每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！

首先，我们先来说说数据库是什么？官方说法就是：按照数据结构来组织，存储和管理数据的仓库。数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。比如数据分析，数据整合等等。但是，数据库的使用成本太高，这就像每个人都是程序员一样，所以我在这里说的，是适合所有小白使用的数据库的应用软件。

Excel表格大家的熟悉程度可就非同一般了，我们几乎每天都在与Excel表格为伍，公司的财务报表，人力资源的信息，行政的考勤记录等等都是用Excel记录的，那么，在数据膨胀化的时代，Excel还能满足我们的需求吗？答案就可见一斑了~

首先，我觉得数据库的安全性要比Excel强很多，起码在我编辑到一半数据的时候，即使没有来得及保存，数据库的数据也是不会丢失的，他会永远存在于数据库里，已备我不时之需。但是这一点Excel是做不到的，我想大家都经历过数据录入一半的时候，电脑突然出现故障导致所有数据丢失的事件，当时的懊恼和无助，你可还记忆犹新？？

其次，数据库的数据是可以在线共享的，这种共享是多人可以同时操作一个表格并且数据之间是不会有所干扰的，在此基础上，和你共同协作的人也可以看见你创建的数据，当然这是在你允许的情况下。而Excel的分享只能是不断的通过媒介（比如微信，QQ，邮件）来不断的转发给需要的人，当然转发的同时它已经失去了时效性。而数据最可怕的就是失去时效性。

再有，数据库的数据分析能力远远超过Excel表格，不只是在于他的图表分析，而且有强大的BI功能做数据的大集合，你可以任意将你需要的表格里任意字段提取出来作为你聚合表里的一部分，你甚至可以将不是同一个表格里的数据做任何的运算，这不就是管理层梦寐以求的数据统计报表吗？你还需要在不同的表格里花费大量的时间一点一点计算那可怜的数据吗？

以后所有的数据都将平台化，这是数据时代的大趋势，看看你是在掌握数据还是数据掌握你，就只差一个数据库了~

搞技术的童鞋或高手请直接路过.....

作为一个合格的数据分析师，Excel是必备工具，但仅Excel还不够，数据量的激增和复杂性提高，以及数据平台话的趋势，要求我们必须要了解并熟练掌握数据库的操作，但在学习数据库操作前，先全面对比下数据库和Excel

Excel不用多说，地球人都知道是干神马的，而且零门槛使用；数据库相信很多人也听过或用过，但对于非技术的童鞋们，可能还是还有不太清楚2到底有什么区别，今天就来捋一捋它们的区别。

一、相同点

都是用来处理数据的工具，而且特别擅长处理一维二维表形式的数据。在工作中都很常用。

二、不同点

1、Excel是一个具体的工具，而数据库是个大的概念，具体的产品很多，常见的有MS SQL Server、MySql，Oracle等，分属于不同的公司。

2、Excel是由sheet组成的，可以有多个sheet；数据库由表组成，可以有多个表。

3、Excel更适合较为少量的数据，虽然高版本的Excel理论上一个sheet 可以存放几十万行的数据，但要是真存放了那么多，可以想想打开的速度； 而数据库可以存放大批量的数据，一个表随随便便存个几十万是一点问题没有的，上百万千万也是很常见。

4、Excel的多个sheet之间不能设计复杂的数据关系，而数据库的的表之间可以有复杂的关系，这也是数据库的最大特点，关系型数据库的名字由此而来。

5、Excel不能共享，而数据库可以轻松共享，如我们每天看到的各种网站信息都是数据库信息被共享的实例。

6、能力方面，Excel可以实现的数据处理功能数据库都可以做到，同时又具备很多Excel没有的功能，如SQL查询、数据聚合、数据索引等等。

7、安全方面，Excel作为一个办公软件，其安全性可想而知，没有太多的安全性功能，而数据库库则不同，有着复杂的安全机制和权限验证，也有非常完善的数据备份机制，能最大限度的保证数据的安全。

其实罗列太多也意义不大，只要说清了两者的主要区别即可，总结就是在使用定位、功能性、共享性、安全性4个方面的区别。

2者各有所长，各有适合的使用场景，但千万不要取2选1，了解他们的不同是为了更好的使用他们，实际工作中这两种工具都是离不开的。

具体哪些数据库是那些公司的，可以自行度娘一下，主要了解清楚数据库的结构特点和存储数据的方式即可，对数据分析师来说，最关键的是提取使用数据。之后的文章再说如何通过SQL语句读取数据。

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回归分析法，即二元一次线性回归分析预测法

先以一个小故事开始本文的介绍。十三多年前，笔者就职于深圳F集团时，曾就做年度库存预测报告，与笔者新入职一台籍高管Edwin分别按不同的方法模拟预测下一个年度公司总存货库存。令我吃惊的是，本人以完整的数据推算做依据，做出的报告结果居然与仅入职数周，数据不齐全的Edwin制定的报告结果吻合度达到99%以上。仍清楚记得，笔者曾用得是标准的周转天数计算公式反推法，而Edwin用的正是本文重点介绍的二元一次线性回归分析法。

二元一次线性回归分析法是一种数据分析模型。

在EXCEL函数公式是FORECAST（英文意思是：预测），其用途是根据一条线性回归拟合线返回一个预测值，此函数使用可对未来销售额、库存需求或未来数据趋势进行预测分析。

要做好库存预测须具备几个条件，首先须具备过去较长的某个时间段的完整整的数据。这里说的时间段最好是上一年度一整年或最近两年的数据。

完整的数库据指的是需要有年度对应每个月的实际库存与营收额或销货成本。

同样我们把库存预测肢解成几个关键步骤。

第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入

先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。

第二步：依KPI目标调整预测数据

假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。

第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：

物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。

仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。

这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。

第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。

存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。

依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。

如下截图，两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。

企业管理中，要快速地对企业活动做出判断，需要完整的数据管理积累支撑

二元一次回归分析法做库存预测速度快，效率更高。而标准的周转天数计算预法会更准确与准确。到底应当选择哪个方法？不同的时期，不同的方法如何选择则是仁者见仁，没有对或错，只有合适与否。但有肯定的一点，那就是类似二元一次回归分析法管理工具的熟练应用，则一定对会对企业管理起到更好的帮助，在做数据调研时也是个好的选择。

这年头，不会点数据分析，都不好意思投简历找工作。

可是说起来容易做起来难，数据分析究竟是什么鬼？

不会HPCC也不会Hadoop，只会Excel可以吗？——答案是，可以！

对于非科班出身的人来说，Excel就是最接地气的数据分析工具。Excel中有自带的数据分析工具箱，只不过默认情况下，这个工具箱不在菜单栏中，要自己把它找出来哦。

在Excel工具箱中有多个数据分析，有相关系数、协方差、指数平滑等。看到这些名称先别晕，其实这些工具的使用方法很简单。不信？那么今天就来看看，如何通过相关系数分析，找出影响销量下降的原因。

第1步：在Excel表格中输入数据。例如你怀疑影响销量的原因可能有售价、客流量、促销折扣，但是不知道究竟哪个原因是罪魁祸首。

第2步：现在需要调出数据分析工具箱。如下图所示，单击【文件】菜单中 的【选项】选项。

第3步：在【加载项】菜单中选择【Excel加载项】，然后单击【转到】按钮。

第4步：选择【分析工具库】选项，单击【确定】按钮。此时就成功将分析工具添加到菜单栏中了。

第5步：单击【数据】选项卡下的【数据分析】按钮，这就是前面步骤中添加的数据分析工具库。

第6步：选择【相关系数】分析工具，单击【确定】按钮。

第7步：在【相关系数】对话框中设置数据区域。在【输入区域】中选择表格中的所有数据区域，分组方式为【逐列】，因为表格中，每一列为一组数据。选择【标志位于第一行】，这样分析结果中才会有标题字段。设置一个输出区域，例如选择G2单元格，表示要将输出结果放到G2单元格开头的单元格中。

第8步：此时就可以查看分析结果了。因为我们需要判断影响销量的因为，所以只需要在I列中，看销量与其他因素的相关系数值就可以了。负数表示负相关，正数表示正相关，正数正大和负数越小都表示相关系数很大。

例如在下图中，销量与促销折扣的相关程度是最大的，为-0.763，说明折扣是影响售价的最大因素。此外第二个因素是售价，为-0.3389。

虽然今天的案例比较简单，但是使用相关系数工具的思路却可以用到其他复杂的案例上。大家只要将各因素的数据列出来，使用相关系数分析，找到相关系数最大或最小的那个值就可以了。

excel中有很多功能用起来方便，快捷，特别是当数据多的时候，你还在一个个的进行操作吗？ 下面带着大家来学习数据的数字排序，文字排序，筛选，高级筛选。

排序：

单列排序

光标定于列中--数据菜单下--排序与筛选--升序和降序按钮，完成按照当前列的排序。

2.多列排序

光标定于数据区域中或选择要排序的记录--数据菜单下--排序与筛选--“排序”按钮--弹出对话框：设定条件与方式----添加条件----确定。

3.自定义排序：在进行排序时，针对于文本可以进行笔画，拼音和自定义排序。

1、数字排序

2、文字排序

筛选：

自动：光标定于数据区域中或选择要筛选的记录--数据菜单下--排序与筛选--“筛选”按钮--此时发现标题行出现下拉三角符号，根据条件进行筛选

高级：先把条件打出来放在一边，直接点击高级，设置条件区域，注意题中的年龄设置，以及符号的设置（小写）

3、自动筛选

4、高级筛选

今天的分享就到这里，明天接着给大家更新更精彩的内容。全都是手码，希望大家能够多多支持，欢迎关注转发，谢谢大家！！

最近几天，不断有小伙伴在后台问到使用excel做数据分析的相关问题，今天，数据君（ID：shendufenxi）就为大家推送一篇实用技巧。

高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。

在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示：

1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】：

2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：

3）选择【分析工具库】，点击【确定】：

4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：

安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。

回归分析

在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？

实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的 一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。

这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。 这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。

百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛：

1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；

2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：

1、利用散点图描绘图形：

2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：

从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.01028x-27.424

R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。

3. 使用Excel的数据分析功能

1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：

2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。

3）以下内容是残差和标准残差：

4）以下是残差图：

残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。

5）以下是线性拟合图

在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。

6）以下是正态概率图

正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。

以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：

一、描述统计

在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。

数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。

案例：北京房屋价格（数据文件：house_price.xlsx）

分析问题:

1)北京市政府为调控房地产价格，希望知道北京各小区房屋价格的分布，请分析房地产价格的集中趋势，并选择合适的图形呈现。

2)房地产商想知道北京各个环线房屋装修状况的对比情况，以便进行产品设计和市场拓展，计算指标并设计合适的图形呈现结果，最后给房地产商一些建议。

3)选择合适的图形反映北京各个区住宅区房屋分布情况

操作步骤：

1)基本描述统计

打开excel数据文件house_price.xlsx

选择描述统计，单击“确定”按钮。

2)直方图

根据描述统计的结果，在空白列构造间隔为0.5的等差数列作为接收区域D1:D19，最大值为9,最小值为0。

选择数据，单击“数据”选项卡，选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项

输入区域选择房屋价格avgprice列$B$2:$B$186，接收区域选择第一步构造的接收数据，即D1:D19数据。

输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。

选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。

备注：

基本概念：数据的集中趋势 离散程度 数据分布情况 透视表 直方图 柱形图 饼形图 堆积柱形图

二、排位与百分比排位

“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。

例：10名同学统计学考试成绩如下：

试进行排位和百分比排位。

（1）在EXCEL数据分析工具库中选择“排位与百分比排位”，弹出对话框如下：

排位与百分比排位对话框设置

（2）单击“确定”生成排位结果如图。

排位与百分比排位结果

（3）其中的百分比排位为：小于该值的个数/（小于该值的个数+大于该值的个数）

如88，小于该值的有7个，大于该值的有2个，百分比排位为7/9＝77.78%，该工具截去了十分位数。

　　随着数据量的增大，数据统计分析的计算量和复杂性也随之剧增，所以需要借助各种统计分析软件来提高运算效率与分析准确性。

　　Excel也提供一组数据分析工具，包含常用的数据统计分析工具，能够满足基本的数据分析需求。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果，某些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。

　　一、常用的函数

　　1、Vlooup()：它可以帮助你在表格中搜索并返回相应的值。让我们来看看下面Policy表和Customer表。在Policy表中，我们需要根据共同字段 “Customer id”将Customer表内City字段的信息匹配到Policy表中。这时，我们可以使用Vlookup()函数来执行这项任务。

　　2、CONCATINATE()：这个函数可以将两个或更多单元格的内容进行联接并存入到一个单元格中。例如：我们希望通过联接Host Name和Request path字段来创建一个新的URL字段。

　　3、LEN()-这个公式可以以数字的形式返回单元格内数据的长度，包括空格和特殊符号。

　　4、LOWER()， UPPER() and PROPER()—这三个函数用以改变单元格内容的小写、大写以及首字母大写(即每个单词的第一个字母)。

　　5、TRIM()：这是一个简单方便的函数，可以被用于清洗具有前缀或后缀的文本内容。通常，当你将数据库中的数据进行转储时，这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且，如果你对这些内容不进行处理，后面的分析中将产生很多麻烦。

　　二、由数据得出结论

　　1. 数据透视表：每当你在处理公司的数据时，你需要从“北区分公司贡献的收入是多少?”或“客户购买产品A订单的平均价格是多少?”以及许多类似的其它问题中寻找答案。

创建数据透视表的方法： 第一步：点击数据列表内的任何区域，选择：插入—数据透视表。EXCEL将会自动选择包含数据的区域，包括标题名称。如果系统自动选择的区域不正确，则可人为的进行修改。建议将数据透视表创建到新的工作表，点击New Worksheet（新工作表），然后点击OK。

第二步：现在，你可以看到数据透视表的选项板了，包含了所有已选的字段。你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。

从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。现在，数据透视表中展示了“Premium”按照不同区域、不同产品费用的汇总情况。你也可以选择计数、平均值、最小值、最大值以及其他的统计指标。

2.创建图表：在EXCEL里面创建一个图表，你只要选择相应的数据，然后按F11，就会自动生成系统默认的图表。除此之外，你可以手工改变不同的图表类型。如果你倾向于在当前工作表中生成图表，可以按ALT+F1，而不是F11。

当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。

三、数据清洗

1.删除重复值：EXCEL有内置的功能，可以删除表中的重复值。它可以删除所选列中所含的重复值，也就是说，如果选择了两列，就会查找两列数据的相同组合，并删除。

如上图所示，可以看到A001 和 A002有重复的值，但是如果同时选定“ID”和“Name”列，将只会删除重复值（A002，2）。

按照下列步骤操作可以删除重复值：选择所需数据-转到数据面板-删除重复值

2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示：

如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。我们需要将其进行分列，建议使用EXCEL的文本分列功能。按照下面的步骤可以实现分列：1.选择A1：A62.点击：数据—分列

上图中，有两个选项，“分隔符号”和“固定宽度”。我选择“分隔符号”是因为有分隔符“；”。如果我们希望按照宽度分列，例如：前四个字符为第一列，第五到第十个字符为第二列，则可以选择按固定宽度分列。3.点击下一步—点击“分号”，然后下一步，然后点击完成。

评语：EXCEL作为使用最广泛的数据统计分析软件，无论你是小白还是资深用户，总会有一些东西值得你去学习。

快捷键

Excel的快捷键很多，以下主要是能提高效率。

Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+Shift+方向键，对单元格快读框选，选择到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+空格键，选定整列。

Shift+空格键，选定整行。

Ctrl+A，选择整张表。

Alt+Enter，换行。

Ctrl+Enter，以当前单元格为始，往下填充数据和函数。

Ctrl+S，快读保存。

Ctrl+Z，撤回当前操作。

如果是效率达人，可以学习更多快捷键。Mac用户的Ctrl一般需要用command替换。

格式转换

Excel的格式及转换很容易忽略，但格式会如影随形伴随数据分析者的一切场景。

通常我们将Excel格式分为数值、文本、时间。

数值常见整数型 Int和小数/浮点型 Float。两者的界限很模糊。

文本分为中文和英文，存储字节，字符长度不同。

时间格式在Excel中可以和数值直接互换，也能用加减法进行天数换算。

时间格式有不同表达。例如2016年11月11日，2016/11/11，2016-11-11等。当数据源多就会变得混乱。我们可以用自定义格式规范时间。

数组

数组很多人都不会用到，甚至不知道有这个功能。。

数组由多个元素组成。普通函数的计算结果是一个值，数组类函数的计算结果返回多个值。

数组用大括号表示，当函数中使用到数组，应该用Ctrl+Shift+Enter输入，不然会报错。

先看数组的最基础使用。选择A1

1区域，输入={1,2,3,4}。记住是大括号。然后Ctrl+Shift+Enter。我们发现数组里的四个值被分别传到四个单元格中，这是数组的独有用法。

我们再来看一下数组和函数的应用。利用{}，我们能做到1匹配a，2匹配b，3匹配c。也就是一一对应。专业说法是Mapping。

=lookup(查找值，{1,2,3}，{"a","b","c"})

分列

Excel可以将多个单元格的内容合并，但是不擅长拆分。分列功能可以将某一列按照特定规则拆分。常常用来进行数据清洗。

上文我有一列地区的数据，我想要将市和区分成两列。我们可以用mid和find函数查找市截取字符。但最快的做法就是用“市”分列。

合并单元个格

单元格作为报表整理使用，除非是最终输出格式，例如打印。否则不要随意合并单元格。

一旦使用合并单元格，绝大多数函数都不能正常使用，影响批量的数据处理和格式转换。合并单元格也会造成Python和SQL的读取错误。

数据透视表

数据透视表的主要功能是将数据聚合，按照各子段进行sum( )，count( )的运算。

下图我选择想要计算的数据，然后点击创建透视表。

此时会新建一个Sheet，这是数据透视表的优点，将原始数据和汇总计算数据分离。

数据透视表的核心思想是聚合运算，将字段名相同的数据聚合起来，所谓数以类分。

列和行的设置，则是按不同轴向展现数据。简单说，你想要什么结构的报表，就用什么样的拖拽方式。

删除重复项

一种数据清洗和检验的快速方式。想要验证某一列有多少个唯一值，或者数据清洗，都可以使用。

条件格式

条件格式可以当作数据可视化的应用。如果我们要使用函数在大量数据中找出前三的值，可能会用到rank( )函数，排序，然后过滤出1，2，3。

用条件格式则是另外一种快速方法，直接用颜色标出，非常直观。

冻结首行首列

Excel的首行一般是各字段名Header，俗称表头，当行数和列数过多的时候，观察数据比较麻烦。我们可以通过固定住首行，方便浏览和操作。

Header是一个较为重要的概念。在Python和R中，read_csv函数，会有一个专门的参数header=true，来判断是否读取表头作为columns的名字。

自定义下拉菜单（数据有效性）

数据有效性是一种约束，针对单元格限制其输入，也就是让其只能固定几个值。下拉菜单是一种高阶应用，通过允许下拉箭头即可。

自定义名称

自定义名称是一个很好用的技巧，我们可以为一个区域，变量、或者数组定义一个名称。后续要经常使用的话，直接引用即可，无需再次定位。这是复用的概念。

我们将A1:A3区域命名为NUM

直接使用=sum(NUM) ，等价于sum(A1:A3)。

查找公式错误

公式报错也不知道错在哪里的时候可以使用，尤其是各类IF嵌套或者多表关联，逻辑复杂时。查找公式错误是逐步运算的，方便定位。

分组和分级显示

分组和分级显示，常用在报表中，在报表行数多到一定程度时，通过分组达到快速切换和隐藏的目的。越是专业度的报表（咨询、财务等），越可以学习这块。在数据菜单下。

分析工具库

分析工具库是高阶分析的利器，包含很多统计计算，检验功能等工具。Excel是默认不安装的，要安装需要加载项，在工具菜单下（不同版本安装方式会有一点小差异）。

分析工具库是统计包，规划求解是计算最优解，类似决策树。

内容来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。