Составление таблицы: Создание таблицы в Excel — Служба поддержки Майкрософт

Если вы заметили ошибки в работе генератора или у вас есть предложения по улучшению и доработкам функционала, прошу сообщить мне любым удобным вам способом.

Таблица HTML (от англ. Table) — форма представления информации, облегчающая её визуальное восприятие. Конструкция состоит из строк и столбцов. Для размещения на сайтах используется специальный HTML код.

Функционал генератора HTML таблиц позволяет создавать даже самые сложные структуры без знаний языка разметки. Если у вас всё же возникли вопросы, прочитайте описание каждой кнопки:

• «Размер» — здесь необходимо указать размер таблицы;
• « Объединить ячейки» — позволяет объединять выделенные ячейки;
• « Разделить ячейки» — данная функция поможет разбить ячейки, которые были объединены по ошибке;
• «TD ↔ TH» — заменяет ячейки td на th;
• «Добавить текст» — позволяет в визуальном редакторе добавить текст в каждую ячейку;
• «Добавить Class» — включает возможность добавление класса к ячейкам и строкам;
• « и » — позволяют отменить изменения;
• « Столбец» — добавляет поля в конец таблицы;
• « Строку» — добавляет сроку в конец таблицы;
• « Выбранные ячейки» — очищает выделенные ячейки с сохранением структуры;
• « Выделеный столбец» — удаляет выделенные ячейки;
• « Выделеные строки» — удаляет выделенную строку;
• « Очистить» — Удаляет всё содержимое таблицы и объединения.

Что-то пошло не так?

Пожалуйста, подробно опишите проблему, и мы ее исправим.

Воспользуйтесь инструментом позже

Сохраните понравившийся инструмент в закладки или выберите способ ниже.

для добавления в закладки используйте сочетания клавиш CTRL+D

Табулирование и обработка — История

Технология

Также в этом разделе:

• Патенты
• Машина Холлерита
• УНИВАК I
• Табулирование и обработка
• Ранняя обработка переписи и устройство Seaton
• ФОСДИК
• Часы населения
• Двойное независимое кодирование карты

Просмотреть увеличенное изображение
Подготовка перфокарт после
переписи 1910 года

К 1870 году перепись населения стала настолько обширной, а население Соединенных Штатов настолько большим, что клерки Бюро переписи уже не могли эффективно табулировать результаты с помощью дорогостоящих и неточный ручной счет. В 1872 году Чарльз У. Ситон, который стал главным клерком в 1880 году и руководил переписью в течение нескольких лет после этого, разработал машину, которая позволяла сближать несколько учетных листов, что упрощало и ускоряло их подсчет. Устройство Ситона впервые было использовано в 1872 году для переписи 1870 года, а затем снова в 1880 году. Ситон также изобрел матричное печатающее устройство для переписи населения. Хотя машина Seaton была усовершенствованием, устройство не было достаточно продвинутым, чтобы справиться с потоком данных, полученных для переписи 1880 года; окончательные таблицы для этой переписи не были закончены до 1887 г.

Герман Холлерит, бывший сотрудник Бюро переписи населения, изобрел гораздо более эффективную счетную машину. Его машина использовала специально закодированные перфокарты, каждая из которых представляла данные переписи человека. Карты подавались в счетную машину, где пробитые отверстия позволяли металлическим штифтам замыкать электрическую цепь. Когда цепь была завершена, шкала соответствующей черты поднималась вверх. Устройство Холлерита произвело революцию в составлении таблиц переписи. Бюро переписи арендовало парк машин для 1890 подсчет переписи, который завершился на несколько месяцев раньше срока и намного меньше бюджета. В 1896 году Холлерит основал компанию Tabulating Machine Company. Почти двадцать лет спустя, после нескольких слияний и смены руководства, эта компания стала корпорацией International Business Machines (IBM).

После того, как Холлерит поднял арендную плату за свои машины до недопустимо высокого уровня для переписи 1900 года, недавно сформированное Бюро переписи решило создать замену собственными силами. Сотрудники Бюро переписи населения под руководством Джеймса Леграна Пауэрса разработали новую электрическую табулирующую машину. Новое устройство с автоматическим устройством подачи и сортировщиком карт было усовершенствованием машин, которые предлагал Холлерит. В 1911 ноября Пауэрс, владевший патентом на разработанную им машину, покинул Бюро переписи населения, чтобы основать компанию Powers Accounting Machine Company. Предприятие Пауэрса вскоре стало самой успешной компанией по автоматическому табулированию на рынке; позже, в 1927 году, он стал частью корпорации Remington Rand.

В конце 1940-х годов Бюро переписи населения заказало первый электронный компьютер, предназначенный для гражданского использования. Разработанный Дж. Преспером Экертом и Джоном У. Мочли, UNIVAC I ознаменовал значительное улучшение в обработке данных — это был рассвет «компьютерной эры». Впервые использовался для обработки результатов 1950-летней переписи, машина могла табулировать 4000 элементов в минуту, что вдвое превышает количество, которое могли обрабатывать электромеханические табулирующие машины.

В 1950-х годах Бюро переписи населения и Национальное бюро стандартов разработали систему под названием Film Optical Sensing Device for Input to Computers (FOSDIC), которая принимала переписные листы и опросные листы, сфотографированные на микропленку, «читала» почерневшие точки напротив соответствующие ответы и перенесли эти данные на магнитную ленту. Эти ленты представляли собой входные данные для компьютеров Бюро переписи населения. Одним из важных результатов этого процесса стало устранение большинства расхождений в записях данных, отправленных на обработку. Впервые использован для обработки 1960 результатов переписи, FOSDIC играла неотъемлемую роль в системе обработки данных Бюро переписи до середины 1990-х годов.

Оптические сканеры символов использовались для обработки возвращенных анкет переписи 2000 года. Сканеры распознавали рукописные ответы, а также закрашенные овалы или прямоугольники. С помощью сложного программного обеспечения отсканированные изображения были обработаны и переведены в американский стандартный код для обмена информацией (ASCII). Затем эти ответы передавались в электронном виде по защищенным линиям в штаб-квартиру Бюро переписи населения для статистической обработки и анализа.

Как использовать перекрестные таблицы, чтобы понять своих респондентов

Советы по проведению опросов

Чем тщательнее вы анализируете результаты опроса, тем больше информации вы можете извлечь из них.

Перекрестные таблицы (перекрестные таблицы) — полезные инструменты для более глубокого изучения ваших данных. Кросс-таблицы структурируют ваши данные в виде таблицы, в которой респонденты группируются на основе общей справочной информации или ответов на опросы, что позволяет сравнивать ответы каждой группы друг с другом. Это поможет вам лучше понять каждую группу респондентов и понять, чем они отличаются друг от друга.

Несмотря на то, что перекрестные таблицы полезны, создание таблицы вручную и загрузка в нее ответов на опрос перед началом анализа может оказаться сложной задачей. К счастью, вам это не нужно. Наша функция отчетов с перекрестными таблицами (доступна в платных планах) делает это автоматически, поэтому вы можете легко сравнить, как несколько групп респондентов отвечают на ваши вопросы.

Хорошо звучит? Прежде чем вы начнете использовать отчеты с перекрестными таблицами, мы предоставим больше информации о том, как они работают, и предложим некоторые рекомендации по их созданию и совместному использованию.

Поднимите свой анализ на новый уровень

Узнайте обо всех способах использования SurveyMonkey для нарезки ваших данных.

Подробнее

Давайте рассмотрим пример перекрестной таблицы. Допустим, вы провели опрос удовлетворенности сотрудников. Вы использовали вопросы с несколькими вариантами ответов, чтобы спросить своих сотрудников, насколько они довольны работой и как долго они намерены оставаться на своей работе. Вы также спросили их о себе, в том числе о том, как долго они работают в вашей организации и сколько часов они работают в среднем в день.

Отчет в виде кросс-таблицы, который вы создаете из этих вопросов, может выглядеть примерно так:  

Примечание. Мы следовали шаблону типичного отчета в виде кросс-таблицы, где вопросы, определяющие группы, занимают столбцы, а вопросы, которые вы используете для сравнения группы стоят в рядах.

Используя нашу таблицу выше, вы можете увидеть, что существует связь между сотрудниками, которые проработали в вашей организации более длительный период времени, и уровнем их удовлетворенности. Кроме того, хотя это и не показано на нашем изображении выше, таблица говорит нам о том, что рабочие часы имеют отрицательную связь с продолжительностью пребывания сотрудников в вашей организации.

Примечание. При анализе данных нужно быть осторожным, чтобы не сказать, что одна переменная напрямую влияет на другую. Например, сотрудники, проработавшие в вашей организации более длительный период времени, могут получить больше преимуществ, что сделает их более счастливыми. При этом выявление ассоциаций или взаимосвязей между переменными по-прежнему имеет неоценимое значение, поскольку вы можете использовать их для выявления их основных причин.

Родственный: Как говорить о корреляции и причинно-следственной связи в данных вашего опроса

То, что отличает кросс-таблицы от других инструментов анализа опросов, заключается в том, что они позволяют сравнивать ваши результаты по нескольким измерениям, как мы сделали в кросс-таблице выше. Например, правила сравнения, еще одна функция анализа опроса в SurveyMonkey, позволяют использовать только ответы на один вопрос в качестве измерения для сравнения. Таким образом, в нашем опросе сотрудников мы сможем сравнить только ответы сотрудников с разным стажем работы 9.0053 или те, кто работает разное количество времени, но не то и другое одновременно.

Короче говоря, используйте отчет в виде перекрестной таблицы, если вы хотите сравнить результаты опроса по нескольким измерениям или группам.

Вы можете создать отчет в виде кросс-таблицы за считанные минуты:

1. Сначала нажмите на вкладку «Представление результатов» в верхней части главной страницы вашего опроса.

2. Нажмите кнопку «+ Новый».

3. Выберите «Кросс-таблица» в раскрывающемся меню.

4. Выберите вопросы, представляющие группы или параметры, которые вы хотите использовать для сравнения результатов, и перетащите их в поле «Столбцы».

5. Выберите вопросы, по которым вы хотите увидеть сравнение, и перетащите их в поле «Строки». Когда вы закончите, нажмите «Далее».

6. Выберите «Создать отчет в виде кросс-таблицы».

7. Теперь вы должны увидеть таблицу перекрестных таблиц. Вы можете отредактировать, загрузить, опубликовать или удалить его, нажав на три точки в правом верхнем углу таблицы.

8. Чтобы поделиться ими, вы можете загрузить данные в формате CSV или опубликовать их, а затем получить доступ к общей ссылке, включив «Общий доступ по ссылке».

Прежде чем приступить к созданию отчета в виде кросс-таблицы, убедитесь, что он выглядит так, как вы хотите, следуя этим рекомендациям:

• Сузьте список вопросов ваш отчет. Выбор слишком большого количества вопросов может привести к переполнению таблицы перекрестных таблиц, из-за чего наиболее ценные сведения будут менее заметны.

Мы пытались предотвратить эту проблему, ограничив количество вопросов, которые вы можете добавить, как в столбцах (5 вопросов), так и в строках (10 вопросов), но даже при приближении к этим ограничениям таблица может оказаться слишком большой.

• Применяйте фильтры, чтобы выделить самую важную для вас аудиторию. Вы можете создавать и сохранять представления для любой комбинации фильтров, которые вы используете в Анализе. Затем вы можете получить доступ к любым отфильтрованным представлениям в «Настройках кросс-таблицы».

• Узнайте, являются ли ваши результаты статистически значимыми.  Отчеты перекрестных таблиц SurveyMonkey автоматически выделяют статистически значимые различия в ваших результатах синим цветом. Статистически значимое различие означает, что результат маловероятен из-за случайности. Если вы проводите серьезный или важный опрос, убедитесь, что ваши результаты статистически значимы.

Нужна помощь в получении ответов?

Используйте SurveyMonkey Audience для сбора отзывов от вашей целевой аудитории.