Где вкладка данные excel
Если вам нужно разработать сложный статистический или инженерный анализ, вы можете сэкономить время и этапы с помощью этого средства. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, а средство использует соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые средства создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.
Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.
Ниже описаны инструменты, включенные в пакет анализа. Для доступа к ним нажмите кнопкуАнализ данных в группе Анализ на вкладке Данные. Если команда Анализ данных недоступна, необходимо загрузить надстройку "Пакет анализа".
Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.
В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.
Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.
В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.
Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.
Примечание: Чтобы включить Visual Basic для приложений (VBA) для надстройки "Надстройка анализа", вы можете загрузить надстройку VBA так же, как и надстройку "Надстройка анализа". В поле Доступные надстройки выберите "Надстройка анализа — VBA".
Существует несколько видов дисперсионного анализа. Нужный вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.
Однофакторный дисперсионный анализ
Этот инструмент выполняет простой анализ дисперсии данных для двух или более выборок. Анализ дает проверку гипотезы о том, что каждая выборка взята из одного и того же распределения вероятности на основе альтернативной гипотезы о том, что для всех выборок распределение вероятности не одно и то же. Если есть только два примера, можно использовать функцию T.ТЕСТ. В более чем двух примерах нет удобного обобщения T.ВМЕСТОэтого можно использовать модель Anova для одного фактора.
Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями
Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в эксперименте по измерению высоты растений последние обрабатывали удобрениями от различных изготовителей (например, A, B, C) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий , имеется одинаковый набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы:
Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности. Температура в этом анализе не учитывается.
Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности. Марка удобрения в этом анализе не учитывается.
Извлечены ли шесть выборок, представляющих все пары значений , используемые для оценки влияния различных марок удобрений (для первого пункта в списке) и уровней температуры (для второго пункта в списке), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.
Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений
Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам, как в случае двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Однако в таком анализе предполагается, что для каждой пары параметров есть только одно измерение (например, для каждой пары параметров из предыдущего примера).
Функции CORREL и PEARSON вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерения, если для каждой переменной наблюдаемы измерения по каждому из N-объектов. (Любые отсутствующие наблюдения по любой теме вызывают игнорирование в анализе.) Средство анализа корреляции особенно удобно использовать, если для каждого субъекта N имеется более двух переменных измерения. Она содержит выходную таблицу — матрицу корреляции, которая показывает значение CORREL (или PEARSON),примененного к каждой из возможных пар переменных измерения.
Коэффициент корреляции, как и ковариана, — это мера степени, в которой две единицы измерения "различаются". В отличие от ковариации коэффициент корреляции масштабирован таким образом, что его значение не зависит от единиц измерения, выраженных в двух переменных измерения. (Например, если двумя переменными измерения являются вес и высота, то значение коэффициента корреляции не изменяется, если вес преобразуется из фунта в фунты.) Значение любого коэффициента корреляции должно быть включительно от -1 до +1 включительно.
Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).
Средства корреляции и коварианс могут использоваться в одном и том же параметре, если у вас есть N различных переменных измерения, наблюдаемые для набора людей. Каждый из инструментов корреляции и ковариции дает выходную таблицу — матрицу, которая показывает коэффициент корреляции или коварианс между каждой парой переменных измерения соответственно. Разница заключается в том, что коэффициенты корреляции масштабироваться в зависимости от -1 и +1 включительно. Соответствующие ковариансы не масштабироваться. Коэффициент корреляции и коварианс — это показатели степени, в которой две переменные "различаются".
Инструмент Ковариана вычисляет значение функции КОВАРИАНА. P для каждой пары переменных измерения. (Прямое использование КОВАРИАНА. P вместо ковариана является разумной альтернативой, если есть только две переменные измерения, то есть N=2.) Запись в диагонали выходной таблицы средства Коварица в строке i, столбце i — коварианс i-й переменной измерения. Это только дисперсия по численности населения для этой переменной, вычисляемая функцией ДИСПЕРС.P.
Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).
Инструмент анализа "Описательная статистика" применяется для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.
Инструмент анализа "Экспоненциальное сглаживание" применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, величина которой определяет степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.
Примечание: Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.
Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.
Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.
С помощью этого инструмента вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, "P(F <= f) одностороннее" дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости "Альфа". Если f > 1, "P(F <= f) одностороннее" дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем дает критическое значение больше 1 для "Альфа".
Инструмент "Анализ Фурье" применяется для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Этот инструмент поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.
Инструмент "Гистограмма" применяется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.
Например, можно получить распределение успеваемости по шкале оценок в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и групп студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто встречающийся уровень является модой диапазона данных.
Совет: В Excel 2016 теперь можно создавать гистограммы и диаграммы Парето.
Инструмент анализа "Скользящее среднее" применяется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других тенденций. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле:
N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;
A j — фактическое значение в момент времени j;
F j — прогнозируемое значение в момент времени j.
Инструмент "Генерация случайных чисел" применяется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью этой процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту людей или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.
Средство анализа Ранг и процентиль создает таблицу, которая содержит порядковую и процентную ранг каждого значения в наборе данных. Можно проанализировать относительное положение значений в наборе данных. В этом средстве используются функции РАНГ. EQ и PERCENTRANK. INC. Если вы хотите учитывать связанные значения, используйте РАНГ. Функция EQ, которая обрабатывает связанные значения как имеющие одинаковый ранг или использует РАНГ.Функция AVG, которая возвращает средний ранг связанных значений.
Инструмент анализа "Регрессия" применяется для подбора графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена.
В средстве регрессии используется функция LINEST.
Инструмент анализа "Выборка" создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла. Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.
Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Три вида этого теста допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.
Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t вычисляется и отображается как "t-статистика" в выводимой таблице. В зависимости от данных это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t < 0 "P(T <= t) одностороннее" дает вероятность того, что наблюдаемое значение t-статистики будет более отрицательным, чем t. При t >=0 "P(T <= t) одностороннее" делает возможным наблюдение значения t-статистики, которое будет более положительным, чем t. "t критическое одностороннее" дает пороговое значение, так что вероятность наблюдения значения t-статистики большего или равного "t критическое одностороннее" равно "Альфа".
"P(T <= t) двустороннее" дает вероятность наблюдения значения t-статистики, по абсолютному значению большего, чем t. "P критическое двустороннее" выдает пороговое значение, так что значение вероятности наблюдения значения t- статистики, по абсолютному значению большего, чем "P критическое двустороннее", равно "Альфа".
Парный двухвыборочный t-тест для средних
Парный тест используется, когда имеется естественная парность наблюдений в выборках, например, когда генеральная совокупность тестируется дважды — до и после эксперимента. Этот инструмент анализа применяется для проверки гипотезы о различии средних для двух выборок данных. В нем не предполагается равенство дисперсий генеральных совокупностей, из которых выбраны данные.
Примечание: Одним из результатов теста является совокупная дисперсия (совокупная мера распределения данных вокруг среднего значения), вычисляемая по следующей формуле:
Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных поступили из распределения с одинаковыми дисперсиями. Его называют гомике t-тестом. Этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения.
Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями
Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных были полученными из распределения с неравными дисперсиями. Его называют гетероскестическими t-тестами. Как и в предыдущем примере с равными дисперсиями, этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения. Этот тест можно использовать, если в двух примерах есть отдельные объекты. Используйте тест Парный, описанный в примере, если существует один набор тем и две выборки представляют измерения по каждой теме до и после обработки.
Для определения тестовой величины t используется следующая формула.
Следующая формула используется для вычисления степеней свободы (df). Так как результат вычисления обычно не является integer, значение df округлится до ближайшего другого, чтобы получить критическое значение из таблицы t. Функция Excel T .Test использует вычисляемую величину df без округлений, так как можно вычислить значение для T.ТЕСТ с неинтегрированной df. Из-за этих разных подходов к определению степеней свободы результаты T.Тест и этот t-тест будут отличаться в случае неравных дисперсий.
Z-тест. Средство анализа "Две выборки для середины" выполняет два примера z-теста для средств со известными дисперсиями. Этот инструмент используется для проверки гипотезы NULL о том, что между двумя значениями численности населения нет различий между односторонними или двухбокльными альтернативными гипотезами. Если дисперсии не известны, функция Z .Вместо этого следует использовать тест.
При использовании этого инструмента следует внимательно просматривать результат. "P(Z <= z) одностороннее" на самом деле есть P(Z >= ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. "P(Z <= z) двустороннее" на самом деле есть P(Z >= ABS(z) или Z <= -ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. Двусторонний результат является односторонним результатом, умноженным на 2. Инструмент "z-тест" можно также применять для гипотезы об определенном ненулевом значении разницы между двумя средними генеральных совокупностей. Например, этот тест можно использовать для определения разницы выступлений на соревнованиях двух автомобилей разных марок.
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.
Группа Подключения. С помощью команды Подключения этой группы можно импортировать данные в таблицу из разных внешних источников, например из Интернета или из другого файла. В этой группе указаны все подключения, которые используются (если такие есть) в таблице. Здесь же вы сможете изменить их свойства.
Сортировка и фильтр. Подобные команды мы уже рассмотрели при изучении группы Редактирование вкладки Главная (см. «Работа с содержимым ячеек»).
Работа с данными
Теперь рассмотрим инструменты группы Работа с данными.
Текст по столбцам. Эта кнопка поможет вам разделить информацию в столбце. Например, вы ввели в один столбец имена и фамилии. Можете сделать так, чтобы имена отделились от фамилий в отдельный столбец (рис. 6.2). Только между частями той информации, которую вы собираетесь разделять, должен стоять одинаковый для всех «разделитель». Например, знак пробела. Или запятая.
Рис. 6.2. Текст по столбцам: а — до разделения, б — после
В данном случае символом-разделителем является пробел, что вам и нужно будет отметить в одном из появившихся окон.
Рис. 6.3. Исходная таблица (а) и таблица с удаленными строками-дублями (б)
Рис. 6.4. Отчет о проделанной работе
Проверка данных. Эта команда позволит вам ставить свои условия тем, кто будет вводить данные в таблицу. Например, вы объявляете голосование, когда каждый участник должен проставить в таблице баллы от 1 до 10. Голосовать будем за картины. Вот такая таблица получилась у меня (рис. 6.5)
Рис. 6.5. Таблица, сделанная для голосования
Выделите ту область таблицы, где будут выставляться оценки, и нажмите кнопку Проверка данных. В открывшемся окне Проверка вводимых данных перейдите на вкладку Параметры, если она не открылась сразу. Укажите нужные значения (рис. 6.6).
Рис. 6.6. Ставим условие
Здесь нужно набрать текст, появляющийся на экране в тот момент, когда человек выделит ячейку, в которую будет вводить оценку (рис. 6.8).
Я обращаю ваше внимание на список Вид.
Рис. 6.11. Обвели неверные значения
Мы рассмотрели один из вариантов фильтра вводимых в таблицу значений. Теперь вернемся к рис. 6.6. Если вы откроете список Тип данных, то увидите, что можно выбрать (рис. 6.12).
Рис. 6.12. Выбираем условие
Есть такие варианты.
Консолидация. Эта команда позволяет объединить диапазоны ячеек и просто ячейки в один большой новый диапазон.
Рис. 6.13. Исходные данные
Из таблицы понятно, что в классе 25 детей, из них 3 льготника и 5 отказались от питания. Ячейку A3 я назвала Цена_обеда. Думаю, вы легко догадаетесь, что именно в ней находится. В ячейке А4 — сумма, которую нужно собрать с класса. Рассчитывается она по формуле, показанной на рис. 6.14.
Рис. 6.14. Формула для расчета денег на обеды
Рис. 6.15. Окно Диспетчер сценариев
Не пугайтесь непонятного названия, нажимайте кнопку Добавить, сейчас все станет ясно. Есть диапазон ячеек B2:D2. Я хочу, чтобы была возможность вводить в этот диапазон данные разных классов, причем вводить сразу «оптом». Сценарий в этом случае — это запомненные значения для диапазона ячеек, которым вы можете дать имя (рис. 6.16).
Рис. 6.16. Создаем сценарий
Рис. 6.17. Значения ячеек сценария
Опять откроется окно Диспетчер сценариев. В то, что вы видите на рис. 6.18, я добавила еще два сценария, в которые ввела данные для двух других первых классов.
Рис. 6.18. Выбираем сценарий
Здесь есть такие кнопки:
- Добавить — добавляет новый сценарий;
- Удалить — удаляет выбранный сценарий;
- Изменить — изменяет данные в сценарии;
- Объединить — объединяет сценарии;
- Отчет — представляет отчет о результатах расчетов;
- Вывести — применяет сценарий к таблице, то есть подставляет выбранный набор данных и рассчитывает результат. Очень быстро и удобно.
Рис. 6.19. Пишем программу для определения модуля упругости
Здесь: В2 — начальная длина резинки (0,1 м = 10 см); С2 — конечная длина резинки (0,13 м = 13 см); D2 — вес (0,5 Н, подвесили грузик массой 50 г). Если вы не помните, что такое граммы и ньютоны и чем вес отличается от массы, не пугайтесь. Я, собственно, просто собиралась рассказать, как подогнать результат лабораторки, но тут во мне проснулся физик. Так что терпите; Е2 — диаметр резинки (у нас резинка кругленькая, типа «моделька», диаметр 0,02 м = 2 мм); F2 — число пи. Подставив числа в формулу, мы получили модуль упругости, равный 530 516. Табличное же значение модуля упругости для резины — 7 • 106 Па.
Поступим следующим образом (рис. 6.20).
Рис. 6.20. Подгоняем ответ
Таблица данных. Это самая загадочная команда. Честно говорю, я целый вечер безуспешно пыталась разобраться в том, как она работает. В итоге, обложившись инструкциями и взяв помощь зала мужа, таки разобралась. И я вам скажу честно — оно того не стоит. Эта команда дает возможность ввести в диапазон ячеек данные, а потом эти данные по очереди подставить в формулу. Гораздо проще применить автозаполнение. Тех, кто не помнит, как это делается, отправляю к статье про Автозаполнение. Результат тот же, а объяснять просто в разы меньше.
Интерфейс Excel 2016 выглядит следующим образом:
Интерфейс Excel 2016 включает в себя следующие элементы:
Заголовок документа
Лента
Скрытие и отображение Ленты
Для того, чтобы освободить место на экране для рабочего документа, ленту можно свернуть одним из следующих способов:
1. Двойной щелчок по названию открытой вкладки.
4. Нажать на клавиатуре сочетание клавиш Ctrl + F1.
И выбрать один из следующих вариантов:
Для того, чтобы снова отобразить ленту, необходимо воспользоваться теми же способами.
Панель быстрого доступа
Панель быстрого доступа позволяет настроить быстрый доступ к часто используемым командам и функциям.
Если вы часто используете какие-то конкретные команды Excel, не обязательно каждый раз переходить на нужную вкладку. Для более быстрого доступа к таким командам воспользуйтесь панелью быстрого доступа, которая расположена в левом верхнем углу.
Нажатие кнопки панели быстрого доступа
приведет к открытию контекстного меню, в котором вы сможете поставить галочки у наиболее часто используемых опций.
Кнопка Другие команды откроет окно, в котором можно будет выбрать из всех доступных команд.
Необходимо выбрать в лево части окна команду и нажать кнопку Добавить.
Выбранные вами команды будут доступны в левом верхнем углу каждого документа, независимо от того, какая вкладка открыта.
Строка формул
Вкладки
Вкладка Файл
Другие вкладки
Вкладка Разработчик
Вкладка Разработчик предназначена для работы с макросами и полями.
По умолчания данная вкладка скрыта. Для ее отображения необходимо перейти:
Дополнительные вкладки
Кроме основных вкладок в документе могут появляться дополнительные вкладки (при активации тех или иных функций): Работа с рисунками и другие, которые содержат дополнительные инструменты, используемые в рамках выбранной функции.
Инструменты на каждой вкладке объединены в Группы, в которых они группируются по тому или иному принципу.
Строка состояния
Строка состояния отображает информацию о текущей книге.
Изменение масштаба
Для каждого листа в Excel можно отдельно настроить его масштаб.
Для этого в строке состояния необходимо переместить ползунок влево или вправо:
При нажатии на кнопку с указанием процентов, расположенную правее ползунка, откроется диалоговое окно для установления размера масштаба:
Также функции изменения масштаба можно найти на вкладке Вид в группе Масштаб:
Кнопка Масштаб откроет диалоговое окно для выбора масштаба.
Кнопка 100% установит масштаб, равный 100%.
Кнопка Масштаб по выделенному установит масштаб таким образом, чтобы вписать в размеры экрана выделенные вами ячейки.
Расписание ближайших групп:
Видео-урок: Инструмент География в Excel
Автор: Sreda31 · Published 18.03.2020 · Last modified 12.10.2021
История версий Microsoft Excel
Автор: Sreda31 · Published 20.07.2016 · Last modified 12.10.2021
Добавление формулы сразу в несколько ячеек
Автор: Sreda31 · Published 13.04.2021 · Last modified 12.10.2021
В этой статье пойдет речь про основные вкладки в Excel.
Набор команд, который будет отображаться на ленте, зависит от того, какую вкладку вы выберете. Каждая ленточная вкладка содержит несколько групп род ственных команд. Перечислим и кратко охарактеризуем отдельные ленточные вкладки Excel.
Главная. Здесь собраны наиболее часто используемые команды Excel. На этой вкладке содержатся группа команд Буфер обмена, группы команд форматирования, Шрифт, Выравнивание, Число, Стили, группы Ячейки и Редактирование. Назначение команд понятно по названию групп, в которые они входят.
Вставка. Команды, расположенные на этой вкладке, что-то вставляют в рабочий лист, а именно: таблицу, иллюстрацию, диаграмму, символ и т.д.
Разметка страницы. Команды этой вкладки влияют на внешний вид рабочих листов, включая параметры представления печатных страниц рабочих листов.
Формулы. Команды данной вкладки используются для создания формул, именования диапазонов ячеек, для доступа к средствам проверки формул и управле ния процессом вычислений в Excel.
Данные. Здесь собраны все команды, необходимые для обработки и анализа данных.
Рецензирование. Эти команды выполняют различные действия: создают приме чания к ячейкам, контролируют правописание и выполняют перевод на другие языки, следят за изменениями в рабочих книгах (включая их защиту) и управ ляют ими.
Вид. Команды этой вкладки управляют всеми аспектами отображения рабочих книг на экране компьютера. Некоторые из команд на этой вкладке также доступ ны в строке состояния.
Разработчик. Эта вкладка по умолчанию не отображается на экране. Команды, содержащиеся на этой вкладке, будут полезны при программировании. Чтобы отобразить вкладку Разработчик, выберите команду Файл^Параметры, а затем — Настроить ленту. В разделе Настроить ленту, расположенном в правой стороне окна, убедитесь в том, что в раскрывающемся списке выбран пункт Основные вкладки, и установите флажок Разработчик.
Надстройки. Эта вкладка появится в том случае, если вы открыли старую ра бочую книгу или надстройку, содержащую созданные пользователем меню или панели инструментов. Поскольку в Excel 2019 стандартные меню и панели инструментов отсутствуют, созданные пользователем меню и панели инструментов будут отображаться на этой вкладке.
Читайте также: