京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
● 有的函数只不过学会了简单的用法
原因:
○ 函数的表象(简单、最表面的用法)而大部分人学习只停留在第一个层次上面,学完函数的表象就停止学习—>产生已经学完函数所有东西的错觉—>没有吃透函数的外延(无法知道函数很多使用技巧)。而我们学不会Excel是方法出现了问题,而不是我们不聪明我们看了大部分的教学案例及教程,但一个又一个的教学案例,按部就班的做,学完就学完了(只说了案例,其他的都没说)

而一个好的Excel教程是这样的:
1、列需求2、举例子3、解决办法4、引出函数的功能(并介绍内涵)5、为什么用这个函数能这样解决问题6、解决问题后介绍更多函数的用法,拓展外延
大部分教程只有前三部份,所以从来没想后几步导致学不好Excel。通过下面三步学习法,正确学习Excel方法吃透内涵拓展外延
■ 我们要学会查看函数完整说明
■ 搜集学习Excel函数大量正向案例和反向案例
■ 结合练习和变化式练习
而大部分人学习函数是这样的
查看一下简答的函数用法,然后百度搜索一下这个函数怎么样,看1~2个案例,自己尝试一下解决问题,然后就没有然后,以为自己就会了。回想一下你是不是这样学习的

案例只会告诉你一种或几种用法,而不是函数的全部信息。解决办法,找到微软官方的函数说明,方法1:Excel软件自带的帮助文档是最全面的,按F1就可以调出来。方法2:用微软自己的bing搜索去查找,网址:www.bing.com
点开函数说明,里面不仅有SUM函数的视频教程,如果网速慢的话还有一步步详细的步骤

一般人如何理解SUM函数呢,SUM函数模型=sum(num1,[num2],……)几个数求和嘛,我们只是停留在这个表面。下面我们来看看官方怎么说,总结如下:
对参数的说明。参数可以是数字,单元格引用,也可以是单元格范围。参数可以是1个,也可以是多个,最多255个
和sum函数关联的用法状态栏求和、自动求和、非连续区域求和。
常见错误比如求和数据类型不一致,删除某一列之类的所以用sum函数,删除行列,插入行列,会带来什么样的影响,都有非常详细的说明
优化的做法一些习惯用法,存在更好的、优化的做法。
其他信息
这是浓缩版,非常全面,如果我们认真看完官方说明文档的话,我们可以掌握很多新知识新技能了
但是只看说明文档还是不够全面的,比如对SUM函数我们还可以深入的问几个问题
①、sum函数里面的参数能不能给它加符号呢如=sum (A,-B)
②、sum函数能否和逻辑运算结合在一起呢?如:统计一个表格里面的男性总数
③、sum函数,加入求和A、B、C、D单元格,其中A是1,B是2,C是false,D是“张三”,会得到什么结果,或是报错?
大家可以动手试一下吧,检验自己创造力的时候到了
3步法(学习重点)
步骤一:探求Excel内含部分
深入问自己如下问题
了解每一个参数的要求(要求的数据类型,边界,特殊情况等)
探索参数超出边界,处理参数类型后的情况(比如参数加负号,参数里嵌套函数,参数缺失……..)
探索函数对参数处理的机制,主要是绝对引用,还是相对引用。当参数里的内容出现缺失,被删除,被插入新行、列等意外情况后,会发生什么情况。
去探索函数基本用法之外,更加巧妙、灵活、超出官方文档的技巧。
等等
不断去探索,去尝试
步骤二:案例学习法
正向案例与反向案例的学习
○ 正向案例:就是别人使用这个函数的方法、技巧、教程、经验
○ 反向案例:就是别人用这个函数遇到的问题,犯的错误,总结的经验,吸取的教训,积累的注意事项等
这个方法与传统学习的不同
1、大部分人学习1~2个案例就结束了,而这里要学习大量的案例,要学就深入学习,结合大量的案例才能弄透
2、大部分人只学习正面的案例,不学习反面的案例
而正向案例反向案例学习有如下阶段:
● 阶段1:搜索阶段(通过搜索引擎、知乎、Excel垂直网站等来搜索正反向案例)
● 阶段2:记录和整理阶段(把案例分门别类,记录到一个笔记里面,一般一个函数一个笔记)
● 阶段3:按照案例,打开Excel,一个一个跟着走。
● 阶段4:写学习总结报告,把案例中的好技巧、注意点浓缩出来,形成自己的经验。
在你的笔记软件(为知笔记。OneNote、有道云笔记等)中新建一个笔记本,名字叫Excel函数相关教程。
步骤三、结合练习和变化式练习
但是完整的Excel函数学习笔记应该包含以下四部分:
官方文档总结
■ 内含思考总结
■ 正反案例学习总结
■ 索引相关教程文章
这样为你以后节约不少搜索及选择的时间,只需要看自己保存的笔记
上面学习步骤亦可以划分三个阶段
★ 阶段一:已解决问题为主
★ 阶段二:以吃透内含为主
★ 阶段三:以拓展外延为主
结束语:在有限时间内尽快解决问题,有针对性的去解决当下问题。而在有空的时候我们可以查一查遇见问题的相关官方文档,并且查阅一些牛人写的博客进行拓展。相信大家进行这样的系统学习,Excel还不是小菜一碟吗!如果我们将这三步法运用到我们的其他学习生活中,效率是不是更高效呢
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01