1. excel如何处理100多万条数据
选中不需要的第一行，Ctrl+Shift+下 选中所有不需要的行 然后右键删除行，最后保存一下滚动条就变回去了
2. excel几万条数据快速处理
1.首先，打开要处理的Excel文档，Excel2010菜单有所不同，点击【开始】选项
2.在开始菜单的右侧有一个【查找】，点击弹出菜单中选择定位
3.定位条件选择【空值】，再点击【定位】这个按钮
4.确定之后，文档中所有的空值都会被定位，点击右键进行批量删除空白行或列
5.对于删除选项，视当前的要处理的数据而定，这里我们删除空行，
6.删除之后剩下数据就是需要的了
3. excel处理200万条数据
1、打开需要操作的EXCEL表格，选中需要标记的单元格区域，点击开始选项卡中的“条件格式”，然后在其下拉选项中选中“突出显示单元格规则”，并选择“大于”。
2、在输入框输入需要标记大于的数值，然后在规则格式选项中选择“红色文本”，点击下面的确定按钮即可。
3、返回EXCEL表格，可发现选中的单元格区域，大于指定数值的单元格都已经标记为红色文本。
4. 超过100万条的数据怎么在excel
1.打开一个EXCEL表格。
2.拉动下方滚动条到最后一列，表格列数比较多，E列后面的单元格列都需要删除。
3.移动鼠标到F1单元格，在键盘上按下”CTRL+SHIFT+右方向键“，快速选中整行单元格。
4.按住”CTRL+SHIFT+方向键下“选中整个需要删除的单元格列。
5.点击鼠标右键选择”删除“。
6.表格右侧数据都被删除了。
5. 几十万条数据用excel怎么处理
将光标放置在输入公式的第一个单元格，移动光标到右下角，待光标变为十字，双击即可。
6. excel如何处理100多万条数据需要什么样的电脑配置
没要求，现在的电脑配置都能运行这种办公软件，只是安装的版本不同。
7. excel一百万条数据
如果会python，那么python。
如果不会python，那么用powerbi desktop来处理，Excel有对应的powerquery和powerpivot组件，几百万上千万的数据都没有压力，还有人处理过上亿的数据。
8. excel处理100万行数据
如果要分一张a4的纸，不用excel就行。用word吧。
先插入表格，然后建立一个一行一列的表格，把边距全部都拉到最大，然后直接在表格里面点击右键，选择“拆分表格”输入想要的行和列数就可以了。
刚好可以分割成你想要的数。
4*4
5*4
……
都是可以做到的！
9. excel处理几百万数据
先在已经进入大数据时代，数据分析变的越来越重要，excel中添加的趋势线是图表中的一种扩展线，它可以直观的看出数据的趋势，根据实际数据预测未来数据，处理几百万条数据的时候效果尤为突出，还可以添加公式，给人最直观的结论，以下为效果图，折线为数据显示，圆弧线为趋势线，本数据以风能测试数据为例。
工具/原料
excel2003以上版本
不同版本的显示略有不同，但是步骤是一样的
方法/步骤
1、下图为我们要插入图表的数据，湍流值作为横坐标，载荷值作为纵坐标。
2、按照图片中的顺序，依次点击插入-折线图-选择折线图样式，本人习惯用第一个，可以在以后的工作中选择自己喜欢的格式。
3、如下图所示，会出现一个空白的图表，右键单击图表，单击选择数据，跳出的是界面，我们需要把这三个圆圈里的数据都选中。
4、点击“添加”跳出系列名称和选择数据对话框，在系列名称输入你想要的名字，例如“湍流4与叶片载荷关系”，数据我们选择“叶片载荷列"，此为Y轴数值。
5、完成第4步骤，我们开始编辑x轴数据，单击如图所示的“编辑”。
6、选择湍流区域，直接用鼠标拖拽就可以。
7、图表的数据都已经选择成功了然后添加趋势线。
8、excel会根据你的数值，给出推荐的公式，我们可以根据曲线的走向选择线性-指数--多项式等，这里我们选择多项式。
9、单击画圈的地方，选择图表背景，让图表更好看，做汇报时可以使用。
注意事项
数据越多，趋势线的公式越准确。
x轴与y轴的数据不要弄混。
这是个很实用且很简单的功能，在使用过程中可根据个人情况进行调整。
10. excel处理十万条数据
分析数据有两种，
1列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
这个要看你分析什么数据。
分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。
分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—sql
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于a部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
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