Excel最常用的50个技巧，附动态步骤教程（一）

今天给大家分享工作中经常使用到的EXCEL表格实用技巧，先行分享10个。动图教学简单易懂，学会保证让你比别人牛N倍！

1、自动筛选

2、在Excel中字符替换

3、在Excel中冻结行列标题

4、在Excel中为导入外部数据

5、在Excel中行列快速转换

6、共享Excel工作簿

7、在Excel中添加说明文字

8、在Excel中数据分列整理

9、在Excel中数据合并

10、在Excel中添加常用文件夹

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~

*以下内容请自行安装 Excel 2013版本。

1、冻结窗格

有些表格太长，拉到下面标题就不见了，对于表格中你不想让它动的标题行或列，只要用冻结窗格，一下子就可以定住了。

2、快速填充

提取身份证中的出生日期，告别函数，赶快换个姿势。

提取分销课程中的课程名称和金额，快速填充一秒就搞定。

*快捷键【Ctrl+E】

快速填充只有 Excel 2013 及以上版本才有，所以还在用 2010 和以下版本的同学就不要再问为什么没有了。

3、分列

顾名思义，就是将一列数据切割成多列，快速便捷。

要知道，很多时候从公司系统导出的数据可不会那么规规矩矩的整齐排列，它们经常都是挤在一列里面的，这时候就轮到分列大显身手了。

4、快速美化表格

不是每个人的审美都是那么好，加班加点已经累成熊猫眼了，但是如果你的表格做的太辣眼，那真是雪上加霜啊。

所以，简单而又快速的对表格进行美化还是很有必要的。

5、条件格式

一个特别简单，但很多人还是不会的，进度条呈现效果。

6、数据验证

当一份表格分发下去让员工填写个人信息，收回来的数据五花八门，Excel 里有一招数据验证，如下：

限制填写的内容，只能做选择题

限制内容输入的长度

＊＊＊＊部落窝教育－Excel动态图文＊＊＊＊

原创：部落窝教育（未经同意，请勿转载）

小伙伴们，二宝又回来啦，抱歉最近是在太忙早长的太深啦~感谢一直都还在的朋友们，我会继续努力保持持续高质量的产出哒~

最近在写这个系列的最大感受就是“助人者，自助之”，我在跟大家分享自己EXCEL的经验同时，发现其实也是给自己一个复习的过程，能够更加巩固自己所学的知识，大家如果有时间的话也可以一边学习以分享经验，共同进步嘛！

前面几篇文章已经跟大家讲了一些常用的EXCEL函数技巧和数据透视表以及数据透视图的做法，那么这篇文章里会对之前讲过的内容再进行补充，并且还会再给大家分享一些不是很常用却也很重要的EXCEL函数技巧哦！

1.切片器的应用

在EXCEL里面使用切片器应该是要在Microsoft2010以及之后的版本才会有这个功能，当然，目前大家使用的Microsoft应该都是具有切片器这个功能的，那么切片器是做什么用的呢？其实，也可以理解为切片器和筛选具有大同小异的功能，但是相比较手动去筛选切片器的使用起来会更加直观、方便，是给老板用的不二选择。那么，下面来演示下要怎么使用切片器：

Step1:我们也都知道切片器是要在数据透视表的基础上去使用的，所以这里我们如果想要使用切片器，前提就是已经做好了数据透视表，这里就不再复习了，小伙伴们可以自行尝试先去做数据透视表，也就当作是复习之前所学的内容了。这里，选中我们所做的数据透视表，并点击数据透视表工具（PIVOTTABLE TOOLS ）下的插入切片器（insert slicer），会跳出如下图所示的提示框：

STEP1

STEP2:根据上图跳出的insert slicer 提示框，我们可以看到这里show出了数据透视表中所有列的选项，那么具体要选择哪些作为我们要筛选的对象，这就根据各自的需求不同去选择了。在这里，我选择在IOT 和MACHINE_TYPE前面打勾，表示我要根据这2个条件去选择性看我们的数据，选择好之后点击OK出现的结果如下：

STEP2

如上图，就是我们加了切片器出来的成果图啦，这样子我们就可以根据你选择的IOT去看不同地区的数据啦，同样，如果你是已经有数据透视图的话，也可以在这个基础上去做，这样就很容易去改变数据方便你直接查看趋势图了，比手动筛选要快捷很多哦！

2.批量生成数据透视表

看武侠小说的小伙伴都知道，“天下武功，唯快不破”，所以当我们已经掌握了技术之后，再想比一般人胜出的话就是怎么样做到快了，这里就跟小伙伴们聊下怎么样快速批量生成表.

STEP1:如图，要求快速生成以各个名称命名的数据透视表，

同样，我们首先选中这个表格做数据透视表，并将名称这列拖拽到筛选（filters）这个区域下面，如 下图所示：

STEP2:选中上图的数据透视表，再去点击左上角的数据透视表里面的“显示报表筛选页”，跳出如下图所示的提示框

STEP3:点击OK之后就可以出现我们需要的结果了，每个名称下的表格都会出现，如下图所示：

STEP3

好了，今天的份额就到这里，大家先去试试这两个技巧吧，记得，唯快不破哦！！！

点击“外部数据”页，选择“EXCEL”

在弹出的获取外部数据向导中点击”浏览“

在弹出来的浏览窗口找到EXCEL表格所存放的位置选中后点击”打开“

如无特殊数据或要求保留标题直接在后边点击完成，否则点击“下一步”根据提示修改需要的数据类型、保存标题等操作。完成后在左边可以看到数据表名，双击可以正常在ACCESS进行正常操作。

（本文内容由百度知道网友一梦中贡献）

SQL是数据库的查询语言，语法结构简单，相信本文会让你从入门到熟练。

掌握SQL后，不论你是产品经理、运营人员或者数据分析师，都会让你分析的能力边界无限拓展。别犹豫了，赶快上车吧！

以下的语句都在SequelPro的Query页面运行，其他操作页面不会有太大差异。标点符号必须为英文，这是新人很容易犯的错误。

SQL最小化的查询结构如下：

selectcolumnfromtable

table是我们的表名，column是我们想要查询的字段／列，column可以用*代替，指代全部字段，意为从table表查询所有数据。

where是基础查询语法，用于条件判断。

select*fromDataAnalystwherecity='上海'

上图是最简化的查询语句，将所有城市为上海的职位数据过滤出来。我们也可以用and进行多条件判断。

select*fromDataAnalystwherecity='上海'andpositionName='数据分析师'

or语句则是或的关系：

select*fromDataAnalystwherecity='上海'orpositionName='数据分析师'

查找城市为上海，或者职位名称是数据分析师的数据，它们是并集。

当我们涉及到非常复杂的与或逻辑判断，应该怎么办？比如即满足条件AB，又要满足条件C，或者是满足条件DE。此时需要用括号明确逻辑判断的优先级。

select*fromDataAnalystwhere(city='上海'andpositionName='数据分析师')or(city='北京'andpositionName='数据产品经理')

这条语句的含义是查找出上海的数据分析师或者是北京的产品经理。当有括号时，会优先进行括号内的判断，当有多个括号时，对最内层括号先进行判断，然后依次往外。

接下来的问题来了，当我们要查询多个条件，比如北京上海广州深圳南京这些城市，难道一个个用and关联起来？这太麻烦了，我们可以使用in。

select*fromDataAnalystwherecityin('北京','上海','广州','深圳','南京')

当我们遇到字段数据类型是数值时，也可以使用符号>、>=、<、<=、!=进行逻辑判断，!=指的是不等于，等价于<>。

select*fromDataAnalystwherecompanyId>=10000

上例是筛选出公司ID>=10000的职位，为数值时，不需要像字符串一样加引号。

当我们需要取区间数值时，使用betweenand：

select*fromDataAnalystwherecompanyIdbetween10000and20000

betweenand包括数值两端的边界，等同于companyId>=10000andcompanyId<=20000。

如果要模糊查找，能用like。

select*fromDataAnalystwherepositionNamelike'%数据分析%'

语句的含义是在positionName列查找包含「数据分析」字段的数据，%代表的是通配符，含义是无所谓「数据分析」前面后面是什么内容。如果是‘数据分析%’，则代表字段必须以数据分析开头，无所谓后面是什么。

除了上面所讲，还有一个常用的语法是not，代表逻辑的逆转，常见notin、notlike、notnull等。

接下来我们学习groupby，它是数据分析中常见的语法，目的是将数据按组／维度划分。类似于Excel中的数据透视表，我们以city为例。

select*fromDataAnalystgroupbycity

它将城市划分成几组，通过groupby可以快速的浏览数据有哪些城市。我们看一下它的高阶用法。

selectcity,count(1)fromDataAnalystgroupbycity

上述语句，使用count函数，统计计数了每个城市拥有的职位数量。括号里面的1代表以第一列为计数标准。这里出现新的问题，当我们遇到重复数据怎么办？在DataAnalyst这张表中，北京职位包含重复的职位ID，我们需要去重。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycity

北京的数据一下子少了2000，多余的重复值被排除在外。distinct是去重函数，distinctpositionId会只计算唯一的positionId个数。日常工作中，活跃用户数、文章UV，都是用distinct计算获得，这是唯一标示符ID的重要作用。

除了count，还有max，min，sum，avg等函数，也叫做聚合函数。用法和Excel没什么区别。

当我们在groupby添加多个字段，它将以多维的形式进行数据聚合。

selectcity,workYear,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycity,workYear

这就是数据分析师常用的多维分析法，通过groupby切分不同的维度进行对比，在不利用BI的情况下，通过SQL进行快速数据分析。

接下来学习逻辑判断，SQL也有if函数，和Excel的用法一摸一样，通过它我们能进行复杂的运算。比如我想统计各个城市中有多少数据分析职位，其中，电商领域的职位有多少，在其中的占比？

industryField是公司的行业领域，虽然我们能用wherelike计算出有几个电商的数据分析师，但是占比的计算会比较麻烦，此时可以用if。

selectif(industryFieldlike'%电子商务%',1,0)fromDataAnalyst

上面的公式利用if判断出哪些是电商行业的数据分析师，哪些不是。if函数中间的字段代表为true时返回的值，不过因为包含重复数据，我们需要将其改成positionId。之后，用它与groupby组合就能达成目的了。

selectcity,

count(distinctpositionId),

count(if(industryFieldlike'%电子商务%',positionId,null))fromDataAnalystgroupbycity

第一列数字是职位总数，第二列是电商领域的职位数，相除就是占比。记住，count是不论0还是1都会纳入计数，所以第三个参数需要写成null，代表不是电商的职位就排除在计算之外。

接下来是新的问题，如果我想找出各个城市，数据分析师岗位数量在500以上的城市有哪些，应该怎么计算？有两种方法，第一种，是使用having语句，它对聚合后的数据结果进行过滤。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalystgroupbycityhavingcount(distinctpositionId)>=500

第二种，是利用嵌套子查询。

我们将第一次查询获得的城市职位数的结果，看作一张新的表，利用as将它命名为t1(table1的简写)，将职位数命名为一个新的字段counts。然后外面再套一层select过滤出counts>=500。

这种查询方式就叫嵌套子查询，使用场景比较广泛，where后面也能跟子查询。

很多时候，数据是凌乱的，我们希望结果能够呈现一定的顺序，这时候就用到orderby语句。

selectcity,count(distinctpositionId)ascountsfromDataAnalystgroupbycity

orderbycounts

看，数据就按照统计结果升序排列，如果需要降序，则是orderbycountsdesc，后面加一个desc就好了。如果是多个字段，按逗号分隔即可。

我们再来熟悉SQL的常用函数，首先是时间。因为我们的练习数据中没有时间，首先用now创建出一个时间字段。

selectnow()

直接执行它，就能获得当前的系统时间，精确到秒。其实select不一定后面要跟from。

selectdate(now())

它代表的是获得当前日期，week函数获得当前第几周，month函数获得当前第几个月。其余还包括，quarter，year，day，hour，minute。

时间函数也包含各种参数，比如week，因为中西方计算第几天是不一样的，西方把周日算作一周中的第一天，而我们习惯周一。

selectweek(now(),0)

除了以上的日期表达，也可以使用dayofyear、weekofyear的形式计算。它和上面的部分函数等价。

怎么对时间进行加减法呢？这时候靠date_add函数出马。

selectdate_add(date(now()),interval1day)

我们可以改变1为负数，达到减法的目的，也能更改day为week、year等，进行其他时间间隔的运算。如果是求两个时间的间隔，则是datediff(date1,date2)或者timediff(time1,time2)。

时间函数的运用比较灵活，没有特殊限定，网络上的文档和教程也不少，可以深入学习。

最后是数据清洗类的函数。

selectleft(salary,1)fromDataAnalyst

MySQL支持left、right、mid等函数，这里又和Excel一样。我们通过salary计算数据分析师的工资吧（这一步骤，在曾经的文章中已经用Excel和BI多次讲解，所以我就不多赘述了，只讲过程，不熟悉的同学可以看历史内容）。

首先利用locate函数查找第一个k所在的位置。

selectlocate("k",salary),salaryfromDataAnalyst

然后使用left函数截取薪水的下限。

selectleft(salary,locate("k",salary)-1),salaryfromDataAnalyst

为了获得薪水的上限，要用substr函数，或者mid，两者等价。

substr（字符串，从哪里开始截，截取的长度）

薪水上限的开始位置是「-」位置往后推一位。截取长度是整个字符串减去「-」所在位置，刚好是后半段我们需要的内容，不过这个内容是包含「K」的，所以最后结果还得再减去1。

这里不了解不要紧，可以将计算过程分步骤运行。基本上，了解了上面写法的含义，文本清洗这块就没有问题了（notlike用来清洗乱七八糟的薪水，我简单处理了）。再然后计算不同城市不同工作年限的平均薪资。

上面语句，我们用了文本清洗、子查询嵌套、分组聚合、排序等多种用法，属于较复杂的查询。重复数据的问题，因为我是复制了一份北京数据，数量刚好乘二，对平均数没有影响，感兴趣的朋友可以再加一步清洗掉它。

下面是三道思考题：

查询出哪家公司招聘的岗位数最多；查询出O2O、电子商务、互联网金融这三个行业，哪个行业的平均薪资最高；查询出各城市的最高薪水Top3是哪家公司哪个岗位。

做完上面的题目，你已经神功初成，数据分析的SQL意见没有大问题了。更复杂的查询，也无非是嵌套更多的内容，本质思路是一样的。

讲到这里，只剩join语法还没有教大家。因为练习数据只有一张表，而join又是SQL中比较容易混淆的难点，我会单独开一篇内容讲解，到时候使用SQLZoo和LeetCode的案例。

LeetCode是知名的算法竞赛网站，可以在上面和全世界的程序员比拼算法，当然我们只练习SQL，完成后，至少能秒杀全世界50%的程序员吧。

作为同门的数据库产品，Excel操作Access、SQLServer中的数据非常简单。但如果想在Excel中处理MySQL中的数据呢？MySQL是和php珠联璧合的一个数据库，网站开发中经常用到，如果Excel也能访问它就会给工作带来很多方便。

例如，MySQL数据库中的用户登录数据表，有时希望在Excel中对该表进行一些分析：

操作步骤如下：

一、到mysql官网下载odbc连接驱动

下载地址为：https://dev.mysql/downloads/connector/odbc/

可下载的驱动程序共有4个文件，请根据自身情况选择下载。例如，我们现在使用的是64位的win7系统，那么就下载安装64位的驱动：

32位和64位的驱动又分别包含2个文件，一个是安装包，一个是压缩包。一般选择下载msi安装即可。

选择文件下载时，将弹出登录页面；如果不需要登录，可点击“No thanks, just start my download.”直接进入下载。

安装驱动的过程中，有可能会出现这样的错误提示：

如果使用压缩包安装，则会直接提示缺少“msvcr120.dll”的错误。

这两种错误其实都指向了同一个问题，最简单的解决办法就是安装Visual C++ 2013运行库。微软官方的下载地址为：

https://microsoft/zh-cn/download/details.aspx?id=40784

同样的，这里有32位和64位2种文件可供下载，请根据自身情况选择。

二、创建数据源

进入“控制面板--系统和安全--管理工具”，双击打开“数据源（ODBC）”，点击“添加”：

点击“完成”后，接着设置要连接的mysql数据库：

点击“ok”后即可增加该数据源：

三、在Excel中建立连接

打开Excel，选择“数据-自其它来源-来自数据连接向导”：

选择“odbc dsn”：

“下一步”后选择刚刚创建的mysql：

然后再选择要连接的数据库及库中的数据表：

接着再设定一个连接名称就ok啦：

注意：mysql数据库中的表名称和表字段不能使用中文，否则将带来乱码问题。因为excel和mysql的默认编码方式不一样，处理起来会相当麻烦。

大家好，我是婶婶，希望接下来的分享能够对大家有些许帮助，也希望大家多多支持鼓励，收藏、分享、评论多多益善啦，如果对胃口记得关注哦！

犹记得我在大二的时候参加数学建模比赛，比赛期间，我们需要处理并提取大量的数据，什么引用、匹配什么的层出不穷，当时我就傻了，可是到了指导老师手里，各种函数几秒钟解决问题，其中常用的一个函数就是今天的主角-----VLOOKUP函数！

工作以后，我们每次论订单时，同时也会时不时地用VLOOKUP函数，简直就亮瞎了我的钛合金狗眼啊；于是乎，这段时间苦学，将自己的所得分享给大家；一共分为4小段，分别为：入门篇、初级篇、进阶篇和高级篇，本篇则为入门篇。

1、名词解释

函数定义：在表格的首列查找指定的数据，并返回指定的数据所在行中的指定列处的数据。

说白了，或者说用婶婶的话讲就是-----“VLOOKUP是一个查找函数，如果给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。”。

2、语法解答

它的基本语法为：

VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找)

下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用：

例1：根据图表中所给出的数据，用公式快速匹配迪丽热巴的魅力值；如下图所示：

公式=VLOOKUP(E3,A2:C10,3,0)，公式讲解如下：

查找目标：地址E3所包含内容——迪丽热巴；

查找范围：原始数据库A2:C10；

返回值的列数：我们想要得到魅力值，魅力值在上述查找范围中属于第三列，这里就是3；

查找方式：0代表精确查找。

3、案例详解

咱们爱打篮球的都知道，NBA张伯伦有一个外号——张两万（20000）；江湖言传其与20000个女性发生过关系。

我们现在假设这20000人中，有0.5%是中国人，也就是100人；而这100人中，又有10人让其印象深刻；我们现在有100人的姓名和联系方式，张大帅现在想联系这10人，又只记得这10人的名字，如何快速找出并匹配10人的电话，就得用到我们的VLOOKUP函数了！

具体操作如下图：

输入公式=VLOOKUP(B4,F:G,2,0)；

4、语法详读及注意事项

1）查找目标（lookup_value）

这个比较好理解，就是指我们要找的对象;但是有两点需要注意；

【注意】

（1）查找目标不要和返回值搞混了：上面例子中查找目标是姓名而不是魅力值，案例详解中查找目标是姓名而不是电话；（后者是你想要返回的值）

（2）查找目标与查找区域的第一列的格式要保持一致，否则容易出错。

2） 查找范围（table_array）

所谓查找范围，也就是说在哪里查找我所需要的数据，本来这个没有什么解释的；但是VLOOKUP函数，和别的函数不一样，其查找范围的第一列必须要包含查找目标，其也就是为了很好地成为基点，为后面的参数做好标杆而设置的！

我们看下图：我们同样还是查找迪丽热巴的魅力值，我们并不是从第一列开始作为查找范围，而是从包含姓名的第二列开始；即F:G，而非E:F；后面参数是2，而非3！

3 ）返回值的列数（col_index_num）

我想通过查找范围的讲解，应该知道为什么是2，而非3了；这里就不赘述了。

只需要其数字是查找范围的第几列即可，不要管其在整个表格中是第几列。

4） 精确OR模糊查找（ range_lookup）

最后一个参数是决定函数精确和模糊查找的关键。精确即完全一样，用0或FALSE表示；模糊即包含的意思，用1或TRUE表示。

5）总结

1）Vlookup函数看似是查找的功能，实际是匹配——查找到的数值只是中间过程，返回的匹配值才是我们想要的。

2）几个注意事项：一是数据格式统一；二是查找目标在第一列；三是查找范围包含返回值。

今天就到此为止了，明天我们将会将初级篇，都会有什么呢？！大家可以找找，提前学习学习哦！

怎么样，大家理解了么，如果有问题，可以在评论里交流或者私信我哦！

喜欢的朋友，或者说觉得对自己有点用处，抑或是对身边的朋友有点用处，感谢点个“赞”哦，关注我的头条号和转发我的文章，非常感谢大家的支持，明天见！

前言：

在职场报表中，EXCEL的魔法，可以说无处不在，是一项每个人必须掌握的技能，但是在EXCEL所有的函数之中，有一种函数，称之为【数据库函数】，高效，运行速度快，专门为大数据提供，却很少为人知

收藏+转发，传播知识，是一种美德

函数解释

数据库函数均有三个相同的参数：database、field 和 criteria。这些参数指向数据库函数所使用的工作表区域。其中参数 database 为工作表上包含数据清单的区域。参数 field 为需要汇总的列的标志。参数 criteria 为工作表上包含指定条件的区域。写法为=(database、field，criteria）

本篇主要介绍DGET、dcount、daverage、dmax、dmin 5个函数，套路完全一致。

特别提醒

这是一个让人又爱又恨的函数，爱，是因为这个函数，处理数据高效，快速。

恨，是因为如果不知道原理，会出大问题的

经典应用:

用法1：以关键词开头的处理

当我们在第三个参数，如实例，输入A的时候， 实际上，计算的是以A开头的所有物料的库存DSUM函数，计算以A开头的所有库存的和dcount函数，计算以A开头的物料的个数dmax函数，计算以A开头的物料的库存的最大值dmin函数，计算以A开头的物料的库存的最小daverage函数，计算以A开头的物料的库存的平均值特别提醒，是以A开头，不是单元格值等于A！！！！在第二个参数，我们这里输入的是2，是因为返回的值，在条件区域的第二列，当然我们可以直接输入B2，就是列号也是可以的用法2：不以A为结尾，的符合条件的值，主要为中间，或是首字母为A，如果末尾为A，只要中间有A这个字符，也是符合条件的

用法3：包含A的所有符合条件的个数

用法4：和用法3一样，为包含A的符合条件的个数

用法5：第二个字符为A的符合条件的个数，且字符长度大于等于3，因为一个问号，代表一个字符

用法6：以B开头的符合条件的值，因为没有，所以都为0

用法7：

这里输入的是，先切换到英文，而后输入单引号'，而后输入=A，意思是单元格值完全等于A的符合条件的个数，所以只有一个单元格

用法8：

第二个字符为A，并且长度等于3的符合条件的值的处理

数据库函数，使用方法，就介绍完了.

简单来说，数据透视表是一个动态汇总报表，可以将无规则的上千个行和列的数据按照一定的方式汇总，让你的数据变得规律有意义。

下图是一个简单的数据透视表，对销售人员和数量进行汇总。

下面来介绍数据透视表的具体做法：

在学习数据透视表前，先学习几个专业术语：

字段：在数据透视表中，字段就相当于数据表中的列。

值字段：一般将包含有数值的字段称为值字段，像上面的数量字段，一般都是对值字段进行求和。

1、点击数据表任意单元格，点击工具栏插入—数据透视表。确定后就会在当前工作表的左侧单独创建一个工作表来放置数据透视表。

在工作表中生成空白的数据透视表，在工作表右侧会有数据透视字段设置选项。接下来就根据需求来添加字段，生成需要的数据透视表。

假设我们需要知道每个销售部门销售的产品总数量，我们将数量拖到字段值，将销售部门拖到字段行。可以看到在数据透视表中生成了相应的报表。

或者勾选要添加到报表的字段前面的复选框。一般默认将数值字段添加到“值”区域，非数值字段添加到“行”区域，日期和时间字段添加到“列”区域。此示例中的报表如果默认添加将销售部门、姓名、产品添加到行字段，将数量添加到值字段。这样做出的报表感官上比较复杂。

接下来完善报表，我们需要知道各个销售部门卖的各类产品的数量，将产品拖到列。另外需要知道各个销售部门下面的销售人员情况，将姓名拖到行。

一份数据透视表做好了。觉得有用请关注，后期分享更多excel基础教程。