Làm thế nào để tải dữ liệu vào một Mô hình Học tập giám sát SVM - núm vú
Cho phân tích tiên đoán, bạn cần để tải dữ liệu cho các thuật toán của bạn để sử dụng. Việc tải bộ dữ liệu Iris trong scikit cũng đơn giản như phát hành một vài dòng mã bởi vì scikit đã tạo một chức năng để tải tập dữ liệu. Chiều rộng cánh cửa Chiều rộng cánh cửa Chiều rộng cánh cửa Chiều rộng cánh cửa Tiêu chuẩn / Nhãn 5. 1 3. 5 1. 4 ...
Làm thế nào để đưa ra các thử nghiệm và dữ liệu thử nghiệm cho Predictive Analytics - núm vú
Khi dữ liệu của bạn đã sẵn sàng và bạn sắp bắt đầu xây dựng mô hình tiên đoán để phân tích, rất hữu ích để phác thảo phương pháp thử nghiệm của bạn và soạn thảo một kế hoạch kiểm tra. Việc kiểm tra nên được thực hiện bởi các mục tiêu kinh doanh mà bạn đã thu thập, ghi lại và thu thập tất cả các dữ liệu cần thiết để giúp bạn đạt được. Ngay khi tắt máy, bạn nên phát minh ...
Làm thế nào để liệt kê các mục tiêu kinh doanh cho Predictive Analytics - núm vú
Có lẽ là để chuẩn bị cho việc phân tích dữ liệu bạn đã thu thập, bạn đã ngồi lại với những người quản lý kinh doanh và thu thập các mục tiêu họ đang theo đuổi. Bây giờ bạn phải đi vào chi tiết, đánh giá nguồn thông tin nào sẽ giúp đạt được các mục tiêu, và chọn các biến bạn sẽ phân tích để sử dụng. Hiểu được những gì các bên liên quan thực sự ...
Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu trong một mô hình Phân tích Tiên đoán Phân loại R - núm vú
Theo thứ tự để chạy phân tích tiên đoán, bạn phải lấy dữ liệu vào một dạng mà thuật toán có thể sử dụng để xây dựng mô hình. Để làm được điều này, bạn phải mất một ít thời gian để hiểu được dữ liệu và biết cấu trúc của nó. Nhập vào chức năng để tìm ra cấu trúc của dữ liệu. ...
Làm thế nào để Chọn Phong cách Thiết kế cho Visualizations Dữ liệu
Để Chọn kiểu dáng thiết kế phù hợp nhất cho[SET:h1vi]Làm thế nào để Chọn Phong cách Thiết kế cho Visualizations Dữ liệu
Làm thế nào để đánh giá dự đoán của bạn Phân tích chính xác - núm vú
Khi phân tích chất lượng của một mô hình tiên đoán, bạn sẽ muốn đo độ chính xác của nó. Một mô hình dự báo chính xác hơn, nó hữu ích hơn cho việc kinh doanh, đó là một dấu hiệu về chất lượng của nó. Tất cả đều tốt - ngoại trừ khi sự kiện được dự đoán là rất hiếm. Trong trường hợp này, độ cao ...
Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu cho một mô hình phân tích tiên đoán - núm vú
Khi bạn đã xác định các mục tiêu của mô hình phân tích tiên đoán, bước tiếp theo là xác định và chuẩn bị dữ liệu bạn sẽ sử dụng để xây dựng mô hình của mình. Trình tự các bước chung chung như sau: Xác định nguồn dữ liệu của bạn. Dữ liệu có thể ở các định dạng khác nhau hoặc cư trú ở các vị trí khác nhau. Xác định cách bạn sẽ truy cập ...
Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích tiên đoán - núm vú
Khi bạn học một ngôn ngữ lập trình mới, đó là tập quán để viết chương trình "hello world". Đối với học máy và phân tích tiên đoán, tạo ra một mô hình để phân loại bộ dữ liệu Iris là chương trình tương đương "hello world" của nó. Đây là một ví dụ khá đơn giản, nhưng nó rất hiệu quả trong việc giảng dạy những điều cơ bản về học máy và phân tích tiên đoán. ...
Cách chạy dữ liệu huấn luyện trong mô hình học được giám sát bởi SVM - núm vú
Trước khi bạn có thể ăn bộ phân loại Hệ thống Máy Hỗ trợ (SVM) với dữ liệu đã được tải cho phân tích tiên đoán, bạn phải tách bộ dữ liệu đầy đủ vào tập huấn luyện và tập kiểm tra. May mắn thay, scikit-learn đã thực hiện một chức năng sẽ giúp bạn dễ dàng phân chia bộ dữ liệu đầy đủ. Chức năng train_test_split lấy thông tin như là một đầu vào ...
Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu trong R Hồi quy cho Analytics tiên đoán - những con cần
Bạn phải nhận được > làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu trong R Regression cho Predictive Analytics dữ liệu vào một dạng mà thuật toán có thể sử dụng để xây dựng một mô hình phân tích tiên đoán. Để làm như vậy, bạn phải mất một thời gian để hiểu được dữ liệu và để biết cấu trúc của dữ liệu. Nhập vào chức năng để tìm ra cấu trúc của dữ liệu. Lệnh ...
Làm thế nào để kiểm tra mô hình Phân tích Tiên đoán- núm vú
Để Có thể kiểm tra mô hình phân tích tiên đoán mà bạn đã xây dựng, bạn cần chia dữ liệu của mình thành hai bộ: tập huấn và kiểm tra tập dữ liệu. Những bộ dữ liệu này nên được chọn ngẫu nhiên và phải đại diện cho số dân thực tế. Dữ liệu tương tự nên được sử dụng cho cả tập huấn và tập dữ liệu kiểm tra. Bình thường ...
Cách sử dụng các giả định hợp lý trong Analytics tiên đoán - những con vú
Bất chấp mọi điều bạn đã được nói về giả định gây ra rắc rối, một vài giả định vẫn là cốt lõi của bất kỳ mô hình phân tích tiên đoán nào. Những giả định này xuất hiện trong các biến được lựa chọn và được xem xét trong phân tích - và các biến đó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của kết quả của mô hình cuối cùng. Vì vậy, sự thận trọng của bạn tại ...
Cách tìm kiếm Dữ liệu Analytics tiên đoán của bạn - những con cần có
Để Sử dụng dữ liệu phân tích tiên đoán của bạn cần biết làm thế nào tìm thông tin bạn muốn tìm. Có hai khái niệm chính về tìm kiếm dữ liệu của bạn để chuẩn bị cho việc sử dụng nó trong phân tích tiên đoán: Chuẩn bị vượt ra khỏi việc tìm kiếm từ khóa cơ bản Làm cho dữ liệu của bạn có thể tìm kiếm theo ngữ nghĩa Cách sử dụng từ khóa dựa trên từ khoá
Cách sử dụng Công cụ Phân tích Dữ liệu Lớn để Tăng Sự trung thành của Khách hàng - những Cụm
Một khi bạn thu thập dữ liệu lớn của mình > làm thế nào để sử dụng Phân tích Dữ liệu Lớn để Tăng Tính trung thành của Khách hàng , Bước tiếp theo của bạn là gì? Ngày nay lòng trung thành của khách hàng là điều tối quan trọng vì khách hàng đang ngồi trên ghế lái xe khi lựa chọn cách tương tác với nhà cung cấp dịch vụ. Điều này đúng với nhiều ngành. Người mua có nhiều lựa chọn kênh hơn và ngày càng tăng ...
Làm thế nào để sử dụng xử lý sự kiện phức tạp cho dữ liệu lớn - núm vú
Xử lý sự kiện phức tạp (CEP) là hữu ích cho dữ liệu lớn vì nó được dự định để quản lý dữ liệu trong chuyển động. Xử lý sự kiện phức tạp là một kỹ thuật để theo dõi, phân tích và xử lý dữ liệu khi một sự kiện xảy ra. Thông tin này sau đó được xử lý và truyền đạt dựa trên quy tắc kinh doanh và quy trình. Ý tưởng đằng sau CEP là để có thể ...
Cách sử dụng Apache Hadoop cho Predictive Analytics - núm vú
Apache Hadoop là một phần mềm nguồn mở miễn phí nền tảng để viết và chạy các ứng dụng xử lý một lượng lớn dữ liệu cho các phân tích tiên đoán. Nó cho phép xử lý song song phân tán các bộ dữ liệu lớn được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau. Về cơ bản, đó là một công cụ mạnh để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Hadoop lưu trữ bất kỳ loại dữ liệu nào có cấu trúc hoặc ...
Làm thế nào để sử dụng Data Streaming cho dữ liệu lớn - dumummies
ĐôI khi, khi tiếp cận dữ liệu lớn, các công ty đang phải đối mặt với số lượng lớn các dữ liệu và ý tưởng ít về nơi để đi tiếp theo. Nhập luồng dữ liệu. Khi một lượng dữ liệu đáng kể cần được xử lý nhanh chóng trong thời gian gần gần để nhận được thông tin chi tiết, dữ liệu chuyển động ở dạng luồng dữ liệu là câu trả lời tốt nhất. ...
Cách sử dụng các bộ lọc cộng tác theo mặt hàng trong phân tích tiên đoán - những con voi
Một trong những người giới thiệu của Amazon các hệ thống để phân tích tiên đoán sử dụng lọc cộng tác theo mục đích - đưa ra một danh mục sản phẩm khổng lồ từ cơ sở dữ liệu công ty khi người dùng xem một mục duy nhất trên trang web. Bạn biết bạn đang xem xét một hệ thống lọc cộng tác dựa trên mục (hoặc, thường là một hệ thống dựa trên nội dung) nếu nó cho bạn thấy các khuyến nghị tại ...
Cách sử dụng dữ liệu làm mịn trong phân tích tiên đoán - những núm vú
Làm mịn dữ liệu trong phân tích tiên đoán, để tìm ra "tín hiệu" trong "tiếng ồn" bằng cách loại bỏ các điểm dữ liệu được coi là "ồn ào". Ý tưởng là làm sắc nét các mẫu trong dữ liệu và làm nổi bật các xu hướng dữ liệu được trỏ đến. Ý nghĩa đằng sau việc làm sạch dữ liệu là dữ liệu bao gồm hai phần: một ...
Làm thế nào để sử dụng Analytics giám sát để huấn luyện các mô hình dự đoán - núm vú
Trong phân tích giám sát, đầu ra là một phần của dữ liệu huấn luyện. Mô hình phân tích tiên đoán được trình bày với kết quả chính xác như là một phần của quá trình học tập của nó. Ví dụ như học tập có giám sát giả định các ví dụ được phân loại trước: Mục tiêu là để mô hình học hỏi từ phân loại đã biết trước đó để nó có thể ghi nhãn chính xác
Cách sử dụng Apache Mahout cho Predictive Analytics - núm vú
Một công cụ mã nguồn mở độc nhất vô nhị phân tích tiên đoán là Apache Mahout. Thư viện học máy này bao gồm các phiên bản quy mô lớn về phân cụm, phân loại, lọc cộng tác và các thuật toán khai thác dữ liệu khác có thể hỗ trợ mô hình phân tích tiên đoán quy mô lớn. Một cách rất được đề nghị để xử lý dữ liệu cần thiết cho mô hình như vậy là chạy Mahout trong ...
Cách sử dụng các hồi quy tuyến tính trong Predictive Analytics - núm vú
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê phân tích và tìm thấy mối quan hệ giữa hai biến. Trong phân tích tiên đoán, nó có thể được sử dụng để dự đoán giá trị số học tương lai của một biến. Xem xét một ví dụ về dữ liệu có chứa hai biến: dữ liệu trong quá khứ bao gồm thời gian đến của tàu và thời gian trì hoãn tương ứng. Giả sử ...
Cách sử dụng Analytics tiên đoán để thỏa mãn khách hàng - những người có núm vú <[SET:descriptionvi]Các công ty cạnh tranh toàn cầu thúc đẩy việc giảm giá để thu hút khách hàng mới
Các công ty cạnh tranh toàn cầu thúc đẩy việc giảm giá để thu hút khách hàng mới
Cách sử dụng thuật toán cụm K-means trong phân tích tiên đoán
K là một đầu vào đến thuật toán để phân tích tiên đoán; nó đại diện cho số nhóm mà thuật toán phải trích ra từ một tập dữ liệu, được biểu diễn bằng đại số như k. Thuật toán K-means phân chia một tập dữ liệu nhất định thành các cụm k. Thuật toán thực hiện các thao tác sau: Chọn k các mục ngẫu nhiên từ bộ dữ liệu và ghi nhãn chúng ...
Cách sử dụng mô hình Markov trong Analytics tiên đoán - núm vú
Mô hình Markov là một mô hình thống kê có thể được sử dụng trong phân tích tiên đoán dựa chủ yếu vào lý thuyết xác suất. Đây là một kịch bản thực tiễn minh hoạ nó hoạt động như thế nào: Hãy tưởng tượng bạn muốn dự đoán Team X sẽ thắng cuộc đua vào ngày mai hay không. The
Làm thế nào để Sử dụng Python để Chọn Các Biến Phải cho Khoa học Dữ liệu - các núm vú
Các biến đúng trong Python có thể cải tiến quá trình học tập trong khoa học dữ liệu bằng cách giảm lượng tiếng ồn (thông tin vô dụng) có thể ảnh hưởng đến ước lượng của người học. Do vậy, việc lựa chọn biến đổi có thể làm giảm hiệu quả của dự đoán.
Làm thế nào để hình dung các kết quả phân tích của mô hình của bạn: Ẩn các nhóm, phân loại dữ liệu, và các ngoại lệ - những cái núm vú
Hình dung các kết quả phân tích tiên đoán của bạn thực sự giúp các bên liên quan hiểu các bước tiếp theo. Dưới đây là một số cách sử dụng kỹ thuật hiển thị để báo cáo kết quả mô hình của bạn cho các bên liên quan. Làm thế nào để hình dung các nhóm ẩn trong dữ liệu của bạn Tập hợp dữ liệu là quá trình khám phá các nhóm ẩn của các mục có liên quan bên trong
Làm thế nào để Visualised Phân tích tiên đoán' Dữ liệu thô - núm vú
Một bức tranh trị giá một ngàn từ - bạn đang cố gắng để có được một xử lý tốt trên dữ liệu phân tích tiên đoán của bạn. Ở bước chuẩn bị trước, trong khi bạn đang chuẩn bị dữ liệu của mình, thực tế phổ biến là hình dung những gì bạn có trong tay trước khi tiếp tục bước tiếp theo. Bạn bắt đầu bằng cách sử dụng một bảng tính như vậy ...
Máy học tập tại Học viện với Weka - núm vú
Weka (cũng có tại Sourceforge .net) là một bộ sưu tập máy các thuật toán học được viết bằng Java và được phát triển tại Đại học Waikato, New Zealand. Mục đích chính của Weka là thực hiện các nhiệm vụ khai thác dữ liệu, và ban đầu, các trường học sử dụng nó như một công cụ học tập. Bây giờ công cụ này được bao gồm như một phần của kinh doanh thông minh Pentaho ...
Xác định các dữ liệu bị thiếu cho máy học - những con vú
Ngay cả khi bạn có đủ ví dụ trong tay để đào tạo cả đơn giản và phức tạp các thuật toán học máy, chúng phải trình bày các giá trị đầy đủ trong các tính năng, mà không có bất kỳ dữ liệu bị mất. Có một ví dụ không đầy đủ làm cho kết nối tất cả các tín hiệu trong và giữa các tính năng không thể. Thiếu các giá trị cũng gây khó khăn cho thuật toán học trong suốt
Xem xét các vấn đề cơ bản về thống kê, học máy, và các phương pháp toán học trong khoa học dữ liệu - những cái núm vú
Nếu số liệu thống kê đã được mô tả như là khoa học về việc thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu thì sự khác biệt giữa nhà thống kê và nhà khoa học dữ liệu là gì? Câu hỏi hay! Trong khi nhiều nhiệm vụ trong khoa học dữ liệu đòi hỏi phải có một chút thống kê về cách thức, phạm vi và bề rộng của kiến thức và cơ sở kỹ năng của một nhà khoa học dữ liệu khác với ...
Làm cho ý nghĩa của dữ liệu cho sự phát triển thương mại điện tử - những con số
Dữ liệu khoa học trong thương mại điện tử phục vụ cùng mục đích mà nó làm trong bất kỳ kỷ luật khác - để lấy được những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu thô. Trong thương mại điện tử, bạn đang tìm kiếm thông tin chi tiết mà bạn có thể sử dụng để tối ưu hoá lợi tức tiếp thị đầu tư (ROI) của thương hiệu và thúc đẩy tăng trưởng trong mọi lớp của kênh bán hàng. Làm thế nào ...
Máy học tập: Tạo các tính năng riêng của bạn trong dữ liệu - núm vú cao
ĐôI khi dữ liệu thô bạn nhận được từ các nguồn sẽ không có các tính năng cần thiết để thực hiện nhiệm vụ học máy. Khi điều này xảy ra, bạn phải tạo các tính năng của riêng bạn để có được kết quả mong muốn. Tạo một tính năng không có nghĩa là tạo ra dữ liệu từ không khí mỏng. Bạn tạo các tính năng mới từ dữ liệu hiện có. Hiểu được sự cần thiết ...
Tạo ra những tác động tích cực với trí thông minh môi trường - núm vú
Elva là một ví dụ sáng tỏ về cách các công nghệ thông minh môi trường có thể được sử dụng để tạo ra một tác động tích cực. Nền tảng mã nguồn mở miễn phí này tạo điều kiện cho việc lập bản đồ và báo cáo dữ liệu cho giám sát bầu cử, vi phạm nhân quyền, suy thoái môi trường và nguy cơ thiên tai ở các nước đang phát triển. Trong một trong những dự án gần đây của mình, Elva đã làm việc với ...
Khai thác dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu Khoa học - núm vú
Trong thời đại của dữ liệu lớn, có vẻ như các tổ chức của tất cả các hình dạng và kích cỡ đang có trong một nhiệm vụ tuyển dụng. Họ muốn thuê các nhà khoa học dữ liệu để họ có thể sử dụng dữ liệu và đưa ra quyết định thông tin để tăng giá trị cho tổ chức của họ và duy trì tính cạnh tranh. Thật không may, hầu hết các tổ chức và các nhà quản lý tuyển dụng của họ không thực sự hiểu ...
Thiếu các giá trị trong dữ liệu của bạn - núm vú
Một trong những vấn đề dữ liệu thường gặp nhất và lộn xộn nhất là thiếu dữ liệu. Tệp có thể không đầy đủ vì hồ sơ đã bị bỏ hoặc thiết bị lưu trữ đã đầy. Hoặc các trường dữ liệu nhất định có thể không chứa dữ liệu cho một số hồ sơ. Đầu tiên của những vấn đề này có thể được chẩn đoán bằng cách đơn giản xác minh số lượng hồ sơ cho các tập tin. ...
Các cơ hội làm việc mới với việc học máy - những con số
Bạn có thể tìm thấy nhiều hơn một vài bài viết thảo luận về việc mất việc làm việc học máy và các công nghệ liên quan sẽ gây ra. Robot đã thực hiện một số nhiệm vụ sử dụng con người, và việc sử dụng này sẽ tăng theo thời gian. Bạn phải xem xét những cách sử dụng mới này có thể làm bạn tốn kém như thế nào?
Các giai đoạn của Quá trình Khai phá Dữ liệu - những Quy Ước
Quy trình Tiêu chuẩn Công nghiệp cho Khai thác Dữ liệu (CRISP-DM) là khuôn khổ quá trình khai thác dữ liệu thống trị. Đó là một tiêu chuẩn mở; bất cứ ai có thể sử dụng nó. Danh sách sau đây mô tả các giai đoạn khác nhau của quy trình. Hiểu biết về thương mại: Hiểu rõ vấn đề bạn giải quyết, tác động của nó tới tổ chức của bạn và mục đích của bạn để giải quyết ...
Tối ưu hóa các lựa chọn chéo xác nhận trong học máy - núm vú
Có thể xác minh một giả thuyết học máy học cho phép một cách hiệu quả tiếp tục tối ưu hóa các thuật toán của bạn lựa chọn. Thuật toán cung cấp hầu hết tính năng tiên đoán trên dữ liệu của bạn, cho khả năng phát hiện các tín hiệu từ dữ liệu và phù hợp với hình thức chức năng đích thực của chức năng tiên đoán mà không cần overfitting và tạo ra nhiều sự khác biệt của các ước tính. Không ...
Tiểu thuyết Hình ảnh trong Predictive Analytics - núm vú
Một hình ảnh có thể mô tả một mô phỏng (một biểu diễn hình ảnh của kịch bản what-if ) trong phân tích tiên đoán. Bạn có thể theo dõi một hình ảnh của một dự đoán với một mô phỏng chồng lên nhau và hỗ trợ dự đoán. Ví dụ, điều gì sẽ xảy ra nếu công ty ngừng sản xuất sản phẩm D? Điều gì sẽ xảy ra nếu thiên tai xảy ra ở văn phòng tại nhà? ...
Lựa chọn của người biên tập
Tìm kiếm Cơ sở dữ liệu của Chính phủ cho dữ liệu Infographics của bạn - núm vú
Một Infographic tốt có thể trực quan kể một câu chuyện hoặc làm một số trừu tượng hoặc điểm số dễ hiểu, nhưng không có điều này xảy ra mà không có một cơ sở dữ liệu tốt. Các chính phủ thế giới và các tổ chức liên chính phủ duy trì các cơ sở dữ liệu về tất cả các loại thống kê. Dữ liệu về nhân khẩu học, kinh tế, sức khoẻ và văn hoá của vô số nước có sẵn trực tuyến cho ...
Tương lai của Infographics cho Giáo dục - núm vú
Sinh viên ngày nay có dây từ khi sinh ra, và khi họ đến trường tuổi, họ đã quen với các bài thuyết trình đầy màu sắc, đồ họa và giải trí. Nhập thông tin đồ họa. Có thể có một vài cách mà các biểu đồ chữ ký sẽ đóng vai trò mạnh mẽ hơn trong giáo dục trong thập kỷ tới và hơn thế nữa: Giải thích các khái niệm phức tạp: Chúng ta đã phải vật lộn qua một thứ gì đó trong trường học. ...
Lời khuyên cho việc định vị văn bản trên các hình ảnh hoá dữ liệu - núm vú
Bạn có thể đã nghe nói rằng " đặt nó ", mà không thể được truer khi nói đến thêm văn bản để hình dung dữ liệu. Văn bản bị đặt sai trái có thể dẫn đến hiểu sai về dữ liệu. Bạn nên thực hiện theo hai phương pháp hay nhất để đưa văn bản vào hình dung dữ liệu của bạn: Giữ toàn bộ văn bản theo chiều ngang. Nonhorizontal ...
Lựa chọn của người biên tập
GRE Câu hỏi mẫu: Hoàn thành văn bản - những con vú
Câu hỏi Hoàn thành văn bản trên GRE bao gồm một câu hoặc đoạn văn với một, hai hoặc ba không gian trống cho một từ hoặc từ bị thiếu. Công việc của bạn là chọn từ hoặc từ thích hợp nhất để điền vào chỗ trống trong câu. Đây là một số ví dụ để bạn thử. Mẫu ...
Làm thế nào để giải quyết vấn đề về toán học trên GRE - núm vú
Khi bạn phải dịch một vấn đề từ vào toán học trên GRE, biết đâu để bắt đầu thường là thách thức khó khăn nhất. Điều quan trọng là bắt đầu với những gì bạn biết và làm việc theo những gì bạn không biết. Bạn có thể giải quyết hầu hết các vấn đề từ bằng cách tiếp cận theo từng bước: Đọc toàn bộ ...
Làm thế nào để Tối đa hóa điểm TOE GRE của bạn - núm vú
Viết luận văn (và ghi điểm) trên GRE là chủ quan đến một mức độ nào. Không có câu trả lời đúng hay sai, và mỗi bài luận hơi khác nhau, dựa trên quan điểm, kiến thức, kinh nghiệm, cách viết của người thử nghiệm, v.v ... Tuy nhiên, những người đánh giá, có một danh sách các tiêu chuẩn cụ thể để phân loại bài luận của bạn. Để thực hiện tốt, hãy chắc chắn làm ...
Lựa chọn của người biên tập
Chèn nội dung vào một slide PowerPoint trong Office 2011 for Mac - núm vú
Ribbon trong PowerPoint 2011 cho Mac cho phép bạn thêm nội dung bằng các tùy chọn trên tab Trang chủ, trong nhóm Chèn. Mỗi lần bạn thêm một nội dung nào đó vào trang trình chiếu, nó được đặt trong một lớp trên đầu của tất cả các đối tượng hiện có trên trang trình bày. Chèn nội dung văn bản vào trang trình bày PowerPoint Nhấp vào tab Trang chủ của Ribbon và ...
Văn phòng 2011 dành cho Mac: Thêm đoạn nhạc vào bài trình chiếu PowerPoint - núm vú
Tăng cường PowerPoint 2011 của bạn cho Mac trình bày với các đoạn âm thanh. Sử dụng âm thanh và âm nhạc là một cách hay để thu hút khán giả của bạn. Trong PowerPoint 2011 dành cho Mac, bạn có thể chọn một trong hai cách để kích hoạt hộp thoại Insert Audio: Từ Media Browser: Sử dụng tab Audio và kéo từ trình duyệt sang PowerPoint. ...
Office 2011 dành cho Mac: Khởi động Đoạn hoặc Phim Tạp chí trên Các trang trình bày của PowerPoint - những đầu
Bao gồm cả phương tiện truyền thông trong trình tự hoạt hình của bạn là một ý tưởng tuyệt vời. Trong PowerPoint 2011 dành cho máy Mac, bạn không còn bị hạn chế khi xem phim trên đầu. Phim bây giờ hoạt động độc đáo trong lớp của riêng mình và có thể hoạt ảnh giống như bất kỳ đối tượng khác. Phim thậm chí có thể chồng chéo và theo dõi các đường dẫn chuyển động khi chúng chơi. Chỉ cần nhớ ...
