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。

当我们回忆自己年轻的时候，也许你会想起，你曾经被一些人，甚至许多人称赞过，你很有才。这个世界上，大多数人都是有才的，就好比开微博的，谁没在微博上写出一句连大家都想不出的妙语？可惜，10年，20年后绝大部分人只会抱怨自己的才华，被平淡的工作，琐碎的生活，无趣的单位，刻板的领导消磨得一干二净。

当书送到我手中的时候，我就迫不及待的看这本书，这本书的版面设计和文字编辑都很不错，比我阅读的一般的书要专业细致得多，书中每一处细节都透露出作者的良苦用心和专业主义精神。书中也建议我们以后像做PPT一样，建立自己的Excel图表模板，其实EP老师的范例文件就是绝佳的模板。

ExcelPro的新书《Excel图表之道-如何制作专业有效的商务图表》，我很荣幸我是有幸第一批拿到书的读者，我从他的博客受益良多，现在的这本书，一样让我能继续受益，而且我不用再依赖IE上一页和下一页，就能找到自己感兴趣的内容。

图表的元素有很多，不同的策略选用，不同的格式设置，会让表格呈现出完全不同的样貌。各种不同元素的格式，感觉还是需要用电脑来看。通过模仿制作一个新风格的图表，来熟悉和演练。技巧 可以保存为自定义表格类型。一点点改变，可以让一切更专业。

我们玩过摄影，但永远追不上器材的更新，更追不上专业摄影师的构图想象力。我们玩过平面，但发现自己艺术天赋永不如设计师。我做过太多的PPT，但永不如孙小小、LonlyFish专业水准与总结功力。追求了太多，好像在某个专业上悟到什么，但网络上的众多能人已经把其升华至理论指导你如何实现。你想知道的东西越多，就会发现更新的速度越快。

不知道现在有多少人在看着这本书。不是我们愿意吃快餐，只是太长的时间里只剩下了快餐。《Excel图表之道》让我们真正受到一种尊重与感动，正如作者所言，“唯有先打动自己，然后才能打动读者”。很少有这种作者，能够充分尊重读者的智商、知识深度与中国读者的需求。这种心血与追求，通过《Excel图表之道》，更象是如何尊重读者的启蒙先锋。

这种阅读的快乐，是浏览博客说不能取代的。推荐《Excel图表之道》，一本让你发现数据之美的好书，一位从分析数据中经营出自己别样人生精彩的作者ExcelPro。

本文介绍的是Excel图表中的面积图。

主要提到的类型包括：一般面积图、堆积面积图、百分比堆积面积图

1、一般面积图

上图（图一）是一般面积图。强调数据随X轴（时间）变化的程度，使总体趋势一目了然。

显示的是自公众号SPSS统计分析开通到2016年10月12日，累计用户数变化趋势。

2、堆积面积图

上图（图二）是堆积面积图，不仅可以看出部分的趋势，还可以显示部分与整体的关系。

蓝色部分反映了取消关注人数的变化趋势，橙色部分反映的是净增关注人数变化趋势。

可以看出，从16年9月份开始，该公众号取关人数明显增加，净增关注人数下滑，是个危险的信号。

在该图中，两部分面积之和相加得到的整体趋势图表示每日新增粉丝数的变化趋势。

大家在平常的练习中，也可以联系实际，找到合适的参照。

比如，将各产品的月销售额做成堆积面积图：

上图（图三）中，蓝色部分反映了《SPSS与统计分析》这门课程的收入变化趋势，橙色部分反映的是《问卷及量表数据分析》这门课程的收入变化趋势。

同时，还能看到两部分面积之和相加得到的整体趋势图和总销售状况。

3、百分比堆积面积图

上图（图四）是百分比堆积面积图。

此图表类型以堆积面积图的形式来显示多个数据序列，而每个堆积元素的累积比例始终总计为 100%。

此图表显示的是：2017年2-4月，《SPSS与统计分析》与《问卷及量表数据分析》这两门课程月收入的比例。

其中，课程收入总额代表 100%，而《SPSS与统计分析》销售额和《问卷及量表数据分析》的销售额是构成这个面积图的两个堆积数据。

Excel图表系列的其他课程（持续更新中）：

Excel 图表｜柱（条）形图

Excel图表｜饼图

Excel图表｜折线图

这年头，不会点数据分析，都不好意思投简历找工作。

可是说起来容易做起来难，数据分析究竟是什么鬼？

不会HPCC也不会Hadoop，只会Excel可以吗？——答案是，可以！

对于非科班出身的人来说，Excel就是最接地气的数据分析工具。Excel中有自带的数据分析工具箱，只不过默认情况下，这个工具箱不在菜单栏中，要自己把它找出来哦。

在Excel工具箱中有多个数据分析，有相关系数、协方差、指数平滑等。看到这些名称先别晕，其实这些工具的使用方法很简单。不信？那么今天就来看看，如何通过相关系数分析，找出影响销量下降的原因。

第1步：在Excel表格中输入数据。例如你怀疑影响销量的原因可能有售价、客流量、促销折扣，但是不知道究竟哪个原因是罪魁祸首。

第2步：现在需要调出数据分析工具箱。如下图所示，单击【文件】菜单中 的【选项】选项。

第3步：在【加载项】菜单中选择【Excel加载项】，然后单击【转到】按钮。

第4步：选择【分析工具库】选项，单击【确定】按钮。此时就成功将分析工具添加到菜单栏中了。

第5步：单击【数据】选项卡下的【数据分析】按钮，这就是前面步骤中添加的数据分析工具库。

第6步：选择【相关系数】分析工具，单击【确定】按钮。

第7步：在【相关系数】对话框中设置数据区域。在【输入区域】中选择表格中的所有数据区域，分组方式为【逐列】，因为表格中，每一列为一组数据。选择【标志位于第一行】，这样分析结果中才会有标题字段。设置一个输出区域，例如选择G2单元格，表示要将输出结果放到G2单元格开头的单元格中。

第8步：此时就可以查看分析结果了。因为我们需要判断影响销量的因为，所以只需要在I列中，看销量与其他因素的相关系数值就可以了。负数表示负相关，正数表示正相关，正数正大和负数越小都表示相关系数很大。

例如在下图中，销量与促销折扣的相关程度是最大的，为-0.763，说明折扣是影响售价的最大因素。此外第二个因素是售价，为-0.3389。

虽然今天的案例比较简单，但是使用相关系数工具的思路却可以用到其他复杂的案例上。大家只要将各因素的数据列出来，使用相关系数分析，找到相关系数最大或最小的那个值就可以了。

【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。

经常使用图表的朋友们都知道：折线图与散布图在呈现数据上，不仅方便比较，还可知道分布的走势。相信大家在会议报告上经常使用。不过，除了基本的趋势呈现之外，如果还能加上后续的走势，就更能凸显出你的资料分析能力。

在Excel 2016中，提供了名为「预测工作表」的工具，可从历年的数据中来分析后续的走势，方便你可以先拟定下个月或是下一季的策略方向。

前言：

如前面所提，需有历年的数据外，数据的时间间隔也必须要一致，如下图，每笔数据的纪录点皆为每个月的1号。不能一下是1号，一下是15号。

数据都确认好，我们就来看如何制作预测分析图来。

Step1

将数据范围选取后，开启预测工作表

Step2

马上就会看到一张图表，图表后方橘色的部分，就是预测趋势走向。系统也会自动帮你抓取预测结束时间，如下图示，预测结束日期为2019/1/1。但，怎么怪怪的，后续走势怎么可能都是水平，这是因为我们还没设定季节性数据，这部分后面会再说明。

Step3

点击画面左下的「选项」，开启更多设定功能，将季节性改为手动设定，并输入对应的设定。

Step4

因给予的数值不同，走向也会有所改变。最好的判断方式就是透过已有的历史数据中的最后一期走势来判断。首先，将预测开始改为「2018/4/1」。

Step5

接着，调整季节性中的手动设定值，直到让橘色的走势线与原本的蓝色相同。以下图来说，小编在设定为15时，是最符合原始走向的，这样一来，后续数据的准确性也会相对比较可观。

Step6

图中的三条橘线，由上至下分别为「较高的信赖联系结」、「趋势预测」、「较低的信赖联系结」。可以把它想成是误差范围，至于修改，就是设定窗口中的「信赖区间」，预设为95%，下图小编将它改为30%，可以看到间距就相对变小了许多。

Step7

设定完成后，就可以按下「建立」来产生图表与数据，下表就是预测出来后续的销售状况表。

Step8

虽然制作出来的资料并非绝对，但仍有参考的价值，针对数据，就可以先大胆的预设后续的销售状况，先做好销售策略的规划。产生的图表，也可比照一班的图表方式，修改呈现的样式。

结论：你一定会好奇，到底Excel是怎么预测的呢？其实是基于FORECAST.ETS 的函数功能实现的，有兴趣的可以参考官方文件。

有了走势图，再加上你的营销规划，相信在会议上，一定会让老板对你刮目相看。不仅只是报告了近期的状况，更进一步想到后续的策略，不加分都很难了，快来试试看吧。如果你觉得这篇文章很实用，也别忘了分享给你的亲友们喔！

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！

　　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。

一个中奖名单的Excel表格，需要打印出来。

直接打印觉得有点单调，于是兰色添加了图片背景，打印预览面页中是下面这样的：

是不是觉得很漂亮，下面兰色教你一步步学会添加可打印的背景图片。

1、插入 - 图片，把准备好的背景图插入到Excel表格中

2、复制表格，右键 - 选择性粘贴 - 链接的图片

粘贴后，会出现一张图片式表格，内容和表格完全一样，而且图片中数据可以与表格同步变动。

3、把粘贴的表格式图片，移动到原背景图上面即可。

4、选取背景图片大小区域 - 页面布局 - 设置打印区域。

完成！最终效果如本文开始所示。来源：Excel精英培训

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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