筛选后的数据可以使用公式进行各种计算和分析。公式可以通过数学运算、逻辑运算和统计方法等，对数据进行加减乘除、求平均值、最大值、最小值、标准差、相关性等操作。
公式能够帮助我们发现数据之间的关系、趋势和模式，进一步提取有用的信息，并为决策提供支持。
通过运用合适的公式，我们可以更好地利用筛选后的数据来进行预测、优化和解决问题，提供更准确的结论和决策依据。
能做。
2 首先，在数据透视表中选择需要筛选的字段，然后在筛选器中选择需要保留或排除的值。
3 接着，点击“筛选器”菜单中的“筛选器设置”，在“数据”选项卡中选择“仅包括”或“排除”，并在“值”框中输入需要保留或排除的值。
5 通过这种方法，可以快速地对数据进行筛选和分析，从而得到更加准确的结论和决策依据。
筛选常用的工具包括：
筛网。圆形结构，上面覆盖有小孔的网状结构，用于筛选物品尺寸、形状等特征。常见的材质有不锈钢、塑料等1。
筛子。用于将固体颗粒按照大小分类的工具，常用于食品加工、粉末筛选等场景。材质包括合金、塑料等，有些筛子还带有钢丝刷或超声波器，提高筛选效率1。
过滤器。用于将液态物质过滤的工具，常用于实验室实验、生产加工等场景。种类包括滤纸、微孔膜、过滤器筒等，具有不同的过滤效率和适用范围1。
电子表格软件。如Microsoft Excel、Google Sheets，适用于小型到中型的数据集，可以通过公式和条件格式进行简单的筛选和分类23。
数据库管理系统。如MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server，处理大量数据，支持复杂的查询和筛选操作3。
数据挖掘和商业智能工具。如IBM SPSS、SAS、Tableau，提供强大的数据分析功能，包括数据预处理、分类和可视化3。
机器学习和深度学习框架。如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch，提供多种算法和模型，用于训练和部署分类系统3。
文本处理工具。如NLTK、spaCy，专门用于处理文本数据，包括分词、词性标注和主题分类3。