如何利用Excel來進行數據分析

Excel表格可以說是一個經常會用到的數據分析輔助工具，這里為大家總結了利用Excel來進行數據分析的一般步驟和方法。

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。 注：本文源自Binwu

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