1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

　　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。

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

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。

1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

在页眉中插入图片即要

来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。

一个中奖名单的Excel表格，需要打印出来。

直接打印觉得有点单调，于是兰色添加了图片背景，打印预览面页中是下面这样的：

是不是觉得很漂亮，下面兰色教你一步步学会添加可打印的背景图片。

1、插入 - 图片，把准备好的背景图插入到Excel表格中

2、复制表格，右键 - 选择性粘贴 - 链接的图片

粘贴后，会出现一张图片式表格，内容和表格完全一样，而且图片中数据可以与表格同步变动。

3、把粘贴的表格式图片，移动到原背景图上面即可。

4、选取背景图片大小区域 - 页面布局 - 设置打印区域。

完成！最终效果如本文开始所示。来源：Excel精英培训

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大家好，我是零一。这一篇给大家介绍探索关系。

探索关系是非常好玩的一件事情。先给大家讲个故事。据说很久很久以前美国某个州对多个社区做了一项关于婴儿的调查，其中一个调查结果如下

调查人员发现多个社区中，这个妈妈纹身的占比越高，这个社区出现畸形儿的概率就越高。那调查人员就很费解了，纹身跟生BB有什么关系呢？后来针对这些纹身妈咪做了调查，结果如下

调查人员发现原来大部分的纹身妈咪因为出入夜店，大部分有接触过毒品，这才导致了前文说的畸形儿竟然跟纹身有关系。

以上就是探索关系的一个例子。

我们先引入一个概念【相关性】

【相关性】是来反应两个或多个维度之间的相关密切程度，如上面的例子中，关系就是比较紧密的。两者相关紧密并不等于因果，上面的例子也说明了，并不是因为纹身就导致了畸形儿，而是纹身的妈咪多数曾经是不良少女，染上毒品，才导致后面生出畸形儿。

【相关性】从影响的方向来区分，有3种，分别是正相关，零相关，负相关。下面我们一起看下。

首先是正相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为正相关，表示任意一个维度增长，另一个就跟着增长，反之，下降就随之下降。

接着是零相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为零相关。表示维度之间没有什么相关性。

最后是负相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为负相关。表示任意一个维度增长，另一个就下降，反之，下降就随之增长。

下面我们一起看一下淘宝数据，淘宝数据也有很多有趣的关系。

我抓取下来眼镜行业按销量排名的100页，也就是40*100=4000个宝贝的数据。数据大概长这个样子

按30天成交量和价格来做散点图，得到如下的结果。

很惊奇发现，居然有个眼镜卖12.8W！！这是在卖眼睛吧？？

大家回想第八篇的内容，这个店就是离群点，我们可以暂时不分析。我们通过设置坐标轴来进一步观察

售价我先指定在1000元以下，呈负相关的姿态，下图是结果

有人可能会说，这价格越高就销量越小，这个不用分析都知道了啊！事实上，还真有价格越高销量就越高这种行业，不看下怎么知道呢？我们要用数据说话！

可以观察到大多数高销量的价格是分布在100元以下的。（0,100]这个区间销量最高在5K（最上面那个离群点不计在内），（100,200]这个区间销量最高在3K左右。

接着我们可以进一步观察（100,200]这个区间的分布情况

这个是零相关的分布状态，也就是说，在这个区间，你是定价在100，还是定价在200，不会太影响你的销量。所以，有时候很奇怪，我100也是卖，200也是卖，为什么不卖200呢？

这个数据源我会提供给大家玩玩。30天成交量和价格的关系，我们就说到这里。下面我们看另一个关系。

【上架天数】 VS 【30天成交量】

这个让我差点跌破眼镜，上架了2000天，是什么概念？2000÷365=5（年）。上架了这么久的产品，还在卖！我接触淘宝才3-4个年头。

我们可以发现，销量在2000以上的爆款主要的聚集区间，在1200天以内，也要有3年的时间了。。。不过我们可以发现，后面的新品，多了很多，正在逐渐上来，不少商家正在尝试用新品来冲击这个市场。

我把坐标轴范围调整一下，结果看下图，看起来是零相关的样子。

2000销量以上的，最快的在一个月时间（37天）打造上来。这些是谁呢？那通过这个图，把鼠标停在点上面，会显示这个数据是第几个观测值，那会非常简单就能定位到这些宝贝。

这种观察方法，有个弊端，就是上面这个图，我只能说，我看起来像是零相关，并不能确定。那是否有一个具体一点的，可以不用靠眼镜的方法来告诉我们相关性呢？

答案是肯定的！

在Excel里面，有个函数叫correl，是英文correlation（相关）的前半部分。就是用来算相关性的，这个是适用于线性相关的情况下。非线性的情况下，就不适用了哦！比如类似抛物线的钟型分布（也就是正态分布）

只要选中我们要的数据就可以了，两个数据组。

得出的结果是一个[-1,1]的数字，这里是0.685，那这个数字怎么解读呢？

[0.7,1]表示强正相关

[0.3,0.7)表示中正相关

（-0.3,0.3)表示零相关

(-0.7,-0.3]表示中负相关

[-1,-0.7]表示强负相关

那我们这里的结果对应到就是中正相关这个区间。表示，评价量的多少还是会在一定程度上影响销量的。但这个结果没有分析意义，因为一般爆款卖得多评价也多。

分析师是要考虑分析的结果有没有价值，一般何为有价值的关系呢？

就是情理之中，但意料之外的这种关系，就非常有价值。

另外，是要选择看图还是数字呢？

这个问题很简单，先看图，如果不清晰，就看下数字。

如果要快速出结果，并且是多个维度的情况下，用excel内置的数据分析的相关系数来快速得出相关矩阵

结果是一个下三角矩阵

==========分割符==========

下面我们来用数据挖掘套件，探索下数据。

先把数据设置成表格的格式

然后再表格工具里面有个分析（必须要有安装了数据挖掘套件才能有这个）

我们先看下分析关键影响因素（我这里是用的市场数据，但如果大家是拿店铺的数据，大家都懂的）

运行后结果如下，会有一个相对影响，可以参考。但这个结果，没有先处理缺失值（上一篇有说过异常处理，处理方法看上一篇）

这个结果，没有太大的参考性。因为最相关的变成缺失值了，可能在获取数据的时候会有一些漏抓。

==========分隔符==========

下一篇会告诉大家怎么做聚类分析，通过聚类，我们可以知道，某一个分类的特征，下图是聚类的一个结果特征（软件通过算法把30成交量大于704的归为一类，以下是这类的主要特征）

主要特征是：无投诉，主营100%，天猫店，退款速度2.7-6.0等，大家可以看下。下一篇会跟大家详细介绍聚类。

文中用到的源数据集下载连接：https://pan.baidu/s/1yzGzZKiQq7zj18QLKx1ZIQ

今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

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今天科多大数据小课堂来教大家用Excel怎么做数据分析。

现如今，各行各业的求职都需要简历包装。尤其是文职类简历，想要赢得offer，你不得在精通Excel等办公软件上下点功夫么？那么，你真的了解Excel嘛？或者，你知道用它怎么做数据分析嘛？

所谓数据分析在手，走遍天下都不怕。而 Excel 作为最简单的办公软件，功能却不容小觑，同样可以实现分类、聚类、关联和预测来进行数据分析。这些概念听起来比较抽象，其实一点都不难，今日文章直接来一波干货，从具体操作开始讲起。

01 掌握基本 Excel 快捷键

工欲善其事，必先利其器，自从笔者发现了excel快捷键，就打开了新世界的大门。 虽然都是很基础的操作，一旦运用熟练将会大幅提升效率。

最好用的复制命令： Ctrl + R 向右复制 Ctrl + D 向下复制

选择格式粘贴：Ctrl + Alt + V

求和功能：Alt + = 然后按回车键

格式调整：Ctrl + Shift + 7 加上外边框 Ctrl + Shift + - 去掉边框 Ctrl + Shift + 5 改成%数值格式

视图调整及编辑： Ctrl + Shift + = 插入行 Ctrl + - 删除

终极：开始工具栏所有的命令都可以通过 Alt - H - 调用

Alt： 激活选项，配合选项英文字母使用

Shift：连续选择，配合方向键，翻页键等使用； 上位键

Ctrl：配合其他键可以执行一项命令 如Ctrl + C 复制；快速移动光标，配合方向键使用，如向右快速移动光标 （Ctrl + →）

02 数据收集

在数据分析之前，首先需要找到可靠的数据源。国内的公司数据可以在 wind 上下载，宏观数据可以在国家统计局上找到，而国外比较常用的网站有 SEC，WRDS （Wharton Research Data Services）。

需要注意的是，原始数据一般保留不做处理，通过 Excel 或其他编程软件做后续处理。

03 数据清洗与筛选等基础操作

杂乱无章的原始数据是难以分辨的，因此需要对海量数据进行清洗和筛选才能找出其中的规律。

常见的方法有如下几种：

运用描述性统计命令观察数据的离散程度等基本情况：通过添加“分析工具库”加载项找到数据-数据分析-描述统计，可以得到这组数据的中位数、众数、峰度、偏度等基本指标，观察这组数据的特征。此外，数据分析中还有方差分析等其他命令。

运用 VLOOKUP 将数据合理分组，收放自如：VLOOKUP 函数是 Excel 中的一个纵向查找函数，可以用来核对数据，多个表格之间快速导入数据等函数功能。功能是按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值。比如，我们导出公司的原始报表后，可以通过 VLOOKUP 函数将报表中的数字一一导入到新的管理用的财务报表，这样既不会破坏原始数据，又可以建立良好的模板，方便后续使用。VLOOKUP 的四个参数用通俗的话来说，就是（要找谁，要在哪里找，要找哪一列内容，是精确的还是模糊的）

运用数据透视表分组求平均数、标准差、计数等多个指标：数据透视表是一个非常容易上手的分组工具，对于简单的数据处理甚至在便捷程度上打败了很多编程工具呢。比如要对每个省份的所有专业分数线求一个平均数，将年份和省份轻松地拖动到对应的列和行，就可以得到结果啦。试想，如果在原始表格中手动一个一个求平均数该有多麻烦。

运用条件函数计算融资缺口，检查配平：比如在预测财务报表时，我们常常要判断资产是否等于负债+所有者权益。此时可以用 IF 函数 （资产=负债+所有者权益，TRUE，FALSE）如果是配平的，直接返回 TRUE。此外，还有一些函数如 IRR 可以计算项目的投资回报率。

04 挖掘数据背后的规律

在完成了数据清洗和筛选之后，我们还是要落实到数据分析的重点，也就是数据背后的逻辑。

首先我们可以采用画图的方式。画图可以非常直观地佐证结论，不同情况下要用不同类型的图，比如饼图显示比重，折线图发现趋势，还可以采用叠加多种形式的图。

下面这张图就是一个数据分析应用的经典例子，显示的是一个教育公司在扩张过程中，学习中心同比增速与营业毛利率的关系。试想，如果只是一堆数据放在你的面前，可能根本无法发现其中的规律，但是通过下图，我们可以发现，学习中心的同比增速一般与营业毛利率呈反向关系，这也就意味着，扩张的过程必然要伴随利润下降的阵痛，这样的数据分析就是有效的，可以为公司的扩张战略提供参考依据。

另一种比较常见的数据分析应用就是从历史预测未来。比如如果公司过去几年的存货周转率都比较稳定，可以以此来预测未来几年的存货周转率。又或者通过线性回归发现某两个指标之间过去的线性关系，并以此来预测未来走势，这个操作方法可以用散点图——添加趋势线——选择回归类型（线性）来得出简单的结论。

说了这么多，列举 Excel 数据分析的一个常见运用。

大家知道，金融领域的工作往往要考察搭建财务模型的技巧，而这个模型就是完完全全从 0 开始通过 Excel 制作的。

1. 计算各项指标了解公司的历史经营状态。这一步不仅可以看出公司在盈利能力、成长性、营运能力等多个维度的历史发展状况，还可以与同行业的可比公司进行比较，看出这个公司所处的地位（比如公司的应收账款周转率可以直观看出公司是强势地位还是弱势地位，应收账款周转率如果显著低于同业，那就说明应收账款很容易收到，议价能力强）。

2. 预测公司未来的盈利状况，并通过财务报表的勾稽关系完善财务模型。这一步一定要打开 Excel 的自动迭代功能（选项——公式——启用迭代计算），具体的财务方面知识在此就不再详述。

3. 现金流 DCF 模型及敏感性分析。以之前制作的财务报表为基础，就可以测算出公司未来的自由现金流，在计算出公司资本成本的前提下对现金流进行贴现得到公司绝对估值。其中，基于不同的资本成本和公司永续增长率还可以做成敏感性分析的表格，得出在不同情形下公司的估值。这就需要使用Excel的数据——模拟运算——模拟运算表功能了。如下图所示，将输入引用行的单元格和引用列的单元格分别设为 Equity Valuation 中的永续增长率和Wacc对应的数值，就可以实现啦。

以上这些介绍都只是冰山一角，Excel的功能博大精深，加上VBA等高端操作将会释放更大的威力。配合现当代大数据盛行时期。想要深入，就还得不断学习！

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

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。

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