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！

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。

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。

预备阅读：【进阶】Excel中的方差分析之单因素方差分析

前言

前面我们说了方差分析中的单因素方差分析，但是在实际工作中，影响因素往往不止一个，需要考虑两个或以上因素对实验结果的影响。比如某公司销售汽车，在销售时，除了要关注汽车的外形、价格、耗油量等因素以外，还要考虑地区差异是否对销量有影响。今天来看一下双因素方差分析。

双因素方差分析

如果将汽车颜色看成是影响销量的A因素，不同地区看成是影响销量的B因素，同时对A因素和B因素进行分析，即为双因素方差分析。

双因素方差分析是指分析两个因素，即行因素和列因素，对试验结果的影响的分析方法。当两个因素对试验结果的影响是相互独立的，且可以分别判断出行因素和列因素对试验数据的影响时，可使用双因素方差分析中的无重复双因素分析，即无交互作用的双因素方差分析方法。当这两个因素不仅会对试验数据单独产生影响，还会因二者搭配而对结果产生新的影响时，便可使用可重复双因素分析，即有交互作用的双因素方差分析方法。今天分享个可重复双因素分析的实例。

实例应用

实例应用：可重复双因素分析方法分析何种因素对效益有显著性影响

1、案例描述

某企业为了了解4种方案（因素2）在4个不同地区（因素1）的销售额状况，分别将4种方案投入4个地区进行试验，现有各个方案在不同地区的3天销售额数据，如下图所示，要求分析不同地区、不同方案，以及二者相交互分别对销售额的影响。

2、实例分析

在假设为5%的显著性水平下使用可重复双因素分析法推断不同地区、方案以及两者之间的交互作用中哪些因素对销售额有显著影响。

3、操作分析

第1步：选择分析工具并设置相关参数。打开“数据分析”——“方差分析：可重复双因素分析”，确定，在弹出的对话框中设置，“输入区域”为“$A$1：$E$13”，设置“每一样本的行数”为“3”，设置“α”为“0.05”，在“输出选项”选择“输出区域”，设置为“$G$2”，确定。需要注意的是“每一样本的行数”为各因素每一水平搭配使用的次数。

第2步：显示可重复双因素分析结果。如下图所示。

4、决策分析

在分析结果第一部分的SUMMARY中，可看到各个方案对应地区的样本观测数、求和、样本平均数、样本方差等数据。在第二部分的“方差分析”中可看到，分析结果不但有样本[行因素/方案（因素2）]和列因素[地区（因素1）]的F统计量和F临界值，也有交互作用的F统计量和F临界值。

对比3项F统计量和各自的F临界值，样本、列、交互的F统计量都大于F临界值，说明方案、地区都对销售额有显著的影响。此外，结果中3个P-value值都小于0.01，也说明了方案和地区以及二者之间的交互作用对销售额都有显著影响，所以，该公司在制定后续的销售决策时，应考虑这些因素对销售额增长的作用。

小结

上面就是今天的主题内容了，今天学习一下Excel中如何进行双因素方差分析，可以分析多个因素对某一事物的影响的显著情况。希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。

对Excel表的数据进行平均值average，相对标准偏差RSD的计算以及按指定的位数对数值进行四舍五入。

平均值的计算。把鼠标放在目标框，在输入栏里面输“=”，选中输入栏左边的函数“AVERAGE”，弹出一个对话框，拖动鼠标选中需要计算平均值的数据，点“确定”，即可。如图所示。

相对标准偏差RSD的计算。把鼠标放在目标框，在输入栏里面输“=”，选中输入栏左边的函数“STDEV”，弹出一个对话框，拖动鼠标选中需要计算相对标准偏差的数据，点“确定”。该公式得到的是标准偏差。

在输入栏的公式中继续输入“/平均值*100”表示标准偏差除以平均值，按       Enter键，得到的是RSD（%）。

对数值进行四舍五入。例如如图，计算得到了一连串的数值，把它修约至两位小数。

单击要修约的数值，在输入栏的原公式中加上“round（原公式，2）”，按     Enter键，得到修约值，如图

如图，在“开始”工具栏里面，点击显示小数点位数按钮，得到最终计算结果。

调用函数

STDEV

估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度。

语法

STDEV(number1,number2,...)

Number1,number2,...为对应于总体样本的1到30个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。

说明

函数STDEV假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数STDEVP来计算标准偏差。

此处标准偏差的计算使用“无偏差”或“n-1”方法。

函数STDEV的计算公式如下：

其中x为样本平均值AVERAGE(number1,number2,…)，n为样本大小。

忽略逻辑值（TRUE或FALSE）和文本。如果不能忽略逻辑值和文本，请使用STDEVA工作表函数。

示例

假设有10件工具在制造过程中是由同一台机器制造出来的，并取样为随机样本进行抗断强度检验。

如果您将示例复制到空白工作表中，可能会更易于理解该示例。

操作方法

创建空白工作簿或工作表。

请在“帮助”主题中选取示例。不要选取行或列标题。

从帮助中选取示例。

按Ctrl+C。

在工作表中，选中单元格A1，再按Ctrl+V。

若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换，请按Ctrl+`（重音符），或在“工具”菜单上，指向“公式审核”，再单击“公式审核模式”。

A

1强度

21345

31301

41368

51322

61310

71370

81318

91350

101303

111299

公式说明（结果）

=STDEV(A2:A11)假定仅生产了10件工具，其抗断强度的标准偏差(27.46391572)

方差分析

EXCEL的数据处理除了提供了很多的函数外，但这个工具必须加载相应的宏后才能使用，操作步骤为：点击菜单“工具-加载宏”，会出现一个对话框，从中选择“分析工具库”，点击确定后，在工具菜单栏内出现了这个分析工具。

如果你的电脑中没有出现分析工具库，则需要使用OFFICE的安装光盘，运行安装程序。在自定义中点开EXCEL，找到分析工具库，选择“在本机运行”，安装添加即可。

在数据分析工具库中提供了3种基本类型的方差分析：单因素方差分析、双因素无重复试验和可重复试验的方差分析，本节将分别介绍这三种方差分析的应用：

单因素方差分析

在进行单因素方差分析之前，须先将试验所得的数据按一定的格式输入到工作表中，其中每种水平的试验数据可以放在一行或一列内，具体的格式如表，表中每个水平的试验数据结果放在同一行内。

数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具对话框内的“单因素方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：

1．输入区域：选择分析数据所在区域，可以选择水平标志，针对表中数据进行分析时选取（绿色）和***区域。

2．分组方式：提供列与行的选择，当同一水平的数据位于同一行时选择行，位于同一列时选择列，本例选择行。

3．如果在选取数据时包含了水平标志，则选择标志位于第一行，本例选取。

4．α：显著性水平，一般输入0.05，即95%的置信度。

5．输出选项：按需求选择适当的分析结果存储位置。

双因素无重复试验方差分析

与单因素方差分析类似，在分析前需将试验数据按一定的格式输入工作表中。

数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素无重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：

1．输入区域：选择数据所在区域，可以包含因素水平标志。

2．如果数据输入时选择了因素水平标志，请选择标志按钮。

3．显著性水平α：根据实际情况输入，一般选择0.05。

4．输出选项：按需要选择分析结果存储的位置。

双因素可重复方差分析

双因素可重复方差分析与双因素无重复方差分析数据输入的区别在于对重复试验数据的处理，就是将重复试验的数据叠加起来。

数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素可重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容基本与双因素无重复方差分析相同，区别在于每一样本的行数选项，在此输入重复试验的次数即可。

若须对数据进行方差分析时，在输入区域选择数据所在区域及因素水平标志，在每一样本的行数处输入3，即每种组合重复3次试验，显著性水平选择0.05。在输出选项中可以按照需求选择分析结果储存的位置。选择确定以后分析结果。

（本文内容由百度知道网友hvc258贡献）

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！

　操作步骤

　　1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。

　　2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:

　　输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”；

　　分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择；

　　输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；

　　3.点击“确定”即可看到生成的报表。

　　可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。

　　从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。

　　协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

（本文内容由百度知道网友我是来吓宝宝的贡献）

就业等位来【这些Excel公式，简单却超实用！】①查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","") ②求和：=SUM(K2:K56) ——对K2到K56这一区域进行求和 ③平均数：=AVERAGE(K2:K56) ——对K2 K56这一区域求平均数 ④排名： =RANK(K2，K$2:K$56) ——对55人的成绩进行排名。 @央视新闻：就业等位来【快转走！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。存好！有用！

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来源：央视新闻

以方差分析：无重复双因素分析为例，操作方式如下

1、选择需要进行方差分析的数据区域，然后单击数据选项卡

2、在分析功能组中单击数据分析按钮，弹出数据分析对话框

3、在分析工具列表框中选择方差分析：无重复双因素分析，单击确定,弹出方差分析：无重复双因素分析对话框

4、单击输入区域后的文本框，在表格中选择区域：$A$2:$B$20，单击输出选项，再单击后面的文本框，在表格中选择单元格：$E$1，再单击确定即可。

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