54329

Групування, формули, адресація, імена комірок, авто заповнення в Microsoft Excel (MICROSOFT OFFICE 2010)

Конспект урока

Педагогика и дидактика

Мета: Навчитися обєднувати дані за природними групами, користуватися документом, в якому є групування, створювати в комірках формули для обчислення нових даних, копіювати дані та формули, призначати імена коміркам, користуватися автозаповненням.

Украинкский

2014-03-12

429 KB

1 чел.

етодичні вказівки до виконання практичної роботи 77 «групування  MS Excel»

вчитель інформатики Заєць Б.П. ЗОШ № 7 І-ІІІ ступеня м. Біла Церква (Київська обл.)

Практична робота №№ 77

(розрахована для вивчення електронних таблиць учнями 10 – 11 класів загальноосвітньої школи. Може бути використана на додаткових заняттях, або факультативних заняттях. Тривалість практичної роботи – 2 години.)

Тема: Групування, формули, адресація, імена комірок, авто заповнення в Microsoft Excel (MICROSOFT OFFICE 2010).

Мета: Навчитися об'єднувати дані за природними групами, користуватися документом, в якому є групування, створювати в комірках формули для обчислення нових даних, копіювати дані та формули, призначати імена коміркам, користуватися автозаповненням..

ХІД РОБОТИ

І Організаційна частина.

ІІ Повторення попередньої теми.

ІІІ Оголошення теми уроку. Мотивація навчальної діяльності.

Задача:

Існує торгівельна мережа (лотки) по продажі продовольчих товарів. Потрібно автоматизувати облік товару.

  1.  Створити наведені таблиці на ЛИСТ1

Найменування

Ціна

Вага

Хлібобулочні вироби

1

Хліб український

5

1

2

Хліб подовий

6

0,8

3

Хліб пшеничний

5

0,7

4

Хліб хотинський

7

1

5

Батон

8

0,5

6

Плетенка

5

0,4

7

Рогалик

6

0,25

8

Багет

7

0,4

9

Пряник київський

15

0,5

10

Пряник медовий

16

0,5

11

Бублик

14

0,5

12

Сушка шкільна

12

0,5

13

Сухарі ванільні

18

0,5

14

печиво українське

10

0,5

Ковбасні вироби

1

Докторська

8,2

1

2

Полтавська

14,6

1

3

Закарпатська

12,3

1

4

Рулет західний

25

1

5

Московська

20

1

6

Сервілат

15

1

7

Молочна

11

1

Напої

1

Кока-кола 2 л

4,5

2

2

Кока-кола 1,5л

3,2

1,5

3

Кока-кола 0,5 л

2,2

0,5

4

Живчик 2 л

4

2

5

Живчик 1 л

3,5

1

6

Живчик 0,5 л

3

0,5

7

Байкал 2 л

5

2

8

Байкал 1,5 л

4,5

1,5

9

Байкал 0,5 л

4

0,5

10

Сік яблучний

5

1

11

Сік томатний

5

1

12

Кава

15

0,1

13

Чай чорний

10

0,1

Кондитерські вироби

1

Заварне

2

0,1

2

Картопля

2,5

0,1

3

Кошик

3

0,1

4

Торт Київський

30

1

5

Торт Барвінок

25

1

6

Торт Наполеон

40

1

7

Торт "ИЗБА"

35

1

8

Торт Прага

50

1

  •  Для поля ЦІНА встановити ГРОШОВИЙ формат представлення чисел. (грн) (ГОЛОВНЕ/Формат/Формат клітинок)

  1.  Скопіювати таблиці на ЛИСТ2, ЛИСТ3
  2.  Перейти на ЛИСТ2. Згрупувати кожний розділ прейскуранту.

  •  Виділити таблицю (дані)
  •  виконати команду (дію) Дані/Групувати
  •  вказати параметр РЯДКИ

  •  отримуємо  потрібне представлення даних:

  1.  Частину товарів продають за валюту. На ЛИСТ3 створіть ПРЕЙСКУРАНТ де будуть враховані ціни в євро та доларах.

  •  Додати 5 рядків та змінити «ШАПКУ» таблиці на наведену

  •  створити таблицю з назвою полів НБУ, долар, євро. Курс НБУ для долара та євро кожен день змінюється. При продажі євро та долара керівництво кафе робить націнку на 0,7% від курсу НБУ (курс НБУ+0,7%курс НБУ). Продаж доларів та євро розраховується автоматично. (наприклад =F3+F3/100*0,7 формула може мати такий вигляд)
  •  Задайте коміркам H3 та I3 власні імена (долар та євро відповідно). Для цього виділити комірку, в полі імен комірок (рядок адреси) набрати з клавіатури ім'я комірки.
  •  Кафе за свої послуги (обслуговування клієнтів) робить надбавку до ціни кожного вироба на 10% від ціни (ціна+10%ціна). Враховуючи цю надбавку заповнити поля  долар, євро та грн. в таблиці - прейскуранті. (долар та євро обчислити ціна/долар+10%(ціна/долар).

  •  Перейменувати ЛИСТ3 на Прайс-лист (двічі клацнути вказівкою миші по назві листа)

  1.  Отриманий внутрішній прайс-лист не підходить для передачі клієнтам (їм немає потреби дивитись розрахунки надбавки за обслуговування) для клієнтів сформувати окремий ПРАЙС-ЛИСТ на ЛИСТ4.

  •  скопіювати ЛИСТ3 на ЛИСТ4 (скопіювати дані на ЛИСТ4 (правка/копіювати). На ЛИСТ4 виконати команду правка/спеціальна вставка - вибрати ЗНАЧЕННЯ та натиснути ОК. (при цьому переносяться на ЛИСТ4 ЗНАЧЕННЯ ФОРМУЛ, а не самі формули. Клієнти не бачать внутрішні обрахунки)
  •  видалити стовпець С (ціна без надбавки 10%).
  •  видалити таблицю курсів євро та долара.

  1.  Відформатувати отриману таблицю. Зберегти документ. Виконати групування.
  2.  Скопіювати ЛИСТ4 на ЛИСТ5.
  3.  Створіть поле НАЯВНІСТЬ (вказується кількість товару). Заповніть його значеннями  =СЛЧИС()*1000. Встановіть формат відображення даних 0 знаків після коми.
  4.  Встановити формат комірок для поля НАЯВНІСТЬ слідуючим чином: якщо значення в ньому менше або дорівнює 100 то комірка заливається сірим кольором, якщо дорівнює нулю – червоним (Головне/умовне форматування).

  •  Перевірити виконання умовного форматування (ввести з клавіатури значення 0 для деяких записів)

  1.  Зберегти та закрити документ

PS  Мої роботи розміщені на сайті http://eduwiki.uran.net.ua

РОЗДІЛ БЦВікі / вчителі учасники БЦВікі / Користувач  Bgd


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21702. ОБЪЕКТЫ ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКА 491.5 KB
  2} Итак с помощью объектов 2го порядка мы можем изменять состояния различных объектов 1го порядка.1 В него мы введём дополнительный объект 1го порядка изменение состояния которого через универсальный интерфейс отражается на остальных объектах 1го порядка. Введём также генератор случайности дающий возможность случайно выбрать какой объект 1го порядка следует изменить наиболее сильно и в каком направлении.
21703. Модели представления знаний 96 KB
  Впервые была представлена Минским как попытка построить фреймовую сеть или парадигму с целью достижения большего эффекта понимания . Минский разработал такую схему в которой информация содержится в специальных ячейках называемых фреймами объединенными в сеть называемую системой фреймов .Возможно б что вы используете информацию содержащуюся в вашем фрейме комнаты для того чтобы распознать мебель что называется процессом сверхувниз или в контексте теории фреймов фреймодвижущим распознаванием . Он предложил систему ...
21704. Модуль Нейрокибернетика 380 KB
  В первом случае сформированная нейронная сеть выступает в роли регрессионной модели и имеет k входов и один выход то есть в качестве входных значений нейронной сети выступают предшествующие значения котировок а в качестве выхода значение на текущий момент. В автоматическом управлении нейронные сети так же не плохо справляются со своей задачей и если учесть что не нужно проводить сложных расчетов то выбор в пользу использования нейронных сетей становиться очевидным. Так же нейронные сети находят практическое применение при диагностике...
21705. Технология личностного ориентирования в географии 103.5 KB
  Содержание личностно-ориентированного образования, его средства и методы структурируются так, что позволяют ученику проявить избирательность к предметному материалу, его виду и форме, в этих целях разрабатываются индивидуальные программы обучения, которые моделируют исследовательское мышление.
21706. Методы экспертного оценивания 136 KB
  5] Анализ компетентности экспертов по взаимооценкам [0.6] Анализ компетентности экспертов по оценкам объектов [0. Типичные ситуации группового выбора: распределение конкурсной комиссией поощрений; обсуждение и согласование нескольких альтернативных законопроектов; ранжирование по перспективности внедрения образцов новых промышленных изделий производимое группой экспертов. Например для 3х объектов предпочтение одного из экспертов или он может количественно выразить интенсивность ; ; .
21707. Разделы модуля «Базовые понятия. Методы извлечения знаний» 368 KB
  Методы извлечения знаний [1] История и этапы развития искусственного интеллекта [2] Подходы к созданию систем искусственного интеллекта [3] Искусственный интеллект в России [4] Направления развития искусственного интеллекта [5] Основные определения [6] Методы извлечения знаний [7] Классификация методов извлечения знаний [8] Пассивные методы [9] Наблюдения [10] Анализ протоколов мыслей вслух [11] Лекции [12] Активные методы [13] Активные индивидуальные методы [14] Анкетирование [15] Интервью [16] Свободный диалог [17] Активные групповые методы...
21708. Модуль Жизненный цикл интеллектуальной системы 147.5 KB
  2] Этап 2: Разработка прототипной системы [1.4] Этап 4: Оценка системы [1.5] Этап 5: Стыковка системы [1.
21709. Модуль Методы представления знаний: Нечеткая логика 192 KB
  Математический аппарат Характеристикой нечеткого множества выступает функция принадлежности Membership Function. Обозначим через MFcx – степень принадлежности к нечеткому множеству C представляющей собой обобщение понятия характеристической функции обычного множества. Значение MFcx=0 означает отсутствие принадлежности к множеству 1 – полную принадлежность. Так чай с температурой 60 С принадлежит к множеству 'Горячий' со степенью принадлежности 080.