不会技巧=工作蹩脚！！

不懂分析=数据白费！！

不会函数=加班受罪！！

身处信息时代，EXCEL数据处理是每一个工作者都要面对的问题。如何能更好的提升工作效率呢？

5月7-8日

育文咨询

《excel高效应用》

开课啦

Excel 就像一把瑞士军刀，功能强大，灵活高效！它具有强大的数据统计、分析及预测的功能。Excel 的很多技术不能孤立的学习，而要组合并应用于管理需求中。应用 Excel 建立管理模型,提升分析思路, 使管理者运筹帷幄轻松工作。

讲师介绍

张老师

行业经验：

Microsoft 资深授权培训师/高级培训师

曾经被评为“中国十大人气培训师”

曾荣获“最佳职场应用软件讲师”称号

曾经担任

北京新东方学校办公软件部经理

《计算机世界》大学教学总监

现在担任

《电脑爱好者》杂志社高级顾问

CAC网络化办公首席培训专家

CAC职业培训与就业促进专家委员会专家

人力资源和社会保障部中国就业培训技术指

导中心认证首席专家讲师

小育还是带你浏览几组照片，从照片了解下我们今天的课程吧。

准备就绪

张老师从事办公软件教学16年，课堂教学和企业内训累计达15000小时以上，直接教授的学生达110000多人。在大学、北京西单图书大厦、北京王府井图书大厦等地举办大型讲座达200余场。

2018.05.07

课程本身的实用性已具有超强的吸引力

吸引了众多学员

加上名师——张老师的倾情讲解

现场分享了满满的干货

分享各种Excel技巧

能够让你赢在起跑线

办公更有效率

整场培训让学员们收获颇丰

课程内容

第一部分 高效输入数据及应用技巧第二部分 将数据显示为需要的格式和样式第三部分 处理日期和时间第四部分 快速汇总和数据运算第五部分 数据高效统计分析第六部分 利用数据透视表和数据透视图分析数据第七部分 图表分析经验

课中实战演练

培训实况

学员评估

通过训后评估统计，培训满意度平均值为97%，其中非常满意率平均值达到了98%，取得了很好的培训效果。

学员分享：更加深入了解Excel函数与图表的运用技巧

学员分享：更快捷，更简便的方法，马上运用到工作上。

学员分享：更加深入的了解了Excel的基本功能和常用的技巧；

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倾听、关怀、让培训变得更有效！

上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数（8）》，这次分享给大家统计函数（9）。

STDEVPA 函数

描述

根据作为参数（包括文字和逻辑值）给定的整个总体计算标准偏差。 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

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

STDEVPA 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

STDEVPA 假定其参数是整个总体。 如果数据代表总体样本，则必须使用 STDEVA 计算标准偏差。对于规模很大的样本，STDEVA 和 STDEVPA 返回近似值。此处标准偏差的计算使用“n”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。直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。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 STDEVP 函数。STDEVPA 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

STEYX 函数

描述

返回通过线性回归法预测每个 x 的 y 值时所产生的标准误差。 标准误差是在针对单独 x 预测 y 时的错误量的一个度量值。

用法

STEYX(known_y's, known_x's)

STEYX 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 因变量数据点数组或区域。Known_x's必需。 自变量数据点数组或区域。

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 的数据点个数不同，函数 STEYX 返回错误值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数小于三，则 STEYX 返回错误值 #p/0!。预测值 y 的标准误差计算公式如下：

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)，且 n 是样本大小。

案例

T.DIST 函数

描述

返回学生的左尾 t 分布。 t 分布用于小型样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

用法

T.DIST(x,deg_freedom, cumulative)

T.DIST 函数用法具有以下参数：

X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE，则 T.DIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

备注

如果任一参数是非数值的，则 T.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，则 T.DIST 返回一个错误值。 Deg_freedom 不得小于 1。

案例

T.DIST.2T 函数

描述

返回学生的双尾 t 分布。

学生的 t 分布用于小样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

用法

T.DIST.2T(x,deg_freedom)

T.DIST.2T 函数用法具有以下参数：

X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。

备注

如果任一参数是非数值的，则 T.DIST.2T 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，则 T.DIST.2T 返回 错误值 #NUM!。如果 x 0，则 T.DIST.2T 返回 错误值 #NUM!。

案例

T.DIST.RT 函数

描述

返回学生的右尾 t 分布。

t 分布用于小型样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

用法

T.DIST.RT(x,deg_freedom)

T.DIST.RT 函数用法具有以下参数：

X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。

备注

如果任一参数是非数值的，则 T.DIST.RT 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，则 T.DIST.RT 返回 错误值 #NUM!。

案例

T.TEST 函数

描述

返回与学生 t-检验相关的概率。 使用函数 T.TEST 确定两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的基础总体。

用法

T.TEST(array1,array2,tails,type)

T.TEST 函数用法具有下列参数：

Array1必需。 第一个数据集。Array2必需。 第二个数据集。tails必需。 指定分布尾数。 如果 tails = 1，则 T.TEST 使用单尾分布。 如果 tails = 2，则 T.TEST 使用双尾分布。Type必需。 要执行的 t 检验的类型。

参数

备注

如果 array1 和 array2 的数据点个数不同，且 type = 1（成对），则 T.TEST 返回错误值 #N/A。参数 tails 和 type 将被截尾取整。如果 tails 或 type 是非数值的，则 T.TEST 返回 错误值 #VALUE!。如果 tails 是除 1 或 2 之外的任何值，则 T.TEST 返回 错误值 #NUM!。T.TEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负 t 统计值。 如果 tails=1，在假设 array1 和 array2 是具有相同平均值的总体中的样本的情况下，T.TEST 返回较高 t 统计值的概率。 tails=2 时，T.TEST 返回的值是 tails=1 时返回值的两倍，并对应假设“总体平均值相同”时较高的 t 统计绝对值的概率。

案例

TREND 函数

描述

返回线性趋势值。 找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法）。 返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。

用法

TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])

TREND 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果数组 known_y's 在单独一列中，则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。如果数组 known_y's 在单独一行中，则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量。Known_x's必需。 关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。 如果仅使用一个变量，那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的维数，则它们可以是任何形状的区域。 如果用到多个变量，则 known_y's 必须为向量（即必须为一行或一列）。如果省略 known_x's，则假设该数组为 {1,2,3,...}，其大小与 known_y's 相同。New_x's必需。 需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。New_x's 与 known_x's 一样，对每个自变量必须包括单独的一列（或一行）。 因此，如果 known_y's 是单列的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。 如果 known_y's 是单行的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。如果省略 new_x's，将假设它和 known_x's 一样。如果 known_x's 和 new_x's 都省略，将假设它们为数组 {1,2,3,...}，大小与 known_y's 相同。Const可选。 一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0（零），m 将被调整以使 y = mx。

备注

有关 Microsoft Excel 对数据进行直线拟合的详细信息，请参阅 LINEST 函数。可以使用 TREND 函数计算同一变量的不同乘方的回归值来拟合多项式曲线。 例如，假设 A 列包含 y 值，B 列含有 x 值。 可以在 C 列中输入 x^2，在 D 列中输入 x^3，等等，然后根据 A 列，对 B 列到 D 列进行回归计算。对于返回结果为数组的公式，必须以数组公式的形式输入。

注意:在 Excel Online 中，不能创建数组公式。

当为参数（如 known_x's）输入数组常量时，应当使用逗号分隔同一行中的数据，用分号分隔不同行中的数据。

案例

TRIMMEAN 函数

描述

返回数据集的内部平均值。 TRIMMEAN 计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。 当您要从分析中排除无关的数据时，可以使用此函数。

用法

TRIMMEAN(array, percent)

TRIMMEAN 函数用法具有下列参数：

Array必需。 需要进行整理并求平均值的数组或数值区域。百分比必需。 从计算中排除数据点的分数。 例如，如果 percent=0.2，从 20 点 (20 x 0.2) 的数据集中剪裁 4 点：数据集顶部的 2 点和底部的 2 点。

备注

如果 percent 0 或 percent 1，则 TRIMMEAN 返回 错误值 #NUM!。函数 TRIMMEAN 将排除的数据点数向下舍入到最接近的 2 的倍数。 如果 percent = 0.1，30 个数据点的 10% 等于 3 个数据点。 为了对称，TRIMMEAN 排除数据集顶部和底部的单个值。

案例

VAR.P 函数

描述

计算基于整个样本总体的方差（忽略样本总体中的逻辑值和文本）。

用法

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

VAR.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。

备注

VAR.P 假定其参数是整个总体。如果数据代表总体样本，请使用 VAR.S 计算方差。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 VARPA 函数。函数 VAR.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

VAR.S 函数

描述

估算基于样本的方差（忽略样本中的逻辑值和文本）。

用法

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

VAR.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。Number2, ...可选。对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。

备注

函数 VAR.S 假设其参数是样本总体中的一个样本。如果数据为整个样本总体，则应使用函数 VAR.P 来计算方差。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 VARA 函数。函数 VAR.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

VARA 函数

描述

计算基于给定样本的方差。

用法

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

VARA 函数用法具有下列参数：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后续值是可选的。 这些是对应于总体样本的 1 到 255 个数值参数。

备注

VARA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表的是样本总体，则必须使用函数 VARPA 来计算方差。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。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。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 VAR 函数。函数 VARA 的计算公式如下：

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

案例

VARPA 函数

描述

根据整个总体计算方差。

用法

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

VARPA 函数用法具有下列参数：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体的 1 到 255 个值参数。

备注

VARPA 假定其参数是整个总体。 如果数据代表总体样本，则必须使用 VARA 计算方差。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。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。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 VARP 函数。VARPA 的公式为：

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

案例

WEIBULL.DIST 函数

描述

返回 Weibull 分布。 可以将该分布用于可靠性分析，例如计算设备出现故障的平均时间。

用法

WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cumulative)

WEIBULL.DIST 函数用法具有下列参数：

X必需。 用来计算函数的值。Alpha必需。 分布参数。Beta必需。 分布参数。cumulative必需。 确定函数的形式。

备注

如果 x、alpha 或 beta 是非数值的，则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 x 0，则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #NUM!。Weibull 累积分布函数的公式为：

Weibull 概率密度函数的公式为：

当 alpha = 1，函数 WEIBULL.DIST 返回指数分布：

案例

Z.TEST 函数

你知道当我听到说还有刚毕业的大学生说自己不会用Excel 表格时候，我的表情是有多震惊吗！

前几天我在指导刚进公司的一位负责市场的实习生做数据统计时候，我眼看着他打开Excel 然后墨迹了半天无从下手，然后他很一脸无辜告诉我，自己忘了Excel 怎么用了。

我一脸纳闷，难道现在大学生都不学这些基础计算机办公软件操作了吗？？

实习生继续一脸无辜的告诉我，大一时候学过，但是三年没用过然后全忘了……

我服啦，那今天明叔就写篇如何教你用好Excel 的文章！就写给那些不长记性学过就忘的人，建议收藏。

Excel表格是一款无论是学生、白领、老师等等工作人员都会用到的办公软件。其实Excel中有很多方便快捷的功能，可以让你效率翻好几倍。

1.不同工作表之间的快速切换：

“Ctrl+PgDn”可以切换到右边的工作表

“Ctrl+PgUp”可以切换到左边的工作表

2.双击格式刷，可以把同一个格式“刷”给多个单元格。

3.快速应用函数：

当你设置好第一行单元格的函数，只需要把光标移动到单元格的右下角，当它变成一个小加号时，双击，公式就会被应用到这一列剩下的所有单元格里。

4.快速调整列宽

看下图，是否觉得单元格太宽了？

别急，纵向选中他们，将光标移至选中区域内的任一条纵向分割线上。

当光标十字形出现的样子时，双击；

大功告成！是不是宽度缩小了呢？！

5.快速增加或删除一列

按住“Ctrl+shift+ ’+’（加号）”就可以在选中的那一列左边再加一列，“Ctrl+shift+ ’-’（减号）”可以删除选中的那一列。

6.快速求和：

快速按下“Alt”和“=”，然后选中一列数字，就可以求出一列数字的和。

7.快速选定不连续的单元格

按下“shift+F8”激活“添加选定”模式，此时工作表状态栏会显示“添加到所选内容”字样，之后分别单击不连续的单元格或单元格区域，即可选定。

8.快速改变数字格式

“Ctrl+shift+4”可以将数字加上美元符号（$）

“Ctrl+shift+5”可以让数字变成百分比格式（%）

“Ctrl+shift+1”可以让小数点后面的数字变成两位数格式，如0.5变0.50

9.检查数字错误

“Ctrl+、”可以让数字背后的公式显示出来，一目了然；

10.Excel搜索框快速定位查找指定的内容

按Ctrl+ F打开搜索框，当你不确定搜索关键字的时候，可以试试通配符问号（?）和星号（*）。

通配符就是通过符号指代一些文本，Excel中的通配符很简单，只有问号（?）、星号（*）和转义符号（~）三个。

问号（?）表示任意单个字符。

星号（*）表示任意多个字符，比如要查找的内容是：“西门*”，可以查找到“西门梁子”、“西门卫子”、“西门庆子”等所有以“西门”开头的内容。

要查找问号和星号本身时，需要在前面加上转义符号（~），比如要查找星号（*），就要在搜索框中输入： ~*

11.SUBTOTAL函数

SUBTOTAL函数可谓是全能王，可以对数据进行求平均值、求和、最大最小、相乘、标准差、标准差、计数。

这里还有一些可能会用到的函数，不妨先收着！

1.Count函数：统计数字的个数

PS:大小不一的合并单元格填充公式，要使用Ctrl+Enter。

2.Counta函数：统计非空单元格个数

Countif函数：依据条件统计个数

Countifs函数：多条件统计个数

3.Frequency函数：统计数字区间的频率

4.Sumproduct函数：多条件计数求和

5.average函数：计算数据的平均数

averageif函数：依据条件计算平均值，比如，AVERAGEIF(A1：A10,”>0”)，返回的是A1到A10这十个数中，所有大于0的数的平均值。

6.Sum函数：对数据进行求和

7.Max函数：提取一组数中的最大值。比如：MAX(A1：A10)

8.Min函数：提取一组数中的最小值。比如：MIN(A1：A10)

9.Large函数：返回第N个最大值

10.Small函数：返回第N个最小值

11.Mode函数：返回一组数中出现最多的数字

很实用是吧，说的就你，赶紧上手试试吧！

一、描述统计

在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。

数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。

案例：北京房屋价格（数据文件：house_price.xlsx）

分析问题:

1)北京市政府为调控房地产价格，希望知道北京各小区房屋价格的分布，请分析房地产价格的集中趋势，并选择合适的图形呈现。

2)房地产商想知道北京各个环线房屋装修状况的对比情况，以便进行产品设计和市场拓展，计算指标并设计合适的图形呈现结果，最后给房地产商一些建议。

3)选择合适的图形反映北京各个区住宅区房屋分布情况

操作步骤：

1)基本描述统计

打开excel数据文件house_price.xlsx

选择描述统计，单击“确定”按钮。

2)直方图

根据描述统计的结果，在空白列构造间隔为0.5的等差数列作为接收区域D1:D19，最大值为9,最小值为0。

选择数据，单击“数据”选项卡，选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项

输入区域选择房屋价格avgprice列$B$2:$B$186，接收区域选择第一步构造的接收数据，即D1:D19数据。

输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。

选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。

备注：

基本概念：数据的集中趋势 离散程度 数据分布情况 透视表 直方图 柱形图 饼形图 堆积柱形图

二、排位与百分比排位

“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。

例：10名同学统计学考试成绩如下：

试进行排位和百分比排位。

（1）在EXCEL数据分析工具库中选择“排位与百分比排位”，弹出对话框如下：

排位与百分比排位对话框设置

（2）单击“确定”生成排位结果如图。

排位与百分比排位结果

（3）其中的百分比排位为：小于该值的个数/（小于该值的个数+大于该值的个数）

如88，小于该值的有7个，大于该值的有2个，百分比排位为7/9＝77.78%，该工具截去了十分位数。

WPS Excel的筛选功能就像大小不一的漏斗，可以不用公式计算就直接筛选出符合各种条件的数据，如低于平均值的数据、第一季度的数据、某个颜色的数据、重复的数据等。

筛选按钮在哪里？

首先点击一个单元格，接着点击“自动筛选”按钮，就会在第一行各项右侧显示筛选按钮。如果你不希望筛选按钮显示在第一行，就需要先选中其他行，再点击“自动筛选”。

何按照条件筛选？

点击筛选下拉按钮，根据数据的不同，可以看到有内容筛选、颜色筛选、数字筛选、文本筛选、日期筛选等。点击窗口中的复选框，可以选择或取消选择数据。

每个筛选类型下又有不同的选项，例如，点击“高于平均值”，就可以筛选出所有高于平均值的数值。点击“前十项”按钮，可以筛选出前三项、前五项数据。点击日期筛选，可以按月、按周、按季度等方式筛选出数据。

筛选出重复项/唯一值。

WPS中这一功能竟然要会员才可以使用！不过，非会员可以新建条件规则“对唯一值或重复值设置条件格式”，之后，再按照颜色筛选重复项/唯一值。

取消筛选。

很多人对各列数据进行筛选，筛选完，不知如何恢复所有数据。其实，再次点击“自动筛选”或点击“全部显示”可以恢复原始数据。

筛选功能其实已经很强大了，不需要通过任何计算，就可以过滤出我们需要的数据。下次你需要某些数据时，不妨先试试筛选吧。

谢谢阅读，每天学一点，省下时间充实自己其他能力。欢迎点赞、评论、关注和点击头像。

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）。

在我们的日常工作当中，如果涉及数据的处理，就离不开办公软件Excel的使用，而表格中的函数公式，可以让Excel更加强大，同时可以提高我们的工作效率，节省我们的时间。

常用公式：

1、查找重复内容公式:

=lF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复")。

2、用出生年月来计算年龄公式:

=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。

3、从输人的18位身份证号的出生年月计算公式:

=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。

4、从输人的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输人以下公式:

=lF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,15,1),2)=1,"男","女"),IF(MOD(MID(C2,17,1),2)=1,"男","女"))公式内的C2”代表的是输人身份证号码的单元格。

常用计算：

1、求和:=SUM(K2:K56)

一对K2到K56这一区域进行求和;

2、平均数:=AVERAGE(K2:K56)

一对K2K56这一区域求平均数;

3、排名:=RANK(K2,K$2:K$56)

一对55名学生的成,绩进行排名;

4、等级:=lF(K2>=85,"优",IF(K2>=74,"良",IF(K2>=60,"及格","不及格")))

5、学期总评:=K2*0.3+M2*0.3+N2*0.4

一假设K列、M列和N列分别存放着学生的“平时总评"“期中期末”三项成绩;

6、最高分:=MAX(K2:K56)

一求K2到K56区域(55名学生)的最高分;

7、最低分:=MIN(K2:K56)

一求K2到K56区域(55名学生)的最低分;

8、分数段人数统计:

(1)=COUNTIF(K2:K56,"100")

一求K2到K56区域100分的人数;假设把结果存放于K57单元格;

(2)=COUNTIF(K2:K56,">=95")-K57

一求K2到K56区域95~99.5分的人数假设把结果存放于K58单元格

(3)=COUNTIF(K2:K56,">=90")-SUM(K57:K58)

一求K2到K56区域90~94.5分的人数;假设把结果存放于K59单元格;

(4)=COUNTIF(K2:K56,">=85")-SUM(K57:K59)

一求K2到K56区域85~89.5分的人数;假设把结果存放于K60单元格;

(5)=COUNTIF(K2:K56,">=70")-SUM(K57:K60)

一求K2到K56区域70~84.5分的人数;假设把结果存放于K61单元格;

(6)=COUNTIF(K2:K56,">=60")-SUM(K57:K61)

一求K2到K56区域60~69.5分的人数;假设把结果存放于K62单元格;

(7)=COUNTIF(K2:K56,"<60")

一求K2到K56区域60分以下的人数;假设把结果存放于K63单元格;说明:COUNTIF函数也可计算某一区域男、女生人数。如:=COUNTIF(C2:C351,"男")一求C2到C351区域(共350人)男性人数;

9、优秀率:=SUM(K57:K60)/55*100

10、及格率:=SUM(K57:K62)/55*100

11、标准差:=STDEV(K2:K56)

一求K2到K56区域(55人)的成绩波动情况数值越小，说明该班学生间的成绩差异较小，反之，说明该班存在两极分化);

12、条件求和:=SUMIF(B2:B56,"男",K2:K56)

一假设B列存放学生的性别，K列存放学生的分数，则此函数返回的结果表示求该班男生的成绩之和;

13、多条件求和:1=SUM(IF(C3:C322="男",IF(G3:G322=1,1,)))

一假设C列(C3:C322区域)存放学生的性别，G列(G3:G322区域)存放学生所在班级代码(1、2、3、4、5),则此函数返回的结果表示求一班的男生人数;这是一个数组函数，输完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键(产生“.....了“{}”不能手工输人，只能用组合键产生。

14、根据出生日期自动计算周岁:=TRUNC(DAYS360(D3,NOW0())/360,0)

一假设D列存放学生的出生日期,E列输人该函数后则产生该生的周岁。

问题：

问一：Excel中当某一单元格符合特定条件，如何在另一单元格显示特定的颜色

A1>1时，C1显示红色0

方法如下:

1.单元击C1单元格，点“格式”“条件格式”条件1设为:公式=A1=1

2.点“格式”>“字体”>“颜色”点击红色后点“确定”条件2设为:公式=AND(A1>0,A1<1)

3.点“格式”>“字体”>“颜色”点击绿色后点”确定”条件3设为:公式=A1<0

点“格式”>“字体”“颜色”点击黄色后点”确定”

4、三个条件设定好后，点“确定”即出。

问二：EXCEL中如何控制每列数据的长度并避免重复录人

1、用数据有效性定义数据长度

用鼠标选定你要输，人的数据范围，点"数据"->"有效性"->"设置","有效性条件”设成”允许111文本长度"等于""5"(具体条件可根据你的需要改变)。

还可以定义一些提示信息,出错警告信息和是否打开中文输入法等，定义好后点"确定”。

2、用条件格式避免重复

选定A列,点”格式"->"条件格式",将条件设成“公式=COUNTIF($A:$A,$A1)>1”点"格式"->"字体"->"颜色",选定红色后点两次"确定"。

这样设定好后你输人数据如果长度不对会有提示，如果数据重复字体将会变成红色。

问三：在EXCEL中如何把B列与A列不同之处标识出来?

1、如果是要求A、B两列的同一行数据相比较:

假定第一行为表头，单击A2单元格,点“格式”>“条件格式”将条件设为:

单元格数值”不等于"=B2

点“格式”>“字体颜色”，选中红色，点两次”确定”用格式刷将A2单元格的条件格式向下复制。B列可参照此方法设置。

2、如果是A列与B列整体比较(即相同数据不在同一行)

假定第一行为表头，单击A2单元格,点“格式”>“条件格式”将条件设为:

公式"COUNTIF($B:$B,$A2)=0

点“格式”“字体”“颜色”选中红色，点两次“确定”用格式刷将A2单元格的条件格式向下复制。B列可参照此方法设置。

按以上方法设置后，AB列均有的数据不着色,A列有B列无或者B列有A列无的数据标记为红色字体。

问四：EXCEL中怎样批量地处理按行排序

假定有大量的数据(数值),需要将每一-行按从大到小排序，如何操作?

由于按行排序与按列排序都是只能有一一个主关键字，主关键字相同时才能按次关键字排序。所以，这一问题不能用排序来解决。解决方法如下:

假定你的数据在A至E列,请在F1单元格输入公式:=LARGE($A1:$E1,COLUMN(A1))

用填充柄将公式向右向下复制到相应范围。

你原有数据将按行从大到小排序出现在F至J列。如有需要可用“选择性粘贴/数值”复制到其他地方。

注:第1步的公式可根据你的实际情况(数据范围)作相应的修改。如果要从小到大排序，公式改为:=SMALL($A1:$E1,COLUMN(A1))

问五：巧用函数组合进行多条件的计数统计

例:第一行为表头,A列是“姓名",B列是“班级",C列是“语文成绩",D列是“录取结果”,现在要统计“班级为“二”"“语文成绩”大于等于104,"录取结果”为“重本”的人数。统计结果存放在本工作表的其他列。公式如下:

=SUM(IF((B2:B9999="二")*(C2:C9999>=104)*(D2:D9999="重本"),1,0))

输入完公式后按Ctrl+Shift+Enter键，让它自动加上数组公式符号"{"。

问六：如何判断单元格里是否包含指定文本?

假定对A1单元格进行判断有无”指定文本"，以下任--公式均可:

=IF(COUNTIF(A1,"*"&"指定文本"&"*")=1,"有","无")=lF(ISERROR(FIND("指定文本",A1,1)),"无","有")

求某一区域内不重复的数据个数

例如求A1:A100范围内不重复数据的个数,某个数重复多次出现只算一个。有两种计算方法:一是利用数组公式:

=SUM(1/COUNTIF(A1:A100,A1:A100))

输人完公式后按Ctrl+Shift+Enter键,让它自动加上数组公式符号"{"。

二是利用乘积求和函数:

=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A1:A100,A1:A100))

问七：一个工作薄中有许多工作表如何快速整理出-一个目录工作表

1.用宏3.0取出各工作表的名称，方法:

Ctrl+F3出现自定义名称对话框,取名为X,在“引用位置框中输入:

=MID(GET.WORKBOOK(1),FIND("]",GET.WORKBOOK(1))+1,100)确定

2、用HYPERLINK函数批量插入连接，方法:

在目录工作表(一般为第一个sheet)的A2单元格输人公式:

=HYPERLINK("#""&INDEX(X,ROW())&"!A1",INDEX(X,ROW())

将公式向下填充,直到出错为止，目录就生成了。

善于使用表格中的公式，能够让我们的工作事半功倍，极大的提高我们的工作效率，节约我们个人时间，表格中的函数功能非常强大，如果我们能够熟练的使用函数和嵌套函数的话，无论我们遇到什么样的数据处理问题，都可以使用表格来进行解决。

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概述

描述样本值的离散程度，最常用的指标是方差和标准差，它们与前面所说的全距（极差）只使用了两个极值情况不同，它们利用了样本的全部信息去描述数据取值的分散性。

计算方差的公式

方差是各样本相对均值的偏差平方和的平均。使用s2来表示，其公式如下：

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

计算标准差的公式

样本方差的开方称为样本标准差，记为s，其计算公式如下：

标准差越大，数据的离散程度越大，反之越小。但标准差与方差不同的地方是，标准差是有量纲的，它与变量值的计量单位相同，因此具有较强的实际意义，在实际应用较广泛。

R中计算方差与标准差

在R中使用var函数和sd函数分别计算方差和标准差。

var函数的语法形式如下：

var(x, y = NULL, na.rm = FALSE, use)

参数x是一个数值型向量，矩阵或数据框；

参数y是与x维度相容的一个向量、矩阵或数据框，默认为NULL值；

na.rm为逻辑值，指示是否移除缺失值，默认为FALSE；

use是一个可选参数，是一个字符型字符串。用于指明在有缺失值时计算协方差的方法。只能是 "everything", "all.obs", "complete.obs", "na.orplete", or "pairwiseplete.obs"中值之一。

sd函数的语法形式如下：

sd(x, na.rm = FALSE)

各参数的含义与var函数对应的参数相同，但是x是一个数值型向量。

下面使用一个例子来说明具体使用方法。

设从某班某门课程中随机抽取了20个学生的成绩，具体如下：

51,99,65,100,68,84,72,85,78,64,69,95,90,75,66,50,63,55,64,70.

计算其方差和标准差。

编写R程序如下：

grade<- c(51,99,65,100,68,84,72,85,78,64,69,95,90,75,66,50,63,55,64,70)ss <- var(grade)s <- sd(grade)print(ss)print(s)

计算结果如下图所示：

即方差为：222.87，标准差为：14.93

如果你喜欢这篇文章，请关注我。我会定期更新有关R语言、Python、SPSS、Excel等数据分析方面的文章。让我们共同学习和进步。

就业等位来【这些Excel公式，简单却超实用！】①查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","") ②求和：=SUM(K2:K56) ——对K2到K56这一区域进行求和 ③平均数：=AVERAGE(K2:K56) ——对K2 K56这一区域求平均数 ④排名： =RANK(K2，K$2:K$56) ——对55人的成绩进行排名。 @央视新闻：就业等位来【快转走！常用Excel公式都在这儿了！】求和、平均数、最大值、标准差……如何查找重复值；如何自动标出符合条件的数值……进阶版Excel超实用技巧。存好！有用！

版权声明：如涉及版权问题，请作者持权属证明与本网联系

来源：央视新闻

大家好，我是零一。今天接着第一篇的内容，我们继续利用excel2010来做数据分析。

这系列文章，是从0开始的，可能读者的基础并不是太好，我是这么安排的，先学会基本的操作，会操作了后，再回过来学一些分析思路和方法。自己做过之后，再学心法，可能会有更大的收获。

说回主题，上一篇中，我们看出了走势图，也看到了占比图。这两个必须同时看，才能清楚的，因为你单看走势图，是看不出占比的。单看占比图也会看不粗走势。因此，这两个图，是结合一起，才能读出相对完整的信息。

根据我们的目的，了解淘宝美容护肤行业的市场情况

我们已经拿到了走势和占比两个信息，那么接着还能了解些什么呢？

可能每个人的问题都不一样，我引出一个问题，每个子行业的竞争程度怎么样呢？

那么，我们就要思考，这个问题要转化成什么维度呢？我们手里的数据能否来回答这个问题呢？

我们先观察看一下源数据（源数据下载地址在01篇的底部）

成交量，统计的是成交的件数。

销售额，统计的是成交的件数+一口价，这里误差太大，不分析这个数据。

高质宝贝数，统计的是有一定销量的宝贝数。

其他维度，跟我们的问题关系不大，这里排除了销售额，那么，就剩下成交量和高质宝贝数。

成交量/高质宝贝数

就会得到平均一个高质宝贝数分配到的成交量。这个指标，有人称之为分配量，有人称之为平均占有率，也有人称之为均量。那么，我下面将这个指标命名为均量。

第一步，插入数据透视表

第二步，设置字段

然后，增加一个计算字段，在数据透视表工具——选项——域丶项目和集——计算字段

公式如下图所示

确定后，会自动添加，大家可以核对一下字段设置

然后，我们看到数据透视表，但是面对这个表格，零一点情绪都木有。

看到表格，而且密密麻麻的这种，脑袋就要开始想【数据展现】。用什么方式来展现这些数据？

这里解释一下，【时间序列】简单理解就是以时间为展现维度的数据，那么这里刚好就是以时间作为维度。那么，我们看到是垂直柱和线图。那就用这两种结合，来做展现。

结果如下，天哪！巨坑！这，，，这要比表格还要难看。

这里一团糟，是因为维度太多了，维度太多了，就要思考【降维】，减少这个图表里面的维度即可。

下面仔细看，有个倒三角。

点下倒三角，跟我下图一样，筛选一下即可。

结果如下。认真看，想想为什么最底下有条水平线？

最底下那条就是均量了。因为数值太小，所以，好端端的一条曲线就变成了水平线。鼠标点一下。

最下面的直线就会被选中，右击一下，在弹出来的菜单选择，设置数据系列格式。

然后，选择次坐标轴，点右下角的关闭

这就看得清楚了，蓝色是成交量，对应左边的纵坐标轴。红色的是均量，对应的是右边的纵坐标轴。

发现9月到年前是行业旺季哦！今年的均量在飙升的感觉。均量越高，代表每个宝贝分配到的成交量就越多。

那么，问题来了，均量高是好事情吗？

答案是未必，首先要去淘宝搜索判断，目测销量第一页的分布情况，就可以知道。如果要用指标，可以用【极差】来判断。这里其实目测就好了。如果销量都在两三个宝贝，那么，这个事儿对于你来讲就不好了。

再接着，如果发现分布相对均匀，那么是好事吗？

还是未必，答案完全看你自己了，如果是小卖家，那是好事儿啊，竞争不会太大，大家都有机会得到成交的机会。

但是，如果你是有实力的卖家，这就不是件好事儿，蛋糕要大家分呀！这可是蛋疼的事儿。

好了，解释就到这里。我们继续。开始说了要用两种图来展现。现在只完成了第一步。接着，我们在这个表里面加入柱形。

点一下红色线性，右击，在菜单中选择更改系列图表类型

按确定自己看结果吧

这里又出现个问题了。这里只能看一个行业啊！能不能看所有的行业，或者每个行业都单独看一下？

答案，是都可以！我们先实现变着行业来看。

插入切片器，如果找不到地方的，版本不同，自己找。或者就是图表没有在活动状态。

选好后，按确定，就可以看到切片器，自己点点看看吧。。

那么，接着，将均量全部拿出来看趋势。重新插入个数据透视表。过程自己思考。不演示了。相信消化了第一篇的童鞋都能自己做的了。

好，到这里来，基本看得差不多了。但是还有，我还没有说完哦。

因为考虑到进程问题，这一篇内容要稍微多一些。

上面均量的走势，我们看得出来，胸部护理的均值最高，但是越下面的各个子行业错综复杂，我们怎么客观地来判断呢？

这里教大家两个指标【波动系数】和【极差】，这个后面的文章可能要用到，以后讲到，就不解释了！对他们的数学/统计意义感兴趣的童鞋自己百度吧，波动系数，统计学里面叫变异系数。

统计学意义我就不说了，我先介绍一下，这两个指标，不是什么时候都要用，就是用肉眼，看不出来，拿不准的时候，希望更加科学地来判断，就需要动用他们了。

【波动系数】=【标准差】/【平均值】

【极差】=【最大值】-【最小值】

我从数据透视表复制出部分数据，如下。相信消化了第一篇的童鞋都能自己做的了。

先算下【标准差】excel里面函数是：STDEV.S

【极差】公式

【均值】大家都知道的，但是还是贴出来吧。

最后，自己算下波动系数哦！

那么，我算出来T区护理的波动系数是0.43，唇部护理是0.39。极差在上面看得到。这个怎么应用呢？

要记住这个应用的前提，肉眼看不出来，不明显，错综复杂的走势。那么，就用他了，如果摆在你面前的能用肉眼一眼看穿的，请绕道。

如果是小卖家，选择波动系数越大的，可能就越好。因为市场波动大，机会就大，前提一样要先验证一下是否是个别商家人为操作起来的市场。

如果是中级卖家，具体也要看，如果资源好，建议选择波动系数小的，因为这个市场做起来后，就相对稳定，平时不用太操心呗，控制好供应链，其他就没什么大事儿了。

【极差】作为辅助的维度，不一定要，但是他跟【波动系数】一起看得更全面。

【波动系数】有个优点也是缺点跟数据本身的大小没关系的。百万级别的源数据跟百位级的源数据，算出来的波动系数可能是一样的，从优点来讲，他可以跨维度，跨数据级对比。从缺点来讲，就是看不全，就可能出现不同级别的数据之间，他们的波动系数相等。