
现在大家都开始关注数据分析行业的动态,尤其是企业,对数据分析异常关注,这是为什么呢?主要就是通过数据分析能够及时的发现企业中存在的问题,同时还能够更好的为企业的未来决策做出参考,所以说,这就是人们关注数据分析重视数据分析工作的原因,这也就引起人们学习数据分析的兴趣。
但是想进入数据分析行业是需要扎实的知识,还需要丰富的实战经验才能够成为真正的数据分析师,所以说,要想学习数据分析知识,就需要从简单的数据分析工具开始,而数据分析工具有很多,其中最常见的也是重要的工具就是Excel工具了,那么怎么学习数据分析中的Excel工具呢?下面我们就给大家介绍一下这些内容。
要想学习Excel技能,就必须下苦功,可以说,每一位数据分析师都离不开Excel,也是日常生活中最常见的工具,可以应付大部分的分析工作。一般来说,Excel的学习是分成两个部分的。首先学习函数,然后学习Excel的工具。
首先说函数,Excel中的函数工具是非常强大的,如果掌握了各种功能强大的函数,我们可以把数字输入进函数,通过计算可以输出我们想要的结果。函数在各种语言中也有一个重要的地位,掌握了函数就能够在日后学习编程的时候得到更大的方便。在这里,我们简单的提一下数据分析需要用到的函数。比如运算方面,需要学习if、and、or、is。在时间序列内容需要学习year、today、month、day、now、date、weekday、weeknum、datedif。在计算统计类需要学习sum/sumif/sumifs、max、min、rank、count/countif/countifs、sumproduct、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round。在关联匹配方面需要学习lookup、vlookup、match、row、column、index、offset。在数据清洗和处理方面需要学习trim、concatenate、left/right/mid、find、search、substitute、len/lenb、replace、text。如果在Excel中的会搜索,这样才能够解决很多的问题。
第二是Excel中的工具,我们需要学习数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。学会这些内容就能够掌握好Excel的内容。同时还需要学习Excel的图表工具,这样才能够方便在日后呈现数据的工作。当然,Excel需要反复练习,只有反复练习至熟练,各个技能烂熟于心,才能够真正的掌握好Excel技能,为数据分析打好基础。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多有关Excel的相关知识,通过这些知识我们可以看出数据分析是一个十分复杂的技能,但是正是由于这个原因,数据分析才能够解决很多问题。所以说,大家要想学习数据分析就先从Excel入手。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15