数据有效性（也叫数据验证）是我们使用频率最多的一个功能，比如下拉菜单的制作、限制性输入等，那你真的会用数据有效性吗？本期通过6个经典案例与大家分享一下数据有效性的用法。

1、下拉菜单的制作

下拉菜单是数据有效性最经典的用法，这里与大家分享一下相关的制作方法。

一级下拉菜单的制作：

选择区域，点击数据——数据验证——设置——验证条件——序列，之后选择来源区域即可。

注意：来源若是手动输入，要注意的是文本之间的分隔符是英文状态下的逗号。

二级下拉菜单的制作：

先选中区域，点击公式——定义名称——根据所选内容创建——勾选首行，之后建立一级菜单和二级菜单，做二级菜单时，来源写公式=INDIRECT(单元格地址)。

2、在指定的区域输入数字

选中区域，打开验证对话框，在允许条件中选择整数，之后根据需要输入相应的区间。

3、只允许输入数字

这时选择的条件是自定义，之后输入公式=ISNUMBER(B1)=TRUE。

4、逐行输入内容

一样是选择自定义，在公式中输入=COUNTA(A$1:A13)=ROW(A1)

5、输入唯一值

同理，选择自定义输入公式=COUNTIF(A:A,A1)=1

6、输入当前时间

选中区域，之后按Ctrl+1打开设置单元格格式，然后选择自定义，输入数字格式H:MM:SS，点击确定。

这里需要在其他任意单元格输入公式=NOW()

完成以上操作之后，直接选中区域，打开数据验证，选择序列，来源设置=刚刚输入的公式的单元格。

这几个用法，你会了么？若有什么问题欢迎在下方留言。

问题来源

EXCEL输入数据时，经常会输入不规范或者无效的数据，对数据的统计工作带来很大的麻烦。

数据验证能够建立特定的规则，限制单元格可以输入的内容，从而规范数据输入，提高数据统计与分析效率。

数据验证，在EXCEL2010及以前的版本中称为“数据有效性”。

使用示例

一、规范性别输入

利用数据验证输入性别，不仅数据规范，而且快速。

方法如下动图：

特别注意：

1、序列来源中，“男”与“女”两个字之间一定是“英文状态”的逗号，即半角逗号；

2、只要对一个单元格设置了数据验证，鼠标拖动单元格右下角填充柄，进行填充，即可将“数据验证”填充到其他单元格，

二、限定输入内容

当然，输入的内容也可以用第一种输入性别的方法以序列的方式直接写入来源。

三、限定数字范围

1、静态限制输入数值范围：

2、动态限制输入数值范围：

这种动态限定数据的方法，设置了数据验证以后，可以通过修改最小值与最大值单元格的数值，动态调整数据允许输入的范围。

四、限定文本长度

限定文本长度还可以设置通过“文本长度——介于”，来设置文本位数的范围。

五、限制输入重复信息

【数据】——【数据验证】：验证条件选择自定义，输入公式：

“=COUNTIF(H:H,H1)=1”。

公式的含义是：H列中，H1单元格的内容只出现1次。如果H列中H1单元格内容出现次数超过1，则禁止输入。

如动图：

六、限定身份证号码

【数据】——【数据验证】：验证条件选择自定义，输入公式：

“=AND(LEN(H1)=18,COUNTIF(H:H,H1&"*")=1)”。

其中：

LEN(H1)=18，含义是H1单元格内容的长度为18位；

COUNTIF(H:H,H1&"*")=1，含义是在H列中H1单元格内容只出现1次，也就是不能重复出现；

(为什么查找身份证出现次数，还要在查找单元格后面添加“&"*"”，请参考Excel | 身份证号码统计易出现的错误)

AND(LEN(H1)=18,COUNTIF(H:H,H1&"*")=1)，含义是同时满足内容长度为18位、不能重复出现两个条件。

七、限制输入空格

【数据】——【数据验证】：验证条件选择自定义，输入公式：

“=ISERR(FIND(" ",ASC(H1)))”。

其中：

ASC(H1)，含义是H1单元格的全角空格转换为半角空格；

FIND(" ",ASC(H1))，含义是在H1单元格中查找空格，如果包含空格，则返回空格在H1单元格的位置，即一个数字；如果没有空格，则返回错误值#VALUE；

ISERR(FIND(" ",ASC(H1)))，含义是通过ISERR函数，将不包含空格时返回的错误值转换为逻辑值TRUE，表示允许输入；将包含空格时返回的数值转换为逻辑值FALSE，表示禁止输入。

如下动图：

是不是有好多同学看到下面表格中“检验”这一列中的是和否，还在纠结这个是怎么设置的啊？

下面小编就好好跟大家说说，其实这个就是设置数据的有效性，在工作中应该比较常见：

1、选择要设置的某一列

2、在数据菜单下找到数据有效性

3、点击数据有效性，选择设置，在允许选项框下选择序列，然后就在来源选项上填写你想要的字，比如是或者否，记住填写多个字的时候，中间的逗号必须是英文环境下的逗号。

随着现代企业开始注重规模化经营和跨区域发展，信息技术应用的广度与深度正在不断扩大，信息技术水平已经逐步成为现代商业的核心竞争力，企业已经与IT产生了不可分割的联系。如何使信息更迅速便捷地传递并吸收，是越来越多的管理者正在努力研究的方向。因此，作为管理者，要试着把结果和现实信息转换成科学的数据。

公元前490年，波斯远征军入侵希腊，宣战的消息传开后，雅典派出一名叫裴里匹底斯的信使前往斯巴达求援。信使用35小时跑完了雅典到斯巴达的巧0公里。但斯巴达人却说他们10天之后的月圆夜才能出兵。雅典人不得不孤军奋战，所幸以少胜多，打败了波斯人。这位信使带着胜利的喜讯，跑了42.195公里到雅典城，高喊：“我们胜利了！"随即倒地身亡。

现在人们仍旧沿用的“马拉松赛跑"就是为纪念这位信使而设立的。

数据是信息的具体描述，即信息的载体。如果在当时的雅典能够用一种更加省时省力便于使用的信息传递方式，是不是就不会发生这样的悲剧了呢？信息通常能够通过听说读写传递出去，而被抽象化、符号化的信息能够更容易更快速地传递出去，企业信息化管理的精髓是信息集成，其核心要素是数据平台的建设和数据的深度挖掘。对此，德鲁克这样形容：“就像是研究员在试验过程中不断记录数据，在完成试验后，这些数据就组成了一条线，直接显示着整个试验过程，多组这样的数据能够证明问题或者解决问题。”

数据转换是分析信息的必要过程

让我们先看一下字典中“数据"的定义：“数据是基本的、最小的，或者拥有一些结构、关系和状态的信息片断的底层集合，但不包括行为。"一个包含街道地址、门牌号等数据的地址是数据，实际上的具象是什么可以通过这些数据找到，而数据本身不表明地址表达的影响。数据是构成信息的原始的构建材料，也是信息的简化。所以，信息基于数据，需要数据。

现代社会中，大部分计算机工作的核心就是收集、分发和管理数据，并且在适当的时候、在被需求的位置、以符合要求的方式为数据的拥有正确权限的需求者提供数据。数据库是用于存储大量数据化的信息的专有区城，它通常包括一个或多个表，是某种角度同类信息的集合。我们要用更容易的方式开展管理，而通过数据库的便捷管理功能，管理者可以方便、灵活地完成数据库应用中涉及的诸如建立数据库、查询和更新等各种基本操作。

转换信息要做好前提工作

在将信息转化为数据前，我们需要采集真实可信、符合时代发展的数据。所以，保证信息的真实性是利用信息的前提，利用虚假不实、不合时宜的信息反而会影响管理者的决策和任务的执行进程。

确保信息的真实有效之外，还要检验信息的精准。同样的信息要注意去粗取精，选择真正对自己和企业发展有益的信息，信息的选择还要注意客观性，不能与己方角度或者观点不同就放弃，要知道市场变化很快，即便是不能理解和立即利用的信息，将来也有可能成为重要的切人点。接下来是专门的信息分类，根据各部门实际的需要为信息“贴上标签'，能一目了然地看出信息的利用点在哪里，也能够通过这些关键词快速找到所需要的信息。

信息数据化的优势

数据化的信息对我们的工作有着很重要的意义，我们举例来说明，有十个人传递一句话，单向不重复地两两传递：“我告诉你一句话！"到第十个人那里的时候，他听到的可能是：“什么时候出发？"这说明什么问题呢？即便是参与人数很少的两两传递，也有可能导致语言失真。在大多数情况下，我们听到的和事情的本质之间存在非常大的差异，我们听到的只能算是消息，而不一定是有效信息。但传递数字就不一样了，这十个人如果两两传递：“我告诉你一句话"相信出现问题的可能性就很小了。

在一个组织中，我们要宣布放假时间，一定会用明确的时间表示，例如：元旦放假时间是1一3日，4日正常上班，这就是简化的信息。如果要用具象表达，既麻烦又不见得能及时雅确地让接受信息的人了解到实际情况。

所以：“为了提高竞争力或改善绩效，企业有必要充分了解自己、客户以及竞争对手，对数据信息的分析就是很好的了解途径。随着数据量的与日俱增，企业还需要找到掌控数据的方法，并将它们转化还原为可用信息。企业发展需要做到以信息为中心，但不仅仅是守着一座数据中心。只有基于准确、一致、可用、深人的信息，决策才是有价值的，才能帮助企业设立确切的目标，这些是企业成功、长久发展的关键。”

信息化的成果并非一蹴而就，它可能需要经历一个相当长的时期。在企业的各个发展阶段，各种模式的信息化工具交替占据主导地位，但随着时代和信息技术的发展，最终必然被更新的、更完善的模式或技术所取代。作为管理者，应该不断学习新兴电子技术，汲取更多的知识，把结果和现实信息转换成科学的数据，才能保证自身和团队的持续进步。

2012年及以前，可以称之为SaaS的起步期。第二阶段是从2013年初开始，经纬红杉等资本涌入企业服务领域，搅动了创业者、投资者、及媒体神经，开始躁动、活跃起来。这是一个极为混乱的时期，各种观点、理念相互掐架，包括：大客户&小客户、收费&免费、标准化&定制化、产品导向&销售导向。2016年中，SaaS进入第三阶段：从躁动趋向冷静，争论似乎已经结束，SaaS也已无秘密可讲。仅用三年，我们走过了美国近十年的路。

——来自2017中美SaaS峰会的演讲节选。

企业分大中小，大型企业与中小型企业对企业管理的需求不一致，中小型企业需要的管理软件是尽可能的标准化、符合高流失率情况、低CAC、低LTV；大型企业需要的管理软件是高度定制化、尽可能低的流失率、高CAC、高LTV。故而产品、市场、服务的逻辑就不是一致的，做大企业的业务，多以客户为核心，进行横向拓展；做小企业的业务，多以产品标准化为核心，进行纵向拓展。

面向房地产行业，有垂直行业多元化SaaS系统——悦家云、明源，有业务聚焦型SaaS系统——销售易、Salesforce。

悦家云，致力于地产智慧营销管理环节。房地产发展商在地产营销环节关注的除了提升管理效率，还有营销环节产生的客户数据。客户数据是无价之宝，通过对其分析利用，企业可以做到盈利能力的提升，打造真正属于自己的数据壁垒。而数据壁垒的有效性不完全体现在数据集合的大小上面，更体现在数据的精准性、有效性。

悦家云的数据，通过悦家云自己的平台，从线上、线下源源不断的收集，从而保证了客户数据的100%精确性。而通过沉淀的精准有效的客户数据，衍生出的案场数据、渠道数据、推广数据、财务数据等，就能对地产项目的营销走势，甚至是未来的市场大局、走势，做出有理有据的研判。同时，基于这些数据带来的价值，拓展诸如前期策划、项目定位、家居装修等类目，形成更大的房地产生态圈。

借助专业的工具和手段对数据进行读取、抢救和恢复的技术称为数据恢复技术。

根据不同的存储介质，数据恢复可分为硬盘数据恢复、移动存储设备及多媒体卡数据恢复、光盘数据恢复、软盘数据恢复。本文分别介绍数据无法正常读取的原因及恢复方法。

硬盘数据恢复

故障原因：

1.物理故障

包括电机不转、通电后磁头错位、磁头损坏、盘片划伤等，可采用更换、加载、定位等方法进行数据修复。

2.其他原因

系统不能正常启动密码或权限丢失MBR分区丢失误操作误删除误分区病毒破坏黑客攻击RAID磁盘阵列失效

恢复数据包括：Office文档、图片、视频、数据库文件、邮件等

推荐工具：

R-Studio

美国的R-tools公司的核心产品，目前市面上认可度比较高的数据恢复工具，可针对文档、图片、视频、文件、数据库文件等超过200种文件类型进行恢复，并支持对分区以及Raid阵列的恢复。

Ontrack EasyRecovery

操作简单的数据恢复工具，针对常见的文档、图片、视频、文件等数据类型可以进行快速的扫描和恢复。

Recover数据恢复三件套

澳大利亚经典数据恢复软件，分为文件恢复、图片恢复和邮件恢复三个组件，每个组件各司其职，其中文件恢复组件是核心组件，具备其他两个组件的功能，可以对常见文件、图片、视频、邮件等进行数据恢复。

Stellar Phoenix Windows Data Recovery

印度Stellar公司出品，专门针对Windows系统中的文件恢复，可对文档、图片、视频、邮件以及常用文件恢复。

Stellar SQL Database Toolkit（SQL数据库恢复工具组）

Stellar公司产品，主要针对SQL数据库的文件恢复。

Stellar Outlook Toolkit（Outlook邮件恢复工具组）

Stellar公司产品，针对Outlook的专门工具，可以对损坏Outlook文件进行修复，并支持对Outlook生成的pst文件进行备份、复制、拆分等操作。

移动存储设备及多媒体卡数据恢复

故障原因：

常见短路、过电损坏、芯片损坏、闪存无法读取等

设备包括：U盘、闪存、Mp4、CF、SD、XD、MMC、SM、SMC、记忆棒等

推荐工具：

效率源Flash

光盘数据恢复

故障原因：盘片划伤

推荐工具：

VMI Hybrid2.0光盘修复工具

VMI2550i光盘修复工具

软盘数据恢复

故障原因：

数据介质损坏出现的电路故障、磁头偏移等

恢复方法：采用更换、加载、定位等方法进行数据修复

如何好好利用Excel数据有效性做动态数据归类？】

谢谢邀请。我是汤帅，一个PPT自由设计师，承接PPT定制。

利用Excel进行数据登记是众文员需要做的工作，但是若能掌握一部分技巧，数据输入会减轻很多工作量，而且可以减少错误的发生。数据有效性有时候能带来便利，而且其他人填写数据的时候也有参考作用。

数据有效性基础操作是：选中单元格→数据→数据有效性→序列，来源，框选需要的区域。

这时候有些小伙伴会提问，那如果我需要作出动态的结果呢，有时候内容太多，但是能通过一定的条件进行区分，可以降低数据有效性的内容呢？这个如何进行操作？这个难度也不是很大，只是数据维护需要及时。

动态数据有效性操作步骤：

步骤一：对数据进行命名，选中需命名单元格→公式，名称管理器，新建。

步骤二：设置条件单元格的数据有效性，选中单元格→数据→数据有效性→序列，来源，框选需要的区域。

步骤三：利用公式INDIRECT进行编制数据有效性，选中单元格→数据→数据有效性→序列，来源，输入公式。

今日互动：你觉得还有其他与客户沟通的思路吗？P.S：我是汤帅，承接PPT定制，有需要可以留言联系我。P.P.S：觉得回答得还行，就点赞吧！

我是汤帅，知名PPT定制设计师，职场技能优秀回答者。学点新鲜有趣的职场技能，关注我准没错。

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。那么在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去分析数据呢？一、明确数据分析的目的1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。不少新人在设计自己产品的时候，可能会花费很多时间在产品本身的设计上，却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否，在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话，这样既不利于产品设计顺利通过需求评审，也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因，则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解，版本->时间->人群。比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%，暴跌5%个点，这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动，是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。如果版本的波动数据保持一致，再看看数据是从什么时候开始变化的，是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响，页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。如果不是，则再拆解是不是流量来源构成发生了变动，是不是新用户的曝光数量增加导致的。产品经理需要带着明确的目的去分析数据，思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候，产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分，排查原因。二、多渠道收集数据收集方式一般有四类渠道。1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取，需要带着审慎的态度去观察数据，提取有效准确的信息，剥离部分可能注水的数据，并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论，一般这样的评论都是非常极端的，要么特别好，要么骂成狗，但这些评论对于自身产品设计的提升还是非常有益的，可以尝试去反推用户当时当刻为什么会产生如此的情绪。3、自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题，减少问题，回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。用户访谈需要注意不使用引导性的词汇或问题去带偏用户的自然感受。4、从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况，也会提供SQL查询平台给产品经理或数据分析师，让他们可以更有深度的探究对比数据。三、有效剔除干扰数据1、选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显示有问题，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。2、制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案，第1条“您有一个外卖暖心红包未领取，最大的红包只留给最会吃的你，点击进入”，第2条“送你一个外卖低温福利，足不出户吃喝热腾美味，点击领取 ”。实验数据表明，第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛？结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。3、剔除版本或节假日因素的干扰，新版本刚上线时的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候，用户的消费需求会被触发，电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此，在数据对比的时候，实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。4、对历史数据遗忘。人与数据技术不同，数据技术有着100%的记忆能力，而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理，也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验，得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线，利用有规律的时间变化有效删除老数据，去提升模块的点击率。5、实验需拆分A1组，也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1，A1和A的规则保持一致，然后探究AB的数据波动与AA1比较，剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明，设立A1组是非常重要且必要的，不管数据量级有多大，相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动，而这小幅波动在精细化运营的今天，对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。四、合理客观的审视数据1、不要忽略沉默用户产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。2、全面理解数据结果如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。例如我曾经做过在首页给用户投放活动弹窗的实验，发现实验组的数据不管在首页的点击率，订单转化率乃至7日留存率方面都远超对照组，首页上的每一个模块的转化率都有明显的提升，远远超出了我们的预期，那这真的是活动弹窗刺激了用户的转化率嘛？后来我们发现在首页能够展示出活动弹窗的用户，往往在使用环境时的网络状态比较好，在wifi环境下，而未展示弹窗的用户则可能是在公交/地铁/商场等移动场景下，网络通讯可能不佳，因此影响了A/B实验的结果。3、不要过度依赖数据过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。正像罗振宇在时间的朋友跨年演讲上提到的一样。用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了，这叫母爱算法，在内容分发领域没有人比今日头条做得更好，但母爱算法有很大的弊端，在推荐的时候会越推越窄。另一面则是父爱算法，站的高，看得远。告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。正像乔帮主当年打造的iPhone系列产品一样，不看市场分析，不做用户调研，打造出超出用户预期的产品。五、总结美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。产品经理在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，正确的理解数据，让数据真正嵌入到产品的设计中，切实解决用户的实际问题，方能真正做到所谓的“用户洞察”，让产品走到用户需求前面，超出用户的预期。

【Excel如何模糊性使用高级数据有效性搜索数据？】

数据有效性有时候能带给大家便利，有时候能带给大家烦恼，在数据少的时候，数据有效性非常便利；但是数据累计到一定量的时候，可选项就非常多，有时候并不是很方便。

看着别人在做数据的时候利用下拉菜单好像很高级，下面我带大家从不同层次进行学习这个下拉菜单的制作。

一、制作数据有效性方法一：数据→数据有效性→序列，来源，框选需要的区域。

图1

基本的数据有效性设置已经回顾了，有一些朋友会疑问，数据有效性如何能做到模糊性筛选数据，例如使用筛选功能那样，只需要输入一两个关键词，就可以匹配到相应的数据，得出简化的可视数据，带来不一样的视觉感受。现在我帮大家打破这一常规，来带领大家慢慢建立自己的高级数据有效性王国。

大家可以建一个数据源的工作表和过渡搜索数据的工作表，第三个是使用数据有效性的工作表。如图所示，每一个表格的作用会在实际使用中提及。

图2

二、对数据源工作表建立一个名称管理

第一步是对数据源工作表的公司名称建立一个名称进行管理—公司，基本操作步骤：选中所需单元格→公式→根据所选内容创建，名称为首行→确定。

图3

三、建立数组公式

第二步是在过渡工作表中建立一个数组公式，该数组公式作用是根据输入单元格内容进行搜索符合条件的内容。温馨提示：数组公式需要Ctrl + Shift + Enter三键一起输入，被提示循环运用的时候，点确定即可。

该辅助数组公式为：

=INDEX(数据源!A:A,SMALL(IF(ISNUMBER(FIND(CELL("contents"),公司)),ROW(公司),1000),ROW(A1)))&""

图4

第三步是继第二步建立第二个名称—公司名，该名称使用一个公式提取第二步搜索的数据，该公式为：

=OFFSET(提取!$A$2,,,COUNTIF(公司,"*"&CELL("contents")&"*"))

图5

四、建立第二个数据有效性

第四步是建立第二个数据有效性，该数据有效性设置与基本设置一致。设置步骤：数据→数据有效性→序列，公司名（已经在名称管理器下建立名称）。

图6

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在日常工作中，我们避免不了的需要去收集反馈一些资料，例如意向客户跟进的情况，如果我们只是发了一张表让每个人反馈，那么你收集上来的结果将会是五花八门，给自己后期整理会带来特别大的麻烦，这个时候，如果你会用数据有效性，让他们只能从你给的选项中去选择，那后期我们统计分析结果就会节省很大一部分时间。

下面我们以一个录入人员信息所在省所在市为例子简单的讲解下，大家可以根据自己的实际应用去修改即可

一、仅有一个层级：

步骤：数据→数据有效性→序列→

1、如果所需要填写的较少的话，则我们可以直接把内容填写上去即可，如下图：

此处需注意：两个数值之间用英文状态下的逗号填写即可

2、如果所选择的数值较多，则我们可以把数据源填写到其他的空白处，然后直接选择数据源即可，具体操作如下：

二、有两个层级且相关联（即第二个选项是由第一个决定的）

第一步：创建名称管理器

选中所有的内容→公式→根据所选内容创建→首行（因为此例子省份在首行，二级菜单所有的市是根据省来决定的，所以选择首行，具体可以根据不同情况进行选择）

第二步：创建一级菜单名称

选中所有的省份然后在左上角修改名称即可，此处名字可随意填写，但是一定要记着

第三步：设置一级菜单

数据→数据有效性→序列→=省份（第二步设置的名称）

第四步：设置二级菜单

数据→数据有效性→序列→=INDIRECT($G2)（($G2为二级菜单对应的前一列的单元格）

下边的直接下拉即可

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