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你必须在“设计视图”中添加你要的计算结果的“字段名称”，不能在“数据表视图”中添加好了，然后再在“设计视图”中更改，这样是不行的。
1、双击打开已完成创建的数据库，选择表二，右键单击选择“设计视图”。
2、在一个字段下方新增一个“总计”字段，选择数据类型定为计算，设计总计字段属性，结果类型选择整型。
3、格式设置为标准，小数位数设置为0，点击快速工具栏中的保存按钮即可。
需要使用SQL语句，在建表时加上check(字段名>0and字段名<100)。PS：举例如下：Create Table Biao（CJNumber(3)，check（CJ>'0' and CJ<'100'）)；
Access的数据类型有10种，分别是：1、文本型；2、货币型；3、数字型；4、日期时间型；5、自动编号型；6、是否型；7、备注型；8、OLE对象型；9、超级链接型；10、查阅向导型。
Access数据库为字段提供了10种数据类型，它们的用法和所占存储空间大小如下：
1．文本型（Text）：用于输入文本或文本与数字相结合的数据，最长为255个字符（字节），默认值是50。在Access中，每一个汉字和所有特殊字符（包括中文标点符号）都算作一个字符。
表示方法：用英文单引号（’ ’）或英方双引号（” ”）括起来。例：’王刚’、’会计2班’、’3246291’等。
２．货币型（Currency）：用来存储货币值，占8个字节，在计算中禁止四舍五入。
３．数字型（Number）：用于可以进行数值计算的数据，但货币除外。数字型字段按字段大小分字节、整型、长整型、单精度型、双精度型、同步复制ID和小数7种情形，分别占1、2、4、4、8、16和12个字节。
表示方法：直接书写即可。例：3246291
４．日期/时间型（Date/Time）：用于存储日期和（或）时间值，占8个字节。
表示方法：用英文字符#号括起来。例：#2010-02-25#、#02/25/2010#、#2010-02-25 15：30#、#2010-02-25 3：30pm#、#15:30#都是合法的表示方法。不过要注意：日期和时间之间要留有一个空格。
５．自动编号型（AutoNumber）：用于在添加记录时自动插入的序号（每次递增1或随机数），默认是长整型，也可以改为同步复制ID。自动编号不能更新。
６．是/否型（Yes/No）：用于表示逻辑值（是/否，真/假），占1个字节。
表示方法： .T. .F. True false
７．备注型（Memo）：用于长文本或长文本与数字（大于255个字符）的结合，最长为65535个字符。
８．OLE对象型（OLE Object）：用于使用OLE协议在其它程序中创建的OLE对象（如Word文档、Excel电子表格、图片、声音等），最多存储1GB（受磁盘空间限制）。
９．超级链接型（Hyper Link）：用于存放超级链接地址，最多存储64000个字符。
10．查阅向导型（Lockup Wizard）：让用户通过组合框或列表框选择来自其它表或值列表的值，实际的字段类型和长度取决于数据的来源。
数据库字段类型
一：Microsoft Access 数据类型
Text 用于文本或文本与数字的组合。最多 255 个字符。
Memo Memo 用于更大数量的文本。最多存储 65,536 个字符。
Byte 允许 0 到 255 的数字。 1 字节
Integer 允许介于 -32,768 到 32,767 之间的数字。 2 字节
Long 允许介于 -2,147,483,648 与 2,147,483,647 之间的全部数字 4 字节
Single 单精度浮点。处理大多数小数。 4 字节
Double 双精度浮点。处理大多数小数。 8 字节
Currency 用于货币。支持 15 位的元，外加 4 位小数。 8 字节
AutoNumber AutoNumber 字段自动为每条记录分配数字，通常从 1 开始。 4 字节
Date/Time 用于日期和时间 8 字节
Yes/No 逻辑字段，可以显示为 Yes/No、True/False 或 On/Off。 1 比特
Ole Object 可以存储图片、音频、视频或其他 BLOBs (Binary Large OBjects) 最多 1GB
Hyperlink 包含指向其他文件的链接，包括网页。
Lookup Wizard 允许你创建一个可从下列列表中进行选择的选项列表。 4 字节
步骤如下：
1、右键单击字段。
2、点击值字段设置。
3、选择值显示方式，此处可以选择“占同行数据百分比；占同列数据百分比；占某个字段的某一项的百分比等”，根据需要选择列数据百分比即可。
0°0'6''÷59°57'18'' =6÷(59×60²+57×60+18) =0.0000278=万分之0.278
在数据分析的道路上越走越远
阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。
这个系列写一写从QC里面学到的数据分析方法。
上一节，我们针对QC中的现状调查来简要说了数据分析的方法论，既然要进行现状调查，意思就是对现有的情况做分析，那必然得从现有的数据中找问题，当我们有了一大堆数据，又用了方法论进行了背景分析后，就要开始真正对数据着手了——数据处理，也就是把拿到的原始数据经过一系列加工后变成我们想要的数据。
01
数据处理
首先我们要明确，处理数据可能会占到你数据分析的80%的时间，这意味着你将花大把的时间在理解数据和处理数据上，工欲善其事必先利其器，所以我们要学会一些可以做数据处理的工具，当然这并不是说“术”就一定高于法，要知道，“术”经过密集的培训，人人都可以在短时间内学会，但“法”是要依靠大量的经验积累而成，数据分析行业里总有这么一个说法：三分技术，七分业务，可想而知，对业务规则的理解和对数据分析方法的琢磨是多么的重要。另外，Excel是一个非常适合小白入门的数据分析工具，且Excel已经不能用强大来形容，所以入门数据分析就先好好学一下Excel，是很有必要的。
02
重复数据的处理
对于重复数据的处理当然是删除，但如何找到重复的数据，当然也不是靠数。在excel里变得简单许多，如可以用到countif公式、可以用筛选功能、可以用条件格式，最简单的就是用数据透视表计算某个字段的频次就可以指定是否重复了。
03
缺失值的处理
对于缺失值的处理，我们可以直接想到的就是删除以及用其他值替换，没错，就是这样出来，但是首先我们得要弄清楚，为什么会有缺失，这对我们的行为操作是很深远影响的，举例来说，用户年龄这个字段的缺失，是因为用户没有填而缺失，而有的字段如一些需要公式计算的字段，是因为分母为0了导致的错误运算，还有一些则可能是非人为原因导致的缺失，如数据存储失败、机器故障等。只有在明确了数据是为什么缺失的时候，才可以做到“因材施教”，采取不同的对策。
直接删除。直接删除带有缺失值数据的相关所有字段，那么剩下来的数据就还是完全的，不影响后续的操作，当然缺点是如果缺失数据太大还这样直接删除的话，数据量就会变少，同时也就失去了分析的意义。
对缺失值替换。众数、中位数、平均数、最大值、最小值等都可以用来替换平均值，做法简单，但是当然这是人为替换的，不能代表数据本身的含义。
04
数据抽取
a) 字段合并
说实话，在数据分析里合并字段很少见，通常我们是要把字段拆解成不可再细分的最小字段，因为字段合并非常的好做，但是字段拆解就相对来说困难的多了。
b) 字段分列
字段分列不是很好分，但也不是完全没有方法可寻，excel里有一个数据分列的功能，基本可以实现80%的需求，那还有20%就慢慢结合函数来做吧。
c) 字段匹配
Vlookup是excel一哥的地位有别的函数不服吗。有了vlookup已经可以解决我们多少工作中的难题，节省多少时间，提高多少效率，所以什么text、left、right函数都是闹着玩的，vlookup一定要用的炉火纯青。
05
数据转换
a) 行列转换。即转置。
b) 数据标准化。我们可能要对几个不同单位的字段统一综合分析，可能我们会给他们设置权重最后判断数值的平均得分，那么就需要用到数据标准化。常用的有（0,1）标准化，和z标准化，（0,1）标准化很好理解，就是把值重新锁定在（0,1）之间，当然我们还可以通过对公式的简单变化让值在（-1,0）、（-1,1）之间都是可以的。Z-标准化则更符合正态分布的逻辑。
c) 数据计算。通过对原始数据进行简单的计算，产生更有意义更明确的衍生变量。包括各种Excel的函数，求和、平均啥的这里就不一一列举了，用的比较多的vlookup、count、countif以及函数嵌套可以重点掌握以下，excel里函数嵌套用的惊为天人的话，相信你只用excel就可以做数据挖掘了（手动滑稽一下）。
d) 变量分布转换。原始数据分布偏差太大的，我们会对变量进行取对数、开平方、取指数等操作改善变量的分布。
06
异常值的判断和处理
异常值画个图可以很明显的看出来，通常是出现次数少且偏离数据集太大的值，异常值对于平均值的影响是非常大的，如果保留异常值，可能整体的数据都没法进行分析，但如果直接删掉异常值，又可能错失了一个判别动态的好机会。因此对于异常值可能需要我们辩证地看待。我刚入门数据分析的时候，做了一个案例，我把所有的值都打点在地图上，按某个字段计数，和柱状图一样，值越大，柱状图越高，我发现只有一个地方的柱状图异常的高，而其他点因为这个异常值的影响，已经看不出来有什么区别了，但是只要我把这个异常值给删掉，整个图就又变得一片光明了，趋势差异呈现的非常明显，当时我还不懂这个叫做异常值，我的老大给我讲解了一通以后，我变得豁然开朗，且当时按个异常值后来被发现是受设备影响导致的。
先到这里，后续再补充更新吧。
因为最近恰好在了解QC相关的东西，然后发现QC的套路居然能对标数据分析的过程，而且很多数据分析的书里面都有QC的影子，觉得QC实在是一大神奇的操作，于是刚好结合这个契机，来写一写自己对于数据分析的理解，算是总结，也算是学习
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字段名是指字段的名称，文本型字段取值范围是指对应这个字段的记录允许输入的最多字符数
有些ACCESS表是从EXCEL表中导入的，会存在重复的记录，而当将某一字段设为主键的时候，该字段是不允许有重复的。
首先准备源数据表，然后清楚地定义您想要的内容。这里分类汇总的结果是：在几天内查看每个关键字的点击次数和总和。
然后排序关键字，这里降序升序都是可能的，这里是升序的例子。
选中做分类汇总的单元格。
在菜单栏里点击数据—>分类汇总，然后就如弹出分类汇总
在分类汇总中，将分类字段设置为关键字，计算方法是查找每个，并且汇总字段是单击量
设置完成后，单击“确定”，将显示所需的结果。
excel中数据透视表中的值字段如何进行设置？数据透视表它主要的是可以快速的进行统计数据，但是这个统计数据的值也是可以进行设置的，下面就来给大家操作一下。
1.先我们插入数据透视表，然后将需要的标签拖拽到相应区域中，会自动生成一个表格进行统计。
2.然后我们找到值的区域，点击它的三角符号。
3.然后选择——值字段设置这个选项。
4.它有一些计算的类型可以选择，我们选择一个平均值，点击确定。
5.这个时候预览窗口中的数据就会自动进行数据的更新，求出所有需要的值来。