excel中跨凌晨怎么算时间差 24小时时间表格怎么填？
24小时时间表格怎么填？
1.打开Excel空白表格。
2.做一个周末加班记录表包括姓名、加班正在时间和时间、加班小时数。
3.输入公式为(HOUR(D3) MINUTE(D3)/60)-(HOUR(C3)MINUTE(C3)/60)。
4.按回车后能够得到第一个结果。
5.向外填充后能够得到全部结果。
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推广技巧追加：
1、阵列关键词关键词的组合是非常不错的选词途径，这些不兼容的关键词，去相关度高，转化率好，但有不少买家选择性的遗忘了这种途径，当然实际自己阵列的关键词也能安全有保证直通车初期的流量精准度，excel虽然挺麻烦，不过你真心研究。
2、投放时间完全不同的时间段这对一个类目的点击率又是差别的，好象叶子类目关於直接投放要几乎全部在上午10点左右，下午2-3点左右，晚上9-10点500左右，像是时间内内大部分类目的流量都会比较好大，相对来说点击率也会比较高，像凌晨到清晨5、6点等时间段是可以变动到最多折扣30%。具体详细也要做个参考本类目行业流量高峰时间，卖家可以自己多关注，总结，你选清楚的定向投放时间。
什么是BI？
互联网时代信息技术的飞速发展以至于企业的网络化程度逐步提高，企业数据完全呈现出爆发式增长的态势。相应地，企业数据量越大，数据问题就不暴露得越很明显，数据驱动决策的需求也愈发莫名。在这样的时代背景下，商业智能（BusinessIntelligence，是由BI）下一界了信息化热词，我们你经常能听到企业说“上BI”、“大力建设BI系统”、“最终形成BI决策平台”等内容。
那么BI到底是什么呢？相信除此之外相关的研究学者，绝大部分的人没法给出一个确认的答案。反正早在1958年，IBM的研究员HansPeterLuhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并靠着这个能力去指导决策，以至少市场预期的目标。”
在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，开始将商业智能定义法为：商业智能具体描述了一系列的概念和方法，实际应用基于组件事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
而我们并不没能决定准确的商业智能定义，要注意有两个方面的原因。无非，随着信息技术的发展，20十七年来商业智能的内容也不可能发生了一些变化，但是商业智能的定义始终仅仅在上个世纪；再者，与欧美发达国家相比，我国的信息化水平特有突然哑火，算上互联网和各行业龙头企业，国内唯一渐渐衰落BI热潮又是在近几年。而，业内对BI就没统一规定的定义认知也在情理之中。
那就这对今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢？不断地这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员接受了调研。通过对调研数据的整理、清洗和分析，我们才发现了一些有价值的结论，下面将对分析过程和结论进行具体一点的介绍。
分析过程必须我们用来python对调研能够得到的数据接受了整理和擦洗，能去掉掉脏数据后，到最后得到了890条数据。
随后，我们依据什么被调研人员职位的不同，将被调研人员分成三类IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。
到最后，我们按照python的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义法认知的词云图，即构造认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。
整体认知被调研人员对BI定义的是一个整体认知也可以表述为“数据”、“讲”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“展示展示”、“可视化”等关键词。
是需要，关键词“企业”、“决策”和“工具”只能证明大众这对BI的作用和目的有着比较准确的解释，那就是pk型企业决策的工具。
其次，“数据”、“讲”、“数据分析”等关键词则能够体现了大众对BI认知观的侧重点只是相对而言数据分析这一功能上，甚至于将BI等同于于数据分析工具。其实BI还包含了数据仓库、数据ETL等功能，覆盖了数据处理到展示的半个流程。但底层的数据仓库建设也非常重要，能为后续的数据分析提供给强有力的支持，能让数据分析结果最为准确。
另外，关键词“展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项最重要功能，即数据可视化。数据可视化将数据分析而以更直观明了的进行展示，能为决策者提供给更比较清晰更进入到的见解。
后来，一个都很独特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。明确的BI的定义，报表工具也BI的一部分，但并又不能已经代表上帝BI。只不过我国企业信息化水平整体红细胞分布宽度偏高，很多企业的决策能支撑依旧以报表，因为报表也是BI在我国企业内的两个主要注意表现形式。
图1整体认知IT部门业务部门从业人员认知被调研人员中，IT部门和业务部门从业人员对BI定义,定义认知的关键词与横向认知带有，核心都是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们比较多来说这二者之间的差异。
第一，从词云图中关键词的大小而言，IT部门从业人员对BI的认知极为都统一，业务部门从业人员则少见收拢。这一结果也和业务部门的多样性或是，差别业务部门的人员有着相同的理解。
第二，IT部门重技术，技术部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，直接出现了“技术”、“深处挖掘”、“应用”等词，但是“智能”一词根本不会和“商业智能”捆在在一起，反而充当分开来的关键词出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中又出现相对较少的。所以才说IT部门更倾向于将BI定义为技术，而业务部门则更注重实际商业价值。
第三，IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂不确定”，这那说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有应明确的理解和认知，或者企业却没再次进入BI系统建设阶段，所以IT人员没有探索外界过BI。
第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提到了“数据挖掘”，但是再次出现的次数都非常少。数据挖掘作为更深入的数据分析方法，在面对大量数据时，能提供给很具洞察力的见解，也BI的一项不重要功能。但他就当前国内情况而言，数据挖掘仍处在泡沫和技术炒作阶段，并没有什么换取肉眼可见的应用。但是无可否认，数据挖掘是未来的另一个通常趋势。
后来，值得注意的是，业务部门从业人员认知词云图中，出现了“帆软”一词。以及国内专业的大数据BI和分析平台提供商，帆软专注商业智能和数据分析领域，致力于为全球企业提供给一站式商业智能解决方案。帆软再推出的商业智能产品FineBI的两个核心优势那就是业务人员自助分析，所以我业务人员接触的较多，你说起BI也就很自然地听到帆软了。
图2IT部门从业人员认知图3业务部门从业人员认知以下分析结论可以学习总结为两点：
整体上可以说，国内企业人员对BI的认知处于宏观和微观的目标层面，对BI功能的认知集中在数据分析和数据可视化上；部门工作内容和工作性质的差异以至于IT部门和业务部门的从业人员对BI的认知修真者的存在是有区别。依据什么大众认知调研结果和分析结论，加强现有的BI定义，我们是可以来然后再定义方法商业智能：
商业智能（BI）是凭借技术手段或方法，将数据能量转化为知识，用以支撑企业决策、发掘出来商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能比较多有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
调研因为大众对BI的理解聚集在数据分析和数据可视化层面，而，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大通常应用场景。而数据挖掘只能说是未来的两个趋势，目前对国内企业可以说仍是泡沫。
那就企业要做的，浮山宗非常重视底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，最终达到统合发下的BI体系，让数据蓝月帝国生产力，产出大得多的价值。
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