如果在EXCEL表格中输入一年的日期,每天如何让它自动更新？(大数据具体是做什么？有哪些应用？)
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么设置大数据时间的问题，于是小编就整理了2个相关介绍怎么设置大数据时间的解答，让我们一起看看吧。
如果在EXCEL表格中输入一年的日期,每天如何让它自动更新？
题主的问题，说的似乎不太明确，输入一年的日期是什么意思？而自动更新，就必须用公式来进行日期的获取，这里给大家分享三种工资中常用的获取日期的方法
【直接获取】【根据一列是否有内容判断获取】【下拉获取】
直接用公式获得当前日期
在EXCEL之中，其实是有这个函数的，today或是now函数，都可以获得当前日期，也就是说什么时候你将公式输入，就自动获取日期，并显示在单元格内，但是这种方式，会随着系统时间的改变而改变，比如你输入的时候试9-2号，到明天，会自动修改为9-3
根据一列是否输入内容，获取日期并显示
当我们在E列，也就是产品名称一列输入内容后，D列的日期，就会自动显示输入的日期，但是同样，这种日期，也会跟着系统时钟改变，所以这种方法，在实际工作中，用处不是很大
实用下拉菜单输入，不随系统时钟改变
要实现下拉输入，我们就要在工作表任意一个单元格，输入公式=today()，而后将这个单元格的名称，定义为日期，我们可以点击插入，名称进行定义，或是直接在左上角输入日期，而后按enter键即可
而后选中要下拉输入日期的一列，点击数据，有效性，勾选序列，在公式那里输入=日期，而后就实现了下拉输入日期的效果，而且不会改变
职场的亲们学会了吗？如有疑问，欢迎讨论，一起学习更多办公技能
大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
数据价值化的过程涉及到一个完整的产业链，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现以及应用。其中数据的采集主要来源于物联网和传统信息系统，而数据的存储和安全则依赖于云计算平台，可以说大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的必然结果，物联网、云计算、大数据也被称为第三次信息化浪潮的代表技术。
大数据有哪些具体的应用呢？目前大数据的应用体现在诸多领域，比较常见的有决策分析、推荐系统（电商平台）、自动驾驶、语音识别、计算机视觉等领域，随着大数据的不断发展，大数据的应用将普及到越来越多的领域。
按照应用的对象来说，大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。比如目前比较常见的大数据场景数据分析，场景数据分析的结果大部分情况下是给人类看的，通过这个分析的结果可以进一步辅助人类作出各种决策。
未来，大数据的应用将更多的服务于人工智能产品（智能体），现在人工智能的研究也开始以大数据为基础展开，很多产品已经开始落地使用了。
从就业的角度来说，由于大数据的产业链能够容纳各种人才，所以未来大数据领域将是一个比较大的就业渠道，学习大数据是一个不错的选择。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
大数据就是将宏观的经济调控，通过计算机进行云计算后，将微观的供求信息准确、快速的提供给供需双方的过程。直观的说，就是将供需双方同时置于一个较大的〝商品展销会〞现场，让供需双方能够以最快的时间实现自已的目的。例如，目前国内的阿里巴巴、滴滴平台、美团等等，都是应用的大数据。
大数据其实是指一定时间内通过常规软件无法捕捉，处理的数据的集合，需要通过其他处理模式进行处理，分析。
大数据蕴藏着巨大的数据量，对这些数据进行有效的处理分析可以获得许多对我们生产生活工作健康等需要的数据，也能预测未来的需求和趋势。
具体来说，比如在网上购物方面，运用大数据可以对一个区域对某种商品的需求量进行分析，从而提前将所需商品运送到最近的物流仓库，以加快配送速度，提升购物体验。
在身体健康方面，可以运用大数据收集本人近段时间的身体数据，运动量，生活习惯和行为模式，判断整个人的身体健康状况，通过贴身的穿戴设备传达。
大数据几乎在生活的方方面面都能用到，只是使用的方法跟方式的不同。
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高，需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳更多风电。
除了做到更精准的预测，检测和采集风机的运转数据、风场的运营数据还有利于风机制造商更好地改善风机的性能，风电场业主在追求风场效益最大化时也离不开大数据。
大数据在风电领域的应用前景看起来很美，但当前存在的问题是，将风机、风场的数据汇集起来并非易事。这些数据分散在风机制造商、风场业主、系统运营商和运维服务商等多个环节手中，他们能从这些数据中得到利益却无法做到合理分配，所以，有些利益相关方宁愿不分享这些数据。
知识产权问题也是大数据影响风电进程的一个拦路虎。试想，如果多家风机制造商都公开风机的设计数据，那将是整个行业的幸事，通过交流和分享，风机的设计会有所改善性，性能会提高。但出于商业竞争考虑，风机制造商往往将这些数据视为商业机密、竞争利器，不愿公开。同理，风场业主收集和保存的风电运行数据不但有助于他们做出更好的业务决策，也有利于第三方运维企业提供更好的服务，但在实际情况下，运维商却很难得到这些数据。
风电行业的意义在于向终端消费者提供更稳定、更清洁、更廉价的电力，这是行业存在合理性的根据，也是业界努力的方向。共建并分享运营数据，进而激发这些数据的全部潜力才是风电行业迎接大数据时代的应有姿态。
还用于网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务 。篮球比赛当中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析，可以帮助比赛变得更加精彩。
“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it，nobody really knows how to do it，everyone thinks everyone else is doing it，so everyone claims they are doing it too.”
2013年被称为大数据元年，各行各业都逐渐开启大数据应用时代。直至现在，大数据依然为人所津津乐道。
何为大数据？
1PB够大吗？
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而1PB=1024TB=1048576GB。
在实际中，一个小有名气的游戏一天的数据量就在数十TB左右，甚至更多。
如果你以为PB单位已经是最大了？那就大错特错了！！！！
在PB之上，还有EB（Exabyte 百亿亿字节 艾字节），ZB（Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节），YB（Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节），而这些单位也只是为了方便统计海量数据所给出的当前单位，在未来还可能出现更大的单位。
因特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示，2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据。
HIS数据预测，到2025年，全球互联网（IoT）连接设备的总安装量预计将达到754.4亿，这部分设备每天产生的数据量可想而知。
按照前面的数据关系，得出1ZB大概是1.1万亿GB，等同于全世界沙子数量总和。
从上图中不难看出，互联网数据每年都在爆炸式增长。当然，大数据并不只是数据量大而已，它还有其他更深的含义。
对于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：
”一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。“
大数据具有五大特点，称为5V。
1. 多样（Variety）
大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。
2. 大量（Volume）
大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。
3. 高速（Velocity）
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。
4. 低价值密度（Value）
大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。
5. 真实性（Veracity）
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。
数据一直都在，变革的是方式
大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。
人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。
1. 数据生产
在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。
为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。
在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。
全球每60秒产生的数据
2. 数据记录
千年之前，人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。
千年之后，人们用图书，报纸，硬盘，光盘，存储器等各种更为灵活，简便的方式记录数据。
3. 数据利用
古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉，利用占星术预测朝代兴衰；利用蚂蚁搬家，燕子低飞，蚯蚓出洞来预测天气。
互联网时代，企业或产品利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做广告营销等等。
在大数据概念兴起之前，大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值，只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘，因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本，极少有企业能把数据作为一种资源，嗅到大数据背后的价值，从而加以利用。就算到现在，数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。
大数据应用
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
1. 大数据让借贷款更加放心
在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。
借款人数据收集的越多，标签维度越细，数据越真实，则审核效果越全面。
2. 大数据让广告营销更高效
广告作为互联网行业最常见的变现手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。
曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你最爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车保养；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建全面的用户画像，结合广告业务，精准定位目标用户，保证广告定向投放。
大数据构建用户画像
在广告投放的中后期，通过实时数据反馈，结合用户所处地域，时间的变化，动态优化广告素材，调整广告的呈现方式与广告的展览位置，让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务，实现一人千面，增加广告营销效果，提升广告主KPI。
3. 大数据赋能零售
新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。
总结
数据一直都在，大数据变革的只是方式。大数据并不神秘，神秘的是对未知数据的探索与利用。
到此，以上就是小编对于怎么设置大数据时间的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么设置大数据时间的2点解答对大家有用。
