一个身份证号码包含了你的出生日期、性别、籍贯等众多隐私信息，那这些信息是如何获取的呢？

如下图所示，我们的性别、籍贯、出生日期、年龄、属性都是可以从身份证号码中提取出来的。

1、性别提取

公式：=IF(MOD(MID(E2,17,1),2)=1,"男","女")

说明：

根据身份证上的第17位数来判断男女，奇数为男，偶数为女（这里身份证都是18位数的）

MID(E2,17,1)：从身份证号码中第17位开始提取1个字符

MID函数语法（被提取值，从第几位开始，提取几位数）

MOD(MID(E2,17,1),2)：对第17位身份证号码数字进行取余数，余数有两种情况0或1

MOD函数语法（被除数，除数）

具体操作如下：

2、籍贯提取

身份证中前六位数是全国行政区代码，通过这几位数就可以提取相应的籍贯。

首先我们需要准备一份全国的行政区域代码，之后利用VLOOKUP函数获取相应的地名即可。

公式：=VLOOKUP(LEFT(E2,6),行政区域代码!A:B,2,0)

说明：

LEFT：从左侧提取相应的字符

VLOOKUP语法结构：（查找值，查找区域，返回列，查找类型）

具体操作如下：

3、出生日期提取

公式：=--TEXT(MID(E2,7,8),"0000-00-00")

说明：

MID(E2,7,8)：从身份证号码第7位开始，向右侧提取8位（也就是获取出生日期）

TEXT(MID(E2,7,8),"0000-00-00")：将8位数转换为日期格式

具体操作如下：

4、年龄提取

公式：=YEAR(TODAY())-MID(E22,7,4)

说明：

TODAY()：获取今天日期

YEAR(TODAY())：获取日期年份

MID(E22,7,4)：获取身份证号码上的年份

具体操作如下：

5、属相提取

公式：

=CHOOSE(MOD(MID(E2,7,4)-1900,12)+1,"鼠","牛","虎","兔","龙","蛇","马","羊","猴","鸡","狗","猪")

说明：

MOD(MID(E2,7,4)-1900,12)：将获取的年份减去1990年，然后再除以12，所得余数

CHOOSE语法结构：（参数,（数字或单元格区域））

注意：之所以减去1900，是因为Excel的日期最早是1900年，而且这一年是鼠年，与后面的文字区域相对应。

具体操作如下：

lines函数概述

R语言中，abline函数每次仅能绘制一条直线，如果给出若干点，依次用线段连接起来的话，这可以借助lines函数。

R语言中lines函数的使用格式如下：

lines(x, y = NULL,...)

其中，x和y为绘制直线的点向量，x和y应为数值型向量。

附加参数可以用来指定线型（如点线，点划线等）、线的颜色、线的宽度等等。

使用案例

为了分析某网站工作日和非工作日在下午1点到晚上8点这段时间的平均访问量，下面统计了某一周的数据如下：

请做出折线图。

编写R程序如下：

#定义时间向量1~8t<- rep(1:8) #定义v1向量表示非工作日的访问量v1 <- c(245,356,210,189,345,234,191,452)#定义v2向量表示工作日的访问量v2 <- c(345,451,541,548,600,720,650,560)#使用plot函数绘制一个空图plot(c(1,8),c(100,750),type="n",xlab="时间",ylab="访问次数")#使用abline函数添加网格线（不是必须）abline(h=seq(100,750,by=20), v=0:8, col="lightgray", lty=3)#绘制向量v1的折线，颜色为红色lines(t, v1, col="red")#绘制向量v2的折线，颜色为蓝色lines(t, v2, col="blue")

结果情况如下：

从图中可以看出，本网站在工作日的下午1点到8点的平均访问量要高于非工作日。这可以帮助网站站长在工作日时做好网站的内容的更新操作。或着针对网站的用户群体，分析产生这一差距的原因是什么。

如果你喜欢本文章，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，从基础到高级应用，带你一步步学会数据分析。

共同学习，共同进步！

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！

文末附件免费下载。

◎作者丨江风

◎来源丨职场秀于林(xiulin_2017)

近来讲到安装软件或者插件的时候，很多童鞋告诉小编，不知道自己的excel是多少位的，更有甚者把电脑的操作系统和excel系统位数都混淆的，导致由于系统位数不一致，软件安装错误。

小编很多时候总是被大家的萌语震惊，小编明明是公益性的普及一些有用的插件，总不能你自己装个什么花椒直播、熊猫直播、甚至某些看爱情动作大片的软件时位数出错，也要问小编怎么办。

在此，善良的小编明确告知大家一个福音。Excel中确实存在这么一个函数，他英俊潇洒超过彦祖、玉树临风仅次小编，可以解决大家的问题。堪称Excel界的思聪同学，只有你有问题，思聪都可以解答。

唯一的区别，思聪同学是收费回答，我们这个函数是免费回答，小编也是免费告诉你。

这个函数就是info（）函数，输入这个函数和相关参数，自动返回你想要的信息，这个从函数名字上大家也能看出来吧。

毕竟关注小编的粉丝，平均智商都是比其他人高个20分的。

查看excel文件路径

很多时候写嵌套函数引用的时候，或者其他一些场景会用到excel文件路径。

很多童鞋自己去文件夹地址复制，这也是个办法。但是如果怕麻烦的话，info函数可以轻松搞定。

如图在B2单元格中输入公式：“=INFO("directory")”。

输入函数后，直接显示结果。绝对妥妥的比王思聪童鞋还高效。

文件路径有什么用法，不知道的童鞋可以看小编后面文章。看到这里，亲是不是要关注一下“职场秀于林”，以免下次迷路。

查看操作系统版本

如图在B3单元格输入：“=INFO("osversion")".

不难发现，小编的操作系统是32位的，如果小编去安装花椒直播或者快播的话，那妥妥的安装32位软件就可以上车了。

不知道上车什么意思？我也不知道，没注意打错了。

查看excel版本和位数

这个其实是最重要的，为什么呢？因为很多插件或者后台引用模块等都是分位数的，比如小编介绍的Sparklines插件，32位和64位安装包不同。

如图B7单元格输入：“=INFO("release")”。

15表示是office2013版，这是微软内部命名规律。

怎么查看excel位数？

点击“选项”-“账户”-“关于excel”

到这里，大家基本就可以搞清楚自己的操作系统、excel版本位数信息了。

info（）函数大家觉得如何？是不是比娱乐圈的两个纪委思聪、卓伟还牛逼。

留一个问题，大家觉得info函数和思聪哪个更牛逼？

职场秀于林：

去芜存菁，沥水成干，打造职场生态链核心竞争力！

只生产干货，不搬运垃圾，助力职场每一步！

在工作中，求和，是最常见的数据统计方法。在求和的运算中，有普通的求和计算，还有一种复杂的就是条件求和计算。设计到的函数有SUM函数、SUMIF函数、DSUM函数。之前讲过前两个，对于DSUM函数，还没有被引用过，今天就把这三个函数放在一起，统一的比较一下，看看他们之间有哪些值得注意的地方，和比较优秀的品质。当然，这和每个人的看法有关，只是把这个话题引出来，供大家思考吧。

首先 SUM函数 这个函数返回某一单元格区域中数字、逻辑值及数字的文本表达式之和。如果参数中有错误值或为不能转换成数字的文本，将会导致错误。

语法：SUM(number1,number2, ...)

参数 number1，number2….， 可以是直接键入到参数表中的数字为 1 到 254 个需要求和的参数；还可以是逻辑值及数字的文本表达式将被计算；还可以是数组或引用，只有其中的数字将被计算。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本将被忽略。如果参数中有错误值或为不能转换成数字的文本，将会导致错误。

例：SUM(3, 3) 等于6。

SUM("4", 2, TRUE) 等于7，因为文本值被转换成数字，而逻辑值 "TRUE" 被转换成数字1。

二 SUMIF函数 是Excel常用函数，使用 SUMIF 函数可以对报表范围中符合指定条件的值求和。Excel中SUMIF函数的用法是根据指定条件对若干单元格、区域或引用求和。

语法是：SUMIF(range，criteria，sum_range)

sumif函数的参数如下：

1：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。

2：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。

3：Sum_range 为实际求和区域，需要求和的单元格、区域或引用。

当省略第三个参数时，则条件区域就是实际求和区域。criteria 参数中使用通配符（包括问号 (?) 和星号 (*)）。问号匹配任意单个字符；星号匹配任意一串字符。如果要查找实际的问号或星号，请在该字符前键入波形符 (~)。

三DSUM函数 将数据库中符合条件的记录的字段列中的数字的和。使用它可以对数据进行多条件累加，这种方式可以使条件的修改变得方便。

语法:DSUM(database,field,criteria)

Database 构成列表或数据库的单元格区域。

Field 指定函数所使用的数据列。可以是文本，即两端带引号的标志项，也可以是代表列表中数据列位置的数字：1 表示第一列，2 表示第二列，等等。

Criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。

下面我们就一个实例来说明上述三个函数的应用，如下面的截图，为某公式各部门人员的收入情况：

现在想知道甲部门的收入，该怎么计算呢？

这是条件求和的例子，直接使用SUM时做不到的，不再考虑了，我们要使用的是条件求和的函SUMIF,和DSUM函数。

先用SUMIF函数：

用DSUM函数的方法：

我们在I3单元格中录入公式=DSUM(A1:D20,I2,F2:F3) 公式讲解：A1:A20 是整个的数据区域；I2是返回的字段名，求和的字段；F2:F3是条件字段。

看返回的结果：

如果我们换个题目：现在想知道甲部门高级职称的收入，该怎么计算呢？

这就是多条件求和的了，直接用SUMIF很困难了,这时用法DSUM就很容易了：如下图：

这时的公式为：=DSUM(A1:D20,I2,F2:G3) 只是更改了条件区域为F2:G3,就求出了结果，是不是很方便呢。

今日内容回向：

1 SUM SUMIF DSUM三个函数的作用是什么?

2 对于单条件求和 SUMIF 和 DSUM 有什么不同?

3 SUMIF可以用于多条件求和吗？为什么？

分享成果，随喜正能量

经常进行函数查询的用户对LOOKUP函数应该不会陌生，它主要用于在查找范围中查询用户指定的查找值，并返回另一个范围中对应位置的值。其查询原理与VLOOKUP函数和HLOOKUP函数中当第4个参数为1或TRUE时非常相似。

LOOKUP函数目前已经被使用得非常广泛，具体的函数语法如下：

LOOKUP(lookup_value,lookup_vector,[result_vector])

LOOKUP(lookup_value,array)

为了便于用户更加清晰地了解该函数的用法，现将该函数的各个参数含义介绍如下。

l lookup_value查找值：可以使用单元格引用、常量数组和内存数值；

l lookup_vector查找范围和result_vector结果范围：同样支持单元格引用和常量数组；

l 同时，在第2个语法中列出的array参数中，LOOKUP函数还支持使用二维数组进行查找，函数返回二维数组中最后一列（或者一行）的结果。

注意：中文版Excel2010中关于LOOKUP函数的帮助文档仍然存在错误，查找范围的数据并非必须升序排列。

只有当需要在查找范围中查找一个明确的值的时候，查找范围必须升序排列；当希望查找一个不确定的值时，如查找一列数据最后一个值，查找范围并不需要严格地升序排列。同时，LOOKUP函数支持忽略空值、逻辑值和错误值来进行数据查询。

同时，LOOKUP函数是Excel查找类函数中位数不多的在函数内部支持数组运算的函数，而且经过内部数组运算后，该函数几乎可以完成所有VLOOKUP函数和HLOOKUP函数的查找任务，目前已经被广大Excel函数爱好者们广泛使用。

提示：深入理解LOOKUP函数的查找原理

LOOKUP函数以其高效率的运算速度逐渐被Excel函数公式爱好者们所喜爱，在ExcelHome技术论坛上，LOOKUP函数已经被很多用户运用到大量的实际工作 中，特别在数组公式、内存数组应用中被更加广泛地运用。

经过大量的数据分析表明，LOOKUP函数采用“二分法”的原理进行数据查找，因此运算速度肯定高于使用“遍历法”的函数查找。

“二分法”查找原理解释如下：

1. 数据升序排列（默认）；

2. 在由N个数据组成区间（1~N）查找某值X。

假设查找范围中有100个数据，LOOKUP函数首先比较中间值（第INT(1+100)/2=50个数据）与X的大小，如果该值比要查找的X小，那么由于数据是升序的，则收敛搜索区域为“右区间”即第51个~第100个。反之则在“左区间”查找，进入次级区间后，将再度使用刚才的方法进行对比查找。如果中间值刚好=X，则在右区间中继续查找，知道返回最后一个等于X的位置为止。

另外，与“二分法”不同的另外查找数据方法：“遍历法”-顾名思义，对所有数据都要从头到尾“扫描一遍”。

同时，针对其查找原理进行推算得出近似的运算速度比较结果如下。

假设遍历法=N，二分法=POUNDUP(LOG(N,2),)。

即对LOOKUP函数对数据查找范围反复使用逐层减半地缩小搜索 范围，从而达到加快查找速度的目的。

一、使用LOOKUP进行查询

示例1：从成绩明细表中查询学员总成绩。

如图1所示，展示了某年级学员的某次月末考试成绩表，下面使用LOOKUP函数来实现查询学员的总成绩。

注：为了加快查询速度，学员姓名已经按升序排列。

假设F12单元格为选择的学员姓名：孙佩，F13单元格公式为：

=LOOKUP($F$12,$B$3:$B$10,$I$3:$I$10)（公式1）

或：

=LOOKUP($F$12,$B$3:$I$10)（公式2）

公式1中使用了LOOKUP函数的标准用法，分别针对B列姓名进行升序查找，并在I列中返回学员总分结果。

而公式2主要利用LOOKUP函数在二维区域中的查找原理，函数在B3:I10的区域中最左列进行姓名查找，并返回二维区域中最后一列的总成绩。

利用这个技巧的优势在于，用户无无须像VLOOKUP函数必须指定返回值的列数，公式更为简单。

二、代替VLOOKUP函数查找

通过上节中对LOOKUP函数的介绍，用户已了解LOOKUP函数可以在很多时候代替VLOOKUP函数来进行升序查找。如果数据在无序状态下，LOOKUP函数同样可以利用其内部数组运算的原理来实现无序查询。

示例2：利用LOOKUP函数实现无序查询。

如图2所示，展示了一份员工信息表，希望在B3单元格通过B2的姓名查询其部门归属，从图中明显看到结果返回错误。在下面的示例中，将利用LOOKUP函数来实现姓名数据的无序查询。

在原B3公式中，由于信息表中E列姓名未按升序排列，因此公式返回错误结果。如果这时使用LOOKUP函数，B6单元格的公式修改如下：

=LOOKUP(1,0/(E:E=$B$5),F:F)

公式主要使用了查找姓名在信息表中有效的姓名范围中进行比较判断，如(E:E=B5）比较结果为：{FALSE;FALSE; FALSE; FALSE; TRUE;FALSE; FALSE}

再利用0除以这个内存数组，结果为：{#p/0!;#p/0!; #p/0!; #p/0!; #p/0!; #p/0!; #p/0!; #p/0!}，最后在这个数组中查找数值1，返回小于等于1的最大值位置，即前面结果中0的位置（位置6），返回对应的部门名称：项目管理部。

此算法是LOOKUP函数在无序查找中的典型用法，由于函数本身支持数组内部运算，因此该公式无须使用数组公式组合键进行输入，目前已经被很多用户广泛使用。

提示：在Excel2010中，已经支持用户选择整列数据（如：E:E=$B$5）进行数据比较操作，Excel会自动选择有效数据区域进行处理，而不会像Excel2003返回#NUM!错误结果。

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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1、求数据集的最大值MAX与最小值MIN

这两个函数MAX、MIN就是用来求解数据集的极值（即最大值、最小值）。函数的用法非常简单。语法形式为 函数（number1,number2,...），其中Number1,number2,... 为需要找出最大数值的 1 到 30 个数值。如果要计算数组或引用中的空白单元格、逻辑值或文本将被忽略。因此如果逻辑值和文本不能忽略，请使用带A的函数MAXA或者MINA 来代替。

2、求数据集中第K个最大值LARGE与第k个最小值SMALL

这两个函数LARGE、SMALL与MAX、MIN非常想像，区别在于它们返回的不是极值，而是第K个值。语法形式为：函数(array,k)，其中Array为需要找到第 k 个最小值的数组或数字型数据区域。K为返回的数据在数组或数据区域里的位置（如果是LARGE为从大到小排，若为SMALL函数则从小到大排）。

说到这，大家可以想得到吧。如果K=1或者K=n（假定数据集中有n个数据）的时候，是不是就可以返回数据集的最大值或者最小值了呢。

3、 求数据集中的中位数MEDIAN

MEDIAN函数返回给定数值集合的中位数。所谓中位数是指在一组数据中居于中间的数，换句话说，在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小。

语法形式为MEDIAN(number1,number2, ...)其中Number1, number2,...是需要找出中位数的 1 到 30 个数字参数。如果数组或引用参数中包含有文字、逻辑值或空白单元格，则忽略这些值，但是其值为零的单元格会计算在内。 

需要注意的是，如果参数集合中包含有偶数个数字，函数 MEDIAN 将返回位于中间的两个数的平均值。

4、 求数据集中出现频率最多的数MODE

MODE函数用来返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。跟 MEDIAN 一样，MODE 也是一个位置测量函数。

语法形式为MODE(number1,number2, ...)其中Number1, number2, ... 是用于众数（众数指在一组数值中出现频率最高的数值）计算的 1 到 30 个参数，也可以使用单一数组（即对数组区域的引用）来代替由逗号分隔的参数。

5、 以上函数的示例

以某单位年终奖金分配表为例说明。在示例中，我们将利用这些函数求解该单位年终奖金分配中的最高金额、最低金额、平均金额、中间金额、众数金额以及第二高金额等。

详细的公式写法可从图中清楚的看出，在此不再赘述。 

中位数的定义

中位数是统计中描述数据集中趋势的一个指标。

简单讲中位数就是数据排序位于中间位置的值，记为Me，计算公式如下：

中位数在统计学中的意义

中位数描述数据中心位置，对于对称分布的数据，均值接近中位数；偏态分布式指频数分布不对称，集中位置偏向一侧，数据的均值则与中位数不同。它的显著特点在于不受异常值的影响，具有稳健性。

R中计算中位数的函数

在R中，使用median()函数计算一组数据的中位数。其形式如下：

median(x, na.rm = FALSE, ...)

其中，参数x为计算对象，可以是向量、矩阵、数组或数据框；

na.rm为逻辑值，指示是否允许有缺失值(NA)的情况，默认为FALSE（不允许）;

...为附加参数

R中计算中位数的例子

某班级20名学生的英语成绩为88,78,67,69,62,100, 73, 45, 70, 60, 93, 97, 84, 82,81,73,68,76,77,92。

计算其中位数。

R程序如下：

median(x)

结果为：76.5

该案例的样本均值为76.75，已在前面的文章中介绍过。从均值稍大于中位数，可以初步判断，所给样本数据呈右偏分布。

本文【完】

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来源：央视新闻