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！

用Excel处理日常工作的朋友们，肯定听说过Vlookup这个名字，简称V一下。Vlookup作为Excel必备技能，几乎是Excel中最强大，最常用的函数，Vlookup查询函数有四个参数，大家可以简单了解一下：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)

闲话少说，给大家手动演示一下Vlookup的操作过程：

理想家提醒大家在运用Vlookup函数的时候有几点关键点：①被查找的关键词一定要处于数据源的第一列；②要对数据源区域，按“F4”进行锁定，防止下拉拖拽时数据错误；③进行匹配的数据要从选择区域的第一列开始数，例如上图演示的“业绩”处于被选择区域的第3列，所以函数的第三个参数要输入“3”；④匹配条件要选择“FALSE”或“0”进行精确匹配。

在演示的图表中数据量比较小，还不足以展示Vlookup的强大功能，但当出现大量数据无法用肉眼直接匹配的情况下Vlookup的作用就会展现出来，同时Vlookup还可以跨工作簿、跨工作表进行应用，大家快来小试一下吧。

喜欢记得关注转发哦，有什么问题大家可以留言讨论哦！

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学 基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好 不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在 管理者的角度考虑问题。

首先，要打好扎实的 SQL 基础。

SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。尽管有部分数 据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写 SQL 语句。对于一些需要 深入分析用户行为的数据， 用 SQL 提取数据的时间可能会占据整个数据分析过程的 50%，甚至 80% ，而对于未开发成数据报表的常用数据需求，比如游戏封测、开测期间的日报和周报，则需 要编写大量的 SQL 语句来查询相应数据，这时如果熟悉存储过程，能够自动化或半自动化地实现 日常数据收集，就会事半功倍了。

目前使用较多的数据库有 MySQL、SQL Server 和 Oracle， 数据分析师必须掌握的常用语句和函数有如下几种 。

（1）合计和标量函数：Count()、Max()、Sum()、Upper()、lower()、Round()等。

（2）distinct——distinct 关键字可以过滤重复的数据记录。

（3）Top——结合 select 语句，Top 函数可以查询头几条和末几条的数据记录（仅限 SQL Server， 在其他数据库，可用 limit 语句、rownum 列等方式实现相似的目的）。

（4）Order By——结合 select语句，Order By 可以让查询结果按某个字段正序和逆序排列。

（5）Group By——Group By 子句可以对查询的结果集按指定字段分组。

（6）Group By & Having 子句——Having 语句基于 Group By，定义分组条件。

（7）Inner Join，Left Outer Join，Right Outer Join and Full outer Join——多表的列关联，即通过 Join 可以将不同物理表中的数据列根据一定的关联条件合并成一个结果集。

（8）Union 合并查询：Union/Union ALL 查询可以把多张表的数据行合并起来，Union 在合并 时重复的数据仅保留一行，而 Union ALL 则是直接合并，不会处理重复行。 在大数据时代，有很多查询工具可供选择。Hive 和 SQL 是目前比较主流的工具。Hive 是基 于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。Hive 和 SQL 是非常相似的， 主要的区别就是 Hive 缺少更新和删除功能。如果你可以熟练使用 SQL，就可以平稳过渡到 Hive。 另外，一定要注意两者在结构和语法上的差异。

其次，要熟练使用 Excel。

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工 具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法，如：系列格式美化、三维格式美化，以及坐标轴和网格线设置等，图表可 以与函数或宏等功能一起联用，制作出模拟图表或带有交互效果的高级图表，比如在中国地图上标注各省的人口分布等，实现这些能得到更好地数据分析和查看效果。Excel 里面自带的数据分析 功能，很大程度上能完成专业统计软件（R、SPSS、SAS、Matlab）的数据分析工作，这其中包括 描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等 内容。熟悉使用 Excel 的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。

再次，要有统计学基础。

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其中的理论及依据就是 数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础，可以使数据分析更加系统化，以系统的 数据科学作为数据分析的指导，才会更好地为数据分析服务。没有统计学基础的分析师的职业发 展之路不会长远，因为其在工作中可能会常常遇到不知道该用什么方法找寻数据规律的瓶颈，因 此掌握数据分析的统计学基础知识是成为一名优秀数据分析师的基础，这也是在招聘数据分析师 岗位时要求应聘者具有统计学知识的原因。当然，如果不是统计或数学专业，分析师还可以通过 自学统计学相关书籍的方法学习。

统计学知识主要包含： 用于集中趋势分析的平均数、中数、众数；用于离中趋势分析的全距、 四分差、平均差、方差、标准差；研究现象之间是否存在某种依存关系的相关分析；确定两种或 两种以上变数间相互依赖的定量关系的回归分析；揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及 不同变量各个类别之间的对应关系的关联分析、R-Q 型因子分析；研究从变量群中提取共性因子 的因子分析；用于两个及以上样本均数差别的显著性检验的方差分析；概率及分布、参数估计、 假设检验等经典统计学内容。

最后，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言。

以 R 语言为例，R 编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚 本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分 析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。R 的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特 别是在时间序列分析方面（在游戏行业也有很好的应用），无论是经典还是前沿的方法都有相应的 包可以直接使用。因此，掌握 R 语言可以提高整体的生产力。然而，要成为一名优秀的数据分析 师，仅学会使用一门语言远远不够，还需要修改数据挖掘语言的程序包或模型，因为现有的程序 包或模型有局限性，在前期数据处理上还是不够自由，如异常值的处理、变量处理等，而自己写 代码编程也可以根据自己的需求进行编写，实现更多的个性化需求。

一名优秀的数据分析师，还应该主动熟悉业务。

以游戏公司为例， 如果不熟悉游戏产品制作流程、系统架构、基本运营思路，不知道游戏玩家的基本游戏行为和情感诉求，那么数据分析工作就相当于空中楼阁，所以要多了解策划人员的 游戏设计理念、运营人员的版本计划，抓住一切机会多观察和学习其工作思路和方法，并参与其 具体的实施过程，这样才能逐步积累真正的游戏业务经验。现实情况中很多游戏数据分析师都没有这样的经历，也就没有相关的经验积累，所以他们大多数的工作产出主要是一些非产品相关的 平台数据分析内容和结论；当然，笔者相信并非他们不愿意去积累，而是受限于企业中的一些机 制，比如大多数游戏数据分析师是在技术部门或平台部门，而非具体的产品部门，少有切实深入 到业务现场的机会。 在这种环境下 ，更需要自己主动去了解业务，多玩游戏，多主动和产品部门 联系，若脱离行业认知和游戏业务背景，即使有很好的统计学功底，分析的结果也往往只能停留 在数据解读层面，甚至出现因为不了解业务背景而使结论错误的情况。 从另外一个角度来说 ，懂 业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。反之，懂业务的数据 分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白这个数字代表什么意义，更能针对数据分析结论提出有 针对性的建议，对产品或者企业来说都是非常有价值的。

懂游戏业务是做游戏数据分析师的基本要求，这种观点不仅适用于游戏行业，对任何其他行业也是一样的道理。优秀的分析师不仅要懂业务，而且要非常熟悉业务。

撰写报告的能力对成为一名优秀的分析师来说也非常重要。

即便有严谨的分析思路和有价值的数据资料，如果不能将其写成报告，或者写的报告未能准确清楚地表达出数据中隐含的规律，那数据的价值将大打折扣。一份好的分析报告，数据资料是 功底，报告的框架是支柱，报告的格式是军装，独特见解是亮点，预测方法是刀枪，正确的判断 是见证。在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体 现的特质。

除了以上的硬实力，数据敏感力、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力、交流沟通能力、责任力这些软性的技能也是优秀分析师必须具备的素质。另外，如果分析师能站在更高的角 度思考问题，有管理者的思维，则能在众多分析师中能脱颖而出。

以上有些素质是我们在入职场之前就具备的，而有些则需要进入行业环境后逐步积累和建立。 成为优秀的数据分析师需要具备过硬的业务素养和技术能力，这绝非一朝一夕之功，需要在实践 中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该以数据价值为导向，放眼全局、立足业务、善于 沟通，认真对待每一次的数据分析工作，在工作中快速成长。

相信大家对即将讲述的数据分析内容很感兴趣，想知道Excel数据分析包含哪些知识？本文就言简意赅地后面的系列文章会涉及到的一些内容，在这里进行一下简单的概括，大致分为八大部分分别如下：

第一部分引入数据挖掘的概念。简要介绍什么是数据挖掘，介绍Excel强大的数据挖掘功能，excel不支持的功能需要使用“加载宏”。

第二部分介绍简单的数据挖掘和问卷调查；介绍最基本的数据挖掘方法，即利用“平均数”这种最简单的数据统计模型，分析身边的数据或少量数据，介绍问卷调查这种收集数据的常用手段的设计技巧。通过预测商品预期价格。证明从少量样本中也能提取重要信息。

第三部融入案例预估二手车价格，介绍使信用回归分析进行预测和因子分析的知识，多重回归分析是预估数值和分析因子时非常有效的统计方法，是多变量分析中最常用的统计方法之一．本章以“拍卖行的二手车数据”为例对其进行解说。数据包含定性数据和定量数据，统称为“混合型数据”、经常出现在商务领域中。

第四部分内容涉及求最优化的问题“规划求解”。Excel支持“规划求解”这个强大的工具。本章介绍用“规划求解”求最优化问题的方法。经营管理中经常遇到如何利用有限的资源，实现营业额和利润最大化，以及费用和成本最小化的问题．用一次方程表示约束条件和目标叫做线性规划，求解方法叫做线性规划法。 “规划求解”不仅适合线性规划法，也适合非线性规划法。还支持整数规划法（这些统称为数理规划法或最优化规划法）．本章通过具体实例说明“规划求解”的使用方法。

第五部分一起来学习分析交叉表，介绍用交叉表判断属性（年龄、性别、职业等）是否有差异的方法。用Excel的函数功能求解；用大量实例详细说明。

第六部分会通过开发畅销产品的概念组合的案例介绍联合分析，消费者选择或决定购买商品时最重视什么？若能预知消费者重视的内容，就能开发山非常畅销的产品。“联合分析”是以“开发畅销产品的概念组合”为目的。为了把把握消费者和巾场的动向，被广泛运用在市场营销领域中的一种分析方法。计多企业都采用这种调查方法．联合分析也可以用Excel数据分析。

第七部分通过软件故障何时了的案例，来介绍用规划求解制作生长曲线，预估故障总数，生长曲线可以根据初始数据对商品的需求趋势，未来的人口数量和知识的掌握程度等的变化结果进行预测。本章用规划求解得出最优生长曲线。介绍预测软件停止发生故障的时间的方法。

最后一部分就也很有趣，是经典的求最优投资组合问题。近年来，对股票感兴趣的人越来越多．投资者最关心资产的运营安全。大部分人都希望：（ａ）收益越高越好（ｂ）风险越低越好．但是，鱼与熊掌难以兼得。投贤中最基础的理论是“高风险、高收益”，“低风险、低收益”。本章介绍能够兼得鱼与熊掌的“投资组合”方法。即将资产划分成几部分，使各部分之间的正负变动相抵消，尽量降低投资风险。

以上就是Excel数据分析包含哪些知识的一个概要介绍，当然内容远远不止这些，在接下来的系列精彩文章会运用大量实例介绍了许多数据挖掘的方法。小编希望通过普及这些方法，使所有人都能够将其灵活运用到自己的工作或研究中．这将是我们最大的愿望

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！！

别人都出去约会了

你还苦哈哈的做苦力

这个神秘武器赶紧Get到！

小文闺蜜是公司运营，每到周末或项目结案时，就焦虑的不要不要的。主要是要统计那些数据，还要做这种汇总、分析，没有个半天时间是搞不完的，还有手头上的工作，看来加班是一定的了。说好的和男朋友看电影的，这下又要爽约了。说多了，都是泪啊。

相信很多人虽然认识它很久了，但一直都是有缘无份的点头之交。今天就介绍下Excel鲜为人知的强悍一面。Excel可是名门望族家的大家闺秀，身为富二代的Excel，虽然有微软爸爸的光环，可一点儿不矫情，真可谓上的厅堂下的厨房。

小到做个值日表、通讯录，大到大数据分析、统计、报表、决策分析等，它都是样样精通。

小E虽然一身本领，却经常被人误解为不就是个制表工具么，要不是是大家闺秀，就是有素养，从不与人挣个长短，你爱怎么用都可以，我依然是我，从不解释。不过我这里要打抱不平下，和大家介绍下另类的小E。

除了大家常用的制表外，Excel在大数据处理、报表制作（透视图）、动态分析、数据获取等方面都有很强悍的表现，尤其是Excel2013以后的版本，在公式计算、用户体验、执行效率方面有了质的飞跃，上万行数据的计算瞬间完成。

利用数据获取、公式计算和透视图，只需做一次操作，之后只需一键更新，所有数据都自动归类，各种图表一秒搞定，省力不是一点点啊。

Excel中类似于超市里的货架和仓库，需要给客人展示的商品要摆放到货架上（视图表），作为货源补充的商品放到仓库里（数据表），还有作为配套设施的办公室（参数表）。

首先要做好数据规划，将不变或不长变动的数据作为参数表，例如：员工通讯录、客户列表、产品规格等，将需要统计分析的数据放到数据表中，这里注意不要作行和列的合并、不要将数据拆成多个工作表存放（仓库的重点是摆放合理，而不是美观）。以后各种分析中要用的信息，这里都要包括进来。需要用到参数表内容的，要通过公式自动获取，避免手工录入的低效和错误。

//动图一

//动图二

制作各部门、各场景需要用到的表格，这里可以根据实际情况和打印需求，将表格制作的尽量美观（站台的重点是美观），数据利用透视图从数据表中获取数据，这样需要调整数据时，只需要更新数据表中的内容，在视图表中刷新下即可同步数据。

做到一劳永逸

妈妈再也不用操心我的表格了

——The end——

数据分析师这个职业越来越火，越来越多的人想往这个方向发展。

有在校生，也有转行的小伙伴来咨询数据分析师这个职业的相关问题。

从大部分情况来看，大家对于数据分析师的职业发展和技能非常关心。

那么别的先不说，数据分析入门到底要学什么？怎么学？

Excel

作为数据分析师，Excel是必备技能。Excel 是经过检验的可靠的数据分析工具，它广泛存在，非程序人员也能便捷操作，所以大多数企业即使也使用其他工具，但 Excel 工具还是他们的不二选择。

统计学

统计学同样是数据分析师的必备技能之一，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。

推荐图书：《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

SQL

sql是所有数据库查询的语言，sql非常容易入手。

针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。

而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。

推荐图书：《MySQL必知必会》

学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。

数据分析思维

作为一名数据科学家需要很挑剔，并且善于发现他人会遗漏的东西。那么我们应该如何做到像数据科学家一样思考呢？

梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

推荐图书：金字塔原理

金字塔的基本结构是：中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。

行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径。这一部分也没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考。

上一篇给大家分享了一下筛选功能的使用，特别要注意不能随意复制粘贴的原因和解决办法。有兴趣的朋友们可以点击或关注百家号，进去查看历史文章。

那么，今天给大家分享下EXCEL透视表功能的简单使用。通常情况下，我们需要做批量数据的统计、用excel出图表等等的时候，需要计数或者求和的结果作展示的时候都会用到。可以说是在大数据分析以及展示结果的时候，所必须会使用到的一个功能。

在此，让我们一起通过一个实例来看一下，excel数据透视表的具体使用方法。只需要简单几步，就可以完成一个简单的数据透视！

首先，我们打开一个要处理的EXCEL，比如需要统计各部门总工资。如下图的数据。通过1月到5月每个人的工资记录，来计算出部门工资的总数及每个月的走势。

第一步：选定A列到H列，即包含所有数据的列。

第二步：点击插入-数据透视表，出现一个创建数据透视表的小窗口，直接点击确定。

此时出现了一个新的sheet页，如下图。这里为了方便大家看全，我把表格横向缩小到了一起。实际上数据透视表字段是在EXCEL最右侧。

第三步：新sheet页的最右侧数据透视表字段，有一个选择要添加到报表的字段，可以看到原始表格的标题列。继续往下看，有四个区域，分别为筛选器，列，行，值。我们把月份点住，拖动到列的区域中。

再分别把部门、姓名拖动到行，部门在上。最后把工资拖动到值。

第四步：值里边默认是计数项，我们需要修改一下，工资是以求和来统计。点击计数项：工资，会出现值字段设置。打开后，选择求和，然后点击确定。

第五步：此时已经可以看到表中的数据都已经出现，每个部门每个人1月到5月工资以及总计的工资。可以点击技术部、科研部、运营部前边的-号，代表隐藏姓名；最后一列的总计，每一行代表这一行数据的总计，比如第一行代表技术部1月到5月的总计工资数目；最后一行的总计，每一列代表的是这一列数据的总计，比如1月的那一列代表1月各个部门的总计工资。这样就满足我们的需求了，可以看到每个部门在每个月以及合计的工资数目。

习惯而言，统计的数据都喜欢有高低顺序来浏览，方便一眼看出哪个部门的工资总额高低。我们可以再点击一下总计那列，然后点击排序，选择降序排列。这样就可以看到一个按高到低排序的工资图表了。

好了，本篇就给大家讲到这里，大家可以自己试着随意在四个区域里，把其他的标题也拖进去，看看会出现什么变化？其实看似枯燥的Excel工具也有非常有趣的一面，更多的技巧就留给大家自己开发吧！有什么问题欢迎留言给我们哦！

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。

快捷键

Excel的快捷键很多，以下主要是能提高效率。

Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+Shift+方向键，对单元格快读框选，选择到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+空格键，选定整列。

Shift+空格键，选定整行。

Ctrl+A，选择整张表。

Alt+Enter，换行。

Ctrl+Enter，以当前单元格为始，往下填充数据和函数。

Ctrl+S，快读保存。

Ctrl+Z，撤回当前操作。

如果是效率达人，可以学习更多快捷键。Mac用户的Ctrl一般需要用command替换。

格式转换

Excel的格式及转换很容易忽略，但格式会如影随形伴随数据分析者的一切场景。

通常我们将Excel格式分为数值、文本、时间。

数值常见整数型 Int和小数/浮点型 Float。两者的界限很模糊。

文本分为中文和英文，存储字节，字符长度不同。

时间格式在Excel中可以和数值直接互换，也能用加减法进行天数换算。

时间格式有不同表达。例如2016年11月11日，2016/11/11，2016-11-11等。当数据源多就会变得混乱。我们可以用自定义格式规范时间。

数组

数组很多人都不会用到，甚至不知道有这个功能。。

数组由多个元素组成。普通函数的计算结果是一个值，数组类函数的计算结果返回多个值。

数组用大括号表示，当函数中使用到数组，应该用Ctrl+Shift+Enter输入，不然会报错。

先看数组的最基础使用。选择A1

1区域，输入={1,2,3,4}。记住是大括号。然后Ctrl+Shift+Enter。我们发现数组里的四个值被分别传到四个单元格中，这是数组的独有用法。

我们再来看一下数组和函数的应用。利用{}，我们能做到1匹配a，2匹配b，3匹配c。也就是一一对应。专业说法是Mapping。

=lookup(查找值，{1,2,3}，{"a","b","c"})

分列

Excel可以将多个单元格的内容合并，但是不擅长拆分。分列功能可以将某一列按照特定规则拆分。常常用来进行数据清洗。

上文我有一列地区的数据，我想要将市和区分成两列。我们可以用mid和find函数查找市截取字符。但最快的做法就是用“市”分列。

合并单元个格

单元格作为报表整理使用，除非是最终输出格式，例如打印。否则不要随意合并单元格。

一旦使用合并单元格，绝大多数函数都不能正常使用，影响批量的数据处理和格式转换。合并单元格也会造成Python和SQL的读取错误。

数据透视表

数据透视表的主要功能是将数据聚合，按照各子段进行sum( )，count( )的运算。

下图我选择想要计算的数据，然后点击创建透视表。

此时会新建一个Sheet，这是数据透视表的优点，将原始数据和汇总计算数据分离。

数据透视表的核心思想是聚合运算，将字段名相同的数据聚合起来，所谓数以类分。

列和行的设置，则是按不同轴向展现数据。简单说，你想要什么结构的报表，就用什么样的拖拽方式。

删除重复项

一种数据清洗和检验的快速方式。想要验证某一列有多少个唯一值，或者数据清洗，都可以使用。

条件格式

条件格式可以当作数据可视化的应用。如果我们要使用函数在大量数据中找出前三的值，可能会用到rank( )函数，排序，然后过滤出1，2，3。

用条件格式则是另外一种快速方法，直接用颜色标出，非常直观。

冻结首行首列

Excel的首行一般是各字段名Header，俗称表头，当行数和列数过多的时候，观察数据比较麻烦。我们可以通过固定住首行，方便浏览和操作。

Header是一个较为重要的概念。在Python和R中，read_csv函数，会有一个专门的参数header=true，来判断是否读取表头作为columns的名字。

自定义下拉菜单（数据有效性）

数据有效性是一种约束，针对单元格限制其输入，也就是让其只能固定几个值。下拉菜单是一种高阶应用，通过允许下拉箭头即可。

自定义名称

自定义名称是一个很好用的技巧，我们可以为一个区域，变量、或者数组定义一个名称。后续要经常使用的话，直接引用即可，无需再次定位。这是复用的概念。

我们将A1:A3区域命名为NUM

直接使用=sum(NUM) ，等价于sum(A1:A3)。

查找公式错误

公式报错也不知道错在哪里的时候可以使用，尤其是各类IF嵌套或者多表关联，逻辑复杂时。查找公式错误是逐步运算的，方便定位。

分组和分级显示

分组和分级显示，常用在报表中，在报表行数多到一定程度时，通过分组达到快速切换和隐藏的目的。越是专业度的报表（咨询、财务等），越可以学习这块。在数据菜单下。

分析工具库

分析工具库是高阶分析的利器，包含很多统计计算，检验功能等工具。Excel是默认不安装的，要安装需要加载项，在工具菜单下（不同版本安装方式会有一点小差异）。

分析工具库是统计包，规划求解是计算最优解，类似决策树。

内容来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。