Sum函数_Sumif函数和条件求和向导

Sum函数_Sumif函数和条件求和向导 函数和条件求和向导函数 S u m 、S u m if 王春燕刘建知 , 湖南商务职业技术学院信息工程系湖南 长沙 ( , 410205) 摘要在日常事务和管理中应用最多的是求和函数求和函数有无条件求和 函数条件求和 函数多条件求和可以: , 。: SUM 、SUMIF , 利用条件求和向导的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 本文通过具体实例详细讲述它们的应用及其技巧, 。 关键词函数函数条件求和向导: Sum ; Sumif ; 中图分类号文献标识码文章编号: TP 317 : B : 1009- 3044(2006)02- 0158- 03 S um Function 、S umif Function a nd Condition S um Guide LIU Jian- zhi,WAN G Chun- yan (Hunan Vocational College of Commerce,Changsha 410205,China ) Abs tra ct:Sum function is most applied in daily transaction and management. sum functions are:without condition sum function、condition sum sumif function, multi- condition sum can make use of condition sum guide,this article describe their application and skill by practical exam- ples in detail. Ke y words :Sum Function;Sumif Function;Condition Sum Guide 公式和函数是 最基本最重要的应用工具是 的特殊应用举例Excel 、, Excel 1.2 核心因此应对公式和函数熟练掌握才能在实际应用中得心应 例 的成绩表中求每门课程的前 名成绩的和结果 在图 , , , 1: 1 3 , 手分别放在 。 C57、D57、E57、F57、G57、H57 。 在日常事务和管理中应用最多的是求和函数求和函数有 在 单元格输入然后自 , 。:C57 “=SUM(LARGE(C3:C54,{1,2,3 }))”, 无条件求和 函数条件求和 函数多条件求和可以利 动填充则可以求出每门课的前 名成绩的和SUM 、SUMIF , , 3 。 用条件求和向导的方法如果将上面的公式中的 该为 可以求出后 。 LARGE SMALL, 3 名的成绩和。无条件求和 函数 1 S um 我们知道 函数通常是用来求和的其实它也可以用来 SUM , , 主要功能计算所有参数数值的和 : 。进行多条件计数下面的例子说明用它来统计, “SQL Server 2000” 使用格式: SUM( Number1,Number2 ) 。 课程各分数段的学生数。 代表需要计算的值可以是 参数说明, : Number1、Number2 例 的成绩表中统计出课程 的各分 在图 2: 1 SQL Server 2000 具体的数值引用的单元格区域逻辑值等 、( ) 、。数段的学生人数。 当对某一行或某一列的连续数据进行求和时还可以使用工 , 选 中 单 元 格 输 入 公 式 C71 , “=SUM(($F$3:$F$62>=0)*($F$3:具栏中的自动求和按钮“?”。 输入完成后按下组合键进 $F$62<60))”, , “CTRL+SHIFT+ENTER” 一般应用举例1.1 行确认统计出成绩在 区间的学生人数, 0- 59 。 在图 的成绩表中要求出每个人的总分和每门课的总分1 , , 在 单 元 格 中 输 入 公 式“ C72 =SUM(($F$3:$F$62 >=60)* ($F$3:可以在对应的单元格输入函数 :输入完成后按下组合键进 $F$62<70))”, , “CTRL+SHIFT+ENTER” 行确认可以统计出成绩在 分之间的学生人数, 60- 69 。 利用同样的方法可以统计出 在 SQL Server 2000 70- 79、80- 结果参分的人数和其他课程的各分数段的学生人数89、90- 100 , 看图 1。 条件求和 函数 2 S umif 主要功能计算符合指定条件的单元格区域内的数值和 : 。 使用格式 : SUMIF( Range,Criteria,Sum_Range)参 数 说 明 代 表 条 件 判 断 的 单 元 格 区 域 为 指 : Range ; Criteria 定条件表达式代表需要计算的数值所在的单元格区 ; Sum_Range 域。 应用举例: 图 成绩表1 在图 的工资表中求出人事科的各项工资数据和在 (1)2 : E13 求 每 个 人 的 总 分 将 光 标 定 位 到 单 元 格 输 入 函 数(1): I3 , “= 单 元 格 输 入然 后 向 右 自 动 “=SUMIF($B$2:$B$11,$B$3,E2:E11)”, 到 然后利用自动填充的 方 法 将 公 式 复 制 到 SUM ( C3: H3) ”, I4 填充到 单元格可以求出人事科的基本工资和补助工资和I13 , 、、 I54。 应发工资和扣款和以及实发工资和、。 求每门课的总分将光标定位到 单元格输入函数(2): C56 , “= 在图 的工资表中求出性别为男的各项工资数据和 在 (2) 2 : 到 然后利用自动填充的方法将公式复制到 单元格输入男然后向右自 SUM( C3: C54 ) ”, D56 E14 “=SUMIF($D$2:$D$11“, ”,E2:E11)”, 动填充到 单元格可以求出性别为男的人的基本工资和补助I14 , 、 H56。 注意如果参数为数组或引用只有其中的数字将被计算数 : , 。 组或引用中的空白单元格逻辑值文本或错误值将被忽略、、。 收稿日期: 2005- 10- 23 作者简介刘建知女从事高校高等数学与计算机应用的教学和科研工作 : ( 1968- ) , , 。 工资和应发工资和扣款和以及实发工资和、、。 指定条件数据图 4 在条件求和向导步骤之 界面中选择统计结果的(3)“- 4 3” 示方式为复制公式及条件单击下一步按钮 , “”“”。 图 工资表2 本 例 中 依 次 选最 后 要 选 择 目 标 数 据 存 放 的 单 元 格 (4) , 在图 的工资表中求出姓石的各项工资数据和单在 (3)2 : E16 单 元 格 并 在 每 次 选 择 后 单 击下 一 步 钮按B13、D13、F13、I13 , ” “元格输入石 然后向右自动填 “=SUMIF($C$2:$C$11“, *”,E2:E11)”, 充到 单元格可以求出姓石的人的基本工资和补助工资和I16 , 、、 直到最后单击完成按钮此时在 单元格中就会出现要求 “”。I13 应发工资和扣款和以及实发工资和在这里我们使用了通配符、。数据结果如图 所示( 5 ) 。 代表所有姓石的人石 *, * 。 在图 的工资表中求出补助工资大于 元的各项工资 (4) 2 100 数据和在 单元格输入 : E17 “=SUMIF ($F$2:$F$11,”>100 ”,E2: 单元格 然后向右自动填充到 可以求出补助工资大于E11)”, I17 , 元的人的基本工资和补助工资和应发工资和扣款和以及 100 、、、 实发工资和。 从 上 面 几 个 情 况 可 以 看 出 , SUMIF ( Range,Criteria, 为指定条件表达式函数的参数 它可以是引Sum_Range) Criteria , 用的单元格数据也可以是数学表达式还可以是文本而且可以 , , , 图 结果显示5 使用通配符。在本例中我们可以看出 对于有多个条件的求和利用, , , “条件求和向导 3 件求和向导的功能可以很方便地实现我们的统计需求”。函 数 可 以 计 算 符 合 指 定 条 件 的 单 元 格 区 域 内 的 数 值 Sumif 但是条件求和向导添加的条件不能使用通配符例如现 “”。和但是只能设一个条件如果有多个条件不少初学者会感到非, , , 利用条件求和向导 , 我们要求人事科中姓石的人的基本工资和, 无法实现了但是要解决上面的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 还是有办法可以实现的。常棘手其实我们可以利用 自带的条件求和向导功能来 , Excel “”以先将工作表以科室为主要关键字递减姓名为次要关键字递 , 解决。排序使人事科的姓石的人集中在一块区域函数可 利用 , , Sum 在图 的工资表中下面以求人事科中男性的补助工资等于 2 , 求出结果但是如果重新排序后结果会发生变化要使排序后 , , 元的人的实发工资和为例介绍如何利用条件求和向导功 100 , “”结果不变可以选择计算出来的结果单元格然后利 单击复制, , , 选择性粘贴的方法粘贴数值则结果不会因工作表排序而发 , , 能实现多条件限制下的数据求和过程。变化如图 所示。( 6 ) 。 选择工具向导条件求和菜单命令所 在弹出的图 (1)??, 3 “” 示的条件求和向导步骤之 确认条件求和的数据区 界面中“- 4 1”, 只需单击表格内的任一单元格再执行该命令系统 (, 域为整个表格 单击下一步按钮), “”。会自动选中整个表格区域 图 6 提示初次使用条件求和功能必须先安装单击工具 : “”。“” 单中的加载宏在加载宏对话框中勾选条件求和向导复 “”, “”“” 框单击确定按钮此时系统会自动安装该功能, “”, 。 利用条件求和向导不仅可以求出满足多个条件的求和“”, 可以进行数据统计例如在图 所示的成绩表中要统计出课 , 1 , 的各分数段的学生人数利用条件求和向导SQL Server 2000 , “”图 3 具体方法如下样可以实现 :, 在条件求和向导步骤之 界面中选择求和列为实 (2)“- 4 2”“”“统计 分数大于等于 分的在条件求和 SQL Server 2000 90 : “发工资将限制的条件科室人事科性别男补助工资”, ===100” “、、 导步 骤 之 面 中 选 择求 和 列 姓 名 将 限 制 的 条界为- 4 2””“ ”, “单击下一步按钮如图 , “”( 4) 。 逐条选择并添加到条件列表中 添加到条件列表中单击下一步按钮“SQL Server 2000 >=90”, “”; 在条件求和向导步骤之 界面中选择统计结果的显示方式 “- 4 3” 为只显示公式单击下一步按钮最后要选择目标数据存放“”, “”; 的单元格这里为 可以看出结果为 , C56, 7。 当我们单击 单元格发现 单元格的公式为 C56 , C56 {=SUM 单元格的公式的启示我们可 根据 (IF($C$3:$C$54>=90,1,0))。}C56 以求出 分数大于等于 而小于 分的人数在SQL Server 2000 80 90 , 单元格输入“ C57 =SUM(IF($C$3:$C$54>=80,1,0))- SUM(IF($C$3:$C输入完成后按 下组 合 键 $54>=90,1,0))”, , “CTRL+SHIFT+ENTER”进行确认可以统计出成绩在 分之间的学生人数利用同 , 80- 90 。样的方法可以求出其他分数段的人数和其他课程的各分数段 的 图 7 人数结果如图 所示( 7 ) 。 李振格入门与提高北京清华大学出版社 [2].Excel 2002 [M]. :,可见灵活利用条件求和向导对于我们处理一些问题是非 , “”2002. 常有用的。 陈松桥计算机应用湖南湖南科技出版社 [3].[M].:,2002.参考文献 :甘登岱徐建平新编中文版 三合一北京北 [4],. Office2000 [M]. :常用函数功能用法及实例剖析[1]Excel 、[EB/OL].. 京希望电子出版社,2005. sohu.com/book/serialize.php?id=486. 页上接第 综上所述决策树技术面临的挑战表现在以下几个方面 ( 155 ) , :决策树方法的效率亟待提高数据挖掘面临的数据往往是 (1)。组合作为分枝属性在组合系数的确定上分别以均方误差最小 , , 海量的对实时性要求较高的决策场所数据挖掘方法的主动性 , , 和划分的复杂度最小为目标使用了递归 最 小 二 乘 和 方, CART 和快速性显得日益重要应用实时性技术主动数据库技术和分 。、法另外苗谦等学者另辟奚径基于粗糙集理论用相对泛化的 ; , , , 布并行算法 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 技术等现代计算机先进技术是数据挖掘方法实 , 概念构造多变量检验提出一种评价多变量检验的准则效果优 , , 用化的有效途径。 于 算法这些算法从不同的侧面都强调了属性之间的相互关 ID3 。适应多数据类型容噪的决策树挖掘方法随着计算机网 (2)、。系提高了决策树的效率, 。 络和信息的社会化数据挖掘的对象已不单是关系数据库模型而, , 是分布异构的多类型数据库数据的非结构化程度噪声等现 象、, 、 通过修改和 设计了 递增式学习算法Fisher ID4 , Schlimmer 越来越突出这也是决策树技术面临的困难问题, 。 算法在每个可能的决策树节点创建一系列表每个表由未检ID3 , , 决策树方法的递增性数据挖掘出来的知识只是相对于 (3)。, 测属性值和及其示例组成当处理新例时每个属性值的正例和 , , 某一时间的某些数据的新的数据可能使发现的新知识与原来的 , 知识冲突这是因为数据挖掘基础是归纳逻辑而归纳逻辑是一 。, 反例递增计量在 的基础上提出 算法它抛弃旧; ID4 , Utgoff ID5 , 个非单调的过程因此结合非单调逻辑的理论设计具有递增性 。, , 的检测属性下面的子树从下面选择属性构造决策树 , 。决策树挖掘方法也是实用化的基本要求之一, 。 其它的决策树算法文用神经网络来进行规则提取是一 : [2], 种较新的方法以徐爱琴为代表的学者提出了基于神经网络的分 。总结与展望 5 类决策树构造该方法通过神经网络训练建立各属性与分类结果 , 决策树算法已经有了广泛的应用并且已经有了许多成熟的 , 之间的关系进而通过提取各属性与分类结果之间的导数关系来, 系统这些系统广泛应用于各个领域如语音识别模式识别专 , , , , 家系统等但是解决一个复杂的数据挖掘问题的任何算法都要 。, 同时为了提高神经网络所隐含关系的提取效建立分类决策树 ,面临以下问题从错误的数据中学习从分布的数据中学习从有 : 、、果提出了关系强化约束的概念并建立了具体的模型并通过实 , , 偏的数据中学习学习有弹性的概念学习那些抽象程度不同的 、、 验证明了算法的有效性。随着数据量的增加数据挖掘工具处理海量数据的能力问题 , 概念整合定性与定量的发现等归纳学习当中还有很多未开发 、, 日益突出研究并行算法是解决这个问题的有效途径田金兰郭 , 。、的课题等待我们去研究。 景峰等学者提出了并行决策树算法提高了系统的运行速度及 , , 参考文献 :时有效地从历史数据中挖掘出作为未来决策支持基础的知识使 , 范明孟小峰等译数据挖掘概念与 技 术 [1]J Han,M Kamber. , , . :最终形成的决策符合实际的需要发挥了积极有效的作用, 。 北京机械工业出版社 [M].:,2001. 前面我们提到的机器学习方法往往需要把训练 数 据 放 入 内存这只适用于较小规模的数据在大型数据库中往往性能不佳, , , 洪家荣丁明峰李星原等一种新的决策树归纳学习算法 [2],, , . 文中提出一种快速分类算子称为 [3], SLIQ( Supervised Learning in 计算机学报 [J].,1995,18(6):471- 475.它也是一种基于决策树的算子在构造决策树的过 Quest) , 。SLIQ [3]M Mehta,R Agrawal,J Rissanen.SLIQ:A Fast Scalable Classi- 程中采用了预排序和广度优先技术在一般决策树中使用 , “”“”, , fier for Data Mining.In Proc.1996 Int. Conference on Extending 信息增益作为评价节点分裂质量的参数而 算法使用 , SLIQ gini 指标代替信息增益它能训练数据对内存的需求减少 Database Technology (EDBT' 96), Avignon, France, March 1996. ( gini index) 。到一个较小的比例同时处理分类和数值型属性, 。 刘 小 虎李 生决 策 树 的 优 化 算 法软 件 学 报[4], . [J]. ,1998,9 (10): 把传统的决策树归纳学习算法 与模糊集理论相结合研究模 ID3 , 798- 801. 糊化的归纳学习方法也是决策树研究的一个新的发展方向其 , , 徐爱琴张德贤基于神经网络的分类决策树构造计算机 [5],.[J].中以王熙照胡斌唐斌杨杰等为代表的学者做了大量工作发 、、、, 工程与应用,2000,(10):43- 45. 表了多篇关于模糊决策树方面的 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 使在传统的归纳学习中分 , 类引起的误差在引入模糊化方法后可以减少这类误差, , 。 田金兰赵庆玉并行决策树算法的研究计算机工程与应 [6],.[J]. 用,2001,(20):112- 114. 决策树技术面临的问题 4