excel数据分析能力（excel数据分析能力总结）

本篇文章给大家谈谈excel数据分析能力，以及excel数据分析能力总结对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享excel数据分析能力的知识，其中也会对excel数据分析能力总结进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Excel有哪些好用插件，可以提升效率或者增强数据分析能力？

• 2、如何运用EXCEL进行数据分析

• 3、用Excel做数据分析怎么样？

• 4、怎么培养数据分析的能力

• 5、怎样用Excel做数据分析

• 6、excel数据分析常用的功能

Excel有哪些好用插件，可以提升效率或者增强数据分析能力？

建议使用office365，里面有power pivot（超级数透）和 power query（超级查询），这两个在office03、06、09里面也有（有的版本需要安装，有的版本是内置的，建议用最高版本），power pivot更倾向于数据建模，power query是多用于整理数据表。这两者搭配特别适用于大数据量需要重复工作的项目，可以实现把原始表格自动更新为您想要的分析后数据，当然您也需要进行系统的学习，与VBA相比好上手。这两个组件搭配power BI，可以把您想要的分析数据图形化，可抓取网页数据，还可添加搜索交互功能。

比较老的数据分析插件有统计分析和规划求解。对数据量有要求，需要您理解统计学相关知识。

如何运用EXCEL进行数据分析

excel是一个强大的数据分析利器，其实自认为玩的很转的也只不过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强大。

作为一个excel小白，首先得从最基础的录入开始，只有数据录入规范，才可以顺利的进行数据分析；

掌握一些最基本的操作技巧，熟练运用可以达到事半功倍的效果；

然后学习最基本的自动填充、排序、筛选、合并计算，条件格式、数据有效性、图表的插入和格式的设置等；

函数是excel的灵魂，熟练掌握最常用的的函数，直接可以在编辑栏手写输入，了解一下不常用的函数，在使用时可以通过函数插入对话框来完成，这样不会因为记不住而苦恼，使用函数的嵌套是常有的，以此达到需要计算的效果，关键一点在使用函数时要有很好的逻辑思维，思路很重要；

再者学习数据透视表来做一些自动的分析，数据透视表已经满足了最常用的数据分析能力，如果能和SQL语句配合可以完成外部数据的引用与查找。

学习一些单变量求解和模拟运算表、规划求解之类。

在工作表中无法实现的批量有规律的操作，可以使用VBA代码来完成，学习掌握VBA代码的编写，可以帮你既省时间又省力，还可以被领导刮目相看。

excel博大精深，大概就先介绍这么多，每天坚持学习，可以找一些好的视频教程来辅导你学习，但最重要的要进行实操，学以致用方得始终，只有这样才会强大起来。

用Excel做数据分析怎么样？

当然是可以的啦。

我们需要弄清楚一个问题就是，数据分析是什么？数据分析是借由适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简单来说就是用某些方法论来驱动，用适当的工具来探索数据，形成相应的观点或结论。

弄清楚定义之后，接下来我们需要去判断Excel是否适合。当然，这个分析场景是有很大相关的。

如果你是在一家互联网公司，每日处理的数据比较大，你肯定会为excel拙计的性能抓狂，动不动就是几十万条数据，即便你电脑本身性能很好，但遇到数据量大的时候，还不是要分分钟原地爆炸。

但，如果你是偏商业方向的数据分析师，又或者日常处理的数据量不是很大的话，那么excel本身是个很好的选择，千万不要小瞧excel，大部分人在工作中运用的功能还不到1%呢。很多人因为工作内容本身不需要，穷其一生也没用过VBA之类的。 

不过，数据分析更重要的是业务思维和相应的统计知识，否则做出来的不接地气，也很可能没什么卵用。记住“手里拿着锤子，看什么都是钉子”，很多事情因为会的工具太少，想要实现一些具体问题的时候思维容易受到限制，我推荐在用excel进行数据分析的同时，也积极学习一些其他工具，比如BDP、Tableau、sql、python或者R。(文/艾萌atanqing 一个懂数据分析的心理咨询师)

怎么培养数据分析的能力

数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？

比如，数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；

一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；

基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；

常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；

数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。

等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......

那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。

从分析理论和工具实践着手

1、分析理论

分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。

我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。

推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》

数据分析的几个步骤：

（1）数据获取

数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。

此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法

推荐工具：思维导图工具（Xmind百度脑图等）

（2）数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：

基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。

专业的报表工具：

（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。

相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。

数据库的使用：

熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。

学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。

（3）分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。

因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：

lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。

SAS：经典挖掘软件，需要编程。

R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。

推荐书籍：

《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。

《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。

《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编著，中国人民大学出版社。

（4）数据可视化呈现

很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:

学习Excel是一个循序渐进的过程:

基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序

函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件

数据透视表、VBA程序开发......

多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。

函数

制作数据模板必须掌握的excel函数：

日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。

数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。

查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。

文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。

逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror

（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）

数据透视表

数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。

工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。

其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。

最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。

在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！

一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

怎样用Excel做数据分析

前言

最近松懈了，花了很多时间在玩游戏看视频上，把学习计划耽搁了，总说要自律，但光说不做是没用的，最主要是自控能力太差了，得承认自己和大多数人一样，爱玩、不愿意迈出舒适区，“知行合一”，只四个字，大道至简，却超过99%的人都做不到。在前进的路上，希望自己能克服惰性，提升自控力，按计划耐心学习并践行。

1、数据分析步骤：

提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化

2、实践案例：

利用一份招聘网站的数据作为实战案例。

第一步提出问题：

1）在哪些城市找到数据分师工作的机会比较大？

2）数据分师的薪水如何？

3）根据工作经验的不同，薪酬是怎样变化的？

第二步理解数据：

初始数据有6875条，14项内容。

设置表格列宽（步骤如下图），显示全部内容，方便后续操作，最后保存。

第三步清洗数据：

这一步需要花费的时间占大部分，把数据处理成自己想要的样子。

1、选择子集：选择公司全名和公司ID两列并隐藏（取消隐藏方法：全选表格→开始→格式→隐藏和取消隐藏→取消隐藏列）

2、列名重命名：双击列名可以修改成自己想要的列名。

3、删除重复值：选择职位ID将其重复值删除（步骤如下图）

4、缺失值处理：选择职位ID列计数5032，选择城市列计数5030，城市列缺失两个数据。

查找并定位城市列的缺失值（步骤如下图），缺失值填上海。

缺失值处理的4种方法，根据情况灵活使用：

1）通过人工手动补全；

2）删除缺失的数据；

3）用平均值代替缺失值；

4）用统计模型计算出的值去代替缺失值。

5、一致化处理：对“公司所属领域”进行一致化处理（步骤如下图）

将原来的“公司所属领域”列隐藏，并将复制的列进行分列：

6、数据排序：

7、异常值处理：

第四步构建模型

第五步数据可视化

通过上面的分析，我们可以得到的以下分析结论有：

1）数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及新一线城市，如果你将来去这些城市找工作，可以提高你成功的条件概率。

2）从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。

3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。

对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有提升自己的能力，大概以后的竞争压力会比较大。

4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。

3、划重点：

1）分列功能会覆盖掉右列单元格，所以我们记得先要复制这一列到最后一个空白列的地方，再进行分列操作。

2）上面图片中的函数：IF(COUNT(FIND({"数据运营","数据分析","分析师"},L2)),"是","否")。

3）Ctrl+Eneter快捷键，在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式时很好用。

4）精确查找和近似查找（模糊查找）的区别

（1）精确查找是指从第一行开始往最后一行逐个查找。一找到匹配项就停止查询，所以返回找到的第一个值。

（2）当你要近似查找的时候，它就会苦逼地查遍所有的数据，返回的是最后一个匹配到的值。

5）在使用vlookup函数时，在很多情况下使用的是精确匹配，而在进行分组时需要用模糊匹配，所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。

6）Excel设置了快捷键F4帮助用户迅速切换相对引用、绝对引用和混合引用，步骤如下：

（1）选定包含该公式的单元格；

（2）在编辑栏中选择要更改的公式内容，并按 F4 键；

（3）以引用单元格A1为例，每次按 F4 键时，Excel会依次在以下组合间切换：

按一次F4是绝对引用

按两次、三次F4是混合引用

按四次F4是相对引用

7）使用这个函数过程中，如果出现错误标识“#N/A”，一般是3个原因导致：

（1）第2个参数：查找范围里第一列的值必须是要查找的值。

比如这个案例里第2个参数选定的的范围里第一列是姓名，是要查找值的列。

（2）数据存在空格，此时可以嵌套使用TRIM函数将空格批量删除。

（3）数据类型或格式不一致，此时将数据类型或格式转为一致即可。

excel数据分析常用的功能

1、连接。CONCATENATE是进行数据分析时最容易学习但功能最强大excel数据分析能力的公式之一。将多个单元格中的文本excel数据分析能力，数字excel数据分析能力，日期和更多内容组合为一个。

2、LEN。LEN快速提供给定单元格中的字符数。

3、COUNTA。COUNTA标识单元格是否为空。在数据分析师的生活中excel数据分析能力，每天都会遇到不完整的数据集。COUNTA允许评估数据集可能存在的任何空白，而无需重新组织数据。

4、DAYS/NETWORKDAYS。DAYS正是它的含义。此功能确定两个日期之间的日历天数。这是根据服务时间评估产品，合同和运行评级收入的生命周期的有用工具——数据分析必不可少。

5、SUMIFS。SUMIFS是数据分析师的“必备知识”公式之一。

6、平均。与SUMIFS一样，AVERAGEIFS允许你基于一个或多个条件取平均值。

7、VLOOKUP。VLOOKUP是最有用且可识别的数据分析功能之一。

8、查找/搜索。FIND/=SEARCH是用于隔离数据集中特定文本的强大功能。

9、错误。IFERROR是任何主动提供数据的分析师都应利用的东西。 关于excel数据分析能力和excel数据分析能力总结的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 excel数据分析能力的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于excel数据分析能力总结、excel数据分析能力的信息别忘了在本站进行查找喔。

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