挑战一下自己:Excel为什么会自动显示已经隐藏的列?

forgot 2011-10-12 09:45:31
我在多台机器上测试过,都是office2003 SP3版本,发现有半数的excel存在这个毛病,但一直苦无对策,无从下手。大家不妨做个简单的测试:新建一个Excel文件,在第一行A1、B1、C1分别填入1、2、3随便几个数字,然后把B、C两列隐藏起来,在D1中输入=然后点A1单元格,这时隐藏的B、C两列居然都自动显示出来,但当我按下回车之后,这两列又自动隐藏回去。
有半数机器不会出现此问题,有半数就是如上问题,我找了半天没发现问题出在哪里,有热心的朋友可以帮忙吗?
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laoyebin 2011-10-12
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我这里没问题
确实蛮怪的,没找出这个设置选项
forgot 2011-10-12
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没有人能帮忙吗?
forgot 2011-10-12
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也就是说,输入“=”表示输入公式,然后如果直接输A1没有问题,但如果是点击A1单元格,隐藏列就会自动显示出来,但我不可能每次都直接输"=A1",很麻烦,但如果输入“=”之后再点任意一个单元格,隐藏列就会自动显示,会让我Excel的界面变动太大,难以忍受。
laoyebin 2011-10-12
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啥原因,分享给大家哟
forgot 2011-10-12
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问题解决了,谢谢大家!
forgot 2011-10-12
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是呀,我搞了半天也搞不定,小问题搞得头疼死了!
浅谈大数据及大数据分析 作者:吕跃超 来源:《电脑知识与技术》2018年第18期 摘要:认识当今的大数据环境、新型分析方法的基本原理和商机、所需的角色 ,以及垂直行业中具有代表性的大数据分析示例。明确大数据,高级分析的四大业务驱 动因素,区分用于业务智能与用于数据科学的方法,描述数据科学家在新型大数据生态 系统内的角色。 关键词:大数据;大数据数据结构;数据存储库 中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)18-0001- 02 人类已经进入了信息时代,大数据将要融入人们的生活,那么什么是大数据? 数据何以成为"大"数据?"大数据"是指数据的规模、分布、多样性或时效性要求必须使 用新型技术体系结构和分析,以发掘新的业务价值源。 1 大数据的特征 大数据具有多项特征,其中3项较为突出,可作为界定特征: 1)巨大的数据量。 2)数据类型和结构的复杂性,非结构化数据量与日俱增(现存数据中的 80%- 90% 为非结构化数据)。 3)生成新数据的速度快。 此外,由于这类数据规模过大或结构层次过于复杂,因此仅采用传统的数据库 或方法无法高效地对其进行分析。 新兴的大数据商机和解决方案数不胜数。这里举其中几个:Netflix 为您的下一次影碟租赁提供建议,通过动态监视桥体内嵌的传感器来检测实时应力和长 期腐蚀,零售商通过分析数字视频流来优化产品布局和显示布局及各个商店的促销空间 ,以上是大数据如何渗透到我们当今生活的一些真实示例。 这些种类的大数据问题需要采用新的工具或技术来进行存储、管理以及实现业 务优化。此类数据所需的新体系结构由新工具、流程和规程提供支持,从而帮助组织创 建、操作和管理这些极为庞大的数据集以及用于承载这些数据集的存储环境。 2 大数据数据结构 大数据表现为多种形式。从高度结构化的金融数据到文本文件,再到多媒体文 件和遗传作图,大数据几乎无所不包。巨大的数据量是大数据一贯的特征。鉴于数据本 身的复杂性,由此得出的必然结果是,首选的大数据处理方法是在并行计算环境中使用 大规模并行处理(MPP),从而实现同时进行并行接收以及数据加载和分析。大多数大数 据在本质上是非结构化或半结构化数据,因此要求采用不同的方法和工具进行处理和分 析。 让我们来详细了解一下最显著的特征大数据的结构,如图1所示。 图1显示了不同类型的数据结构,未来 80%-90% 的数据增长将来自非结构化数据类型(半结构化、准结构化和非结构化)。 尽管图1中显示了四种不同的单独数据类型,但事实上,它们有时可能混杂在 一起。例如,您可能有一个用于存储某软件支持呼叫中心的呼叫日志的典型 RDBMS。这种情况下,您可能具有日期/时间戳、机器类型、问题类型、操作系统等典型 的结构化数据,这些数据可能由支持服务台人员通过下拉菜单 GUI 完成输入。 此外,您还可能具有非结构化或半结构化数据,例如取自问题的电子邮件票据 或技术问题和解决方案的实际电话呼叫描述的自由格式呼叫日志数据。最重要的信息往 往隐藏在这些数据中。另一种可能性是可能与结构化数据相关联的实际呼叫的语音记录 或音频文稿。直到最近,大多数分析师还无法对此呼叫日志历史记录 RDBMS 中最常见和高度结构化的数据进行分析,因为文本信息的挖掘需要耗费大量劳力,而且 难以实现自动运行。 3 大数据四种主要的数据结构类型 人们最熟悉的往往是分析结构化数据,而半结构化数据(在此处显示为 XML)、准结构化数据(显示为点击流字符串)和非结构化数据则带来不同的挑战,并且 需要使用不同的方法进行分析。 对每种数据类型,回答下问题: 1)对这些数据执行哪些类型的分析? 2)谁将分析此类数据? 3)它们分别适合什么类型的数据存储库,或者,存储这类数据以及对其执行编 录可能有哪些要求? 4)谁将使用这些数据? 5)谁将管理并拥有这些数据? 4 分析师眼中的数据存储库 人们对电子表格往往爱恨交加。随着电子表格的引入,业务用户能够对采用行 和结构的数据创建简单的逻辑,并针对业务问题创建自己的分析。用户无须进行大量 数据库管理员方面的培训即可创建电子表格,这意味着业务用户不必依赖 IT 团队即可快速建立电子表格。电子表格的两项主要好处是:它们可轻松进行共享,并且 终端用户对涉及的逻辑拥有控制权。但是,电子表格的激增导致组织不得不面临"多个事 实版本"的困境,也就是说,无法确定您所拥有的电子表格是否是包含了最新数据和逻辑 的正确版本。而且,一旦用户丢失了笔记本电脑或电子表格出现损坏,这些数据及其逻 辑就烟消云散了。许多组织至今仍在面临这一挑战Excel 依然遍布在全球成百上千万台 PC 上),这也增加了集中管理数据的必要性。 随着数据需求的不断增长,Oracle、Teradata 和 Micr
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