Excel中树结构的实现

今天随便浏览微博，突然发现Excel也能做决策树。

立刻凌乱了。

本人真是见识浅薄了。

随即百度了一下，下了一个决策树的加载项，也就是宏，然后试着运行了一下。

发现感觉还可以，虽然比起R，spss的决策树过程稍微复杂点，但是还是很靠谱的。

你完全懂得树是如何生成的，挺靠谱的。

有人说决策树是白箱，有人说是灰箱，不同的软件实现过程有点差别。

R做决策树的包是基于Breiman（名字没拼错吧）的那本《regression tree and decision t ree》，具体的可以参考手册，R的特点就是事先数据准备好，然后按照规定的数据结构输入，调用函数，设置参数即可。

spss也是类似，只不过spss的算法选择没有R的包那么多。

excel完全是自己按照数据来画一棵决策树，自己控制树的生长，是一种不同的体验。

首先下载treeplan宏，加载之后，点击生成一棵新树。

然后根据数据的实际情况，把相应的节点改变为根节点，再生成新树枝。

这个宏的选项还不是很多，但是对于一般商业用的数据挖掘我感觉是够用了。

链接在此有兴趣的同学直接去搜相关页面，可以学一学。

再次感叹自己见识浅薄和excel的强大。

（下图来自微博）。

在Excel中快速计算一元立木材积及金额洪湖东荆河管理分局刘大庆邵艳琼一元立木材积表的应用在某些地方还较普遍。

分局在卖树时，要算树木的材积，由于数据多，许多人苦于找不到公式，而只能借助于《一元立木材积表》手工查询，还要计算求和。

即使是抽排，要计算的数据也不少。

这样既费时间，又让人觉得枯燥。

如果在计算中以整片树的平均粗度来计算材积，则误差在-12%左右。

因为从材积表中，可以得出规律：直径越大，其材积的增量也越大，并不是成正比例的增加，而是呈上升的抛物线趋势增加。

笔者在实践中利用Excel巧编公式，实现了一元立木的材积和金额计算电算化，其速度之快是可想而知的。

下面为大家介绍一下，以供参考。

在计算林木的材积时，先要量出其直径，有直接用特制的钢卷尺量直径的，这样可以直接读出直径；也有的由于需要的精度不是太高，或买不到特制的钢卷尺，而采用裁缝师傅常用的皮尺量出周长，再除以3.14得到直径。

由于后一种情况编公式时复杂些，这里以周长16除以3.14为例来计算杉原条的材积及金额（此公式可直接用于前一种情况）。

第一步：如图示，在第一页页面外按《杉原条材积表》（2003年湖北省平原湖区适用）输入相关的数值；第二步：在第一页中打出相应的表头，如图《杉原条材积计算示例》；第三步：在b3单元格中输入周长；第四步：编公式。

1、算直径。

在直径一列c3单元格中输入公式“=b3/pi()”，并设置单元格格式，保留一位小数，其中pi()的值是圆周率3.1415926 ；2、算材积。

此过程是利用公式根据林木的直径在打出的《杉原条材积表》中查询材积。

在材积一列d3单元格中（英文状态）输入公式“=index($g$3:$p$48,trunc(round(c3,1))-4,right(trunc(round(c3,1)* 10),1)+1)”。

式中函数的意义在Excel函数表中（或常用工具栏中的fx中）可找到详细用法。

式中index表示从单元格区域中返回一个值或对其中数值的引用，其中有三个参数，分别是index(区域,行,列)，$g$3:$p$48表示绝对引用g3单元格至p48单元格组成的矩形区域中的数值，即材积表中的材积数据；trunc(round(c3,1))-4的结果得到直径代表的行。

Excel高级数据分析使用聚类分析和决策树算法Excel是一款广泛使用的电子表格软件，它不仅可以进行常规的数据处理和计算，还提供了一系列高级数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。

这些工具可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更明智的决策。

本文将介绍如何在Excel中使用聚类分析和决策树算法进行高级数据分析。

聚类分析是一种无监督学习的方法，它通过将数据分为不同的类别来揭示数据的内在结构和模式。

在Excel中，我们可以使用“数据分析”工具来进行聚类分析。

首先，我们需要准备好待分析的数据集。

假设我们有一个包含客户购买信息的表格，其中包括客户的消费金额、购买时间等信息。

我们可以选择这些字段作为特征来进行聚类分析。

在Excel中，我们可以点击“数据”选项卡，然后选择“数据分析”工具。

在弹出的对话框中，选择“聚类”选项，并点击“确定”。

接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。

Excel会自动进行聚类分析，并将结果输出到指定的位置。

我们可以根据聚类结果对客户进行分类，并进一步分析每个类别的特征和行为。

决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，它通过逐步分裂数据集来构建一个决策树模型。

在Excel中，我们可以使用“插入”选项卡的“插入统计图表”功能来创建决策树图。

首先，我们需要准备好待分析的数据集。

假设我们有一个包含房屋售价和房屋面积等信息的表格，我们可以选择这些字段作为特征来构建决策树模型。

在Excel中，我们可以点击“插入”选项卡，然后选择“插入统计图表”。

在弹出的对话框中，选择“统计”选项，并选择“树形图”。

接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。

Excel会自动创建决策树图，并显示每个特征的重要性和分裂规则。

我们可以根据决策树图来预测房屋售价，并进一步分析不同特征对于售价的影响程度。

综上所述，Excel提供了强大的数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。

通过这些工具，我们可以更好地理解数据，发现其中的规律和趋势，并做出更明智的决策。

在Excel中创建树形结构表，可以按照以下步骤进行操作：
1.打开Excel，创建一个新的工作簿。

2.在工作表中输入所有级别的数据。

例如，如果你想创建一个员工组织结构
表，可以分别输入部门、子部门和员工信息。

3.选择包含所有数据的单元格区域。

4.点击“插入”选项卡，然后选择“树状图”。

5.Excel会自动将数据转换为树形结构表。

通过以上步骤，你可以在Excel中创建出漂亮的树形结构表，并清晰地展示数据之间的关系。

同时，你还可以通过调整单元格的格式、添加图表标题和调整图表大小等操作，进一步完善树形结构表。

近年来，随着信息化办公的发展，各大企业纷纷使用部门树形结构导出Excel的功能来管理自己的组织结构。

部门树形结构是指将企业组织架构按照上下级关系以树形图的形式展现出来，而通过导出Excel的方式，则可以更直观地呈现出整个组织的架构、人员分布和工作职责，对企业的管理与决策提供了极大的便利。

一、部门树形结构的优势1. 信息透明化：通过部门树形结构，企业管理者可以清晰了解到整个组织结构，包括每个部门的人员情况、职责分工等信息，从而帮助管理者更好地进行资源调配和任务分配。

2. 快速查找：部门树形结构导出Excel后，可以通过Excel表格的检索功能，快速定位到需要的部门或人员信息，大大节省了管理者的时间成本。

3. 数据分析：通过Excel的数据透视表等功能，可以对部门树形结构的数据进行多维度的分析，为企业的战略决策和人力资源管理提供了数据支持。

二、部门树形结构导出Excel的应用场景1. 组织架构调整：当企业发生重大变革时，需要对组织架构进行调整，部门树形结构导出Excel可以帮助管理者清晰地了解到原有的组织结构，从而更好地进行调整和优化。

2. 人员管理：通过部门树形结构导出Excel，管理者可以清晰地了解到每个部门的人员情况，包括在职人数、职级分布等信息，从而为绩效考核、人员流动等管理活动提供数据支持。

3. 薪酬管理：部门树形结构导出Excel也可以用于辅助企业进行薪酬管理，通过对比不同部门的人员情况和职级分布，可以更科学地制定薪酬政策。

三、个人观点和理解在我看来，部门树形结构导出Excel是一种十分有效的信息管理方式。

它不仅为企业管理者提供了直观、便捷的组织架构信息，还可以辅助企业进行数据分析和决策制定。

但需要注意的是，在使用部门树形结构导出Excel时，要保证数据的准确性和及时性，以免给企业管理带来不必要的困扰。

总结回顾：部门树形结构导出Excel作为一种高效的信息管理方式，在组织架构调整、人员管理和薪酬管理等方面发挥了重要作用。

pandas将excel合并单元格转成树形结构的方法Pandas是一个强大的Python数据处理库，可用于处理和分析各种类型的数据，包括Excel文件。

在Excel文件中，合并单元格是一种常见的格式化操作，它将多个单元格合并成一个单元格，以创建更复杂的表格布局。

在某些情况下，我们可能需要将这些合并的单元格转换成树形结构，以便更方便地分析和处理数据。

在本文中，我将介绍一种使用Pandas将Excel 合并单元格转换成树形结构的方法。

首先，我们需要安装和导入所需的库。

确保已经安装了pandas和openpyxl库。

可以使用以下命令安装它们：pip install pandas openpyxl导入所需的库：pythonimport pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook接下来，我们需要加载Excel文件并使用Pandas读取其内容。

假设我们的文件名为“data.xlsx”，可以使用以下命令加载它：pythonfile = 'data.xlsx'xl = pd.ExcelFile(file)然后，我们可以使用Pandas的`read_excel`方法读取Excel文件中的数据。

通过指定sheet_name参数，我们可以选择要读取的工作表。

这将返回一个包含工作表数据的DataFrame对象。

pythonsheet_name = 'Sheet1'df = xl.parse(sheet_name)接下来，我们需要处理合并单元格。

首先，我们可以使用`openpyxl`库加载Excel文件，以便处理合并单元格。

pythonwb = load_workbook(file)ws = wb[sheet_name]然后，我们可以使用`merged_cell_ranges`属性来获取所有合并单元格的范围。

这将返回一个包含合并单元格范围的列表。

树结构关系的数据导出为excel该⽂针对的是关于树结构的数据的导出，每⼀个节点都可以创建不定数的⼦节点，在选择好某个节点进⾏导出时，会把该节点以及⼦节点的数据都导出来。

导出后的excel的格式⼤概如下图的形式，这个是⼀个⽐较理想的状态，合并的空单元格也⽐较顺利，但实际的⼦节点数肯定不可能是⼀样的，合并必要的单元格也肯定不会这么简单。

难点就在于得到数据和合并必要的空单元格。

其实现在的数据导出有很多的博⽂，并且有关的⼀些坑也踩了好多。

导出像上图的excel格式的话，⾸先需要通过深度优先得到该⼦节点下的数据，然后得到不合并单元格的excel格式，再然后通过从得到的树的深度的倒数第⼆层来看看得到需要合并的范围。

依据就是⾸先查出该节点的⼦节点数，在遍历⼦节点的⼀列，记录下合并的起始位置，结束位置来进⾏合并。

通过深度优先得到要导出的数据//遍历treepublic List<Dictionary<string, object>> getTree(string id, int width){List<ft_topic> list = getChild(id);width++;int hex = height + 1;Dictionary<string, object> map = new Dictionary<string, object>();ft_topic entity = db.ft_topic.Where(t => t.id == id).Single();map.Add("name", );map.Add("id", entity.id);map.Add("width", width);map.Add("height", height);entities.Add(map);for (int i = 0; i < list.Count; i++){getTree(list[i].id, width);}if(list.Count == 0){height++;}if (depth < width){depth = width;}return entities;}合并必要的空单元格//合并单元格sheet, depth, heightpublic void mergeCell(HSSFSheet sheet, int depth, int height){//合并单元格, 起始⾏号，终⽌⾏号，起始列号，终⽌列号if (depth >= 3){for (int j = depth - 2; j >= 0; j--){if (j == 0){sheet.AddMergedRegion(new CellRangeAddress(1, height, 0, 0));}else{int cell = 2 * j - 1;for (int i = 1; i <= height; i++){String id = sheet.GetRow(i).GetCell(cell).StringCellValue;if (id != null && !"".Equals(id)){List<ft_topic> topics = db.ft_topic.Where(o => o.pid == id).Where(o => o.status == "A").ToList();if (topics.Count() > 0){//得到merge范围List<int> range = mergeCellRange(sheet, id, cell + 2, height, topics.Count());range = getRealRanage(range);if (range[0] != range[1]){sheet.AddMergedRegion(new CellRangeAddress(range[0], range[1], cell, cell));String duplicateId = sheet.GetRow(range[0]).GetCell(cell).StringCellValue;for (int k = range[0] + 1; k <= range[1]; k++){String tmpId = sheet.GetRow(k).GetCell(cell).StringCellValue;if (tmpId == null || "".Equals(tmpId)){sheet.GetRow(k).GetCell(cell).SetCellValue(duplicateId);}}sheet.AddMergedRegion(new CellRangeAddress(range[0], range[1], cell + 1, cell + 1));}}}}}}}else{sheet.AddMergedRegion(new CellRangeAddress(1, height, 0, 0));}}得到合并范围//得到合并范围public List<int> mergeCellRange(HSSFSheet sheet, String pid, int cell, int height, int childnum){List<int> res = new List<int>();List<String> ids = new List<string>();for (int i = 1; i <= height; i++){String id = sheet.GetRow(i).GetCell(cell).StringCellValue;if (!ids.Contains(id)){if (db.ft_topic.Where(o => o.pid == pid).Where(t => t.id == id).Where(t => t.status == "A").SingleOrDefault() != null) {ids.Add(id);if (ids.Count() == 1){res.Add(i);}if (ids.Count() == childnum){res.Add(i);//break;}}}else{res.Add(i);}}return res;}注意点需要知道上⾯得到的范围内容有多个，因此还需要在这多个值⾥⾯得到最⼤，最⼩的值，来合并。

excel决策树的使用详解Excel决策树的使用详解一、引言在现代社会中，决策是每个组织和个人都需要面对的重要问题。

决策树作为一种常用的决策分析工具，被广泛应用于各个领域，帮助人们做出更加明智的决策。

而Excel作为一种常见的办公软件，也提供了决策树的功能，使得决策分析更加方便和高效。

本文将详细介绍如何使用Excel决策树来进行决策分析。

二、什么是决策树决策树是一种用图形方式表示的决策模型，它以树的形式呈现出各种可能的决策路径和相应的结果。

决策树的根节点表示决策的起点，分支表示不同的决策选项，叶节点表示最终的决策结果。

通过分析和比较各个分支的决策结果，可以找到最佳的决策路径。

三、Excel决策树的使用步骤使用Excel决策树进行决策分析可以按照以下步骤进行：1. 创建决策树在Excel中，可以使用形状工具或插入图片的方式创建决策树的结构。

可以使用矩形表示决策节点，使用箭头表示决策路径。

在每个节点上，可以填写对应的决策选项或结果。

2. 添加条件和权重在每个分支节点上，可以添加条件和权重。

条件是指影响决策的因素，例如市场需求、成本等。

权重是指条件的重要程度或影响程度，可以使用0-1之间的数字表示。

根据实际情况，可以为每个分支节点添加不同的条件和权重。

3. 计算得分根据条件和权重，可以为每个分支节点计算得分。

得分是通过将条件与权重相乘后求和得到的。

得分可以帮助决策者对不同的决策路径进行评估和比较。

4. 选择最佳路径根据每个叶节点的得分，可以选择得分最高的路径作为最佳决策。

最佳路径是根据条件和权重的综合影响而确定的，可以帮助决策者做出最明智的决策。

四、Excel决策树的优势使用Excel决策树进行决策分析有以下几个优势：1. 简单易用Excel是一种常见的办公软件，几乎每个人都有接触和使用的经验。

因此，使用Excel决策树进行决策分析非常简单易用，无需学习复杂的工具和技术。

2. 灵活性强Excel提供了丰富的功能和工具，可以根据实际需求对决策树进行定制和调整。