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
数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15