上次给大家分享了《2017年最全的excel函数大全14—统计函数（2）》，这次分享给大家统计函数（3）。

COUNTIFS 函数

描述

COUNTIFS函数将条件应用于跨多个区域的单元格，然后统计满足所有条件的次数。

用法

COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],…)

COUNTIFS 函数用法具有以下参数：

criteria_range1必需。在其中计算关联条件的第一个区域。criteria1必需。条件的形式为数字、表达式、单元格引用或文本，它定义了要计数的单元格范围。例如，条件可以表示为 32、">32"、B4、"apples"或 "32"。criteria_range2, criteria2, ...可选。附加的区域及其关联条件。最多允许 127 个区域/条件对。

重要:每一个附加的区域都必须与参数criteria_range1具有相同的行数和列数。这些区域无需彼此相邻。

备注

每个区域的条件一次应用于一个单元格。如果所有的第一个单元格都满足其关联条件，则计数增加 1。如果所有的第二个单元格都满足其关联条件，则计数再增加 1，依此类推，直到计算完所有单元格。如果条件参数是对空单元格的引用，COUNTIFS 会将该单元格的值视为 0。您可以在条件中使用通配符，即问号 (?) 和星号 (*)。问号匹配任意单个字符，星号匹配任意字符串。如果要查找实际的问号或星号，请在字符前键入波形符 (~)。

案例 1

案例 2

COVARIANCE.P 函数

描述

返回总体协方差，即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均数。利用协方差确定两个数据集之间的关系。例如，您可检查教育程度与收入是否成正比。

用法

COVARIANCE.P(array1,array2)

COVARIANCE.P 函数用法具有下列参数：

Array1必需。整数的第一个单元格区域。Array2必需。整数的第二个单元格区域。

备注

参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 所含数据点的个数不等，则 COVARIANCE.P 返回错误值 #N/A。如果 array1 和 array2 当中有一个为空，则 COVARIANCE.P 返回错误值 #p/0!。协方差计算公式为

其中

是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)，n 是样本大小。

案例

COVARIANCE.S 函数

描述

返回样本协方差，即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均值。

用法

COVARIANCE.S(array1,array2)

COVARIANCE.S 函数用法具有下列参数：

Array1必需。整数的第一个单元格区域。Array2必需。整数的第二个单元格区域。

备注

参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 具有不同数量的数据点，则 COVARIANCE.S 返回错误值 #N/A。如果 array1 或 array2 为空或各自仅包含 1 个数据点，则 COVARIANCE.S 返回错误值 #p/0!。

案例

DEVSQ 函数

描述

返回各数据点与数据均值点之差（数据偏差）的平方和。

用法

DEVSQ(number1, [number2], ...)

DEVSQ 函数用法具有下列参数：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。用于计算偏差平方和的 1 到 255 个参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。偏差平方和的公式为：

案例

EXPON.DIST 函数

描述

返回指数分布。使用 EXPON.DIST 可以建立事件之间的时间间隔模型，如银行自动提款机支付一次现金所花费的时间。例如，可通过 EXPON.DIST 来确定这一过程最长持续一分钟的发生概率。

用法

EXPON.DIST(x,lambda,cumulative)

EXPON.DIST 函数用法具有下列参数：

X必需。函数值。Lambda必需。参数值。Cumulative必需。逻辑值，用于指定指数函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE，则 EXPON.DIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

备注

如果 x 或 lambda 为非数值型，则 EXPON.DIST 返回错误值 #VALUE!。如果 x < 0，则 EXPON.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 lambda < 0，则 EXPON.DIST 返回错误值 #NUM!。概率密度函数的公式为：

累积分布函数的公式为：

案例

F.DIST 函数

描述

返回 F 概率分布函数的函数值。使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同。例如，分析进入中学的男生、女生的考试分数，来确定女生分数的变化程度是否与男生不同。

用法

F.DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,cumulative)

F.DIST 函数用法具有下列参数：

X必需。用来计算函数的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。Cumulative必需。决定函数形式的逻辑值。如果 cumulative 为 TRUE，则 F.DIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

备注

如果任一参数为非数值型，则 F.DIST 返回错误值 #VALUE!。如果 x 为负数，则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数，则将被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1，则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。

案例

F.DIST.RT 函数

描述

返回两个数据集的（右尾）F 概率分布（变化程度）。使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同。例如，分析进入中学的男生、女生的考试分数，来确定女生分数的变化程度是否与男生不同。

用法

F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.DIST.RT 函数用法具有下列参数：

X必需。用来计算函数的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

备注

如果任一参数为非数值型，则 F.DIST.RT 返回错误值 #VALUE!。如果 x 为负数，则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数，则将被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1，则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。F.DIST.RT 的计算公式为 F.DIST.RT=P( F>x )，其中 F 为呈 F 分布且带有 deg_freedom1 和 deg_freedom2 自由度的随机变量。

案例

F.INV 函数

描述

返回 F 概率分布函数的反函数值。如果 p = F.DIST(x,...)，则 F.INV(p,...) = x。在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度。例如，可以分析美国和加拿大的收入分布，判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。

用法

F.INV(probability,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.INV 函数用法具有下列参数：

Probability必需。 F 累积分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

备注

如果任一参数为非数值型，则 F.INV 返回错误值 #VALUE!。如果 probability < 0 或 probability > 1，则 F.INV 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数，则将被截尾取整。如果deg_freedom1 < 1 或 deg_freedom2 < 1，则 F.INV 返回错误值 #NUM!。

案例

F.INV.RT 函数

描述

返回（右尾）F 概率分布函数的反函数值。如果 p = F.DIST.RT(x,...)，则 F.INV.RT(p,...) = x。在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度。例如，可以分析美国和加拿大的收入分布，判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。

用法

F.INV.RT(probability,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.INV.RT 函数用法具有下列参数：

Probability必需。 F 累积分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

备注

如果任一参数为非数值型，则 F.INV.RT 返回错误值 #VALUE!。如果 Probability < 0 或 Probability > 1，则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。如果 Deg_freedom1 或 Deg_freedom2 不是整数，则将被截尾取整。如果 Deg_freedom1 < 1 或 Deg_freedom2 < 1，则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。如果 Deg_freedom2 < 1 或 Deg_freedom2 ≥ 10^10，则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。

F.INV.RT 可用于返回 F 分布的临界值。例如，ANOVA 计算的结果常常包括 F 统计值、F 概率和显著水平参数为 0.05 的 F 临界值数据。若要返回 F 的临界值，请将显著水平参数用作为 F.INV.RT 的 probability 参数。

如果已给定概率值，则 F.INV.RT 使用 F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2)=probability 求解数值 x。因此，F.INV.RT 的精度取决于 F.DIST.RT 的精度 F.INV.RT 使用迭代搜索技术。如果搜索在 64 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。

案例

F.TEST 函数

描述

返回 F 检验的结果，即当 array1 和 array2 的方差无明显差异时的双尾概率。

使用此函数可确定两个案例是否有不同的方差。例如，给定公立和私立学校的测验分数，可以检验各学校间测验分数的差别程度。

用法

F.TEST(array1,array2)

F.TEST 函数用法具有下列参数：

Array1必需。第一个数组或数据区域。Array2必需。第二个数组或数据区域。

备注

参数可以是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 或 array2 中数据点的个数少于 2 个，或者 array1 或 array2 的方差为零，则 F.TEST 返回错误值 #p/0!。

案例

FISHER 函数

描述

返回 x 的 Fisher 变换值。该变换生成一个正态分布而非偏斜的函数。使用此函数可以完成相关系数的假设检验。

用法

FISHER(x)

FISHER 函数用法具有下列参数：

X必需。要对其进行变换的数值。

备注

如果 x 为非数值型，则 FISHER 返回错误值 #VALUE!。如果 x ≤ -1 或 x ≥ 1，则 FISHER 返回错误值 #NUM!。Fisher 变换的公式为：

案例

FISHERINV 函数

描述

返回 Fisher 逆变换值。使用该变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。如果 y = FISHER(x)，则 FISHERINV(y) = x。

用法

FISHERINV(y)

FISHERINV 函数用法具有下列参数：

Y必需。要对其进行逆变换的数值。

备注

如果 y 为非数值型，则 FISHERINV 返回错误值 #VALUE!。Fisher 逆变换的公式为：

案例

FORECAST 函数

描述

根据现有值计算或预测未来值。预测值为给定 x 值后求得的 y 值。已知值为现有的 x 值和 y 值，并通过线性回归来预测新值。可以使用该函数来预测未来销售、库存需求或消费趋势等。

用法

FORECAST(x, known_y's, known_x's)

FORECAST 函数用法具有下列参数：

X必需。需要进行值预测的数据点。Known_y's必需。相关数组或数据区域。Known_x's必需。独立数组或数据区域。

备注

如果 x 为非数值型，则 FORECAST 返回错误值 #VALUE!。如果 known_y's 和 known_x's 为空或含有不同个数的数据点，函数 FORECAST 返回错误值 #N/A。如果 known_x's 的方差为零，则 FORECAST 返回错误值 #p/0!。函数 FORECAST 的计算公式为 a+bx，式中：

且：

且其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

案例

FORECAST.ETS 函数

描述

计算指数平滑( ets )算法的使用" AAA 版本或基于现有值(历史)预测未来值。预测值是指定的目标日期，应为时间线的延续标记中的历史值的延续标记。可以使用此函数来预测未来销售额、库存需求或消费趋势。

此函数需要时间线与不同点间常量步骤进行组织。例如，每月、每年的时间线或数值的日程表的1日的值可能是一个月的时间线的索引。对于此类型的时间线，它与之前的详细数据应用聚合原始非常有用的预测，生成更加精确的预测和结果。

用法

预测. ets ( target_date "、"值"、"时间线",[ seasonality ]、[ data_completion ],[汇总])

FORECAST.ETS 函数用法具有以下参数：

target_date必需。要为其预测值的数据点。目标日期可以是日期/时间或数值。如果目标日期按时间前后排列处于历史时间线结束之前，则 FORECAST.ETS 将返回 #NUM! 错误。值必需。值是"历史值，您要为其预测下一点。时间线必需。独立数组或数值数据区域。时间线中的日期之间必须有一致步长且不能为零。无需对时间线进行排序，因为 FORECAST.ETS 会对其进行隐式排序，以进行计算。如果无法在提供的时间线中识别一致步长，则 Forecast.ETS 将返回 #NUM! 错误。如果时间线包含重复值，则 Forecast.ETS 将返回 #VALUE! 错误。如果时间线和值的范围大小不同，则 Forecast.ETS 将返回 #N/A 错误。季节性可选。一个数值。默认值为 1，意味着 Excel 自动检测季节性进行预测，并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性，意味着预测为线性预测。正整数指示算法使用此长度模式作为季节性。对于其他任何值，FORECAST.ETS 将返回 #NUM! 错误。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小时数）。该数字上方的任何 seasonality 将导致"# NUM ! 错误。

数据完成可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS 支持最多...

各位小伙伴们好啊，今天仍然要和大家分享一组小技巧，每天学习一点点，积少成多变大神。

部门前批量加上公司名

先来一个懒人专用的输入技巧，只要输入部门，就会自动加上公司名称。

其实很简单：选中数据区域，设置单元格格式，自定义格式代码为：

要显示的前缀@

@就是在单元格中输入的文本内容。

快速输入工号

如果要在单元格中输入五位工号，不足五位的就用0补齐，要怎么实现呢？

00000

小数一键变整数

选中数据区域后，按Shift+ctrl+1，就可以将小数快速转换为整数。

星号*咋替换？

要将单元格中的星号*替换为×，如果直接替换，就会把工作表中所有的内容都替换掉。如何实现精确替换呢？

其实很简单，按Ctrl+H，调出替换对话框，在查找内容编辑框中输入：

~*

只要前面加上一个小尾巴，Excel就听话了。

快速隐藏列

要隐藏工作表中某一列的数据，不用右键就可以哦。只要选取列，然后快速向左拖动，选中的列就隐藏了：

填充合并单元格

咱们说过，在工作表中尽量不使用合并单元格，否则就是给自己挖坑。那么对已有合并单元格的工作表，如何快速整理呢？

其实很简单：只要选中数据区域，先取消合并单元格。

然后按Ctrl+G，定位空值。

再输入等号，按方向键的上箭头，最后按Ctrl+回车即可。

合同到期提醒

合同到期7日内自动提醒，这个要如何实现呢？

其实很简单：设置条件格式，公式为：

=($C2>TODAY())*(C2-TODAY()<=7)

使用两个条件对C2单元格中的日期进行判断，第一个条件是大于系统当前日期，目的是过滤掉已经截止的合同。第二个条件是和系统当前日期的间隔小于等于7。

此处的$C2为混合引用，行数可以变动，列数固定。也就是每一行中的C列日期，都去和当前日期进行对比。

今天的内容就是这些吧，祝各位小伙伴一天好心情。

图文：祝洪忠

ExcelHome，微软技术社区联盟成员

上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数（6）》，这次分享给大家统计函数（7）。

PERCENTRANK.INC 函数

描述

将某个数值在数据集中的排位作为数据集的百分比值返回，此处的百分比值的范围为 0 到 1（含 0 和 1）。

此函数可用于计算值在数据集内的相对位置。 例如，可以使用 PERCENTRANK.INC 计算能力测试得分在所有测试得分中的位置。

用法

PERCENTRANK.INC(array,x,[significance])

PERCENTRANK.INC 函数用法具有下列参数：

Array必需。 定义相对位置的数值数组或数值数据区域。X必需。 需要得到其排位的值。significance可选。 用于标识返回的百分比值的有效位数的值。 如果省略，则 PERCENTRANK.INC 使用 3 位小数 (0.xxx)。

备注

如果数组为空，则 PERCENTRANK.INC 返回 错误值 #NUM!。如果 significance 1，则 PERCENTRANK.INC 返回 错误值 #NUM!。如果数组里没有与 x 相匹配的值，函数 PERCENTRANK.INC 将进行插值以返回正确的百分比排位。

案例

PERMUT 函数

描述

返回可从数字对象中选择的给定数目对象的排列数。 排列为对象或事件的任意集合或子集，内部顺序很重要。 排列与组合不同，组合的内部顺序并不重要。 此函数可用于彩票抽奖的概率计算。

用法

PERMUT(number, number_chosen)

PERMUT 函数用法具有下列参数：

Number必需。 表示对象个数的整数。Number_chosen必需。 表示每个排列中对象个数的整数。

备注

两个参数将被截尾取整。如果 number 或 number_chosen 是非数值的，则 PERMUT 返回 错误值 #VALUE!。如果 number ≤ 0 或 number_chosen 0，则 PERMUT 返回 错误值 #NUM!。如果 number number_chosen，则 PERMUT 返回 错误值 #NUM!。排列数的计算公式如下：

案例

PERMUTATIONA 函数

描述

返回可从对象总数中选择的给定数目对象（含重复）的排列数。

用法

PERMUTATIONA(number, number-chosen)

PERMUTATIONA 函数用法具有下列参数。

Number 必需。表示对象总数的整数。Number_chosen 必需。 表示每个排列中对象数目的整数。

PERMUTATIONA 使用下面的公式：

备注

两个参数将被截尾取整。如果数字参数值无效，例如，当总数为零 (0) 但所选数目大于零 (0)，则 PERMUTATIONA 返回错误值 #NUM! 。如果数字参数使用的是非数值数据类型，则 PERMUTATIONA 返回错误值 #VALUE! 。

案例

PHI 函数

描述

返回标准正态分布的密度函数值。

用法

PHI(x)

PHI 函数用法具有下列参数。

X 必需。 X 是所需的标准正态分布密度值。

备注

如果 x 是无效的数值，则 PHI 返回错误值 #NUM! 。如果 x 使用的是无效的数据类型，如非数值，则 PHI 返回错误值 #VALUE! 。

案例

POISSON.DIST 函数

描述

返回泊松分布。 泊松分布的一个常见应用是预测特定时间内的事件数，例如 1 分钟内到达收费停车场的汽车数。

用法

POISSON.DIST(x,mean,cumulative)

POISSON.DIST 函数用法具有下列参数：

X必需。 事件数。Mean必需。 期望值。cumulative必需。 一逻辑值，确定所返回的概率分布的形式。 如果 cumulative 为 TRUE，则 POISSON.DIST 返回发生的随机事件数在零（含零）和 x（含 x）之间的累积泊松概率；如果为 FALSE，则 POISSON 返回发生的事件数正好是 x 的泊松概率密度函数。

备注

如果 x 不是整数，将被截尾取整。如果 x 或 mean 是非数值的，则 POISSON.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 x 0，则 POISSON.DIST 返回 错误值 #NUM!。如果 mean 0，则 POISSON.DIST 返回 错误值 #NUM!。函数 POISSON.DIST 的计算公式如下：

对于 cumulative = FALSE：

对于 cumulative = TRUE：

案例

PROB 函数

描述

返回区域中的数值落在指定区间内的概率。 如果未提供 upper_limit，则返回 x_range 中的值等于 lower_limit 的概率。

用法

PROB(x_range, prob_range, [lower_limit], [upper_limit])

PROB 函数用法具有下列参数：

X_range必需。 具有各自相应概率值的 x 数值区域。Prob_range必需。 与 x_range 中的值相关联的一组概率值。Lower_limit可选。 要计算其概率的数值下界。Upper_limit可选。 要计算其概率的可选数值上界。

备注

如果 prob_range 中的任意值 ≤ 0 或 1，则 PROB 返回 错误值 #NUM!。如果 prob_range 中所有值之和不等于 1，则 PROB 返回 错误值 #NUM!。如果省略 upper_limit，函数 PROB 返回值等于 lower_limit 时的概率。如果 x_range 和 prob_range 中的数据点个数不同，函数 PROB 返回错误值 #N/A。

案例

QUARTILE.EXC 函数

描述

基于 0 到 1 之间（不包括 0 和 1）的百分点值返回数据集的四分位数。

用法

QUARTILE.EXC(array,quart)

QUARTILE.EXC 函数用法具有下列参数：

Array必需。 要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域。Quart必需。 指定返回哪一个值。

备注

如果 array 为空，则 QUARTILE.EXC 返回 错误值 #NUM!。如果 quart 不为整数，将被截尾取整。如果 quart ≤ 0 或 quart ≥ 4，则 QUARTILE.EXC 返回 错误值 #NUM!。当 quart 分别等于 0（零）、2 和 4 时，MIN、MEDIAN 和 MAX 返回的值与函数 QUARTILE.EXC 返回的值相同。

案例

QUARTILE.INC 函数

描述

根据 0 到 1 之间的百分点值（包含 0 和 1）返回数据集的四分位数。

四分位点通常用于销售和调查数据，以对总体进行分组。 例如，您可以使用 QUARTILE.INC 查找总体中前 25% 的收入值。

用法

QUARTILE.INC(array,quart)

QUARTILE.INC 函数用法具有下列参数：

Array必需。 要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域。Quart必需。 指定返回哪一个值。

参数

备注

如果 array 为空，则 QUARTILE.INC 返回 错误值 #NUM!。如果 quart 不为整数，将被截尾取整。如果 quart 0 或 quart 4，则 QUARTILE.INC 返回 错误值 #NUM!。当 quart 分别等于 0（零）、2 和 4 时，函数 MIN、MEDIAN 和 MAX 返回的值与函数 QUARTILE.INC 返回的值相同。

案例

以上是所有EXCEL的统计函数（7）描述用法以及使用案例。这次分享中存在哪些疑问或者哪些不足，可以在下面进行评论。如果觉得不错，可以分享给你的朋友，让大家一起掌握这些excel的统计函数（7）。

自Excel2013起，插入菜单中新增了一个功能：日程表。单击它后会弹出一个连接的界面，接下来大多数人都不道怎么进行下去，最后不知道该怎么操作了 只能关闭。

今天我带大家探索这个神秘的功能

在使用含日期的Excel表格时，经常需要按日期进行筛选，比如筛选2018年3~6月的收入额情况，在表格或数据透视表中我们是这样操作的基本靠筛选：

是不是感觉有点麻烦？其实，如果我们用日程表，这个工作将变得非常简单：我们首先点击插入-数据透视表选择A和B两列点击确定

然后在选择日期和收入额，当然还可以选择多个，我这只是举例所以就只选择这两列

在点击分析插入日程表选择日期

他有哪些作用呢？点击相应月份的滑条，可以快速切换月份，拖动滑条，可以快速按月份区间筛选：

按月份组合后，演示更直观，日程表还可以在“年、季度、月、日”之间切换：

在日程表工具栏中，还可以选择显示项目和颜色：

日程表不是“工作安排表”，而是数据透视表中的日期筛选工具而已。不过，它确实很好用！

上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数（7）》，这次分享给大家统计函数（8）。

RANK.AVG 函数

描述

返回一列数字的数字排位：数字的排位是其大小与列表中其他值的比值；如果多个值具有相同的排位，则将返回平均排位。

用法

RANK.AVG(number,ref,[order])

RANK.AVG 函数用法具有下列参数：

Number必需。 要找到其排位的数字。Ref必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零，Excel 对数字的排位是基于 ref 为按升序排列的列表。

案例

RANK.EQ 函数

描述

返回一列数字的数字排位。 其大小与列表中其他值相关；如果多个值具有相同的排位，则返回该组值的最高排位。

如果要对列表进行排序，则数字排位可作为其位置。

用法

RANK.EQ(number,ref,[order])

RANK.EQ 函数用法具有下列参数：

Number必需。 要找到其排位的数字。Ref必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零， Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按照升序排列的列表。RANK.EQ 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如，在按升序排序的整数列表中，如果数字 10 出现两次，且其排位为 5，则 11 的排位为 7（没有排位为 6 的数值）。要达到某些目的，可能需要使用将关联考虑在内的排位定义。 在上一案例中，可能需要将数字 10 的排位修改为 5.5。 这可以通过向 RANK.EQ 返回的值添加以下修正系数来实现。 此修正系数适用于按降序排序（order = 0 或省略）和按升序排序（order = 非零值）计算排位的情况。

关联排位的修正系数 =[COUNT(ref) + 1 – RANK.EQ(number, ref, 0) – RANK.EQ(number, ref, 1)]/2。

在工作簿中的案例中，RANK.EQ(A3,A2:A6,1) 等于3。 修正系数为 (5 + 1 – 2 – 3)/2 = 0.5，将关联考虑在内的修订排位为 3 + 0.5 = 3.5。 如果数字在 ref 中仅出现一次，此修正系数将为 0，因为无需调整 RANK.EQ 以进行关联。

案例

RSQ 函数

描述

通过 known_y's 和 known_x's 中的数据点返回皮尔生乘积矩相关系数的平方。有关详细信息，请参阅PEARSON 函数。R 平方值可以解释为 y 方差可归于 x 方差的比例。

用法

RSQ(known_y's,known_x's)

RSQ 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 数组或数据点区域。Known_x's必需。 数组或数据点区域。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同，函数 RSQ 返回错误值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 只包含 1 个数据点，则 RSQ 返回 错误值 #p/0!。皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r 的计算公式如下：

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

RSQ 返回 r2，即相关系数的平方。

案例

SKEW 函数

描述

返回分布的偏斜度。 偏斜度表明分布相对于平均值的不对称程度。 正偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多正值。 负偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多负值。

用法

SKEW(number1, [number2], ...)

SKEW 函数用法具有下列参数：

number1, number2, ...Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算偏斜度的 1 到 255 个参数。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果数据点个数少于三，或者样本标准偏差为零，则 SKEW 返回 错误值 #p/0!。偏斜度公式的定义如下：

案例

SKEW.P 函数

描述

返回基于样本总体的分布不对称度：表明分布相对于平均值的不对称程度。

用法

SKEW.P(number 1, [number 2],…)

SKEW.P 函数用法具有下列参数。

Number 1, number 2,…Number 1 是必选项，后续数字是可选项。Number 1、number 2、… 等是 1 至 254 个数字，或包含数字的名称、数组或引用，您要以此函数获得其样本总体的分布不对称度。

SKEW.P 使用下面的公式：

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零 (0) 值的单元格将计算在内。SKEW.P 使用样本总体的标准偏差，而非一个样本。如果参数值无效，SKEW.P 返回错误值 #NUM!。如果参数使用的数据类型无效，SKEW.P 返回错误值 #VALUE!。如果数据点个数少于三，或者样本标准偏差为零，SKEW.P 返回错误值 #p/0!。

案例

SLOPE 函数

描述

返回通过 known_y's 和 known_x's 中数据点的线性回归线的斜率。 斜率为垂直距离除以线上任意两个点之间的水平距离，即回归线的变化率。

用法

SLOPE(known_y's, known_x's)

SLOPE 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 数字型因变量数据点数组或单元格区域。Known_x's必需。 自变量数据点集合。

备注

参数可以是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同，函数 SLOPE 返回错误值 #N/A。回归直线的斜率计算公式如下：

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE 和 INTERCEPT 函数中使用的下层算法与 LINEST 函数中使用的下层算法不同。 当数据未定且共线时，这些算法之间的差异会导致不同的结果。 例如，如果参数 known_y's 的数据点为 0，参数 known_x's 的数据点为 1：SLOPE 和 INTERCEPT 返回 错误 #p/0!。 SLOPE 和 INTERCEPT 的算法用于只查找一个答案，在这种情况下，还可能会出现多个答案。LINEST 会返回值 0。 LINEST 的算法用来返回共线数据的合理结果，在这种情况下至少可找到一个答案。

案例

SMALL 函数

描述

返回数据集中的第 k 个最小值。 使用此函数以返回在数据集内特定相对位置上的值。

用法

SMALL(array,k)

SMALL 函数用法具有下列参数：

Array必需。 需要找到第 k 个最小值的数组或数值数据区域。K必需。 要返回的数据在数组或数据区域里的位置（从小到大）。

备注

如果 array 为空，则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。如果 k ≤ 0 或 k 超过了数据点个数，则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。如果 n 为数组中的数据点个数，则 SMALL(array,1) 等于最小值，SMALL(array,n) 等于最大值。

案例

STANDARDIZE 函数

描述

返回由 mean 和 standard_dev 表示的分布的规范化值。

用法

STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

STANDARDIZE 函数用法具有下列参数：

X必需。 需要进行正态化的数值。Mean必需。分布的算术平均值。standard_dev必需。分布的标准偏差。

备注

如果 standard_dev ≤ 0，则 STANDARDIZE 返回错误值 #NUM!。规范化值的公式为：

案例

STDEV.P 函数

描述

计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差（忽略逻辑值和文本）。

标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEV.P(number1,[number2],...)

STDEV.P 函数用法具有下列参数：

Number1必需。对应于总体的第一个数值参数。Number2, ...可选。对应于总体的 2 到 254 个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEV.P 假定其参数是整个总体。如果数据代表总体样本，请使用 STDEV 计算标准偏差。对于大样本容量，函数 STDEV.S 和 STDEV.P 计算结果大致相等。此处标准偏差的计算使用“n”方法。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用，则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEVPA 函数。函数 STDEV.P 的计算公式如下：

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。

案例

STDEV.S 函数

描述

基于样本估算标准偏差（忽略样本中的逻辑值和文本）。

标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEV.S(number1,[number2],...)

STDEV.S 函数用法具有下列参数：

Number1必需。对应于总体样本的第一个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。Number2, ...可选。对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEV.S 假设其参数是总体样本。如果数据代表整个总体，请使用 STDEV.P 计算标准偏差。此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用，则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEVA 函数。函数 STDEV.S 的计算公式如下：

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。

案例

STDEVA 函数

描述

根据样本估计标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEVA(value1, [value2], ...)

STDEVA 函数用法具有下列参数：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体样本的 1 到 255 个值。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEVA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表整个总体，则必须使用 STDEVPA 计算标准偏差。此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。参数可以是下列形式：数值；包含数值的名称、数组或引用；数字的文本表示；或者引用中的逻辑值，例如 TRUE 和 FALSE。包含 TRUE 的参数作为 1 来计算；包含文本或 FALSE 的参数作为 0（零）来计算。如果参数为数组或引用，则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEV 函数。STDEVA 使用下面的公式：

其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

案例

以上是所有EXCEL的统计函数（8）描述用法以及使用案例。这次分享中存在哪些疑问或者哪些不足，可以在下面进行评论。如果觉得不错，可以分享给你的朋友，让大家一起掌握这些excel的统计函数（8）。

今上最强台风“山竹‘在广东登陆，虽然我没经历过台风，但从新闻和网络上的图片和视频，能感受到台风毁灭性的威力。这里兰色希望大家都平平安安的，有风的日子别出门。干嘛？呆在屋里跟兰色一起学Excel图表。

这是一张来自中国天气网的“2018年台风登陆我国数量与常年对比图”，做的很漂亮。

Excel也仿做了一下，发现其实需要用到很多Excel图表小技巧。

数据源表：

制作步骤：

1、插入柱形图

选取区域，插入 - 柱形图

2、删除Y轴、网格线、添加数据标志

分别点击Y轴和网格线按delete删除，然后选取柱子右键-添加数据标签。

3、调整柱子粗细和间距

在柱子上双击调出数据系列设置界面，调整系列重叠和分类间距至合适大小。

4、设置柱子的填充色

在2018年柱子上右键 - 设置数据系列格式 - 填充色 - 渐变填充，把最左侧的停止点（滑条）设置红色，最右侧停止点设置为浅橙色。

往年柱子设置同理，填充颜色后的图表如下图所示：

5、让柱子变立体

选取柱子，图表工具 - 格式 - 形状效果 - 预设 - 选取一种形状

6、统一调色图表字体格式、字号

选取图表，可以统一调整字体类型和大小，而不必一个个的调整。

7、添加图表背景图片

选取图表右键 - 填充 - 图片 - 找到图片填充

填充后效果：

8、调整数字、Y轴、图例标签字体颜色

9、添X轴刻度线

选取X轴 - 右键点击设置坐标轴格式 - 刻度线标记 - 主要类型：外部

10、添加标题

添加标题、设置字体和颜色后，图表制作完成！

Excel说：今天的图表制作的步骤有点多，但每个步骤都可以学到Excel图表小技巧。想学做图表的同学要有耐心哦。另：山竹还在，同学们要注意自已安全哦。

Excel几乎每个人的电脑中都有。但真不是每个人都能驾驭，他非常强大，大家在日常生活中可以慢慢积累，不懂的可以关注小编，可以让你深深感受到excel的神奇魅力！

技巧1、单元格内强制换行

在单元格中某个字符后按alt+回车键，即可强制把光标换到下一行中。

技巧2、锁定标题行

选取第2行，视图 - 冻结窗格 - 冻结首行（或选取第2行 - 冻结窗格）冻结后再向下翻看时标题行始终显示在最上面。

技巧3、查找重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 突出显示单元格规则 - 重复值。

技巧4、快速插入多行

先选中多行表格，然后点击插入单元格，你会发现你拖多少行，就会插入多少个空行。这种插入方法比选取一定数量的行再插入更加灵活。

技巧5、用“&”合并单元格

在Excel中，“&”指将两个或两个以上的文本合并。

技巧6、excel表格格式的转换

很多时候我们需要将excel表格进行格式转换，但是没有什么好用的方法，其实使用迅捷pdf在线转换器就可以轻松解决各种文件格式之间的转换问题。

好了今天关于excel的使用技巧的介绍就到这了，小编每天准时给你带来干货，关注不迷路哈。

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Excel作为数据处理及数据可视化神器，让数据美观、筛选、可视是Excel制作的基础功能之一，本周的技能知识，寻老师教大家一分钟设计一个美观且实用的Excel。

◤准备条件

一个Excel2010及之上版本打开的Excel工作表，本例为Excel2010演示，如下图，很基础的没有任何美观效果，也一点也不实用的数据工作表。

接下来我们用一分钟让它变的美观且实用。

◤Step1：统一字体、字号、行高，手动设置列宽

为了方便，这里我们将字体设置为微软雅黑，字号11，行高18（在开始选项卡—单元格组—格式命令里设置行高），列宽根据数据类型不同手动调整。

◤Step2：套用表格格式

套用表格格式的功能是将整个表格统一样式，并转换成表格区域，注意：正常Excel里的区域是普通数据区域）。

选择整个数据区域，在开始选项卡——样式组——套用表格格式，选择一个格式即可，套用时候，会提示是否包含标题，要勾选，否则给数据多增加一行。

◤Step3：插入切片器。

切片器可以直观筛选数据，方便对复杂数据进行可视化。选择整个数据区域，在插入选项卡—筛选器组，选择切片器。切片器字段里可以选择你要筛选标题，比如如果需要根据性别筛选男女，则需要勾选性别，如果需要根据年龄筛选，则需要勾选年龄，当然也可以多个勾选，这里我们只勾选类型。

◤Step4：设置切片器位置、样式

一般情况下，我们是把切片器放在数据区域的下侧或者左侧，我们先选择整个数据往右移动，把A列空出，然后把A列适当加大列宽，包括调整下因为数据移动导致的其他列宽的变化。然后把切片器移动到A列，调整大小，并设置下外观样式。

◤Step5：数据检验

点击切片器里的字段，数据即可实现相应筛选，点击切片器左上角的X，数据即可取消全部筛选。

Step7：高级美观

如果你觉得不满意，当然也可以进一步进行设计，比如下图，将整个表格区域边框线取消，将数据区域设置浅灰色低温，在设置切片器样式的时候新建切片器样式自己定义切片器背景、字体和边框，然后在整个区域表格上方增加了一标题，如下图（过程较为繁琐，动图太大无法插入微信文章，只能以静图展示）

说一下常见注意事项：

Excel版本需要是2010及以上

切片器只有套用表格格式后才有

在利用AutoCAD2018绘图时，往往需要插入材料明细表等各种表格，有些表格甚至很复杂，如果在AutoCAD里编辑，会感觉很麻烦，效率很低。如果我们将这些表格在EXCELL中编辑好，然后插入到AutoCAD中，这样会极大的提高工作效率。本文以AutoCAD2018为例，分享AutoCAD2018插入Excel表格的过程：

一、准备一个Excel表格。

二、打开AutoCAD2018软件。

三、点插入表格命令，如下图所示：

四、打开插入表格对话框。

五、点选“自动数据链接”按钮，并找到刚才创建的Excel表格。

六、点“确定”后将表格插入CAD文档中。

七、当我们对Excel表格的内容进行修改时，AutoCAD2018会提示我们数据链接已更改。我们可以点“使用数据链接更新表格”。

八、这样，CAD文件中的表格也相应更新了。

下面为各种产品1~9月份的出口数据。由于数据太多，很难看出每个产品一年来的数量变化情况。

我们可以借助2个excel工具，表格马上变得直观起来。（2010以前版本无法使用）

条件格式的色阶

根据颜色深浅，可以很清晰的看出某种产品在一年中的出口变化情况。

制作演示：

迷你图

同样，通过在单元格中添加微型折线图，同样可以看出每一种产品在一年中的出口变化情况。

制作演示：

这两个Excel小技巧适合数据分析新手，很简单的操作就能让表格变得漂亮且实用，领导看了肯定以为你用了多么多么高深的功能。所以同学们一定要学会，有机会在领导面前露一手。

这里有

全国各个省份的AICPA学习交流群

还有备考群、留学群、福利群....

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