办公软件excel序数缺少值
1. excel时间序列缺失数据补全
方法一：在excel里先做一个序列，然后复制到word表格里。
方法二：在word里使用域来生成序号，ctrl+f9，出现大括号，填入seq col_1，批量复制到其他单元格，全选，按f9刷新就行了，alt+f9切换为正常显示。
2. excel2007填充序列不见了
office2003、office2007简体中文版，直接在工具栏里找，没有的话就在最右端的下拉菜单里。点击下拉按钮，找到“所有框线”选项，选择并点击就可以了打开WORD,第一行为菜单栏,第二行为工具栏.所以在第二行里找,带有下拉菜单(黑色倒三角形)的选项也没几个,看到图表为"田"字形的点击即可
3. excel时间序列缺失数据补全怎么弄
excel要快速填充100个序列号，可使用填充序列功能。
excel表格中，对于按顺序出现的等差序列号，用快速填充柄下拉填充可以实现，但对于大量的序列号，这种操作还是比较麻烦。可以使用软件的填充序列功能。在第一个单元格里输入初始序列号，然后在数据里找到填充，点开后选择数列，在弹出的菜单中选按列填充，输入结束值和步长值，点确定，则所有的序列号填充完毕。
4. excel补全缺失日期
excel表格丢失的数据找回来的方法：
方法一
1、打开表格，点击Excel表上的标识，也就是office按钮：
2、在出现的页面中，点击“Excel选项”：
3、在“Excel选项”下，点击“保存”：
4、在“保存”窗口中，勾选自动恢复设置，并将时间设置为【10分钟】：
5、待设置完成后，点击“确定”即可恢复原来的数
方法二
1、选中全面的一列数据，条件格式，新建规则；
2、输入条件公式：=COUNTIF($C$1:$C$4,A1)=0，设置下格式；
3、现在的版本，用条件格式，还有更快捷的方式，同时选中两列，条件格式--突出显示单元格规则--重复值；
4、在出现的窗口中，选择唯一，默认是浅红色填充深红色文本，可自行选择格式。
5. excel内容缺失
wps软件单元格提取缺失内容的方法步骤
1、打开Excel，建立空白工作簿。
2、作为示例，在工作表中输入一个字符串，例如英文computer。
3、然后，需要把computer中的ter三个字母提取到另一个单元格中，无需手动复制粘贴，只需使用函数。在结果单元格中，输入函数=MID(，包括半边括号。
4、然后点选A1单元格。
5、接着输入第二个参数6（6表示字符串从左往右数第6个字符开始）。
6、再输入第三个参数3（3表示从字符串左边第6位开始往后的连续3位）。
7、再按回车，结果就得到了。
6. 时间序列填补缺失值
（一）个案剔除法(Listwise Deletion)
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
（二）均值替换法(Mean Imputation)
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。
（四）回归替换法(Regression Imputation)
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法
7. 时间序列数据怎么补充缺失值
3dmax8渲染时出现将要渲染没有指定文件的序列可能会丢失帧是设置错误造成的，解决方法为：
1、新建一个场景。
2、点击“渲染”---“渲染”打开渲染界面。
3、点击静态图像中的“名称”，修改输出的文件名称。
4、点击文件夹，设置输出的文件位置。
5、设置输出的文件格式。
6、设置输出的分辨率大小。
7、点击选项，设置输出文件质量即可。
8. excel数据缺失的处理方法
工具1.需要实现准备用来找回这个Excel文件的工具
2.尽量避免在执行大量Excel运算的过程当中进行其他操作，防止造成系统资源不足而进一步导致数据丢失。
方法发现Excel文件丢失之后，不要再打开Excel文件，杜绝应该反复打开相关Excel造成的数据丢失加剧问题。
启动恢复Excel数据的程序，打开之后需稍微等一下，可以观察下程序界面。
此时读者可以观察一下界面的选择方式，选择进入到一个指定的扫描方式当中，这样的好处是可以尽快地实现扫描
Excel上的文件内容如果之前已经保存的话，那么这一次恢复出来的数据就是最后一次保存的数据，这一点大家要事先了解清楚。
Excel文件如果本身较大，尤其是含有大量的图片资源的话那么恢复起来的时间会变得比较久。如果仅仅只是众多的文字组成，那么整个恢复时间会变得比较简短。大家可以自己尝试一下。
有不少读者可能会问的是，Excel文件丢失只要去回收站找就可以了，为什么要做上面那么多的工作，其实很多时候Excel崩溃的话，这些文件是不在回收站里面的。
9. excel补齐缺失数据
excel表格丢失的数据找回来的方法：
方法一 1、打开表格，点击Excel表上的标识，也就是office按钮： 2、在出现的页面中，点击“Excel选项”： 3、在“Excel选项”下，点击“保存”： 4、在“保存”窗口中，勾选自动恢复设置，并将时间设置为【10分钟】： 5、待设置完成后，点击“确定”即可恢复原来的数
方法二 1、选中全面的一列数据，条件格式，新建规则； 2、输入条件公式：=COUNTIF($C$1:$C$4,A1)=0，设置下格式； 3、现在的版本，用条件格式，还有更快捷的方式，同时选中两列，条件格式--突出显示单元格规则--重复值； 4、在出现的窗口中，选择唯一，默认是浅红色填充深红色文本，可自行选择格式。
10. excel补充缺失数据
运行的时候，软件会自动剔除，你不用管它直接运行就行。
如果你觉得缺失太多，剔除后你的valid数量太少了，可以补全，软件会自行帮你根据该数据周围的值预测出一个这个位置大概的数值帮你补充完整，你就可以接着运行了。
我并不知道stata里面关于补充缺失值的command是什么，但spss里面有这个功能，我觉得stata里面应该也有，你去搜索下