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本文为小编学习天善学院李奇老师用数据说话-Excel BI商业智能分析零基础精讲课程第一章第五节笔记。

Excel商业智能分析中常用的到的五种方法：数据标准化、加权平均、转换变量类型、直方图、盒须图。

重要性：不同指标进行对比评价时，经常会遇到由于各指标间的性质，量纲，或者是数量级的不同而造成各指标间的水平相差很大时，直接用原始指标值进行数据分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用。为了保证结果的可靠性，需要对原始的指标数据进行标准化处理。

方法：主要介绍2种：

MIN-MAX标准化：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）

注：原数据映射在0-1区间内，同意数量级，方便进行进一步比较、分析

Z-SCORE标准化：新数据=（原数据-均值）/标准差

注：围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

利用交叉表求权重方法介绍：

1. 纵向和横向对比，横向重要则为1，纵向重要为0

2. 横向加总

3. 每个阶段合计值/合计总值*100%

实操部分：

变量类型：

1. 名义型变量： 值与值之间没有等级顺序之分，仅代表不同类的事物。

例： 性别、民族、职业

2. 有序型变量： 值与值之间有等级顺序之分，不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序。

例： 销售阶段、优良中差

3. 连续型变量：不仅能将变量区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离。

例： 营业额、身高、体重

实操：

频数与频率

频数是落在各类别中的数据个数。各类别频数与总频数之比称频率。频数和频率分别从绝对数和相对数上，反映出数据在各变量值上的分布状况。（学习直方图前了解这两个概念）

组距=（最大值-最小值）/组数

1. 选择数据

2. 设置接受区域

3. 调整频率分布

直方图与柱形图区别：柱形图看的是高度，对比数值，直方图看的是面积，组距内频率的分布情况，展现整体分布趋势。

实操：

调出数据分析库之后打开直方图

设置好参数

注意：此时显示的是频数而不是频率，需要调整一下。

设置好之后调整直方图，邮件调出数据系列格式，“分类间距”调为“0”。加上相应轮廓即可。

盒须图用来体现数据分散情况，版本建议excel2016版。

四分位数：将数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数

上边缘 = Q3+1.5*（Q3-Q1）

下边缘 = Q1-1.5*（Q3-Q1）

通过盒须图，可以清晰发现一组数据的分散情况。

实战：

选中所有数据之后，找出所有图标中的“箱形图”

本章笔记就到这里，后续继续更新哈，欢迎大家关注。感兴趣的同学也可以留言一起交流学习，记得点赞哈。

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投资组合收益

比方说，在投资组合中的两资产收益是R一和R二。同时，假设两资产权重的组合W一和W二。值得注意的是，在投资组合中的资产的权重之和为1。从投资组合的回报率会从两资产收益的加权平均值，如下图所示：

RP= w一R一W二R二

让我们以一个简单的例子。你投资60000美元资产的1，产生了20%的收益和40000美元的资产2，产生12%的回报。这两种资产的权重分别为40%和60%。

投资组合的回报率会：

RP= 0.60*20% + 0.40*12% = 16.8%

投资组合的风险

现在让我们来看看如何计算投资组合的风险。一个投资组合的风险是用投资组合的标准差衡量。然而，投资组合的标准差不能简单地对两种资产的标准差的加权平均。我们还需要考虑资产之间的协方差或相关。协方差反映了两资产收益的联动。除非两资产完全相关，协方差都将在投资组合的整体风险降低的影响。

投资组合的标准差可以计算如下：

在上面的例子中，我们说这两种资产的标准偏差分别为10和16，且两资产之间的相关系数是1。投资组合的标准差的计算如下：

在P= Sqrt(0.6^2*10^2 + 0.4^2*16^2 + 2*(-1)*0.6*0.4*10*16) = 0.4

相关Covariance

你可以看到，可以使用协方差或相关系数计算的标准偏差。两者之间的关系如下图所示：

在这个例子中，我们采取了一个简单的两资产在投资组合中增加然而组合资产的数量，是复杂的，我们将不得不考虑每对组合资产之间的协方差增加。对于一个三的资产组合，风险与收益将计算如下：

计算可以通过方程的形式表示的简化公式。一个资产组合的公式可以表示为：

值得注意的是，计算中有没有矩阵。第一个是在投资组合中的资产权重的一维矩阵。第二矩阵称为方差-协方差矩阵和资产的方差和协方差的对角元素和其他元素。第三矩阵的转置矩阵的第一。三矩阵相乘给我们投资组合的方差。在微软Excel中，您可以使用mmult函数执行矩阵乘法。

这种形式的方差的计算可以很容易地扩展到许多资产是我们想要的。

让我们用资产权重以三的资产组合为0.3，0.4，和0.3。方差-协方差矩阵如下：

投资组合的方差可以计算如下：

入职第一天，老板拿来一堆厚厚的历史数据资料，并扔下一句话说：赶快把VLOOKUP函数和数据透视表自己研究研究，一定要学会，不然以后有你的苦日子了！

于是一脸懵逼的我就开始了和VLOOKUP函数、数据透视表天天打交道的日子，也在这种反复的使用中深深体会到了掌握它们给工作带来的便利。今天就通过案例讲解的方式和大家详细地分享下VLOOKUP函数、数据透视表应用的基本原理和方法。

本文内容概览

VLOOKUP函数：单条件精确查找及注意事项、多条件精确查找、数据查询系统构建、模糊查询

数据透视表：创建、数据计算、创建组、切片器

数据之道

一、VLOOKUP函数

对数据进行查询调用是职场一族在日常工作中经常要涉及到的内容，而VLOOKUP函数则是这项工作中使用率最高的函数。它的基本使用规则是什么呢？

VLOOKUP函数公式的基本结构

VLOOKUP函数公式的基本结构是不是很容易就记住了呢，同时提醒大家尤其是初学者，如果第四参数为FALSE，则精确匹配，如果为TRUE，则模糊匹配。

☆功能一：VLOOKUP函数单条件精确查找：最基础最常用最直接

如下图所示的“人事信息表”中，我们要通过【姓名】列中对应的姓名，来实现匹配身份证号信息。如果信息量少，我们自然可以对比复制粘贴，而涉及到大量信息的查找匹配时，我们就得用VLOOKUP函数了。

人事信息表

针对这个问题，应该怎么写VLOOKUP函数呢？先看动画演示，再具体分析。

VLOOKUP函数单条件查找使用演示

具体操作步骤：在这里，我们直接应用VLOOKUP函数进行查找匹配，你要能正确的写出VLOOKUP函数，相应的问题也就迎刃而解：

1. 单元格内输入函数公式：半角状态下，=VLOOKUP，Excel会自动显示函数，方便书写。如果对VLOOKUP的函数不熟悉，就可以点击编辑栏左侧的fx，弹出函数提示对话框。

2. 第一个参数（查找值）：我们的任务是通过查找两表中相同的姓名，在另一表中自动匹配上身份证号信息，因此要查找的值就是姓名，也就是要查找的单元格O2。

注：在这里采用相对引用，因为查找值和单元格是同时变化的。

3. 第二个参数（查找范围）：查找的姓名所在的列作为查找范围的第一列，要匹配的身份证号信息所在的列为最后一列，中间有数据的部分即为数据范围（必须的数据部分）。在本例中，数据范围为$B$2:$G$21。因为查找范围是确定的，所以一定要用绝对引用，相对引用会引起查找范围区间的变化，导致匹配结果不准确，一定要牢记！

注：绝对引用快捷键请按F4

4. 第三个参数（要查找的第几列数据）：查找的姓名所在的列作为查找范围的第一列，往右边数，一直数到要匹配的身份证号信息所在的列是第几列。在本例中为第6列

5.第四个参数（精确还是模糊）：精确查找，参数为0

公式写完之后，进行公式的自动填充：双击公式所在单元格右下角

VLOOKUP函数注意事项

☆功能二：VLOOKUP函数多条件精确查找：添加辅助列，条件之间用&

VLOOKUP函数多条件精确查询使用演示

具体操作步骤及注意点：

1.因为需要根据姓名和性别两个条件进行查找匹配，首先在姓名前添加辅助列，对应单元格内进行文本填充，如单元格B2，填充为=C2&D2，向下依次填充

2.用&进行多条件连接，本例中为P2&Q2

3.辅助列作为查找范围首列，确定数据范围和列数

4. 通常用于多条件才是唯一查找值的场景

☆功能三：VLOOKUP函数+辅助列+相对引用实现小型数据查询系统创建

VLOOKUP函数+辅助列+相对引用可以构建小型数据查询系统，如上例中，我们可以通过输入姓名，实现性别、民族、部门、籍贯等多项信息自动显示，具体演示如下：

VLOOKUP函数构建小型数据查询系统演示

具体操作步骤及注意点：

1.要通过查找姓名实现性别、民族、部门、籍贯、身份证号码等信息的自动匹配和呈现，就要确保三点，一是要查找的值即姓名所在的单元格绝对引用，这样才能保证都是通过姓名匹配性别、民族、部门、籍贯、身份证号码等信息；二是查找范围要包含上述所有信息项在的区域，绝对用用；三是保证性别、民族、部门、籍贯、身份证号码等对应的列动态变化，依次是2,3,4,5,6

2.辅助列用于实现性别、民族、部门、籍贯、身份证号码等对应的列动态变化

☆功能四：VLOOKUP函数的模糊查询：替代多重if的作用

如下图中要实现对应成绩与对应等级的匹配，就可以通过VLOOKUP函数实现

VLOOKUP函数的模糊查询使用演示

√ 原理：从小到大升序排列；模糊查询即区间查询，取区间所匹配的数值

二、数据透视表

数据透视表是一种可以快速汇总大量数据的交互式方法，是进行数据查询、分类汇总、数据计算的利器，功能十分强大。那么如何创建和使用呢？

☆ 基于工作表数据掌握数据透视表的创建方法

如下图所示的“人事薪酬信息表”中，我们希望查看不同部门不同职务的工资分布情况

人事薪酬信息表

这个问题就涉及到了数据的分类和汇总问题，这恰恰是数据透视表的强项。那么怎么创建呢？先看动画演示，再具体分析。

数据透视表的创建使用演示

具体操作步骤：

1.在数据表中任意选中某个单元格—【插入】—最左侧【数据透视表】

2.在弹出的【创建数据透视表】对话框中选取数据表的范围，一般情况下，Excel会自动识别数据区域范围，如不需要修改，单击确定完成创建。

3.完成上述操作后，会在新的空白sheet中形成数据透视表工作区。数据透视表字段列表面板由两部分组成，上半部分显示了数据源表中的所有字段，也就是列标题，下半部分则是由【数据报表】（筛选维度）、【列标签】、【行标签】、【数值】（具体统计数据）这四个窗口组成的矩阵。

数据透视表工作区

4.根据分类、统计的需要，我们可以在字段列表中选定该字段并按住鼠标左键拖放到下方的矩阵窗口中，完成数据透视表布局，并进行各种数据统计。

☆ 数据透视表：提供多种统计方式

除了常见的求和和计数（上例就是采用计数的方式），透视表也允许使用平均值、最大值/最小值、标准差、方差等统计方式。

操作方式简单：在数值区域中单击鼠标右键，在【值汇总依据】中选择即可。

数据透视表的多种统计方式

☆ 数据透视表的创建组应用：报表统计利器

如下图中，我们使用数据透视表对不同日期下员工的休假情况进行了统计。如果我们想按照每月来统计查看休假情况，应该如何操作呢？

创建组使用演示

具体操作方法：在某个日期上单击鼠标右键—在右键菜单中选择【创建组】命令，进入【组合】对话框。设置“起始于”和“终止于”对应的数值，一般Excel会自动获取。设置步长为“月”，单击确定。之后我们可以通过数据透视表选项调整布局，使得阅读更加方便。

同样，这个我们也可以用于季度、年龄分段、工资分段等的统计。

☆ 数据透视表切片器：数据联动

数据透视表切片器是一种什么样的存在呢？我们先通过动画演示感受一下

切片器使用演示

在这里，我们通过数据透视表的切片器工具实现了数据之间的联动，在本例中，通过切片器，我们可以轻松地查看什么人在什么休假类型上休了多少天

具体插入切片器的方法：选中数据透视表任意单元格—数据透视表选项——插入切片器。

不会技巧=工作蹩脚！！

不懂分析=数据白费！！

不会函数=加班受罪！！

身处信息时代，EXCEL数据处理是每一个工作者都要面对的问题。如何能更好的提升工作效率呢？

5月7-8日

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《excel高效应用》

开课啦

Excel 就像一把瑞士军刀，功能强大，灵活高效！它具有强大的数据统计、分析及预测的功能。Excel 的很多技术不能孤立的学习，而要组合并应用于管理需求中。应用 Excel 建立管理模型,提升分析思路, 使管理者运筹帷幄轻松工作。

讲师介绍

张老师

行业经验：

Microsoft 资深授权培训师/高级培训师

曾经被评为“中国十大人气培训师”

曾荣获“最佳职场应用软件讲师”称号

曾经担任

北京新东方学校办公软件部经理

《计算机世界》大学教学总监

现在担任

《电脑爱好者》杂志社高级顾问

CAC网络化办公首席培训专家

CAC职业培训与就业促进专家委员会专家

人力资源和社会保障部中国就业培训技术指

导中心认证首席专家讲师

小育还是带你浏览几组照片，从照片了解下我们今天的课程吧。

准备就绪

张老师从事办公软件教学16年，课堂教学和企业内训累计达15000小时以上，直接教授的学生达110000多人。在大学、北京西单图书大厦、北京王府井图书大厦等地举办大型讲座达200余场。

2018.05.07

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第一部分 高效输入数据及应用技巧第二部分 将数据显示为需要的格式和样式第三部分 处理日期和时间第四部分 快速汇总和数据运算第五部分 数据高效统计分析第六部分 利用数据透视表和数据透视图分析数据第七部分 图表分析经验

课中实战演练

培训实况

学员评估

通过训后评估统计，培训满意度平均值为97%，其中非常满意率平均值达到了98%，取得了很好的培训效果。

学员分享：更加深入了解Excel函数与图表的运用技巧

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学员分享：更加深入的了解了Excel的基本功能和常用的技巧；

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概述

描述样本值的离散程度，最常用的指标是方差和标准差，它们与前面所说的全距（极差）只使用了两个极值情况不同，它们利用了样本的全部信息去描述数据取值的分散性。

计算方差的公式

方差是各样本相对均值的偏差平方和的平均。使用s2来表示，其公式如下：

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

计算标准差的公式

样本方差的开方称为样本标准差，记为s，其计算公式如下：

标准差越大，数据的离散程度越大，反之越小。但标准差与方差不同的地方是，标准差是有量纲的，它与变量值的计量单位相同，因此具有较强的实际意义，在实际应用较广泛。

R中计算方差与标准差

在R中使用var函数和sd函数分别计算方差和标准差。

var函数的语法形式如下：

var(x, y = NULL, na.rm = FALSE, use)

参数x是一个数值型向量，矩阵或数据框；

参数y是与x维度相容的一个向量、矩阵或数据框，默认为NULL值；

na.rm为逻辑值，指示是否移除缺失值，默认为FALSE；

use是一个可选参数，是一个字符型字符串。用于指明在有缺失值时计算协方差的方法。只能是 "everything", "all.obs", "complete.obs", "na.orplete", or "pairwiseplete.obs"中值之一。

sd函数的语法形式如下：

sd(x, na.rm = FALSE)

各参数的含义与var函数对应的参数相同，但是x是一个数值型向量。

下面使用一个例子来说明具体使用方法。

设从某班某门课程中随机抽取了20个学生的成绩，具体如下：

51,99,65,100,68,84,72,85,78,64,69,95,90,75,66,50,63,55,64,70.

计算其方差和标准差。

编写R程序如下：

grade <- c(51,99,65,100,68,84,72,85,78,64,69,95,90,75,66,50,63,55,64,70)ss <- var(grade)s <- sd(grade)print(ss)print(s)

计算结果如下图所示：

即方差为：222.87，标准差为：14.93

如果你喜欢这篇文章，请关注我。我会定期更新有关R语言、Python、SPSS、Excel等数据分析方面的文章。让我们共同学习和进步。

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！

WPS Excel的筛选功能就像大小不一的漏斗，可以不用公式计算就直接筛选出符合各种条件的数据，如低于平均值的数据、第一季度的数据、某个颜色的数据、重复的数据等。

筛选按钮在哪里？

首先点击一个单元格，接着点击“自动筛选”按钮，就会在第一行各项右侧显示筛选按钮。如果你不希望筛选按钮显示在第一行，就需要先选中其他行，再点击“自动筛选”。

何按照条件筛选？

点击筛选下拉按钮，根据数据的不同，可以看到有内容筛选、颜色筛选、数字筛选、文本筛选、日期筛选等。点击窗口中的复选框，可以选择或取消选择数据。

每个筛选类型下又有不同的选项，例如，点击“高于平均值”，就可以筛选出所有高于平均值的数值。点击“前十项”按钮，可以筛选出前三项、前五项数据。点击日期筛选，可以按月、按周、按季度等方式筛选出数据。

筛选出重复项/唯一值。

WPS中这一功能竟然要会员才可以使用！不过，非会员可以新建条件规则“对唯一值或重复值设置条件格式”，之后，再按照颜色筛选重复项/唯一值。

取消筛选。

很多人对各列数据进行筛选，筛选完，不知如何恢复所有数据。其实，再次点击“自动筛选”或点击“全部显示”可以恢复原始数据。

筛选功能其实已经很强大了，不需要通过任何计算，就可以过滤出我们需要的数据。下次你需要某些数据时，不妨先试试筛选吧。

谢谢阅读，每天学一点，省下时间充实自己其他能力。欢迎点赞、评论、关注和点击头像。

入职第一天，老板拿来一堆厚厚的历史数据资料，并扔下一句话说，最后的呈现方式是这样的看板。

Excel小白一脸懵逼，我只会简单的求和啊！

要和庞大的数据打交道，我搜索起Excel入门教程，并做好了熬夜加班的准备。

没想到老板私信了我， VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做，80%的工作需求都能解决。

今天特意整理了这些操作技巧，拯救同在“表海”中挣扎的你，让你的工作效率超乎想象。

第一篇章 数据整理与保护

1

CTRL+E，截取填充部分文本

如何截取身份证号中的出生年月，一个快捷操作，截取、填充同时搞定。

操作步骤：在数据源当中的第一行，输入：出生年月日，然后选中整列区域，按键盘CTRL+E，完成快速填充。也可以在第一行右下角单元格处，双击十字句柄，点击右下角的填充选项，选择【快速填充】。

2

一键分列，规范日期格式

日期格式千奇百怪，数据类型却完全不一样，分析起来就频频出现错误。分列一下，马上规范起来。

操作步骤：选中数据源，在【数据】选项卡下找到【分列】，按照分割符号，下一步到设置数据类型为日期，点击完成。

3

数据管理的小闹钟：条件格式

对数据进行格式标识，以期更加直观地显示数据，比如员工工资的数额高低、培训成绩的分布、工作进度的控制、异常数据的监测等。

操作步骤：选中数据单元格，点击【开始】选项卡--【条件格式】--【数据条】，让单元格直接嵌上了类似于“柱状图”的效果。

除了数据条，这个功能还有很多种显示方式，见下图

第二篇章 常见函数应用

4

VLOOKUP函数，查找匹配，随心随遇

根据姓名匹配职位、身份证号等信息，总不能一个一个查找复制，耗时耗力，还经常容易出错。因此要用VLOOKUP函数查找引用数据，这也是Excel中使用最频繁的操作。

VLOOKUP函数结构

VLOOKUP精确匹配

VLOOKUP模糊匹配：不再为等级匹配发愁，取代if多层嵌套

5

INDEX+MATCH函数，查找界的王者

从适用性上讲，INDEX+MATCH的组合函数更具威力！

Index+Match中，Match用以确定数据所在的行值和列值（查找姓名所在的行，查找身份证号所在的列，行列交汇的数据就是要匹配出来的数据），Index负责调出由Match确定的行值和列值交叉位置确定的唯一数据，于是查找匹配就自然实现了。

Match：查找到你的位置

Index：提取出相应位置的数据

Index+match+数据有效性，一个小型的查询系统成型了。

第三篇章 数据汇总与分析

6

ALT+=,快速求和

不用再写那么多的SUM了，一个快捷操作统统搞定

7

多表汇总，就用合并计算

对于表结构一致的多表汇总，不用再想着要用到VBA才能解决，合并计算功能就足够了。

8

数据透视表：Excel分析汇总神器

数据透视表，允许用户根据需要对各类数据维度进行划分，进行不同的重组，助你轻松发现隐藏在数据背后的本质。

超强统计：根据你想要呈现的数据报表，透视一下，让你轻松“拖”出来。

多数值计算：求和？计数？平均值？最大值/最小值？标准差？方差？你想要的数值计算方式，应有尽有。

创建组：按季度？分年龄段？数据标签由你定义。

操作方式：选中字段下的数据—右键单击选择【创建组】-创建“起始于”和“终止于”对应的数值，也可采用自带的年、季度、月等组合方式。

切片器：一枚切片器，轻松控制多个数据透视表，数据展现随心而动。

操作方式：选中数据透视表中任一数据——【分析】选项卡—插入切片器—右键单击切片器—报表连接—勾选需要控制的多个表格。

综合运用上面的功能，一张人员基本情况分析的看板就实现了。

第四篇章 数据呈现与可视化

9

图表呈现

相比较枯燥乏味的文字和数据信息，人们更愿意也更容易接受各种图形信息，也就是可视化呈现。通常我们遵循的原则为：能用数据显示的，绝不用文字说明；能用图形显示的，绝不用数据说明。

比如要做这张图：

1、选中数据源，插入一张柱形图，并修改图表类型为组合图。设置：产值：图表类型为-带数据标记的折线图

环比增长：图表类型为-簇状柱形图，勾选次坐标

2.设置柱形图的填充颜色为蓝色，并添加数据标签。

通过调整分类间距的大小，改变柱形图两柱形之间的间距距离。

3设置折线图的标记点显示方式

①设置折线图，线条填充样式为：无线条

②设置标记点：数据标记选项为原型，大小为35

填充颜色为：白色

标记表框为蓝色：5磅，线条类型为粗细结合式

4、设置数据标签及轴坐标。

点击选中次坐标，在设置坐标轴格式中，更改坐标轴的最大值为1，即100%；点击环形图的数据点以后，单击鼠标右键，选：添加数据标签；选中数据标签后，在设置数据标签格式中，更改标签位置为：居中。

5、设置图表标题，删除冗余刻度线条

如果觉得坐标轴的数值比较多的话，可以通过设置坐标轴格式，更改主单位的大小进行调整。

更高阶的图表比如仪表图、动态图、看板等。

你知道当我听到说还有刚毕业的大学生说自己不会用Excel 表格时候，我的表情是有多震惊吗！

前几天我在指导刚进公司的一位负责市场的实习生做数据统计时候，我眼看着他打开Excel 然后墨迹了半天无从下手，然后他很一脸无辜告诉我，自己忘了Excel 怎么用了。

我一脸纳闷，难道现在大学生都不学这些基础计算机办公软件操作了吗？？

实习生继续一脸无辜的告诉我，大一时候学过，但是三年没用过然后全忘了……

我服啦，那今天明叔就写篇如何教你用好Excel 的文章！就写给那些不长记性学过就忘的人，建议收藏。

Excel表格是一款无论是学生、白领、老师等等工作人员都会用到的办公软件。其实Excel中有很多方便快捷的功能，可以让你效率翻好几倍。

1.不同工作表之间的快速切换：

“Ctrl+PgDn”可以切换到右边的工作表

“Ctrl+PgUp”可以切换到左边的工作表

2.双击格式刷，可以把同一个格式“刷”给多个单元格。

3.快速应用函数：

当你设置好第一行单元格的函数，只需要把光标移动到单元格的右下角，当它变成一个小加号时，双击，公式就会被应用到这一列剩下的所有单元格里。

4.快速调整列宽

看下图，是否觉得单元格太宽了？

别急，纵向选中他们，将光标移至选中区域内的任一条纵向分割线上。

当光标十字形出现的样子时，双击；

大功告成！是不是宽度缩小了呢？！

5.快速增加或删除一列

按住“Ctrl+shift+ ’+’（加号）”就可以在选中的那一列左边再加一列，“Ctrl+shift+ ’-’（减号）”可以删除选中的那一列。

6.快速求和：

快速按下“Alt”和“=”，然后选中一列数字，就可以求出一列数字的和。

7.快速选定不连续的单元格

按下“shift+F8”激活“添加选定”模式，此时工作表状态栏会显示“添加到所选内容”字样，之后分别单击不连续的单元格或单元格区域，即可选定。

8.快速改变数字格式

“Ctrl+shift+4”可以将数字加上美元符号（$）

“Ctrl+shift+5”可以让数字变成百分比格式（%）

“Ctrl+shift+1”可以让小数点后面的数字变成两位数格式，如0.5变0.50

9.检查数字错误

“Ctrl+、”可以让数字背后的公式显示出来，一目了然；

10.Excel搜索框快速定位查找指定的内容

按Ctrl+ F打开搜索框，当你不确定搜索关键字的时候，可以试试通配符问号（?）和星号（*）。

通配符就是通过符号指代一些文本，Excel中的通配符很简单，只有问号（?）、星号（*）和转义符号（~）三个。

问号（?）表示任意单个字符。

星号（*）表示任意多个字符，比如要查找的内容是：“西门*”，可以查找到“西门梁子”、“西门卫子”、“西门庆子”等所有以“西门”开头的内容。

要查找问号和星号本身时，需要在前面加上转义符号（~），比如要查找星号（*），就要在搜索框中输入： ~*

11.SUBTOTAL函数

SUBTOTAL函数可谓是全能王，可以对数据进行求平均值、求和、最大最小、相乘、标准差、标准差、计数。

这里还有一些可能会用到的函数，不妨先收着！

1.Count函数：统计数字的个数

PS:大小不一的合并单元格填充公式，要使用Ctrl+Enter。

2.Counta函数：统计非空单元格个数

Countif函数：依据条件统计个数

Countifs函数：多条件统计个数

3.Frequency函数：统计数字区间的频率

4.Sumproduct函数：多条件计数求和

5.average函数：计算数据的平均数

averageif函数：依据条件计算平均值，比如，AVERAGEIF(A1：A10,”>0”)，返回的是A1到A10这十个数中，所有大于0的数的平均值。

6.Sum函数：对数据进行求和

7.Max函数：提取一组数中的最大值。比如：MAX(A1：A10)

8.Min函数：提取一组数中的最小值。比如：MIN(A1：A10)

9.Large函数：返回第N个最大值

10.Small函数：返回第N个最小值

11.Mode函数：返回一组数中出现最多的数字

很实用是吧，说的就你，赶紧上手试试吧！

就业有位来【转存！工作常用Excel公式都在这儿了！】求和、平均数、最大值、标准差……如何查找重复值？如何自动标出符合条件的数值？进阶版Excel超实用技巧。转给职场新人！有用！

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来源：央视新闻