如何用excel抽取5个人奖

1.excel表格怎么抽奖

excel表格怎么抽奖？很多公司都会有活动，都会有抽奖环节，怎么样利用Excel制作抽奖程序呢，下面来看看详细的步骤工具原料电脑Excel软件方法/步骤分步阅读1/4首先打开Excel表格，在单元格输入奖品，在旁边选几个单元格合并（这样好看点，也可以就一个单元格），接下来在单元格输入=号。

2/4然后再输入RAN，接着会弹出选项框，移动鼠标选择第二个RANDBETW点击鼠标左键，然后再输入奖品从第几列开始输入数字几（如下图从14列开始），然后输入逗号，再输入结束列（如下图所示23列）。3/4接下来我们点击到公式的=号后面，输入IND就会弹出选项框，选择第一个INDEX，然后逗号，按住鼠标左键拖动选中全部奖品（如下图所示），然后按回车就可以了。

4/4接下来就是怎么抽奖了，只要按住F9就可以滚动抽奖页面了，放开就是抽奖项了。注意事项输入公式的时候一定要准确如果提示错误，按图上的公式看看对了没有，有没有多符号或者少符号的内容仅供参考并受版权保护抽奖活动想必大家都非常的喜欢，那么平时年会或者策划活动中那些抽奖小程序是怎么制作的呢？方法其实有很多种，不过今天在这里和大家一起分享一下一个简单快捷的制作方法。

工具原料装有office Excel 2016的电脑方法/步骤分步阅读1/6首先打开一个空白的Excel表格，在A列种依次输入奖品的名称，接着在表格的其它地方新建一个抽奖表格，操作如图所示：2/6接着在抽奖表格中，输入函数：“RANDBETWEEN”，操作如图所示：3/6然后在函数括号后面输入奖品的序号，这里奖品的序号是A列的2-7，操作如图所示：4/6在函数“RANDBETWEEN”前面插入index函数，操作如图所示：5/6最后在函数RANDBETWEEN前面输入奖品所在的列，这里是A列，操作是：“A:A，”输好之后直接按回车键，就可以了 ，如图所示：6/6现在就可以开始抽奖了，在这里直接按F9来进行抽奖环节。赶紧试试看，如图：注意事项希望以上分享能给大家带来帮助！有任何疑问请留言！谢谢！内容仅供参考并受版权保护。

2.根据身份证号码提取出生年月,在EXCEL中怎么设函数公式

设置函数公式提取身份证出生年月的具体的操作方法如下：

1、打开excel文件，在表格中输入所需的身份证号码。

2、接下来将使用MID函数进行处理。比如我的目标是提取第二行的身份证号（如图），那么就在右侧一个单元格输入公式：=TEXT(MID(A9,7,8),"0000-00-00")

3、输入成功后，按回车键，即可出现出生年月日。

4、点击已完成公式的单元格，鼠标移到单元格的右下角，会出现“+”号。

5、出现“+”后点击拖住向下（或向上）移动，即可通过同样的公式提取其他身份证的出生年月日。

扩展资料：

第2步中的这个公式“=TEXT(MID(A9,7,8),"0000-00-00"）”中运用到了MID函数，具体用法是：

MID（需要提取数字的数据，第几位开始，取几位），如以上公式MID(A9,7,8)，意思就是在A9单元格的18位数字中，从第7位数开始，从左往右提取8位数。因为身份证号码一共有18个数字，其中第7位到第14位就代表着我们的出生年月日，比如一个身份证号123456 20001224 1234，中间的20001224就代表出生日期是2000年12月24日。

后面的"0000-00-00"表示提取的8个数字的格式，比如提取到的数字是20010807，通过"0000-00-00"这个标记可以得到“2000-08-07”的样式。

前面的=TEXT意思就是把函数处理结果通过文本呈现出来。

参考资料：excel函数_百度百科

3.Excel如何抓取网页数据之JSON数据抓取

打开Chrome，在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位，使用检查功能查看网页源代码，发现拉勾网有反爬虫机制，职位信息并不在源代码里，而是保存在JSON的文件里，因此我们直接下载JSON，并使用字典方法直接读取数据。

抓取网页时，需要加上头部信息，才能获取所需的数据。

在搜索结果的第一页，我们可以从JSON里读取总职位数，按照每页15个职位，获得要爬取的页数。再使用循环按页爬取，将职位信息汇总，输出为CSV格式。

程序运行如图：

抓取结果如图：

数据清洗占数据分析工作量的大头。在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位，结果得到369个职位。查看职位名称时，发现有4个实习岗位。由于我们研究的是全职岗位，所以先将实习岗位剔除。由于工作经验和工资都是字符串形式的区间，我们先用正则表达式提取数值，输出列表形式。工作经验取均值，工资取区间的四分位数值，比较接近现实。

4. 词云

我们将职位福利这一列的数据汇总，生成一个字符串，按照词频生成词云实现python可视化。以下是原图和词云的对比图，可见五险一金在职位福利里出现的频率最高，平台、福利、发展空间、弹性工作次之。

5. 描述统计

可知，数据分析师的均值在14.6K，中位数在12.5K，算是较有前途的职业。数据分析散布在各个行业，但在高级层面上涉及到数据挖掘和机器学习，在IT业有长足的发展。

我们再来看工资的分布，这对于求职来讲是重要的参考：

工资在10-15K的职位最多，在15-20K的职位其次。个人愚见，10-15K的职位以建模为主，20K以上的职位以数据挖掘、大数据架构为主。

我们再来看职位在各区的分布：

数据分析职位有62.9%在南山区，有25.8%在福田区，剩下少数分布在龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华新区。我们以小窥大，可知南山区和福田区是深圳市科技业的中心。

我们希望获得工资与工作经验、学历的关系，由于学历分三类，需设置3个虚拟变量：大专、本科、硕士。多元回归结果如下：

在0.05的显著性水平下，F值为82.53，说明回归关系是显著的。t检验和对应的P值都小于0.05表明，工作经验和3种学历在统计上都是显著的。另外，R-squared的值为0.41，说明工作经验和学历仅仅解释了工资变异性的41%。这点不难理解，即使职位都叫数据分析师，实际的工作内容差异比较大，有的只是用Excel做基本分析，有的用Python、R做数据挖掘。另外，各个公司的规模和它愿意开出的工资也不尽相同。而工作内容的差异和公司的大方程度是很难单凭招聘网页上的宣传而获得实际数据，导致了模型的拟合优度不是很好这一现实。