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  • 昨天刚刚做完年终述职,然后回头一看:这一年,文章投了,没发;...我想说的是,这一年也花了很多的时间,但是为什么好像什么都没弄出来呢?当然也不是全然没有收获,这一年总共报了三个大的项目,都是集合全院力...

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    昨天刚刚做完年终述职,然后回头一看:

    这一年,文章投了,没发;基金没有,专利没有,课时数只有2位数

    我可能真的离被炒不远了……

    但是这一整年下来每天我都是早上8点到学校,下午5点半才离开。看到这里的各位医生们先不要着急吐槽,但是在我们这种小地方这样的上班时间已经很劳模了。我想说的是,这一年也花了很多的时间,但是为什么好像什么都没弄出来呢?

    当然也不是全然没有收获,这一年总共报了三个大的项目,都是集合全院力量去报的,这其中涉及大量的word和excel操作,所以一年下来,Excel真的是精进了不少。把一些自己觉得有用的东西写下来吧。

    套用表格格式是个好东西

    其实套用表格格式这个操作非常简单,依次点击套用表格格式>然后随便选一个>设置表格区域就可以了。也可以选中一个区域,按快捷键ctrl+T

    但是套用了表格格式以后会有以下几个好处:

    1. 公式自动向下填充
    2. 引用的时候使用表头,而不是类似A3这样的坐标
    3. 提供筛选按钮
    4. 强制你按照数据表的形式整理数据

    最常用的还是vlookup

    路人乙小明:vlookup还真的挺好用的zhuanlan.zhihu.com
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    之前关于vlookup写过一些文字,这里再补充一些:

    vlookup有两种查找形式,一种是模糊查找(第四个参数为TRUE,默认是采用模糊查找),另一种是精确查找(第四个参数为FALSE)。接下来针对下面这个表做一些说明。

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    图1. 数据表

    vlookup的精确查找

    从图里面可以看到现在有一个title变量,里面包括了下面这些内容:

    副主任医师, 中级, 主治医师, 副主任医师, 副高, 副教授, 主任医师, 教授/主治医师, 副教授/主治医师, 教授, 副主任医师/副教授, 教授/副主任医师, 主任医师/副教授, 医师

    总共是14项。但是其实从图里面也可以看到了,这个表不止14项,其实总共是65项。现在如果想将65项的title进行一个分组,比如副主任医师,空格副主任医师,副教授……这些内容全部归为2副高这一组,那么最好的办法就是新建一个变量titlegrp,之后根据我们自己定下来的规则一一对应的写入titlegrp应有的值。可是总共有65项啊,要是一项一项的写那还有vlookup什么事呢?所以首先要把65项缩减到14项,这个操作就要使用“删除重复项”来实现:

    1. 将整个title列复制到另外一个工作簿(一般我起名叫做aux),将这一列数据粘贴进去,比如粘贴到K这一列,这一列两边留空。
    2. 依次点数据>删除重复项
    3. 因为前面保证了两边留空,所以这个时候一般只会出现一列,直接点确定
    4. 就像刚才说的,对留下来的这14项一个一个的写对应的titlegrp

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    图2. 一一对应关系

    每个格子开头的1,2,3是方便后面排序的

    接下来就是在titlegrp下面的一个单元格输入公式 =VLOOKUP(F2,Sheet3!K:L,2,FALSE),其中

    1. F2是title对应的单元格
    2. Sheet3!K:L是图2里面提供对应关系的这两列数据
    3. 2是表示取第二列作为返回值
    4. FALSE表示精确查找

    vlookup的模糊查找

    之前我不明白为什么要有模糊查找各个功能,况且还被放在了默认的位置。最近我发现这个功能真的很重要。以前我虽然知道数据透视表,但是做出来的透视表是长这样的:

    388ec2cc2d33344a18f524a7818346e3.png

    可以看到年龄是没有分组的,比如现在我想知道35岁以下的各个职称级别的人数,我就要一个一个数,这显然太蠢了。以前我以为在数据透视表这里应该有分组,但是找了半天没找到。实际上正确的操作应该是这样的,回到图1,age变量提供了各人的年龄,现在要按照[0~35),[35~40), [40~45), [45~50), [50~55), [55~60), [60~以上)进行分组,接下来需要新建一个agegroup变量,并且做一套分组标准。

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    图3.分组标准

    其实这堆数据里面真正有用的就是第一列,excel进行vlookup的标准就是包头不包尾。g1这个各自是0,下一个格子是35,所以g1这一格对应的范围就是[0,35),用这个公式 =VLOOKUP(A1,G:I,3) 就可以获得下面的结果:

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    如果为了方便排序,和前面的精确vlookup一样,也应该在标注的那一列做好序列标注,比如弄成下面这样:

    8ce329e2b85446a72e482779c8e3eccf.png

    I列的公式是这样的:=1&":"&G1&"-"&H1

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    为什么需要范式

    避免信息重复

    方便更新异常

    插入异常:无法正常显示信息

    删除异常:丢失有效的信息

    三大范式

    要举例的数据较多,我就用Excel演示了

    第一范式

    要求数据库中每一个字段都是不可再分的原子数据项
    重点是不可再分

    先看下下面这张表
    在这里插入图片描述
    有没有什么不对的?

    根据不可再分的要求,学习状况这栏就不满足
    应该拆分为如下的字段在这里插入图片描述
    这个表才满足第一范式的要求

    第二范式

    在满足第一范式的基础上,要确保数据库中每一列都和主键相关只存储一类数据

    比如下面的反例
    在这里插入图片描述
    虽说的确可以考试与学号相关
    但考试成绩这一类是依赖于考试号应当单独为一个表在这里插入图片描述

    第三范式

    在满足第二范式的基础上
    确保每个数据与主键直接相关

    还是下面这张表,其班主任信息确实依赖学生存在
    但班主任其实并不是直接依赖于学生,其可以自己独立成一张表,比如“李四”的信息,这里就存储了两次
    在这里插入图片描述
    如果单独一张表,再以班主任姓名关联,那么在大数据的背景下就可以节约诸多的空间
    在这里插入图片描述

    规范与性能的博弈

    第一范式就要去我们尽可能多的建表,让每个数据块都足够规整
    这就意味着我们要获取完整数据的时候必须联表查询

    其带来的时间消耗是巨大的,尤其是在数据量上万的时候……时间就是金钱啊

    阿里的数据库规范性文件要求中就有在这里插入图片描述
    强制的要求,关联查询的性能代价可见一斑

    性能为优

    在实际用户使用时,如果长时间未响应,用户还会等待吗?

    所以在条件允许的情况下,保证常常要访问的数据的完整性,使其一张表就能都查完,这才是更重要的

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