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：

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！

大家好，我是牧野，在纽约的一家app公司做数据处理。

今天和大家分享一个很常见的小问题，如何用excel中的公式来计算出每月/每年所需要的日期出现了几次。

在计算这个的时候一般为了干净起见，我会新开一个空白的表格，然后将所需要的数据放在左侧，如下图三栏，date,fruit,amount.

然后在右侧建立一个新的小表格，开头写成Year(年), Month(月）, Count(计数).在这里年输入格式为2013，如果是1月这里我们就写1即可。

接下来就要重点介绍我们的函数了--SUMPRODUCT

在图示中的例子中，我们想要计算出在A列第2行到第24行中2013年1月出现的次数是多少，这时我们用的函数具体写为：

=SUMPRODUCT((MONTH($A$2:$A$24)=F2)*(YEAR($A$2:$A$24)=$E$2))

其中我们要注意的是：

1. A列第2行到第24行我们采用了绝对引用---$A$2:$A$24

2. 年和月的连接处我们用的是乘号*

3.我们对2013年这个在E2格的数据也采用了绝对引用$E$2

4.我们想要计算其他月份的时候就把鼠标拖到表格的右下角，看到加号之后就进行拖拽。

最后就会像上图一样做好啦~

通过这个办法我们可以计算出月度新增用户数量，月度用户进行预约的次数，适合分析用户增长情况。

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

回归分析法，即二元一次线性回归分析预测法

先以一个小故事开始本文的介绍。十三多年前，笔者就职于深圳F集团时，曾就做年度库存预测报告，与笔者新入职一台籍高管Edwin分别按不同的方法模拟预测下一个年度公司总存货库存。令我吃惊的是，本人以完整的数据推算做依据，做出的报告结果居然与仅入职数周，数据不齐全的Edwin制定的报告结果吻合度达到99%以上。仍清楚记得，笔者曾用得是标准的周转天数计算公式反推法，而Edwin用的正是本文重点介绍的二元一次线性回归分析法。

二元一次线性回归分析法是一种数据分析模型。

在EXCEL函数公式是FORECAST（英文意思是：预测），其用途是根据一条线性回归拟合线返回一个预测值，此函数使用可对未来销售额、库存需求或未来数据趋势进行预测分析。

要做好库存预测须具备几个条件，首先须具备过去较长的某个时间段的完整整的数据。这里说的时间段最好是上一年度一整年或最近两年的数据。

完整的数库据指的是需要有年度对应每个月的实际库存与营收额或销货成本。

同样我们把库存预测肢解成几个关键步骤。

第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入

先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。

第二步：依KPI目标调整预测数据

假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。

第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：

物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。

仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。

这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。

第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。

存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。

依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。

如下截图，两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。

企业管理中，要快速地对企业活动做出判断，需要完整的数据管理积累支撑

二元一次回归分析法做库存预测速度快，效率更高。而标准的周转天数计算预法会更准确与准确。到底应当选择哪个方法？不同的时期，不同的方法如何选择则是仁者见仁，没有对或错，只有合适与否。但有肯定的一点，那就是类似二元一次回归分析法管理工具的熟练应用，则一定对会对企业管理起到更好的帮助，在做数据调研时也是个好的选择。

　　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。

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！

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。

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。

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