5.热度图-用颜色强弱数据大小

3-30 实例8（批量转换Excel文件类型）

本次课程涵盖了如何使用VBA来实现Excel文件的批量转换，特别针对旧版的XLS格式文件，解决其功能限制问题，将其转换为新版的XLSX格式。通过课程，学员能掌握循环遍历指定文件夹内的Excel工作簿，使用VBA宏对文件名称进行字符串处理，并自动执行打开、另存为和关闭文件的操作流程。课程还涉及如何修改保存的文件后缀，以实现格式转换。内容适合对Excel自动化处理有兴趣的办公自动化工作者、数据分析师、软件开发者以及希望提升工作效率的IT专业人士。

1-2 怎样才能在Excel中使用Python？

本视频介绍了如何在Excel软件中使用Python。首先，必须使用支持Python的Office 365版本，并且还必须通过Microsoft 365的预览体验计划。使用者需购买账户以登录Office 365，并设置版本为测试频道预览体验成员级别，之后需要更新Office以确保Python组件得到支援。整个过程包含四个步骤：确认Office版本、账户登录、设置测试频道、版本更新。这些信息有助于希望将编程能力结合至办公自动化工作流程的用户，也适合那些寻求提高工作效率、喜好探索最新技术功能的Excel高级用户。

第11课 数据透视表-数据处理应用

本视频深入讲解了Excel中数据透视表的高级应用。详细介绍了如何配置数据透视表的布局，包括分类汇总、总计设置、报表布局及空行设置。接着，探讨了数据透视表样式的个性化设定，如整表边框、隔行颜色等自定义样式选项。进一步，视频展示了怎样通过格式设置给数据添加会计格式，并使用条件格式突出显示关键数据。实战部分示范了如何对汇总结果进行分组，并定向拆分数据源表，把数据透视表的汇总结果拆分到各独立工作表，便于数据管理和分析。视频内容适合需要进行复杂数据整理和汇总的Excel用户、想高效利用数据透视表的数据分析人员以及追求报表视觉优化的报表设计人员。

Power BI从0到1三步制作地图数据可视化

在处理用户上传的视频或文字内容时，可能会遇到语义不明确或含混混杂外语的片段，这需要运用自然语言处理中的文本清洗和语义识别技术来处理。本案例中的文字信息充斥着无意义的、被误识别的或不当的内容，举例如随机的英文单词拼接、无意义的重复语句等。通过采用先进的内容审核技术，可以识别并剔除不适宜的信息，保留有效内容，使之对特定人群有价值。适用于对大规模文本数据进行预处理的研究人员、自然语言处理工程师、内容审核专员以及数据分析师。

每天一个Excel使用技巧——根据身份证号码获取对应的性别

本次课程中，探讨了如何使用Excel函数轻松识别并输入员工性别信息。课程首先涉及利用身份证号码中的出生年月日和性别识别数字，然后通过MID函数和数学的取余概念来提取和分析第17位数字，以确定个人性别——奇数代表男性，偶数代表女性。接着，运用MOD函数确认奇偶性，并通过IF逻辑条件判断来在表中自动填充“男”“女”。该方法避免了逐一手动输入，提高了工作效率。内容适合熟悉Excel基础操作并希望提升数据处理技能的人群。

HR必学EXCEL技巧之把考勤原始记录快速剔除多打漏打数据 生成标准考勤表 透视表实例技巧

教程涉及到了如何使用Excel透视表快速处理考勤数据，解决了多打漏打数据处理的问题，并介绍了数据标准化的重要性。通过clean、time value和trim函数对数据格式进行转换和清洗，确保了时间数据的正确性，提供了特殊指标筛选技巧，便于管理人员快速获取特定日期的考勤情况。透视表的搭建和布局调整，以及条件逻辑函数的应用，进一步提升了数据处理的效率和准确性。内容适合需要自动化办公技能提升，特别是在人力资源管理和数据可视化方面的Excel用户。

WPS表格-Excel实用微技巧

视频内容围绕Excel的高效操作技巧进行讲解，包括智能填充、数据有效性、数据合并以及条件格式的应用。智能填充用于快速提取或修改数据，实现手机号中间四位的隐藏或数据合并。数据有效性提供选项限制，确保数据录入的准确性。函数的应用则便于处理身份证信息，提取性别、出生日期等。条件格式的使用能够突出显示特定条件下的数据，如工资茶高低和重复数据。这些技巧旨在提高数据处理效率和准确性，适合需要处理大量Excel数据的职场人士或对数据分析有需求的用户。

【王佩丰】Excel2010基础视频第3讲：查找、替换

本课程深入探讨了Excel中高效数据管理和处理的核心技能，包括如何使用定位工具快速处理带批注的单元格、合并单元格后的数据填充方法、一键选中特定对象、以及批量删除图片等实用技巧。这些高级操作技巧旨在帮助用户节约时间，避免重复性工作，通过掌握快捷键与自动化处理步骤，显著提升工作效率。覆盖了单元格批注的增删查改与视觉修改，通配符及定位工具的高级应用，以及操作中的便捷技巧。内容稍具技术深度，并以案例演示为主，适合需要进行大量数据处理的职场人士。