24小時(shí)時(shí)間表格怎么填？1.打開Excel空白表格。2.做一個周末加班記錄表包括姓名、加班正在時(shí)間和時(shí)間、加班小時(shí)數(shù)。3.輸入公式為(HOUR(D3) MINUTE(D3)/60)-(HOUR(C3)

24小時(shí)時(shí)間表格怎么填？

1.打開Excel空白表格。

2.做一個周末加班記錄表包括姓名、加班正在時(shí)間和時(shí)間、加班小時(shí)數(shù)。

3.輸入公式為(HOUR(D3) MINUTE(D3)/60)-(HOUR(C3)MINUTE(C3)/60)。

4.按回車后能夠得到第一個結(jié)果。

5.向外填充后能夠得到全部結(jié)果。

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1、陣列關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞的組合是非常不錯的選詞途徑，這些不兼容的關(guān)鍵詞，去相關(guān)度高，轉(zhuǎn)化率好，但有不少買家選擇性的遺忘了這種途徑，當(dāng)然實(shí)際自己陣列的關(guān)鍵詞也能安全有保證直通車初期的流量精準(zhǔn)度，excel雖然挺麻煩，不過你真心研究。

2、投放時(shí)間完全不同的時(shí)間段這對一個類目的點(diǎn)擊率又是差別的，好象葉子類目關(guān)於直接投放要幾乎全部在上午10點(diǎn)左右，下午2-3點(diǎn)左右，晚上9-10點(diǎn)500左右，像是時(shí)間內(nèi)內(nèi)大部分類目的流量都會比較好大，相對來說點(diǎn)擊率也會比較高，像凌晨到清晨5、6點(diǎn)等時(shí)間段是可以變動到最多折扣30%。具體詳細(xì)也要做個參考本類目行業(yè)流量高峰時(shí)間，賣家可以自己多關(guān)注，總結(jié)，你選清楚的定向投放時(shí)間。

什么是BI？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展以至于企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化程度逐步提高，企業(yè)數(shù)據(jù)完全呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。相應(yīng)地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)問題就不暴露得越很明顯，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求也愈發(fā)莫名。在這樣的時(shí)代背景下，商業(yè)智能（BusinessIntelligence，是由BI）下一界了信息化熱詞，我們你經(jīng)常能聽到企業(yè)說“上BI”、“大力建設(shè)BI系統(tǒng)”、“最終形成BI決策平臺”等內(nèi)容。

那么BI到底是什么呢？相信除此之外相關(guān)的研究學(xué)者，絕大部分的人沒法給出一個確認(rèn)的答案。反正早在1958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力，并靠著這個能力去指導(dǎo)決策，以至少市場預(yù)期的目標(biāo)?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團(tuán)一錘定音，開始將商業(yè)智能定義法為：商業(yè)智能具體描述了一系列的概念和方法，實(shí)際應(yīng)用基于組件事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。

而我們并不沒能決定準(zhǔn)確的商業(yè)智能定義，要注意有兩個方面的原因。無非，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，20十七年來商業(yè)智能的內(nèi)容也不可能發(fā)生了一些變化，但是商業(yè)智能的定義始終僅僅在上個世紀(jì)；再者，與歐美發(fā)達(dá)國家相比，我國的信息化水平特有突然啞火，算上互聯(lián)網(wǎng)和各行業(yè)龍頭企業(yè)，國內(nèi)唯一漸漸衰落BI熱潮又是在近幾年。而，業(yè)內(nèi)對BI就沒統(tǒng)一規(guī)定的定義認(rèn)知也在情理之中。

那就這對今天的商業(yè)智能，大眾有著怎樣的理解和認(rèn)知呢？不斷地這一疑問，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院對770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員接受了調(diào)研。通過對調(diào)研數(shù)據(jù)的整理、清洗和分析，我們才發(fā)現(xiàn)了一些有價(jià)值的結(jié)論，下面將對分析過程和結(jié)論進(jìn)行具體一點(diǎn)的介紹。

分析過程必須我們用來python對調(diào)研能夠得到的數(shù)據(jù)接受了整理和擦洗，能去掉掉臟數(shù)據(jù)后，到最后得到了890條數(shù)據(jù)。

隨后，我們依據(jù)什么被調(diào)研人員職位的不同，將被調(diào)研人員分成三類IT部門從業(yè)人員和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員兩類，并打上數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

到最后，我們按照python的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調(diào)研者對BI定義法認(rèn)知的詞云圖，即構(gòu)造認(rèn)知、IT部門從業(yè)人員認(rèn)知和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知。

整體認(rèn)知被調(diào)研人員對BI定義的是一個整體認(rèn)知也可以表述為“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”、“報(bào)表”、“業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“展示展示”、“可視化”等關(guān)鍵詞。

是需要，關(guān)鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”只能證明大眾這對BI的作用和目的有著比較準(zhǔn)確的解釋，那就是pk型企業(yè)決策的工具。

其次，“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞則能夠體現(xiàn)了大眾對BI認(rèn)知觀的側(cè)重點(diǎn)只是相對而言數(shù)據(jù)分析這一功能上，甚至于將BI等同于于數(shù)據(jù)分析工具。其實(shí)BI還包含了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL等功能，覆蓋了數(shù)據(jù)處理到展示的半個流程。但底層的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)也非常重要，能為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供給強(qiáng)有力的支持，能讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果最為準(zhǔn)確。

另外，關(guān)鍵詞“展示”和“可視化”也揭示了BI的另一項(xiàng)最重要功能，即數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)分析而以更直觀明了的進(jìn)行展示，能為決策者提供給更比較清晰更進(jìn)入到的見解。

后來，一個都很獨(dú)特的關(guān)鍵詞“報(bào)表”也從某種程度上反映了我國的BI建設(shè)現(xiàn)狀。明確的BI的定義，報(bào)表工具也BI的一部分，但并又不能已經(jīng)代表上帝BI。只不過我國企業(yè)信息化水平整體紅細(xì)胞分布寬度偏高，很多企業(yè)的決策能支撐依舊以報(bào)表，因?yàn)閳?bào)表也是BI在我國企業(yè)內(nèi)的兩個主要注意表現(xiàn)形式。

圖1整體認(rèn)知IT部門業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知被調(diào)研人員中，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員對BI定義,定義認(rèn)知的關(guān)鍵詞與橫向認(rèn)知帶有，核心都是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”，這里我們比較多來說這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關(guān)鍵詞的大小而言，IT部門從業(yè)人員對BI的認(rèn)知極為都統(tǒng)一，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員則少見收攏。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門的多樣性或是，差別業(yè)務(wù)部門的人員有著相同的理解。

第二，IT部門重技術(shù)，技術(shù)部門重價(jià)值。IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，直接出現(xiàn)了“技術(shù)”、“深處挖掘”、“應(yīng)用”等詞，但是“智能”一詞根本不會和“商業(yè)智能”捆在在一起，反而充當(dāng)分開來的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，“價(jià)值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖中又出現(xiàn)相對較少的。所以才說IT部門更傾向于將BI定義為技術(shù)，而業(yè)務(wù)部門則更注重實(shí)際商業(yè)價(jià)值。

第三，IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫不確定”，這那說明有一小部分的IT從業(yè)人員對BI的定義沒有應(yīng)明確的理解和認(rèn)知，或者企業(yè)卻沒再次進(jìn)入BI系統(tǒng)建設(shè)階段，所以IT人員沒有探索外界過BI。

第四，IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中都提到了“數(shù)據(jù)挖掘”，但是再次出現(xiàn)的次數(shù)都非常少。數(shù)據(jù)挖掘作為更深入的數(shù)據(jù)分析方法，在面對大量數(shù)據(jù)時(shí)，能提供給很具洞察力的見解，也BI的一項(xiàng)不重要功能。但他就當(dāng)前國內(nèi)情況而言，數(shù)據(jù)挖掘仍處在泡沫和技術(shù)炒作階段，并沒有什么換取肉眼可見的應(yīng)用。但是無可否認(rèn)，數(shù)據(jù)挖掘是未來的另一個通常趨勢。

后來，值得注意的是，業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，出現(xiàn)了“帆軟”一詞。以及國內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，帆軟專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，致力于為全球企業(yè)提供給一站式商業(yè)智能解決方案。帆軟再推出的商業(yè)智能產(chǎn)品FineBI的兩個核心優(yōu)勢那就是業(yè)務(wù)人員自助分析，所以我業(yè)務(wù)人員接觸的較多，你說起B(yǎng)I也就很自然地聽到帆軟了。

圖2IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖3業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知以下分析結(jié)論可以學(xué)習(xí)總結(jié)為兩點(diǎn)：

整體上可以說，國內(nèi)企業(yè)人員對BI的認(rèn)知處于宏觀和微觀的目標(biāo)層面，對BI功能的認(rèn)知集中在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上；部門工作內(nèi)容和工作性質(zhì)的差異以至于IT部門和業(yè)務(wù)部門的從業(yè)人員對BI的認(rèn)知修真者的存在是有區(qū)別。依據(jù)什么大眾認(rèn)知調(diào)研結(jié)果和分析結(jié)論，加強(qiáng)現(xiàn)有的BI定義，我們是可以來然后再定義方法商業(yè)智能：

商業(yè)智能（BI）是憑借技術(shù)手段或方法，將數(shù)據(jù)能量轉(zhuǎn)化為知識，用以支撐企業(yè)決策、發(fā)掘出來商業(yè)價(jià)值的一套解決方案。以數(shù)據(jù)為中心，BI的核心功能比較多有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研因?yàn)榇蟊妼I的理解聚集在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化層面，而，報(bào)表制作與展示和業(yè)務(wù)人員自助分析是BI在國內(nèi)企業(yè)中的兩大通常應(yīng)用場景。而數(shù)據(jù)挖掘只能說是未來的兩個趨勢，目前對國內(nèi)企業(yè)可以說仍是泡沫。

那就企業(yè)要做的，浮山宗非常重視底層數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，逐步提升數(shù)據(jù)分析和可視化的水平，向更深層次過渡，最終達(dá)到統(tǒng)合發(fā)下的BI體系，讓數(shù)據(jù)藍(lán)月帝國生產(chǎn)力，產(chǎn)出大得多的價(jià)值。