我们在工作中通常会遇到这样一个情况：将相同的关键字生成不同的文章，那么我们可以把关键词称之为变量，修饰句子称为常量（不会变化的量）

在接下来的演示中 “我”、“小明”为常量 ；“时间”“动作”“发生的事”为变量，接下来请看演示及关于CONCATENATE函数的使用方法：

这个视频教程演示的是CONCATENATE函数在字符串合成中的应用方法，演示数据中涉及的数据量小，多行数据可用Ctrl + D的方式

下面我们来演示多行 关于以及绝对定位 CONCATENATA函数的应用方法，对于工作中还是比较有应用价值的

由于百家号只能上传单个视频接下来的视频我们将会同步在未来安聚 WWW.WLAJ.CN 上面

我们在第二个视频中着重介绍了绝对定位的应用方法，大量数据处理的最优办法

HELLO，大家好，我是帮帮。今天偷偷的上班捡空给大家分享一个Excel数据处理妙招。我们在统计统计成绩的时候，经常会面对判断“合格”和“不合格”，那么我们怎么通过图标集，进行直观的显示呢？

大家请看范例图片，我们要将不合格的成绩快速标注，直观显示。假设60分以上合格，60分以下不合格。

先选择数据区域，在开始选项卡中的样式菜单，找到条件格式功能键，点击下拉菜单选择新建规则。

点击“基于各自值设置所有单元格的格式”，样式选择图标集，值和类型按照我的输入进行设置，图标样式选择无边框三色灯。【如果大家喜欢帮帮，请点点关注，你们的支持是我最大的动力，3Q】

大家请看设置效果，条件格式将60分以下和60分以上进行了明显的对比区分。（这种区分可以运用筛选功能，颜色筛选）

当然，这样还不够，我们同样框选数据区域，新建规则。

选择使用公式确定要设置格式的单元格。输入公式=B2>=60，点击确定。

确定之后数据区域没有变化，别急！我们框选数据区域，点选管理规则。

将我们设置的第二条规则，如果为真则静止打上勾。

大家看，这就是咱们的最终效果，对于不合格成绩，数据，销量等，数据处理都可以运用这种方法，一目了然，简单轻松。

当然，对于同一区域，设置多条件，我们可以通过管理规则中的“上移”和“下移”，来实现数据的优先判断顺序。

好了，今天的技巧分享就到这里咯，希望大家喜欢。如果大家喜欢帮帮，请点击文章末尾的了解更多或推广广告，在里面找到并关注我，我给表亲们准备了更多更实用的办公软件技巧，神秘彩蛋等你来拿^^，拜拜，下课！

作者：ayura

链接：https://zhihu/question/33706011/answer/191454617

来源：知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

其实进入到数据价值挖掘领域，EXCEL是最基础的工具。大神可以拿它做数据管理、分析，做可视化，小白也可以就把EXCEL当成一个数据池。至于后续的数据处理、分析、指标计算，都可以借助性能更高、正确性更高、效率也更高的“三高”产品来解决。最后，把你处理过的数据再导成excel，你就是大神。不，你是超越大神的神。

这个工具就是ETL，E代表着extract，抽取，对应到你的业务场景，就是把你需要处理的数据／字段抽取到工具中来；

T，代表着Transition，转换，对应到你的业务场景，就是各种清洗数据、行转列、计算、分组聚合之类。

L，代表着Loading，加载，对应到你的业务场景，就是把整理过的数据导出来。

跟excel不一样，它的界面特别友好

<img src="https://pic2.zhimg/v2-5484a24b279dae3e0325fa4f66be6595_b.jpg" data-rawwidth="1346" data-rawheight="587" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1346" data-original="https://pic2.zhimg/v2-5484a24b279dae3e0325fa4f66be6595_r.jpg">

先把流程拖到画布上，就绝对不会出现，数据正处理一半儿，被别的工作打断了，回来之后思路都乱了的情况。

跟excel不一样，它的操作特别简单

<img src="https://pic4.zhimg/v2-ff178366a712f4c3a91364a5ce059bcb_b.jpg" data-rawwidth="581" data-rawheight="440" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="581" data-original="https://pic4.zhimg/v2-ff178366a712f4c3a91364a5ce059bcb_r.jpg">

以前在excel里面想要列转行，需要剪切、复制、选择性粘贴、转置等好几个动作，在这里，拖入一个“列转行”就行；

其它数据处理的动作也是如此，它是需求导向的，你拖入你的需求，然后进行设置即可；不用再在excel特别繁杂的各种按钮中一步步地挑选了。你需要做的只是明确需求，然后让它执行。

跟excel不一样，它的速度特别快

<img src="https://pic2.zhimg/v2-642c8f7c2736610a756d34b3d6cfdb51_b.jpg" data-rawwidth="480" data-rawheight="170" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="480" data-original="https://pic2.zhimg/v2-642c8f7c2736610a756d34b3d6cfdb51_r.jpg">

excel处理少量数据还ok，一旦数据量大，对电脑、软件本身都是挑战。就算老天保佑中途没崩溃，等候的时间也是一种煎熬。

这个工具就不一样了，它底层依托的是世界级数据库GBase 8a MPP分布式数据库，可以做到tb－pb级的数据秒速响应。你在一万行销售数据上扔一个超级复杂的函数，立刻就能得到运算结果。你在结果上面再扔一个炒鸡复杂的函数，还是立刻就能得到结果。

不崩溃，不等候，不担忧。

最后丢一个gif感受一下^_^

<img src="https://pic1.zhimg/v2-b5b9b7f0af50e8401f2bb33dad4278e4_b.gif" data-rawwidth="640" data-rawheight="360" data-thumbnail="https://pic1.zhimg/v2-b5b9b7f0af50e8401f2bb33dad4278e4_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="640" data-original="https://pic1.zhimg/v2-b5b9b7f0af50e8401f2bb33dad4278e4_r.gif">

它就是我们公司都在用的：数据观|新一代商业管理云 其中的一项功能：数据处理

其它还有数据连接（连接各种来源的数据到数据观，并自动更新），数据视觉（把你的数据变成各种精美的图表，并且可以过滤、下钻），数据协作（开着图表跟相关的工作伙伴聊天，基于数据沟通工作中需要优化的环节或者为活动复盘）

很强大很好用，会用鼠标就行了。

感兴趣可以尝试，你处理之后的结果可以导出成为excel格式，谁也不知道你到底是怎么办到的，做大表比大神还快。

动态演示：Excel一秒数据处理技巧

今天来个大家分享一下，Excel中的5个一秒数据处理技巧，具体操作如下图：

1.一秒找不同。选中要比较的数据，然后Ctrl+\(如下图被标红色的数据)；

2.一秒填充相同内容。选中要填充数据的区域，输入内容，然后Ctrl+enter(如下图)；

3.一秒去除小数点。选中要去除小数点的区域，然后shift+ctrl+1（如下图），切记数字1是英文字母上方的数字1，键盘最右边的数字1不起作用,小编亲测。

4.一秒数据求和。选中数据求和区域，按住alt+=（如下图）。

5.一秒数据求和。首行建立参考辅助行，输入要拆分的数据，然后依次选中B2、C2、D2，依次按住ctrl+D。

如有不懂之处，欢迎留言讨论！

期待你的关注和转发分享，更多精彩内容/插件正在持续更新中.............

往期推荐：

涨姿势：原来赵丽颖和冯绍峰结婚证照是这样处理的？

Excel中的这些小技巧，同学们你们中过招吗？

昨天发布了自己对于普通高校考研劣势的分析后，收到了意见不一的评价，现在还在回味诸位朋友的意见。因此，今天就不谈态度只谈技能。

数据处理中的线性拟合通常应用于物质标准曲线的绘制，比如测试物质浓度借用表征仪器如，紫外，分子荧光等测试已知浓度的吸光度等，绘制其与浓度之间的标准曲线，再由仪器测试未知浓度的该物质参数，由标准曲线计算该物质浓度。额，扯远了！接下来就进入正题。

首先打开Excel软件，输入一组数据（是测试表征所得数据，我这里是随机找的一组）：

然后选中数据。

点击“插入”选项，选择散点图中的随机点，得到如图所示的散点图。

选择散点图中其中一个点，点击右键选择“添加趋势线”在软件右侧进行趋势线设置，选中：“线性”，“R值”“显示公式”选项得到拟合曲线。

然后设置标题，结束操作。

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！！

现在时时刻刻都在产生大量数据，面对这些大量并且杂乱的数据，如果不能进行分析整理，可能并没有什么用处，Powerquery不仅能导入超百万行甚至上亿行的数据，更重要的是可以轻松对这些数据进行挖掘处理，从中找到我们需要的数据集合。

对导入的数据进行数据整理的过程一般称为「数据清洗」，之所以称之为清洗，是因为在数据分析师眼中，杂乱的数据就是脏数据，只有被清洗成干净的数据后才可以进行分析使用，下面我们就来认识Power Query 的强大数据清洗功能。以下的操作过程在PowerBI和Excel中均适用。

01提升标题

在Excel中第一行为标题行，从第二行开始才是数据，但在PQ中，从第一行开始就需要是数据记录，标题在数据之上，

因此从Excel导入数据的第一步就是要提升标题，点击「转换」的将第一行作为标题，标题提升就完成了。

点击将第一行作为标题旁边的下拉按钮，还有个将标题作为第一行，实际上就是拉低标题，这个功能也特别有用，下面会介绍到。

02更改数据类型

更改数据类型虽然很简单，但设置正确的数据类型非常重要，后期数据建模和可视化过程中，很有可能会出现一些意想不到的错误，最后发现是数据类型设置的不对，所以一开始就养成设置数据类型的好习惯。有两种方式设置数据类型，

03删除错误/空值

数据导入后，有可能出现错误（Error）或者空值（null），

做数据分析之前，要想达到右边的效果，需要把它们去掉，操作如下：

04删除重复项

删除重复项在PQ中非常简单，选中需要删重的列，右键选择「删除重复项」即可：

05填充

在Excel数据中经常会见到合并单元格的情况，导入后就变成了空值，像下面这样：

在PQ中直接向下填充即可：

06合并列

在PQ中选择需要合并的列，然后在「转换」中找到”合并列“，弹出合并列窗口：

比如刚才的表格，把[区域]和[城市]合并：

07拆分

拆分相当于是合并列的反动作，不过功能更丰富，可以选着按字符数，也可以选择按分隔符，如果列中包含多个分隔符，还可以选择按哪个位置的分隔符来拆分：

我们把刚才的合并列再拆分一下，又变成合并前的格式了：

08分组

相当于Excel中的分类汇总功能，比如刚才的数据，我们要计算各区域1月份的合计金额，点击分组依据：

把相应参数填上以后，分组完成：

09提取

PQ的提取功能可以按照长度、首字符、尾字符、范围等来提取，比如下面这个例子，提取前2个字符：

10行列转置

数据处理有的时候需要行列互相转换一下，比如把各城市变成列标签，月份变成行标签，点击行列转置，

是不是发现哪里有些不对劲？月份不见了，这是因为转置的时候，只转数据的部分，月份并不在数据区，我们要想保留月份，先要把月份降下来，这里用到我们前面介绍的”将标题作为第一行“，

标题下降以后，再进行转置就可以了，

转置完成，不过还要再把第一行城市提升为标题。

11行列操作

PQ的行列操作十分灵活，非常大规模的数据操作。

12逆透视列

这是PQ非常便捷的逆天功能，由于数据分析的需要，我们经常要将二维表变为一维表，之前在Excel中需要很多操作步骤才能完成，而通过逆透视功能，可以一键降为一维表，

13透视列

做分析需要一维表，而为了展现的需要，常常还要把一维表变成二维表，也就是Excel中的数据透视，在PQ中同样可以一键透视，比如把刚才的一维表变成原样，聚合方式选择“不要聚合”。

点击确定就变回原来的二维表了，

以上这些是最基本也是最常用的数据清洗功能，看上去也都很简单，动手操作才能更好的掌握，熟练运用以后基本能搞定大部分数据处理的工作，这些不仅是学习Power BI的必备技能，更能让你的Excel水平短时间内大大提升。

PowerBI星球，大数据时代，保持并提升你的职场竞争力。

现代化管理与数据处理软件EXCEL

二十一世纪已经到来，我们驾驶着科学技术以超音速飞速发展。在新世纪前二十年，工、农、渔、牧业都实现了现代化的管理。从以前的粗糙管理到现代的精细化管理，人们见证了一个又一个的奇迹。然而现代科技进步离不开的是数据，现代化的管理更需要的是数据的支持。

管理涉及的行业非常多，对于数据的需求也很多，因此出现了众多的数据处理软件，它们也分别适应不同的人群。

Excel：是微软公司office办公软件下的一款产品，它的出现时间较长，受众较多，大街小巷都流传着它的身影，然而使用起来由于写函数比较麻烦，因此学习好它很重要。普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

BDP：现代管理都比较偏向于数据可视化呈现，而BDP拥有的30多种图表，非常适合零基础数据小白使用；有多表关联、追加合并等合表处理功能，性能也是非常快的。

SAS、SPSS：经常会涉及到一些数据建模的问题，对一般人难度较大。Hihidata：是一种使用人数较少的数据分析工具。经过简单的努力就可以直接上手操作。并且吧需要下载安装，直接在线就可以使用。

MATLAB：能够很方便的建立统计与数学模型，但是比较难学，不容易上手。

Eview：是一种比较小众的软件，平时经常用来建立一些经济类的模型，在这一块有它得天独厚的优势。计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：tableau，QlikView，海致BDP等。

后期我们主要偏向于大众软件数据处理EXCEL的从基础到高级的应用。

首先带给大家一点小的福利，EXCEL常用快捷键：

CTRL+C:复制；

CTRL+V:粘贴；

CTRL+X:剪切；

CTRL+Z:恢复上一步；

CTRL+S:保存；

CTRL+G:定位条件；

CTRL+空格:中英文输入法转换；

CTRL+SHIFT:输入法快速转换

etc

怎么样，赶紧学习吧；是不是发觉数据处理软件EXCEL很容易学习啊?

曾经有名同学说：学习数据处理软件EXCEL后，发觉自己的工作效率提高了，管理变得更简单了，老板也更喜欢自己了，薪资待遇也提高了，最最重要的是通过帮助女同事进行数据处理，还收获了一份爱情，从此再也不怕情人节、再也不怕过年了。

动心了吗?童鞋，坚持下去，相信自己相信你，你就会获得别人无法拥有的财富。

数据整理之起式:清洗

吾钟神秀大师有云，身是菩提树，心如明镜台，时时勤佛拭，莫使有尘埃。

心是佛是，同理，数铣清理，是其凭运气的，利于后续使用。

清洗的对象，简称脏数据，一般有如下几种情况:

1.同名异物：例如，公司有两个李明，如果不加区别的导入数据，并进行合并统计，可能就会出现问题。

2.同物异名：例如性别，有的人写成男女友的人写上成M/F有的干脆写成0/1。

3.单位错乱：例如金额，人民币和美元，一旦混同，那绝对是一场灾难

4.规格不合：例如身份证号为9527，

5.格式混乱: 最典型的就是日期! 例如10/6/11,根本说不清楚是11年10月6日，还是11年6月10日，抑或是10年6月11日，因为美式日期，英式日期，中式日期各自都不相同! 老衲生平目 睹过的日 期 惨案足足 有12 306桩那么多! 另外一种是分位符.美利坚的分位符是",”而欧罗巴诸国的分位符是"." 如果是一位叫Chateaubriand的美国同事发过来一个数 字"123.456",根本说不清楚这是一百挂零，还是十万有余.老衲生平目睹过的分位符惨案足足有1024桩那么多! 假使少侠天资过人，心如阴镜，眼疾手快，刷刷刷刷检出来"123.456"个脏数据，怎么处理呢?

数据整理之承式: 规制

做数据之前，先要和其他人协商好，各个数据都是什么格式，不同数据表之间的格式是否要统一，之间是否有依赖关系.如果数据不满足依赖关系如何处理。 例如先约定好，性别一律写成"男/女".如果写成M/F的，那么M就当成男性，F就当成女性来处理(使用替换，或者使用中间映射表).写成Nan/Ny的，直接当脏数据抛弃掉。

数据整理之转式 :分组

在数据预处理中，分组是一个很重要的手段，例如各位少侠要面对的是本公司的工资表，想看看整体是否失衡，可以将资历分为中低高三组(日 企),对应人员的工资进行汇总; 但具体资历分层的节点的把握，则需要小心，必要时还需要反复尝试例如可分成

a.工作1年以下，

b.工作1年-3年

C.工作3年-5年

d.工作5年以上

跑出来一看，wow,公司是大学生创业基 金支援 的，全部员工都是工作1年以.....

这个时候就得按更细粒度的月来进行划分了.

未完待续...

文中图片来自网络

运营人员：阿九

Excel VBA处理重复数据的方法

写在前面:

Excel-VBA中处我们在处理Excel数据时，很多时候都可以分为三个步骤，读取整理数据、计算构造输出数据、输出结果。

前者和后者会和Excel工作表交换处理数据，而中间的那个步骤则是在计算机内存中处理完成。

我们知道原数据的结构决定了算法，也就是说第一步的读取整理数据决定了中间的计算和后面的输出的代码难易度。 所以我们在设计源数据的时候,应该注意源数据的结构是否合理.

PS:这里我想说一下良好的编程习惯应该具有以下两点：

a.遵循一定的变量命名规则。每个人都会有自己的命名习惯，但我想说的是让这种习惯遵循一定的规则，并尽可能的让它表达自身的含义。

b.编写代码尽量写成一个模块，拎出来单独写个过程或是函数，其好处不仅仅是避免重复的代码，更大的好处是让你可以更为专注的解决一个相对独立的功能而不用去考虑全局的情况

给这个过程起一个恰当的名字，同样会让你的代码更容易看懂，让你的代码会说话。

今天和大家聊聊在Excel中如何使用VBA处理重复的数据的几种方法.

Excel数据处理的过程中，我们常常会遇到某个表格存在重复数据。但是在大多时候，我们常常需要这些重复数据进行处理，得到我们所需要的数据。

我们还来举一个例子,下图的数据我们其实非常常见,具体如下图所示

那么我们的问题就来啦!请看题:

假设我们要计算在职人员的所在的部门数量，我们应该怎么计算呢?同时还需要计算各部门的的人数分别是多少人?下面我们一步一步来实现。

按照前言所说,我们分析以上的数据发现,这个源数据的结果单一,数据十分规范,有规律.

我们处理数据首先就是读取数据,读取数据也就是我们常说的将Exce写入到计算机内存,在这个位置我们就想到的利用数组,将源数据区域写入内存.

我们选择合适方法,进行数据处理.我们想到的是利用字典的关键词数据不重复性,完成数据处理.

最后就是输出我们结果,也就是我们将处理过的数据,重新写入到表格中.

至此我们处理数据的三部曲是不是得到完整的体现.我们现在来看看具体的操作过程.

PS:我们主要利用字典，利用字典key不重复的特性，我们将省份存入字典中

我们看看执行后的结果:

黄色高亮区域即为我们利用字典的特性,将部门加入我们的字典当中,然后对重复的部门进行项的累加,从而达到计算重复的个数.当然我们也可以计算部门的工资的总额.

附上代码:

Sub test()

字典前期绑定写法

Dim d As New Dictionary

Dim arr, i&

清除H和I列的值

[h:i].ClearContents

将数据的单元格区域直接赋值给数组arr

arr = Range("a2:f15")

利用循环将字典特性,将部门的关键词写入到字典中,然后对他的项进行累加计算.

For i = 1 To UBound(arr)

这句话的意思就是,如果字典不存在这个部门的关键词,则将这个关键词写入到字典中.如果字典中已经存在这个关键词的话,则对他的项进行累加计算.也就是我们老生常谈的K=K+1.

d(arr(i, 2)) = d(arr(i, 2)) + 1

Next

写入标题

[h1].Resize(1, 2) = Array("部门", "人数")

在H列赋值我们字典中的所有关键词

[h2].Resize(d.Count) = Application.Transpose(d.Keys)

在H列赋值我们字典中的所有项

[i2].Resize(d.Count) = Application.Transpose(d.Items)

End Sub

写在结尾：

看了上面，你是不是发现利用字典和数组处理数据的重复计算，是不是如此简单！

其实我们学习Excel VBA没有那么难，他只能是算是解释型编程语言。所以如果你还是在是否学习犹豫不前，请不用担心，大步向前走吧！

PS:学习的苦难需要我们主动面对,生活的苦难你躺着它自己主动就过来啦!与君共勉之!!!

以上就是今天要和大家分享的技巧，希望对大家有所帮助，祝各位一天好心情！

唯有不断学习，才能不被淘汰！

Excel中每一个方法都有特定的用途，不是他们没有用处，只是你不了解或者暂时用不着，建议你收藏起来，万一哪天用着呢？