工作簿，把工作簿保存到XLStart文件夹可自动打开它。XLStart通常在Program FilesMicrosoft OfficeOffice或Office10下。但访问XLStart文件夹不是很方便，特别是许多人为了方便备份和访问，习惯于把所有常用文档保存在“我的文档”里面。好在Excel允许用户指定另一个文件夹保存自动打开的文件。选择菜单“工具/选项”，填写“常规”选项卡中的“启动时打开此项中的所有文件”。此外，最近使用过的文件可从“文件”菜单的最后找到，Excel默认记录4个最近使用的文件，最多可记录9个（也在“选项”对话框中设置），但“打开文件”对话框的“历史”选项没有这个限制。
4、要选中一大块有内容的单元不是一件轻松的事情，可能会漏选，也可能因为某个单元的内容超出边界而多选了空白的单元。你可以先选中一小块包含内容的单元，然后按Ctrl+Shift+8，Excel自动把选中区域扩展到周围所有非空单元。
5、Excel能够跟踪最近常用的命令，即菜单上只直接显示出常用命令，把其余的命令“折叠”起来。除非你依次点击各个想要直接显示的菜单，否则，显示哪些菜单、折叠哪些菜单是无法手工控制的。对于熟练用户来说，从长长的菜单列表中寻找某个菜单并不是难事，反而打开折叠的菜单显得比较麻烦。如果要让所有菜单全部显示出来，右击任意工具栏并选择“自定义”，在“选项”选项卡下面选中“始终显示整个菜单”。

② 16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计

描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验

1、参数检验

参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。

1）U验  使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

A  单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；

B  配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；

B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析

检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：

1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度

2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

四、列联表分析

用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。

列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

五、相关分析

研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

1、单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；

2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

六、方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

分类

1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系

2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

七、回归分析

分类：

1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

2、多元线性回归分析

使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。

1）变呈筛选方式：选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法

2）横型诊断方法：

A 残差检验： 观测值与估计值的差值要艰从正态分布

B 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

C 共线性诊断：

诊断方式：容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例

处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

3、Logistic回归分析

线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况

分类：

Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

八、聚类分析

样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

1、性质分类：

Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等

R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等

2、方法分类：

1）系统聚类法： 适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类

2）逐步聚类法 ：适用于大样本的样本聚类

3）其他聚类法 ：两步聚类、K均值聚类等

九、判别分析

1、判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

2、与聚类分析区别

1）聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本

2）聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类

3）聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类

3、进行分类 ：

1）Fisher判别分析法 ：

以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类， 适用于两类判别；

以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于

适用于多类判别。

2）BAYES判别分析法 ：

BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用；

十、主成分分析

将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

十一、因子分析

一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

与主成分分析比较：

相同：都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

用途：

1）减少分析变量个数

2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类

十二、时间序列分析

动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

十三、生存分析

用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

1、包含内容：

1）描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

2）比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

3）分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

4）建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

2、方法：

1）统计描述：包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法，不对所分析的数据作出任何统计推断结论

2）非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。

A 乘积极限法（PL法）

B 寿命表法(LT法)

3）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

4）参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律

十四、典型相关分析

相关分析一般分析两个变里之间的关系，而典型相关分析是分析两组变里（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。

典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

十五、R0C分析

R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线

用途：

1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

用途

2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；

3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

十六、其他分析方法

多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

③ 常见的数据统计方法

这里有几个技巧，大家可以学习一下：

1、统计分析方法

2、数据透视表

学会这几点，你才能真正成为数据分析高手。

技巧1：统计分析方法

对于很多职场新人来说，看到这样一张数据表格，完全不知道如何下手，没有分析的方向。

不知道要从哪些角度，去分析这些数据，这是因为他们还没有学习具体的统计分析方法。

只要你能掌握一些有用的统计方法，就可以轻松的找到分析方向。

常用的统计方法有两个：分组对比法和交叉分析法。接下来，我们就对这两种方法进行具体的讲解。

1、 分组对比法

我们经常会遇到数据量很多的表格，我们只要看到这种数据量很多的表格，就会头大，不知道该怎么下手。

这时候，我们就需要按照数据分组的规则，按照时间、地点、任务、产品类型等原则，对数据进行分组，可以有效地减少数据量，让数据变得清晰。

分组之后，我们就可以对数据进行汇总计算了。常见的方法是通过求和、平均值、百分比、技术等方式，把相同类别的数据，汇总成一个数据，减少数据量。

2、 交叉分析法

如果想要统计出某个部门在某个月份的销售总额，我们就需要对这些表格进行汇总计算，并列出二维表，如下图所示。

这种二维表的制作，如果我们采用一般的分类汇总方法，过程十分繁琐，所以我们需要学习另一个神器——数据透视表。

技巧2：数据透视表

点击【插入】选项卡中的【数据透视表】，打开对话框，确定选区，点击确定

然后就可以在新的工作表中看到数据透视表视图，只需要拖动表格字段到【行】【列】【值】中，就可以得到相应的数据统计表格。

总结：

常用分析方法：分组对比法，减少数据量，让数据变得更加清晰；交叉分析法，用二维表形式，快速查询数据。

数据透视表：可以摆脱公式，快速完成数据统计，你需要熟练掌握数据透视表的方法才能玩出更多的花样。

④ excel制作表格常用技巧有哪些

在第一行，选中A~G列。点击工具栏上的【合并后居中】。
输入文字“员工工资表”。
excel制作表格的方法有哪些
选中2、3两第A列的两个单元格，点击工具栏上的【合并后居中】。
输入文字“事项”按键盘上的ALT+Enter键换行，输入“姓名”。
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点击工具栏上的【左居中】。
调整单元格的宽度，再双击单元格进入编辑状态，使用键盘的“空格键”将“事项”这两个字向右移。
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excel制作表格的方法有哪些
点击工具栏的<插入>，点击【形状】，选择直线，然后将直线按对角拉出一条线。
excel制作表格的方法有哪些
选中各个需要合并的单元格，使用合并功能合并，后如图所示。
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最后一步，选中这些单元格，点击工具栏上的【边框】，为表格添加边框，这样就完成表格的制作。
如果表格打印的时候因为行数过多，需要有相同的表头时，请查看参考资料：如何打印相同标题。
excel制作表格的方法有哪些

⑤ Excel表格的常用函数基本操作方式

1、首先我们使用excel将我们的表格文件打开，可以看到我们的表格文件

⑥ 常见的数据统计方法有什么

常见的数据统计方法有：表格、折线统计图、条形统计图、扇形统计图。举一个例子来具体分说明一下，比如说：我在淘宝开了个童装店，为了方便统计每半个月的销售额，现在用以上这四种统计方法来演示一下。

1.表格就是通过画格子的方式来统计数据，在这里可以画三行横线，得到两条细长的格子，再把这两行均匀的分为15个上下格子。横一为日期，横二为销售额，半个月下来都填进去就一目了然。

2.折线是通过画点，把15天的销售额都连成一条折线，通过上下起伏来看波动的数据。先画一“L”形，横线作日期，竖线作销售额，销售额可以自己写一个数，一直往上数与数之间相差一样。均匀的把横竖线分为15份，每个日期对应多少销售额，就在“L”的半框里，以对应的日期和销售画横线和竖线，交叉的位置取一点。然后每天如此，再用直线连接这15个点，就能清楚的看到这半个月哪一天销售最好，哪一天销售垫底。

3.条形统计图作出的是条状的数据统计图，和折线统计图一样，画“L”，横为日期竖为销售额。只不过这里不画点点，画倒立的长方形，然后通过高高低低的条形图来分析半个月的销售额。

4.扇形统计图就是把一个圆形，平均分为15份，一个月下来把所有的日销售额加起来，用当天的数据除以总数，乘以百分数。每一分里写上日期和当天销售额占总数的百分比，用这个百分数来统计半个月的数据。每个图的做法都不一样，但表达的意思都是同样的，这就是日常生活中最常见的几种数据统计。

⑦ excel数据做表格怎么做的方法介绍

电脑已经是我们日常工作、学习和生活中不可或缺的辅佐了，许多人都会使用Excel制造表格，Excel制造表格也是日常工作中常用操作之一。表格的制造办法与形式众多，常见的形式有两种：第一种是“照葫芦画瓢”；第二种是根据提供的表格需包含的数据信息，自己创建表格的结构叫“创作表格”。

制造表格太简单了，几个表格一拉就能够了。但是制造漂亮的表格和符合自己规范的表格就不是一件容易的事情了。下面Word联盟为我们分享一些Excel制造表格过程中的经验，相信对我们在表格的制造道路上能够获得帮助！

1、Excel表格制造中设置恰当线宽的办法

表格线宽度也会极大地影响阅读者的心理。要调配使用粗细线。最简便易行的办法便是细内线+粗边框（只需使用格式东西栏中的边框按钮两次即可做到）。全用粗线仿佛你在大喊大叫一样，感觉很粗鲁；而完全用细线又无法体现出表格的概念；而不必边线会让人觉得你的数据未经过精雕细琢。

别的，大片的小单元格聚集时表格线会搅扰阅读者的视线，这时可测验将小单元格的边线换成虚线。

将小单元格的边线换成虚线

2、Excel表格制造时选择合适显现份额的办法

中文字体通常使用宋体，而宋体在默认的100%状态下并不好看。相比而言，85%的份额就舒服很多。75%的份额略嫌小，不过当你有大量的数据时，或者制造文字较多的文档时， 75%的显现份额就比较合适。

85%的份额很容易调节，只需在默认的100%状态下按住Ctrl键并向上滚动滚轮一次即可。 75%需要手动输入份额。比75%再小的显现份额会使文字变形，不宜使用。

别的Excel工作表保存后显现份额也会一起被保存，能够确保阅读者与你看到同样的效果。

3、Excel表格制造时恰当使用粗体

毋庸置疑，表头当然要用粗体。关于表格内的数据，准则来说不应当使用粗体，以免喧宾夺主。但也有特例，当数据稀疏时，能够将其设置为黑体，起到强调的作用。

粗体的使用也不宜泛滥，当一屏文字大部分都是粗体时，你就应当考虑考虑阅读者的感受了。

4、Excel表格制造时尽量少用单元格结合

单元格结合的两个缺陷：第一，在结合过的单元格前后插入新行时，新行的单元格不会主动结合，导致每一行的结合方式不一致；第二，有些情况下结合过的单元格中无法粘贴数据，带来不必要的麻烦。因此，当你制造收集数据的表格时，尽量不要使用单元格结合功用。

那么想要一个宽点的格子怎么办？实际应用中我发现，好多人使用单元格结合，其实只是想要一个大一点的格子而已。其实拖动单元格标题能够改变单元格巨细的，这个功用好多人都不知道么？

5、Excel表格制造之布景网格线的取舍的办法

Excel默认情况下会显现灰色的网格线，而这个网格线会对显现效果产生很大的影响。如下图，同一张表格在有无网格线的情况下给人的感觉就完全不同—— 有网格线时给人一种“这是一张以数据为主的表格”的心理暗示，而去掉网格线则会使重点落到工作表的内容上，削弱表格的作用。

因此，以表格为主的工作表能够保留网格线，而以文字说明为主的工作表则最好去掉网格线。

去掉网格线能够在东西->选项中视图选项卡中去掉网格线，但这种办法依赖于阅读者的设置，所以最好选择别的一条路：全选一切单元格(Ctrl-A)并设置白色布景。

6、Excel表格制造办法---给标题单元格加上布景色

单元格布景色按钮的最下一排色彩天生便是用作单元格布景的（下图中的红框部分）。

我通常的配色习惯是：横向表头-淡蓝色，纵向表头-浅绿色，普通单元格-白色，特殊单元格(如主动核算的单元格)-浅黄色，如下图所示。这样就能将各个单元格的功用区分隔。

各个单元格的功用区分隔

7、Excel表格制造办法：标注

给单元格做标注有两种办法。一种是右键单击单元格插入批注，编辑完成后再次右击显现批注即可。长处是使用方便，缺陷是无法自定义样式。另一种办法便是自己画图形，我喜欢使用圆角矩形，设置布景色为浅色，并用同种深色彩作为边框色。

⑧ 数据的三种表示方法有哪三种

数据的表示法主要有三种方式：列表法、作图法和方程式法。现分述其应用及表达时应注意的事项。
数据表达
数据的表示法主要有三种方式：列表法、作图法和方程式法。现分述其应用及表达时应注意的事项。
中文名
数据表达
外文名
Data expression
公式
y=mx+b
方法
作图法、列表法
相关学科
数学
列表法
做完实验后，所获得的大量数据，应该尽可能整齐地、有规律地列表表达出来，使得全部数据能一目了然，便于处理、运算，容易检查而减少差错。列表时应注意以下几点：
(1)每一个表都应有简明而又完备的名称；
(2)在表的每一行或每一列的第一栏，要详细地写出名称、单位；
(3)在表中的数据应化为最简单的形式表示，公共的乘方因子应在第一栏的名称下注明；
数据表达
(4)在每一行中数字排列要整齐，位数和小数点要对齐； (5)原始数据可与处理的结果并列在一张表上，而把处理方法和运算公式在表下注明。
作图法
利用图形表达实验结果有许多好处：首先它能直接显示出数据的特点，像极大、极小、转折点等；其次能够利用图形作切线、求面积，可对数据作进一步处理。作图法用处极为广泛，其中重要的有：
(1)求内插值。根据实验所得的数据，作出函数间相互的关系曲线，然后找出与某函数相应的物理量的数值。例如，在溶解热的测定中，根据不同浓度下的积分溶解热曲线，可以直接找出该盐溶解在不同量的水中所放出的热量。
数据表达
(2)求外推值。在某些情况下，测量数据间的线性关系可外推至测量范围以外，求某一函数的极限值，此种方法称为外推法。例如，强电解质无限稀释溶液的摩尔电导率的值，不能由实验直接测定，但可直接测定浓度很稀的溶液的摩尔电导率，然后作图外推至浓度为0，即得无限稀释溶液的摩尔电导率 (3)作切线，以求函数的微商。从曲线的斜率求函数的微商在数据处理中是经常应用的。例如，利用积分溶解热的曲线作切线，从其斜率求出某一指定浓度下的微分冲淡热，就是很好的例子。

⑨ 创建数据表有哪几种方法

有手动创建、运行SQL数据定义查询、从外部导入和复制黏贴等方法，其中以手动创建和运行SQL数据定义查询最常用。

下面介绍一个用SQL数据定义查询创建数据表的办法：

于SQL查询设计视图编写下列代码

CREATETABLE学生(学生编号Text(10)CONSTRAINTkyName_StudentDPrimaryKey,姓名Text(5),性别Text(1),入学时间DateTime,班级Text(10),联系电话Text(11));

跟着点击工具栏里的“！”图标即可瞬间创建一张学生表，请见附图

⑩ Excel 表格基本操作

excel表格基本操作教程如下：
Excel表格的基本操作一：修改字体

首先，从输入开始，先来调整字体吧。在工具栏那里一开始就可以发现字体的工具框了，在这里可以快速更改字体类型、大小、颜色等等的。
Excel表格的基本操作二：更改对齐方式
打好字，或者打字之前，都需要按照需要来调整字体的对齐方式的。在对齐方式工具栏中，可以快速随意地更改字体对齐方式，第一个小框中上三个图标是调整横向对齐的，下三个是调整纵向对齐的。而第二个框中还有一键调整字体的排列方向，第三个框中可以一键设置自动换行等。
Excel表格的基本操作三：添加符号
如果想要输入一些数据制作消费统计表的话，那么就要输入￥这个符号了，一次次输入太麻烦了，直接在数字框那里，第一个就是货币的标志了，可以选择一批数据，批量添加呢。当然百分号、小数点也可以在那里快速修改。