高薪存在于「高速增长」的行业中，这些钱多行业的背后总是活多事难压力大，是只有高能力者才能承受之重。

而且经常有一种误解：高能力工作者往往是那种埋头苦干的“工作狂”。

实际上，根据大数据分析，我们发现如今真正工作能力强的人具体有这些特点：

1. 花时间做规划

磨刀不误砍柴工。首先，要明确自己的目标，包括工作目标（比如赚多少钱）和生活目标（比如有时间陪家人、做一个身体健康的人等等）。

随后，给这些目标排列优先级：哪些目标是最重要的？相比之下，哪些目标是可以延后满足的？如果发现自己的目标太多，那就要学会做减法。

要明白，我们不可能完成所有事。“即便在你死了以后，你的邮箱依然会塞满邮件。”如果想要高质量地完成重要的目标，我们只能有所取舍。

最后，注意在规划时减少碎片化的时间，尽量保留大段的时间用于工作或生活，避免任务的切换导致时间不必要的浪费。

2. 形成日常惯例，减少意志损耗

在不同时间选择做什么事也会损耗意志力，选择本身就会让我们觉得更加疲劳。

因此，可以把一些定期的活动固定下来，成为自己生活的惯例，例如，每周四的晚上去健身、每周六的下午和家人在一起。等形成日常惯例以后，就可以自动化地完成活动，而避免将宝贵的意志力损耗在选择上。

3. 深度工作的能力

工作能力强的人，除了专业技能上的优势以外，专注工作的能力也必不可少，尤其是碎片化时代，必须拥有深度工作的能力。碎片化时代，邮件、电话、微信、会议等随时都会来袭，工作容易被打断，每个人的时间都被切分成零散的小块。

那些需要经过深入思考、花费足够时间才能完成的模块化工作，变得越来越难实现。单纯提高单位时间内工作效率的方法，并不能很好的解决这一工作难题了。

提升深度工作时间（Deep Work）：在无干扰的状态下专注进行职业活动，使个人的认知能力达到极限。这种努力能够创造新价值，提升技能，而且难以复制。”越往高走做的越多的是“深度工作（Deep Work）”，不能停留在“浮浅工作（Shallow Work）中。

4. 目标导向的思维

以目的为导向的思维倒推职场是个以结果论英雄的地方，所以能力强的人的思维方式是以结果往下推导，而能力弱的一般的是从事情往上推导。

举个简单的例子。

就拿公司开公众号这个事说，从事往上推的：开公号，找团队，定kpi，看着十万加流口水。养着团队，觉得你们水平不行啊，不但没有十万加，对销售也没啥影响，主管换了一波又一波，就觉得是因为人没找对。

从目的往下推的：开公号的目的无非就是宣传产品，有个官方的发生平台，塑造品牌形象。那么看看这几个目的，是不是非得用开公号的方式才能完成？如果是，开服务号还是订阅号？定位是微官网还是自媒体。如果不是，有没有别的方法可替代效果可能还更好？

从目的往下推的好处是，你的行为和最终要达到的目的是不会跑偏的，而且经过一套逻辑或者思维的推理，你会发现，当初自己拍脑门想当然的方式，最后可能根本就不适用。

5. 数据分析能力，真正的求职加薪利器

数据分析高手看过无数个数据，了解数据正常的走势。如果出现异常，他们能一眼看出这里发生了问题。而且第二点，他们熟悉业务逻辑，了解数据走势背后的原因。

看出问题，还不够，你要知道怎么找到问题的源头。要开始思考下面这些：数据是怎么得到的；统计项是根据什么统计的；影响的因素有哪些；这些因素的变化，对你的数据有什么影响……等等。

之后他们能迅速定位问题，提出解决方案。作为一个有上进心的小伙伴，你要自己尝试提出解决方案，去尝试是否有用。或者对比其他人的解决方案，来对比分析优缺点。这是一个非常好的熟悉业务的方式。

最后因为前三步的磨练，你熟悉了所有的业务模块，你开始慢慢的可以根据即将开展的业务，来预测将来的数据走向；根据历史的经验教训，来预防可能出现的问题。

同时你还可以为了提升核心数据，来提出优化方案，优化业务的流程，让你的业务的数据更加好看。

最重要一点，无数的晋升PPT背后都是有严密的Excel数据报表在支撑着...

对于我们大学生小白，建议从Excel工具入手，步步攻破难搞的数据分析。

Excel 技能，无论在纽约、伦敦还是香港，如果你去投行或者咨询公司面试，考官常会不经意的问： 你的Excel 水平如何？因为用好 Excel 对提高工作效率很有帮助。你会“出神入化"的 Excel 绝对是加分项。

学习 Excel也是一个循序渐进的过程——

基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序

函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件、数据透视表、VBA程序开发

制作数据模板必须掌握的Excel函数

日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum。日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。

数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs。统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。

查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata。这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。

文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len。这几个函数多半用在数据整理阶段使用。

逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror

（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领。）

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文章部分来源于网络，由Careerfrog职业蛙搜集整理，更多福利、干货在公号哦～

未经允许，不得转载！

最近几天，不断有小伙伴在后台问到使用excel做数据分析的相关问题，今天，数据君（ID：shendufenxi）就为大家推送一篇实用技巧。

高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。

在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示：

1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】：

2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：

3）选择【分析工具库】，点击【确定】：

4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：

安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。

回归分析

在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？

实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的 一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。

这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。 这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。

百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛：

1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；

2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：

1、利用散点图描绘图形：

2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：

从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.01028x-27.424

R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。

3. 使用Excel的数据分析功能

1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：

2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。

3）以下内容是残差和标准残差：

4）以下是残差图：

残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。

5）以下是线性拟合图

在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。

6）以下是正态概率图

正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。

以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：

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！

举一个实例，如下所示是一份员工档案表，分别计算男性和女性的人数

当我们使用计数函数，对男女进行计数的时候，你会发现：男生计数为2，女生计数为4，而我们肉眼看到，表格中男生数量是3个，女生数量是5个，这是为什么呢？

这就是因为数据录入不规范，造成的数据分析错误！这个例子是因为在录入性别的时候，有些数据里面填充了空格，有的是男，有的是带空格的男，而Excel会认为这两种数据是不同的，所以在计数的时候，只会计数到没有空格的男性别。

对于一些不会出现空格的数据分析时，我们可以使用查找替换CTRL+F，查找内容为空格，替换为什么都不填写

这样就能得到正确的结果了。

事情发现生，再来处理，总是痛苦的，我们最好在根源上消灭，我们对C列进行数据有效性设置，依次点击选项卡的数据，数据验证，数据验证

在数据验证中，设置自定义，公式使用男;女，注意中间的分号是英文状态下的分号

然后我们在C列如果不是输入男或女，则会弹出错误提醒，如下所示，是输入了一个空格之后再输入的男，就会出错。

本节完，欢迎留言讨论，期待您的转发分享

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转载自百家号作者：凉凉分享Excel教程

朋友们大家好，很多时候我们做表格需要对数据进行分析，面对一大堆的数据，看的眼花缭乱，别着急，学会了Excel这个技巧，我们也加入了高手的行列，涨工资还会远吗！看图说话：

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在两张表中我相信大家一定发现了不同之处，对，第一张表格数据一片，看的头都大了，第二章表格，直接把每月前两名用橙色底纹显示出来，一目了然，那么如果数据量比较大是不是很麻烦，NO，同样很简单，下面就和大家分享一下，看下图：

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选中一月数据的单元格，选择工具栏上的条件格式—项目选取规则—其他规则，然后弹出下图对话框，这里介绍下项目选取规则子菜单里面的内容，“值最大的10项”：不管有几十几百项，只突出显示值最大的十项。“值最大的10%项”：如果有100条数据，突出显示10%就是10项，如果有1000条数据，10%就是100项。后面几项意思一样，当然我们也可以自定义设置，就是最下面的“其他规则”，看下图：

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在弹出的对话框里面，排名框输入2，想显示前几名就输入几，这里我只需要前两名，所以输入2，下面的格式选择一种喜欢的颜色吧，最后点击确定，效果如下图所示：

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如图所示，一月销售量突出显示两项，后面的月份依次操作。

关注或者收藏可以免费观看Excel全系列教程，欢迎评论吐槽，小编等你哦！

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。

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。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！

　　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。

这年头，不会点数据分析，都不好意思投简历找工作。

可是说起来容易做起来难，数据分析究竟是什么鬼？

不会HPCC也不会Hadoop，只会Excel可以吗？——答案是，可以！

对于非科班出身的人来说，Excel就是最接地气的数据分析工具。Excel中有自带的数据分析工具箱，只不过默认情况下，这个工具箱不在菜单栏中，要自己把它找出来哦。

在Excel工具箱中有多个数据分析，有相关系数、协方差、指数平滑等。看到这些名称先别晕，其实这些工具的使用方法很简单。不信？那么今天就来看看，如何通过相关系数分析，找出影响销量下降的原因。

第1步：在Excel表格中输入数据。例如你怀疑影响销量的原因可能有售价、客流量、促销折扣，但是不知道究竟哪个原因是罪魁祸首。

第2步：现在需要调出数据分析工具箱。如下图所示，单击【文件】菜单中 的【选项】选项。

第3步：在【加载项】菜单中选择【Excel加载项】，然后单击【转到】按钮。

第4步：选择【分析工具库】选项，单击【确定】按钮。此时就成功将分析工具添加到菜单栏中了。

第5步：单击【数据】选项卡下的【数据分析】按钮，这就是前面步骤中添加的数据分析工具库。

第6步：选择【相关系数】分析工具，单击【确定】按钮。

第7步：在【相关系数】对话框中设置数据区域。在【输入区域】中选择表格中的所有数据区域，分组方式为【逐列】，因为表格中，每一列为一组数据。选择【标志位于第一行】，这样分析结果中才会有标题字段。设置一个输出区域，例如选择G2单元格，表示要将输出结果放到G2单元格开头的单元格中。

第8步：此时就可以查看分析结果了。因为我们需要判断影响销量的因为，所以只需要在I列中，看销量与其他因素的相关系数值就可以了。负数表示负相关，正数表示正相关，正数正大和负数越小都表示相关系数很大。

例如在下图中，销量与促销折扣的相关程度是最大的，为-0.763，说明折扣是影响售价的最大因素。此外第二个因素是售价，为-0.3389。

虽然今天的案例比较简单，但是使用相关系数工具的思路却可以用到其他复杂的案例上。大家只要将各因素的数据列出来，使用相关系数分析，找到相关系数最大或最小的那个值就可以了。

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！！