excel數據分析能力（excel數據分析能力總結）

本篇文章給大家談談excel數據分析能力，以及excel數據分析能力總結對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享excel數據分析能力的知識，其中也會對excel數據分析能力總結進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、Excel有哪些好用插件，可以提升效率或者增強數據分析能力？

• 2、如何運用EXCEL進行數據分析

• 3、用Excel做數據分析怎么樣？

• 4、怎么培養數據分析的能力

• 5、怎樣用Excel做數據分析

• 6、excel數據分析常用的功能

Excel有哪些好用插件，可以提升效率或者增強數據分析能力？

建議使用office365，里面有power pivot（超級數透）和 power query（超級查詢），這兩個在office03、06、09里面也有（有的版本需要安裝，有的版本是內置的，建議用最高版本），power pivot更傾向于數據建模，power query是多用于整理數據表。這兩者搭配特別適用于大數據量需要重復工作的項目，可以實現把原始表格自動更新為您想要的分析后數據，當然您也需要進行系統的學習，與VBA相比好上手。這兩個組件搭配power BI，可以把您想要的分析數據圖形化，可抓取網頁數據，還可添加搜索交互功能。

比較老的數據分析插件有統計分析和規劃求解。對數據量有要求，需要您理解統計學相關知識。

如何運用EXCEL進行數據分析

excel是一個強大的數據分析利器，其實自認為玩的很轉的也只不過是掌握了其中的三分之一左右，如果不深入你就不知道它的強大。

作為一個excel小白，首先得從最基礎的錄入開始，只有數據錄入規范，才可以順利的進行數據分析；

掌握一些最基本的操作技巧，熟練運用可以達到事半功倍的效果；

然后學習最基本的自動填充、排序、篩選、合并計算，條件格式、數據有效性、圖表的插入和格式的設置等；

函數是excel的靈魂，熟練掌握最常用的的函數，直接可以在編輯欄手寫輸入，了解一下不常用的函數，在使用時可以通過函數插入對話框來完成，這樣不會因為記不住而苦惱，使用函數的嵌套是常有的，以此達到需要計算的效果，關鍵一點在使用函數時要有很好的邏輯思維，思路很重要；

再者學習數據透視表來做一些自動的分析，數據透視表已經滿足了最常用的數據分析能力，如果能和SQL語句配合可以完成外部數據的引用與查找。

學習一些單變量求解和模擬運算表、規劃求解之類。

在工作表中無法實現的批量有規律的操作，可以使用VBA代碼來完成，學習掌握VBA代碼的編寫，可以幫你既省時間又省力，還可以被領導刮目相看。

excel博大精深，大概就先介紹這么多，每天堅持學習，可以找一些好的視頻教程來輔導你學習，但最重要的要進行實操，學以致用方得始終，只有這樣才會強大起來。

用Excel做數據分析怎么樣？

當然是可以的啦。

我們需要弄清楚一個問題就是，數據分析是什么？數據分析是借由適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。簡單來說就是用某些方法論來驅動，用適當的工具來探索數據，形成相應的觀點或結論。

弄清楚定義之后，接下來我們需要去判斷Excel是否適合。當然，這個分析場景是有很大相關的。

如果你是在一家互聯網公司，每日處理的數據比較大，你肯定會為excel拙計的性能抓狂，動不動就是幾十萬條數據，即便你電腦本身性能很好，但遇到數據量大的時候，還不是要分分鐘原地爆炸。

但，如果你是偏商業方向的數據分析師，又或者日常處理的數據量不是很大的話，那么excel本身是個很好的選擇，千萬不要小瞧excel，大部分人在工作中運用的功能還不到1%呢。很多人因為工作內容本身不需要，窮其一生也沒用過VBA之類的。 

不過，數據分析更重要的是業務思維和相應的統計知識，否則做出來的不接地氣，也很可能沒什么卵用。記住“手里拿著錘子，看什么都是釘子”，很多事情因為會的工具太少，想要實現一些具體問題的時候思維容易受到限制，我推薦在用excel進行數據分析的同時，也積極學習一些其他工具，比如BDP、Tableau、sql、python或者R。(文/艾萌atanqing 一個懂數據分析的心理咨詢師)

怎么培養數據分析的能力

數據分析需要哪些思維/能力/知識呢？

比如，數據分析思維、結構化思維、公式化思維、學法體系的思維.......這些思維幫助你，即使碰到自己不熟悉的問題，也能從一定的角度切入分析并保持清晰的邏輯；

一定的業務理解能力，能理解業務背后的商業思路。只有理解問題，才能轉換成數據分析的問題，才知道如何設定分析目標并進行分析；

基礎理論知識：數理統計、模型原理、近期市場的調研等；

常規分析工具的使用：常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導圖）、數據庫、統計分析工具、數據挖掘等；

數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以簡潔易懂的方式“表達”，成效也會大打折扣。

等等等，諸如此類的基本知識能力貯備......

那么想要提升這些能力該做點什么呢？下面具體來說說怎么做能把這些基礎實力打好。

從分析理論和工具實踐著手

1、分析理論

分析理論包括：明確業務場景、確定分析目標、構建分析體系和梳理核心指標。

我們要做的就是，首先明確是什么樣的業務場景，不同的業務，分析體系也隨之不同；然后，結合業務問題確定分析的目標，列出核心指標，再搜集整理所需要的數據。

推薦書籍：《數據化管理》、《決戰大數據 》

數據分析的幾個步驟：

（1）數據獲取

數據獲取往往看似簡單，但是它需要分析者對問題進行商業理解，即轉化成數據問題來解決，如，需要哪些數據，從哪些角度來分析等，在界定了這些問題后，再進行數據采集。

此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法

推薦工具：思維導圖工具（Xmind百度腦圖等）

（2）數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：

基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。

我一般會先過一遍基礎，知道什么是什么，然后找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。

專業的報表工具：

（成規模的企業會用）日常做報表可以設計一個通用模板，只要會寫SQL就可上手。

相比excel做報表，這種工具開發的技術要求較低，能很快地開發常規報表、動態報表。

數據庫的使用：

熟練掌握SQL語言（很重要！！！），常見的有Oracle、SQL sever、My SQL等。

學習流行的hadoop之類的分布式數據庫來提升個人能力，對求職等都會有所幫助。

（3）分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。

因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免：

lPSS系列：老牌的統計分析軟件，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。

SAS：經典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

各類BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，對于處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人。

推薦書籍：

《說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最適。

《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，內容很系統很全面。

《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。

（4）數據可視化呈現

很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，這時就只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報即可，可用word\PPT\H5等方式展現。

2、工具實踐

（1）對于入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:

學習Excel是一個循序漸進的過程:

基礎的：簡單的表格數據處理、打印、查詢、篩選、排序

函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function

可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件

數據透視表、VBA程序開發......

多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學習用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。

其中，函數和數據透視表是兩個重點。

函數

制作數據模板必須掌握的excel函數：

日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。

數學函數：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。

查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。

文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。

邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror

（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）

數據透視表

數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析占比、同比、環比、定比、自定義公式等

現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。

工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來制作報表，減少重復操作的時間。

其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當你的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們一言兩語背后真實的需求是什么了。

最后，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標準化，降低報表的冗余，避免動不動就做一張報表。標準化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據一致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。

在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！

一起加油鴨！

以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。

怎樣用Excel做數據分析

前言

最近松懈了，花了很多時間在玩游戲看視頻上，把學習計劃耽擱了，總說要自律，但光說不做是沒用的，最主要是自控能力太差了，得承認自己和大多數人一樣，愛玩、不愿意邁出舒適區，“知行合一”，只四個字，大道至簡，卻超過99%的人都做不到。在前進的路上，希望自己能克服惰性，提升自控力，按計劃耐心學習并踐行。

1、數據分析步驟：

提出問題→理解數據→數據清洗→構建模型→數據可視化

2、實踐案例：

利用一份招聘網站的數據作為實戰案例。

第一步提出問題：

1）在哪些城市找到數據分師工作的機會比較大？

2）數據分師的薪水如何？

3）根據工作經驗的不同，薪酬是怎樣變化的？

第二步理解數據：

初始數據有6875條，14項內容。

設置表格列寬（步驟如下圖），顯示全部內容，方便后續操作，最后保存。

第三步清洗數據：

這一步需要花費的時間占大部分，把數據處理成自己想要的樣子。

1、選擇子集：選擇公司全名和公司ID兩列并隱藏（取消隱藏方法：全選表格→開始→格式→隱藏和取消隱藏→取消隱藏列）

2、列名重命名：雙擊列名可以修改成自己想要的列名。

3、刪除重復值：選擇職位ID將其重復值刪除（步驟如下圖）

4、缺失值處理：選擇職位ID列計數5032，選擇城市列計數5030，城市列缺失兩個數據。

查找并定位城市列的缺失值（步驟如下圖），缺失值填上海。

缺失值處理的4種方法，根據情況靈活使用：

1）通過人工手動補全；

2）刪除缺失的數據；

3）用平均值代替缺失值；

4）用統計模型計算出的值去代替缺失值。

5、一致化處理：對“公司所屬領域”進行一致化處理（步驟如下圖）

將原來的“公司所屬領域”列隱藏，并將復制的列進行分列：

6、數據排序：

7、異常值處理：

第四步構建模型

第五步數據可視化

通過上面的分析，我們可以得到的以下分析結論有：

1）數據分析這一崗位，有大量的工作機會集中在北上廣深以及新一線城市，如果你將來去這些城市找工作，可以提高你成功的條件概率。

2）從待遇上看，數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。

3）數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年。

對于數據分析師來說，5年似乎是個瓶頸期，如果在5年之內沒有提升自己的能力，大概以后的競爭壓力會比較大。

4）隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，10年以上工作經驗的人，能獲得相當豐厚的薪酬。

3、劃重點：

1）分列功能會覆蓋掉右列單元格，所以我們記得先要復制這一列到最后一個空白列的地方，再進行分列操作。

2）上面圖片中的函數：IF(COUNT(FIND({"數據運營","數據分析","分析師"},L2)),"是","否")。

3）Ctrl+Eneter快捷鍵，在不連續的單元格中同時輸入同一個數據或公式時很好用。

4）精確查找和近似查找（模糊查找）的區別

（1）精確查找是指從第一行開始往最后一行逐個查找。一找到匹配項就停止查詢，所以返回找到的第一個值。

（2）當你要近似查找的時候，它就會苦逼地查遍所有的數據，返回的是最后一個匹配到的值。

5）在使用vlookup函數時，在很多情況下使用的是精確匹配，而在進行分組時需要用模糊匹配，所以這里要輸入“1”來進行模糊匹配。

6）Excel設置了快捷鍵F4幫助用戶迅速切換相對引用、絕對引用和混合引用，步驟如下：

（1）選定包含該公式的單元格；

（2）在編輯欄中選擇要更改的公式內容，并按 F4 鍵；

（3）以引用單元格A1為例，每次按 F4 鍵時，Excel會依次在以下組合間切換：

按一次F4是絕對引用

按兩次、三次F4是混合引用

按四次F4是相對引用

7）使用這個函數過程中，如果出現錯誤標識“#N/A”，一般是3個原因導致：

（1）第2個參數：查找范圍里第一列的值必須是要查找的值。

比如這個案例里第2個參數選定的的范圍里第一列是姓名，是要查找值的列。

（2）數據存在空格，此時可以嵌套使用TRIM函數將空格批量刪除。

（3）數據類型或格式不一致，此時將數據類型或格式轉為一致即可。

excel數據分析常用的功能

1、連接。CONCATENATE是進行數據分析時最容易學習但功能最強大excel數據分析能力的公式之一。將多個單元格中的文本excel數據分析能力，數字excel數據分析能力，日期和更多內容組合為一個。

2、LEN。LEN快速提供給定單元格中的字符數。

3、COUNTA。COUNTA標識單元格是否為空。在數據分析師的生活中excel數據分析能力，每天都會遇到不完整的數據集。COUNTA允許評估數據集可能存在的任何空白，而無需重新組織數據。

4、DAYS/NETWORKDAYS。DAYS正是它的含義。此功能確定兩個日期之間的日歷天數。這是根據服務時間評估產品，合同和運行評級收入的生命周期的有用工具——數據分析必不可少。

5、SUMIFS。SUMIFS是數據分析師的“必備知識”公式之一。

6、平均。與SUMIFS一樣，AVERAGEIFS允許你基于一個或多個條件取平均值。

7、VLOOKUP。VLOOKUP是最有用且可識別的數據分析功能之一。

8、查找/搜索。FIND/=SEARCH是用于隔離數據集中特定文本的強大功能。

9、錯誤。IFERROR是任何主動提供數據的分析師都應利用的東西。 關于excel數據分析能力和excel數據分析能力總結的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 excel數據分析能力的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于excel數據分析能力總結、excel數據分析能力的信息別忘了在本站進行查找喔。

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