京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你最需要学习的10个Excel功能
文 | 赵志东
经常有新手提问,我该怎么学excel呢,哪些才是最需要学习的内容呢?兰色就列举出excel中的十大功能
理由:只要用表格处理数据,最需要做的是数据分类汇总。函数不会没关系,只要学会它,就可以撑起你工作的半壁江山。
第二名: 单元格的格式设置
理由:做表就需要设置数字格式、表格边框、对齐方式等。
建议:在开始选项卡中,那些命令都是你常用的。另外按ctrl+数字1可以打开“设置单元格格式”窗口,上面的功能一个个慢慢看吧。
第三名:常用的函数
理由:如果excel不会,很多工作无法进行。常用的函数必须学会一些
建议:逐步掌握下面的函数
1、求和计数用的函数
count、countif、countifs、sum、sumif、sumifs、sumproduct
2、查找核对用的
vlookup、match、index、offset、row、column、indirect
3、处理文本用的
left、right、mid、find、substitute
4、判断条件
if、iferror、and、or
5、处理日期和时间用的
today、day、month、year、datedif
6、统计用的
max、min、large、small、average、averageif(s)
7、设置数字四舍五入和取整
round、int
注:有很多常用函数已添加到微信平台函数素材库中,回复函数拼写(如:Vlookup)即可查看相关教程。
第四名:常用的excel技巧
理由:很多时候只用excel基本功能是无法解决工作中问题,需要一些变通的小技巧。
建议:excel技巧学习需要一点点积累,无法速成。技巧除了看书查资料外,每天跟着兰色学就OK了!
第五名:筛选
理由:根据条件筛选数据,可能是你每天都要做的工作。所以自动筛选必须学会,如果要实现更复杂的筛选,就学学高级筛选中。
建议:这两个功能可以在数据菜单中找到。回复关键词“筛选”可以查看教程。
第六名:条件格式
理由:条件格式可以实现自动设置格式来实现工作中的需求,如突出显示前10名、突出显示重复值、银行贷款到期提醒等等。
建议:翻开 “开始 - 条件格式”的大菜单,一个一个的看吧。也可以通过图书或教学视频学习。
第七名:打印设置
理由:打印表格的重要性不用多说。打印技巧是必须要学会的。
建议:打印相关的命令都集中在页面设置菜单里,同学们也可以去百度搜打印相关的技巧集中学习一下。
第八名:excel图表
理由:单一的表格无法清晰显示数据的规律,而图表是最好的选择,用柱形图、饼图等图形显示数据更为直观,图表也是同学们必学的功能之一。
建议:可以买几本excel图表的书系统学习一下。
第九名:数组公式
理由:如果判断一个人函数学的好不好,你就看他数组公式写的怎么样。数组运算作为excel高手必备技能,可以解决很多一般公式无法解决的难题。
建议:可以去论坛下载小妖同学的函数中级班教程,绝对是入门和深入学习数组公式的最佳教程。
第十名:VBA宏编程
理由:当很多工作中问题无法用现有功能解决时,excel高手都会将解决方法指向同一个功能:VBA编程。由此也可以看出VBA功能的强大。如果你听人说VBA太麻烦了不需要学,那是骗你类。事实是在excel中基本上没有VBA解决不了的难题。
建议:VBA需要系统的学习,建议买VBA图书或VBA视频教程学习。
来自Excel精英培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12