【摘要】：结合实际数据分析工作，简要介绍了VLOOKUP函数的基础应用，重点介绍亲测高效有难度的VLOOKUP函数高级应用。最后分享我运用Excel的一点技巧。

毕业后，第一份工作是在一家互联网公司做数据分析。

尽管和所学专业没那么匹配，但我还是挺满意。因为向来对数字很敏感，对常用统计软件也都有所了解。

正式入职，发现面试时说的什么SPSS，Eviews统统都不用，基本就是用Excel。对于研究生毕业，第一份工作，我多少有些落差。既来之则安之，我心想用什么工具最方便，工作中应该可以自己选择。对于word和ppt还算熟练，Excel也就一般。多学点总不会差。

开始工作，我发现Excel的功能简直太强大，我之前了解的仅是皮毛。尤其在更新到2013版后，操作更智能和快捷，数据量大时计算较费时。对于日常工作影响倒不大，借助Excel我的数据分析工作也很快上手。

除了宏不太会，工作之余也会多琢磨一些公式和操作。以至于同办公室的同事，甚至外部门的同事都来找我帮忙解决Excel的问题。时间久了，领导特意让我在部门内部定期做教学分享。

我确实喜欢和数据打交道的感觉，从冗杂的繁琐数据中分析出最终的结果相当有成就感。在简书上也看到了许多实用的Excel操作指南或技巧。

今天分享一个职场中最常用，功能强大，却少有人掌握的VLOOKUP函数。很多文章都提到过这个函数的基础应用，此外还有一个高级应用，是我在工作中遇到，亲测高效快捷的有力工具。

VLOOKUP函数---最最最常用的查找函数

四个必备参数=（要查找的值，要查找的区域，返回数据在查找区域的第几列数，逻辑值）

注： FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A（首选）

TRUE或1，则返回近似匹配值，如果找不到，则返回小于第一个参数的最大值。

VLOOKUP函数的基础应用：一对一的匹配

理解上述文字很晦涩，用实例来说明。

例1： 下图中左表为源数据：各类产品在三个城市的日销售数据。

需求：查询产品B和F在上海的销售额。

因为提供的数据量很少，人工查找就能完成。但实际工作中数据量很庞大，人工查找费时费力且准确率低。这时用VLOOKUP一秒搞定。

做法：在G2单元格内，输入公式，见红框内。回车后，出现结果；将公式复制或下拉至G3，同理可得结果。

参数解释：

（1）“F2”为我们要查找的参照值，即在源数据第一列查找“产品B”。当公式下拉复制时，自动切换为查找F3。

（2）“A：C”指我们要在此范围内查找数据。该参数也可写为“$A$2：$C$9”，即绝对引用。这样可保证无论公式如何拖拽复制，数据源始终固定引用该区域。

（3）参数“3”指在选择的数据源“A列-C列”范围内，要查询的销量在引用的第三列，即C列。

（4）FALSE，即精确查找。

这样，通过应用该函数，实现了产品型号和销量一对一的匹配查找。

应用该公式的硬性条件：

（1）必须保证需要查找的参照值与源数据格式一致。

即例1中：F列与A列完全一致，不仅内容相同，尤其保证单元格格式一致，否则只会返回错误值 #N/A。如不一致，查找前需转换成一致的格式。有时较难分辨。

（2）必须保证源数据表中的第一列没有重复项。

即A列中没有出现重复的产品类型。假如源数据中出现了多行“产品B”，那么在查找时只能返回第一次“产品B”出现时对应的销量。

当（2）无法满足时，查找不再是一对一，而是一对多的匹配。需要对VLOOKUP函数进行扩展才得以实现查找功能。

VLOOKUP函数的高级应用：一对多的匹配

例2：下图左表为客服中心的每日工作记录，日积月累，这个表数据量庞大且信息冗杂。

需求：王丹和张鹏岗位变动，需将他们接待过的全部客户汇总转交其他同事维护。

数据量小手动筛选即可，使用透视表也可完成。这里我借助简单的例子，介绍如何使用VLOOKUP完成。当数据量庞大，这是较便利的方法。

做法：

第一步：将A列排序，在A与B列间新插入两列。

第二步：计数。在B2输入公式=COUNTIF(A$2:A2,A2)，回车，下拉即可。

目的是对A列中同一个名字的出现次数进行计算。如图李珊出现了四次。

第三步：构建辅助列。在C2输入公式=A2&B2，回车，下拉即可。目的在于将A列B列的内容合并。这时C列即为辅助列。保证了源数据的唯一性，此时已满足VLOOKUP基础应用的第二个硬性条件。

第四步：进行匹配查找。在H2输入公式=VLOOKUP($G2&H$1,$C$2:$D$18,2,FALSE)， 复制公式至其他单元格即可得到结果。

与基础应用相比，仅参数1有变化，涉及相对引用和绝对引用问题。

参数1：将“客服姓名&序号“合并作为第一个参数。公式向右向下复制后，“客服姓名”行变列不变，所以锁定列。“序号”列变行不变，所以锁定行。即为：“$G2&H$1”。锁定即绝对引用。（此处较难理解，操作中通过尝试能够理解透）

参数2：绝对引用C2至D18区域。即为：“$C$2:$D$18”，新数据源。

参数3：返回所选区域C2至D18中的第2列数据。即为：客户姓名

参数4：FALSE，即精确查找。

第五步：将H2中的公式向下向右复制至K3，即得全部结果。可对比源数据表验证是否正确。

在序号为4的单元格内出现了#N/A值。表明没有找到“王丹4”和“张鹏4”对应的内容，说明这两人接待的客户仅有3人。

这样，通过其他功能辅助，实现了客服与客户一对多的匹配查找。

总结：VLOOKUP的高级应用是在基础应用的基础上，借助了COUNTIF和&函数，构建辅助列，使得源数据表中第一列无重复。四个必备参数中仅参数1涉及绝对引用和相对引用，略有难度。

应用Excel的技巧

1.填充了公式的单元格，在得到结果后，最好将计算结果转换为“值”。

两个好处：一是避免源数据的任何变动再次影响公式的计算结果；二是Excel本身计算较费时。如公式一直存在，每次打开该文件，或是刷新时都会重新计算，严重影响Excel运算速度。

2.Excel的数据承载量相对较小。2013版每个sheet能够填充接近105万行。

如果涉及较多sheet,数据量可想而知。因此在上一条的基础上，必须及时保存，否则数据量大时Excel难免会出现重启。毕竟多数人用的都是免费版，为了避免做无用功，及时保存很重要。这可是次次抓狂的经验教训。

3.Excel的功能很丰富，没有哪一本书或是哪一个老师能够完全教会所有功能。

更实际的是，从点到面去学习。比如说我介绍了VLOOKUP函数的应用，其中涉及到了绝对引用的概念，以及countif函数的应用，这时就引导你去学习新知识。

任何功能的组合都能起到耳目一新的作用。

4.Excel做不到死记硬背，多练习才利于掌握。

比如说，在工作中我给同事教过无数次VLOOKUP函数的应用，当时似懂非懂，勉强会用。想不到的是他们下一次遇到早已忘得一干二净。在我看来是很简单的一个公式而已，仅需掌握四个参数。关键是他们不常用，而我几乎天天用。

任何技能都是如此。孰能生巧，才能更快掌握更多功能。哪怕是多记几个快捷键，都会为你使用Excel加分不少。

多学一点技能，就能少求助别人，且让别人来求助于你。普通离优秀，永远差一项技能。

写出来为分享，也为记录。

PS：如果没有看懂，或是觉得现在用不到我介绍的公式。没关系，请收藏，因为工作后，无论做什么工作一定一定一定会用到VLOOKUP。

请尊重原创的辛苦。欢迎分享，欢迎交流。

工作中我们常常会遇到各种各样的数据，为了分析这些数据，往往会将其可视化。

数据可视化的第一步就是选择合适的图表。

怎么做图表？从Excel时代起，大家固有的思维就是按：有几个“分类”，分几个“系列”去填充数据。选择能直观展现结果的图表来展现。这个过程其实是先有大致的数据分析结果，后用图表来表达，我们称之为可视化1.0。而且，对于这种传统图表的展示形式，数据分析统计的人员来说往往会存在这样一些问题：

a.可视化效果取决于工具所提供的有限的图表类型

工具提供的图表类型是有限的，而分析的需求是无限的。设想一旦分析的结果是多维的，手中的图表就那么几个，那数据可视化就很受局限。

b.理解 “分类”/ “系列”等一系列人为定义的属性，本身就有很大的使用难度

这个小编深有体会，每次用excel做图表，我都不懂何为分类，何为系列，各种抓瞎点击。虽然excel 2013版本之后能自动出图表，但维度一多，免不了各种调试。其实“分类”，“系列”等概念，对于初步接触分析的用户来说，还是要花点时间深入理解的。

c.不知道用什么图表，为了做图而做图

从大部分想要数据分析的用户调研来看，有59%的用户表明“采用什么图表分析展示数据，是用户面临的最大问题。”

所以，现如今数据分析盛行且极有可能在未来成为必备技能的时代，图表更应该辅助分析，在庞大、杂乱无序的数据中讲信息精简出来，伴随分析思路，帮助探索式分析，我们称之为可视化2.0时代。

市面上的可视化工具大多是1.0，能辅助分析思路，可视化展现图表的工具并不多，Tableau是先驱。而最新出来的FineBI 5.0版本，除了探索式数据分析的体验，带有数据挖掘属性，可动态展现的特性，也同样值得推荐。

FineBI V5.0的可视化分析是基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计，由此提供了无限的图表推荐，不限制属性映射效果以及全新的分析功能。

它取消了图表类型的概念，以“形状“和对应的“颜色“，“大小“，“提示“，“标签“等属性（除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现）进行图表类型替代，这样一来FineBI也就摆脱图表类型对可视化效果的限制，从而达到无限制图表类型的展现能力。

智能图表推荐展现

FineBI能够根据用户拖入的字段（维度类型/个数、指标个数、数据周期性）进行智能图表类型推荐，用最适合的形态进行当前的数据统计呈现。

举个简单的例子，你拿到一串数据，比方说讲“月份”“销量“两个维度拖到面板汇总，就会自动选择用柱形图来展现。

如上图所示，从此以后再也不用纠结用饼图做好还是用折线图做好了。

FineBI可视化效果：

分析性图表

图表是追随于数据分析思路的。

比如“分面展示”其实是提供了一种将多项指标并列分析的数据观察视角。比如我想同时观察温度和衬衫销售的数据趋势，这个时候就可以使用分面分析来进行数据统计观察。通过分面，可以分析不同指标的相关性，从而发现数据的潜在关联。

列举一个简单的例子，我们使用分面展示模式来观察不同学历对加班时长和收入的影响（非实际数据）：

不同年份的销量与增长值之间的关联（非实际数据）：

Dashboard——构建数据分析故事

通常我们在做一些数据报告性质的场景下，需要利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事。而FineBI除了提供无限的图表分析之外，仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析，轻松构建出你的数据图表思维逻辑，让你拥有独到的洞察性数据见解，进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。

地产销售可视化数据分析故事

——销售额逐年逐月上涨

——各市房地产销售额均较高

——高层卖的好，销售面积遥遥领先

——住宅的销售在各年份都处于领先地位

多角度销售可视化数据分析故事

——何时何地应该出售什么？儿童服装、女士服饰、男士服饰？

——哪种品类销量最好？

——哪个区域销量最好？

——哪个门店销量最好

——哪个品牌销量最好

——哪一天销量最好？

图表自适应

除了丰富的图表呈现心态之外，FineBI中提供四种图表内部的自适应模式，包括：

标准适应：内置算法，当横纵向数据较多时，图表内部自动生成对应方向的滚动轴。

整体适应：横纵向填充满当前展示组件.

宽度适应：横向填充满数据，纵向根据数据情况，判断是否出现内部滚动轴。

高度适应：纵向填充满数据，横向根据数据情况，判断是否出现内部滚动轴。

四种适应模式，满足用户dashboard设计时，不同的布局需求。同时，FineBI还支持用户手动调整坐标轴元素宽度，满足更多的自定义展示需求。

动态图表呈现

除了静态的图表展现之外，FineBI还支持用户增加图表注释以及闪烁动画，可由用户自由定义条件进行动态展示，打破了传统图表静态呆板的呈现形式，让用户体验更加生动的数据图表展现效果。

大数据图表性能

此外，FineBI提供的图表大数据模式，依靠前端性能，可支撑百万以上数据量的图表展示。

数据分析人员的新利器——数据挖掘

FineBI这个数据分析工具，目前支持时间序列算法、聚类算法、分类算法等三类数据挖掘方法，还支持和R语言的集成。

如果你想预测未来的销售额，你想智能的给用户群分类，或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大，这些在FineBI中都将会成为现实。

此外，FineBI还将时间序列算法和聚类算法，和图表分析相结合，也就是大家不止可以实现预测和聚类，更进一步，只需要简单的拖拖拽着就可以立即看到预测和聚类的结果，让数据挖掘不止于能用，更要易用。

最后

由于篇幅限制，本文所讲的图表只是FineBI工具的冰山一角。其本质既是一个数据分析可视化工具，又是可以协助企业数据分析的工具。感兴趣的同学们可以到FineBI官网激活试用（个人免费），可以戳下↓↓↓了解！希望这款BI工具能够帮助大家提高日常工作中的数据分析效率。

Excel的数据透视表功能很强大，但从办公的角度来说，可能还是繁琐了一点。以下图为例，现在我们希望得到每个产品的数量及占比：

如果使用Excel的数据透视表，需要先“创建数据透视表”：

然后设置要统计的字段列和数值列：

由于需要在绝对值列的基础上，再多个“占比”，因此，还要在“数量”列上点右键选择“添加到值”，这样增加了一个“求和项”：

如要将“求和项：数量2”显示为百分比，可在“数量2”上单击，选择“值字段设置--值显示方式”中的“列汇总的百分比”，如下图：

这样的透视表终于生成：

现在我们如果改用国产软件foxtable，那就简单了。点击菜单“数据统计-分组统计”，如下图：

点击“统计”后直接得到结果：

同时统计多列？很简单，加上相应的分组列和统计列即可：

生成结果如下图：

如果按日期统计，还可以自动生成同比和环比数据：

生成结果如下图（由于原始表的数据都是1999年的，因而无法生成同比数据）：

以上还仅仅只是简单演示了分组统计方面的部分功能，更强大的“交叉统计”留到后面再说。

　　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。

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！！

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。

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！

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：

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！

1、点左上角的“文件”，在“Excel选项”的“加载项”中，将“非活动应用程序加载项”下的“分析工具库”选中，通过下面的“转到”Excel加载项，确定；

2、在“数据”选项下的“分析”中，找到新添加的“数据分析”，点击后，会出现“分析工具”，根据需要选择相应的分析工具，即可；

3、“数据”选项下的“模拟分析”中，存在着“方案管理器”“单变量求解”和“模拟运算表”，请根据需要调用“分析工具”或“模拟分析”。

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