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耿勇 著

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• Excel
• 数据处理
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• 实战
• 办公软件
• 数据可视化
• 函数公式
• 案例
• 技巧
• 效率提升

店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121305139

商品编码：25574902637

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-01-01

内容介绍
随着数据时代的来临，Excel的数据处理与分析能力对职场人士而言是BB的一项职业技能，数据处理与分析能力也正在成为组织的核心竞争力。本书并没有对Excel的各个功能进行全面介绍，而是侧重于Excel数据处理与分析在实际工作中的应用，旨在帮助职场中的Excel用户和有一定Excel基础的希望进阶的读者。全书精选了众多的技巧和经典案例，并辅以深入浅出的解析，力求让更多希望深入掌握Excel数据处理与分析技巧的读者取得长足的进步。本书从实际工作应用出发，重点介绍了数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用能让读者对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel中SQL、数据透视表、Power Query、Power Pivot、VBA的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据；各种图表类型的制作技巧及Power View的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。本书内容丰富，图文并茂，适合各学习阶段的读者阅读学习。通过对本书的学习，读者可以学到数据处理与分析的科学工作方法，快速掌握各种Excel数据处理与分析技巧。本书附赠内容包括超大容量的教学视频及典型函数与公式案例。

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目录
D1章 数据处理基本技巧 1 1.1 认识Excel表格 1 1.1.1 Excel表格中的对象 2 1.1.2 认识ExcelCJ表 2 1.2 数据验证的强大功能 4 1.2.1 数据验证应用之一：规范数据输入 5 1.2.2 数据验证应用之二：制作二级下拉菜单 6 1.2.3 名称管理器突破数据验证限制 8 1.2.4 数据验证圈释无效数据 10 1.3 神奇的选择性粘贴 11 1.3.1 数据位置不变实现万元来回切换 12 1.3.2 选择性粘贴清除超链接 13 1.3.3 选择性粘贴转换数据类型 13 1.3.4 跳过空单元格 14D1章 数据处理基本技巧 1
1.1 认识Excel表格 1
1.1.1 Excel表格中的对象 2
1.1.2 认识ExcelCJ表 2
1.2 数据验证的强大功能 4
1.2.1 数据验证应用之一：规范数据输入 5
1.2.2 数据验证应用之二：制作二级下拉菜单 6
1.2.3 名称管理器突破数据验证限制 8
1.2.4 数据验证圈释无效数据 10
1.3 神奇的选择性粘贴 11
1.3.1 数据位置不变实现万元来回切换 12
1.3.2 选择性粘贴清除超链接 13
1.3.3 选择性粘贴转换数据类型 13
1.3.4 跳过空单元格 14
1.3.5 合并条件格式 14
1.3.6 转置 15
1.4 查找和替换 15
1.4.1 批量清除单元格中的空格或换行符 16
1.4.2 批量替换公式 18
1.4.3 批量替换通配符*或？ 18
1.4.4 批量插入年份 19
1.4.5 垂直数据转换为水平数据 20
1.4.6 合并单元格区域中的文本 22
1.5 奇妙的定位条件 23
1.5.1 由上向下批量填充 24
1.5.2 左右批量填充 26
1.5.3 阶梯状批量填充 28
1.5.4 删除对象实现文件瘦身 30
1.5.5 复制和粘贴可见单元格 31
1.5.6 定位空值实现批量求和 32
1.6 创建、关闭和删除超链接 33
1.6.1 创建超链接 33
1.6.2 避免或关闭输入超链接 35
1.6.3 删除超链接 35
1.7 单元格格式设置 36
1.7.1 认识各种数据格式 36
1.7.2 空单元格与空文本 36
1.7.3 自定义单元格格式 37
1.7.4 合并单元格 42
1.7.5 工作成果保护 44
1.7.6 批注打印和避免错误值打印 47
1.8 基本技巧综合应用案例 48
1.8.1 用格式刷保持合并单元格样式 48
1.8.2 提取混合单元格中的数字 50
1.8.3 查找和替换的妙用 52

D2章 数据专项处理技巧 56
2.1 条件格式 56
2.1.1 认识条件格式 56
2.1.2 条件格式简单应用 57
2.1.3 利用条件格式数据条替代条形图的制作 59
2.1.4 用四色交通灯标示财务状态 59
2.1.5 对查询的数据高亮显示 60
2.1.6 条件格式在数据透视表中的应用 63
2.1.7 标识两列中不同的物料名称 64
2.2 排序、筛选与分类汇总 66
2.2.1 排序、筛选与分类汇总对数据的要求 66
2.2.2 按图标集进行数据排序 66
2.2.3 使用自定义序列排序 68
2.2.4 利用排序生成成绩单 71
2.2.5 分级显示创建组——折叠式报表 72
2.3 合并计算 75
2.3.1 利用选择性粘贴合并计算 75
2.3.2 利用公式合并计算 76
2.3.3 按位置进行合并计算 77
2.3.4 按项目进行合并计算 78
2.3.5 利用合并计算对比差异 79
2.4 名称管理器 81
2.4.1 认识名称管理器 81
2.4.2 创建名称的三种方式 82
2.4.3 名称在函数中的应用：合并报表编制 84
2.4.4 利用名称制作动态图形 85
2.5 数据分列 86
2.5.1 固定宽度的数据分列 87
2.5.2 对SAP屏幕中复制出来的数据分列 89
2.5.3 按分隔符号数据分列 90
2.5.4 利用分列改变数据类型 91
2.5.5 分列法提取单元格中的公式 92
2.5.6 利用函数对数据分列 93
2.5.7 快速填充处理无法分列的数据 94
2.6 数据异常处理 95
2.6.1 数据异常常见问题及处理技巧 95
2.6.2 记事本“捉妖记” 96
2.6.3 利用函数清理异常数据 97
2.6.4 利用分列清理异常数据 98
2.6.5 利用Word清理异常数据 99
2.6.6 无法插入列或行表格的处理 100
2.6.7 删除重复数据 101
2.6.8 利用SQL语句实现文件瘦身 104
2.7 数据导入与导出 106
2.7.1 Excel数据导入、导出简介 106
2.7.2 Excel SQL基础知识 108
2.7.3 使用OLE DB导入外部数据 111
2.7.4 使用Microsoft Query查询外部数据 116
2.7.5 联合查询、子查询 124
2.7.6 SQL与数据透视表 127
2.7.7 导入文本格式数据 133
2.7.8 Excel与Internet数据交互 135
2.7.9 批量提取Excel中的图片 140
2.7.10 导出到文本文件 141
2.8 数据专项处理技巧综合案例 142
2.8.1 隔一空行生成工资条 142
2.8.2 巧用批量插入行 144
2.8.3 批量合并单元格 147

D3章 数据透视表基础 150 3.1 认识数据透视表 150
3.2 制作数据透视表的一般步骤 152
3.3 数据透视表的修改及其布局调整 154
3.4 数据透视表基础操作系列 157

D4章 数据透视表与Power系列 169
4.1 在数据透视表中定义公式 169
4.2 对数据透视表中的项分组 174
4.3 利用名称创建动态数据透视表 183
4.4 切片器在数据透视表中的应用 185
4.5 单页字段数据透视表 187
4.6 利用数据透视表转换表结构 192
4.7 PowerPivot和数据透视表 196
4.8 使用数据模型 199
4.9 利用PowerPivot和切片器制作销售看板 203
4.10 Power Query逆操作二维表 213
4.11 利用Power Query展开BOM计算产品材料成本 216

D5章 Excel函数与公式 227
5.1 函数与公式基础 227
5.2 公式中的引用 230
5.3 公式的查错与监视 235

D6章 逻辑函数 239
6.1 逻辑函数介绍 239
6.2 逻辑函数案例：个人所得税计算 241
6.3 逻辑函数综合应用1：业务员星级评定 242
6.4 逻辑函数综合应用2：应收账款账龄分析模型 243

D7章 求和、统计函数 245
7.1 求和、统计函数介绍 245
7.2 求和函数应用案例 246
7.2.1 多条件求和公式 246
7.2.2 模糊条件求和 250
7.2.3 几个特殊方式求和 251
7.2.4 条件计数 253
7.2.5 不重复数据统计 256
7.2.6 频率分布 257
7.2.7 不重复排名与中国式排名 258
7.2.8 线性插值法应用 259

D8章 查找与引用函数 262
8.1 查找与引用函数介绍 262
8.2 VLOOKUP函数应用案例 263
8.2.1 按列查询 263
8.2.2 逆向查询 263
8.2.3 多条件查询 264
8.2.4 一对多查询 265
8.2.5 模糊查找 266
8.2.6 巧用VLOOKUP核对银行账 267
8.3 LOOKUP函数应用案例 269
8.3.1 LOOKUP向量和数组查询基础 269
8.3.2 数组型查找 270
8.3.3 分组查询 271
8.3.4 单一条件查询 272
8.3.5 多条件查找 273
8.3.6 在合并单元格内查询 274
8.4 INDEX函数 275
8.4.1 INDEX函数基本用法 275
8.4.2 INDEX函数引用形式 276
8.4.3 执行双向查找 276
8.4.4 创建动态区域 277
8.5 OFFSET函数 280
8.5.1 OFFSET函数基本用法 280
8.5.2 在二维区域内查找 281
8.5.3 储值卡余额计算及查询 282
8.5.4 OFFSET与动态数据验证 283
8.5.5 按关键字设置智能记忆式下拉菜单 284
8.6 INDIRECT函数 285
8.6.1 认识INDIRECT函数 285
8.6.2 汇总各分表数据 287
8.6.3 查询特殊分表数据 289
8.6.4 查询区域中的倒数D二个数 290
8.6.5 按Z近值查询 290
8.7 HYPERLINK函数 292
8.7.1 建立超链接并高亮显示数据记录 292
8.7.2 编制工作表目录 293
8.7.3 取得硬盘指定目录下的文件名 293

D9章 日期与时间函数 296
9.1 认识日期与时间的本质 296
9.2 返回与月份相关的数据 297
9.3 与星期、工作日有关的函数 298
9.4 利用假日函数巧解票据缺失问题 299
9.5 隐藏函数DATEDIF 300
9.6 时间函数计算应用实例 301

D10章 文本函数 303
10.1 常见的文本函数 303
10.2 文本函数基础 304
10.3 两组文本函数用法比较 305
10.4 根据关键字确定费用性质 306
10.5 分离中英文 307
10.6 根据多个关键字确定结果 308
10.7 从路径中提取文件名 309
10.8 付款模板设计 310
10.9 从文本中分离物料代码 311
10.10 “文本函数ZW”——TEXT函数 312

D11章 信息函数 315
11.1 常见的信息函数 315
11.2 检验数据类型函数 315
11.3 CELL函数及其应用 316
11.3.1 CELL函数概述 316
11.3.2 CELL函数应用 317
11.4 根据关键字设置智能模糊查询 318

D12章 数组公式 321
12.1 数组公式的概念与特性 321
12.2 单一单元格数组公式 324
12.2.1 单一单元格数组公式的两个实例 324
12.2.2 MMULT函数应用 326
12.2.3 应收账款余额账龄的计算 327
12.2.4 一对多查询经典应用 329
12.3 多单元格数组公式 331
12.3.1 条件求和 331
12.3.2 按年龄段统计辞职人数频率分布 332
12.3.3 预测未来值 333

D13章 Excel图形制作技巧 335
13.1 Excel图表制作基础 335
13.1.1 认识Excel图表要素 335
13.1.2 Excel图表制作原则 336
13.1.3 Excel数据关系与图表选择 337
13.1.4 具体图表制作应注意的事项 338
13.2 Excel图表制作技巧系列 340
13.2.1 快速向图表追加数据系列 340
13.2.2 让折线图从纵轴开始 341
13.2.3 设置图表互补色 342
13.2.4 自动绘制参考线 342
13.2.5 将数据错行与空行组织 343
13.2.6 利用渐变填充美化图形 345
13.2.7 使用涨跌柱线显示预算与实际差异 346
13.2.8 添加误差线 348
13.2.9 作图前的数据排序 351
13.2.10 用颜色区分业绩高低的柱形图 353
13.2.11 平板图制作 355
13.2.12 居于条形图之间的分类轴标签 357

D14章 专业图表制作 360
14.1 制作圆环图 360
14.2 制作气泡图 362
14.3 制作迷你图 365
14.4 矩阵图制作 366
14.5 反转条形图 370
14.6 制作不等宽柱形图 372
14.7 滑珠图制作 375
14.8 不等距水平轴散点图 378
14.9 不等距纵坐标图形 381
14.10 百分比堆积柱形图 384
14.11 利用数据有效性创建动态图形 388
14.12 本量利分析动态图 389
14.13 利用名称与控件制作动态图形 393
14.14 Power View基础 397
14.15 Power View制作BI图 400

D15章 VBA在数据处理中的 显示全部信息

Excel数据处理与分析实战宝典 前言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、优化运营的核心要素。从商业分析到科学研究，从个人理财到项目管理，对数据的有效获取、清洗、处理、分析与可视化能力，已不再是少数专业人士的专属技能，而是现代社会必备的核心竞争力。Excel，作为一款功能强大且普及率极高的电子表格软件，早已超越了单纯的数据录入工具范畴，演变成了一套集数据管理、分析、建模、报告于一体的综合性解决方案。 本书旨在为您揭示Excel在数据处理与分析领域的强大潜能，带领您从入门到精通，掌握一套行之有效的实战方法论。我们深知，理论知识的枯燥与实践操作的脱节是许多学习者面临的困境。因此，本书的核心在于“实战”，力求将复杂的Excel数据处理与分析技巧，通过大量贴近真实业务场景的案例，以深入浅出的方式呈现给读者。 本书的编写，凝聚了作者多年在实际工作中运用Excel解决各类数据挑战的经验与智慧。我们力求内容严谨、逻辑清晰、操作直观，让每一位读者都能在阅读过程中获得切实的提升。无论您是初涉Excel数据处理领域的新手，还是希望深化Excel应用能力的进阶者，亦或是寻求更高效数据分析方法的业务分析师、数据科学家、财务人员、市场营销人员、运营管理人员等，本书都将是您不可或缺的得力助手。 我们相信，掌握Excel的数据处理与分析能力，将赋予您更强大的洞察力，助您在工作中游刃有余，发现数据背后的价值，做出更明智的决策，从而在日新月异的竞争环境中脱颖而出。 第一章：Excel数据处理基石：高效组织与清洗数据 数据处理是数据分析的起点，其质量直接决定了分析结果的准确性与可靠性。本章将带领您打牢Excel数据处理的基石，掌握高效组织和清洗数据的关键技巧。 单元格、工作表与工作簿的精妙运用： 理解Excel文档结构，学会根据数据类型和分析需求，合理规划工作表数量、命名规则，以及在不同工作表间进行高效跳转与链接。 掌握单元格格式设置的艺术：数字格式、文本格式、日期格式、自定义格式的应用，确保数据呈现的一致性与专业性。 灵活运用命名区域，提高公式的可读性和易维护性，告别枯燥的单元格地址引用。 数据录入与规范化： 掌握数据有效性设置，设置数据类型、列表、日期范围等，从源头杜绝错误数据。 学会使用数据验证功能，设置规则，提示用户输入错误，并提供友好的错误消息。 利用文本分列功能，将杂乱的文本数据整齐分割到不同列，解决数据合并带来的困扰。 学习快速填充（Flash Fill）的强大能力，自动识别模式，批量填充数据，省时高效。 数据清洗的核心技能： 查找与替换的深度应用： 掌握通配符的使用，进行批量删除、修改、添加字符，快速修正数据中的不一致性。 删除重复项： 一键识别并移除数据中的重复记录，确保数据分析的准确性。 条件格式的巧用： 利用条件格式突出显示异常值、重复项、最大/最小值等，直观发现数据中的问题。 文本函数的威力： `LEFT`, `RIGHT`, `MID`：从文本中提取指定长度的字符。 `LEN`：计算文本长度，辅助数据校验。 `FIND`, `SEARCH`：查找指定字符在文本中的位置，为后续提取或替换提供依据。 `SUBSTITUTE`, `REPLACE`：替换文本中的指定字符或字符串。 `TRIM`：去除文本前后的多余空格，解决数据格式不一致的问题。 `CLEAN`：移除文本中不可打印的字符，确保数据纯净。 `CONCATENATE` (或 `&` 运算符)：合并文本，将分散的数据整合。 `TEXT`：将数字或日期格式化为指定文本格式。 日期与时间的标准化处理： 识别并修正不规范的日期时间格式，统一转换为Excel可识别的标准格式。 利用`YEAR`, `MONTH`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECOND`等函数提取日期时间中的各个组成部分。 使用`DATE`, `TIME`函数组合日期时间。 计算日期时间差，例如工作日计算，掌握`DATEDIF`函数的灵活运用。 排序与筛选的艺术： 掌握多条件排序，按不同字段的优先级进行数据排序，发掘数据的多维度信息。 学会使用“筛选”功能，快速过滤出符合条件的数据子集，便于局部查看和分析。 深入理解“高级筛选”，实现更复杂的条件筛选，并将筛选结果复制到其他位置，实现数据提取。 第二章：Excel数据分析的利器：函数与公式的精通 函数和公式是Excel进行数据分析的核心驱动力。本章将带您深入理解Excel函数体系，掌握构建复杂公式，实现从简单计算到复杂分析的飞跃。 逻辑函数：决策的智慧 `IF`：最基础的条件判断，实现“如果…则…否则…”的逻辑。 `AND`, `OR`, `NOT`：组合多个逻辑条件，构建更精细化的判断。 `IFS`（Excel 2019及更高版本）：简化多重`IF`嵌套，提高公式可读性。 `IFERROR`：优雅处理公式错误，让分析结果更清晰。 `SWITCH`（Excel 2019及更高版本）：根据表达式的值返回对应结果，替代复杂的`IF`嵌套。 查找与引用函数：关联数据的桥梁 `VLOOKUP`：经典的一维查找函数，根据某一列的值查找另一列的对应值。 `HLOOKUP`：一维查找的补充，按行查找。 `INDEX` 与 `MATCH` 的黄金组合：比`VLOOKUP`更灵活、强大的一维和二维查找方式，解决`VLOOKUP`无法解决的查找方向问题，以及性能优化。 `OFFSET`：基于起始单元格，返回一个指定行数和列数的区域引用，常用于动态数组和复杂引用。 `INDIRECT`：返回一个由文本字符串指定的单元格引用，实现动态引用，极大增强公式的灵活性。 统计函数：量化数据特征 基础统计： `SUM`, `AVERAGE`, `COUNT`, `MAX`, `MIN`。 条件统计： `SUMIF`, `AVERAGEIF`, `COUNTIF`：根据单个条件进行统计。 多条件统计： `SUMIFS`, `AVERAGEIFS`, `COUNTIFS`：根据多个条件进行统计，实现更复杂的分析。 排名与百分比： `RANK`, `PERCENTILE`, `QUARTILE`。 数据分布： `MODE`, `MEDIAN`, `STDEV`, `VAR`。 数学与三角函数：精密的计算 `ROUND`, `ROUNDUP`, `ROUNDDOWN`：实现不同精度的四舍五入。 `INT`, `TRUNC`：取整数部分。 `ABS`：计算绝对值。 `SQRT`：计算平方根。 `POWER`：计算乘方。 `SUMPRODUCT`：计算数组乘积之和，用于实现复杂的加权平均、计数等，非常强大。 日期与时间函数：时间序列的洞察 `TODAY`, `NOW`：获取当前日期和时间。 `EDATE`, `EOMONTH`：计算特定日期后的月份或月末日期。 `WORKDAY`, `NETWORKDAYS`：计算排除周末和节假日的特定天数，常用于项目进度管理。 `WEEKDAY`, `WEEKNUM`：获取日期是星期几或一年中的第几周。 文本函数：文字的处理大师 （详见第一章内容，此处不再赘述，但强调其在组合和拆分文本信息中的重要性） 数组公式：一次计算，多重结果 理解数组公式的概念，掌握`Ctrl+Shift+Enter`的输入方式。 利用数组公式实现多条件查询、多行多列的复杂统计、动态数据处理等。 学习`SUMPRODUCT`在某些场景下可以替代数组公式，且无需`Ctrl+Shift+Enter`。 动态数组函数（Excel 365及更高版本）：革新性的体验 `FILTER`：从数据区域中根据指定条件筛选出匹配的行。 `SORT`：对数据区域进行排序。 `UNIQUE`：提取数据区域中的唯一值。 `SEQUENCE`：生成连续数字序列。 `RANDARRAY`：生成随机数数组。 动态数组函数带来的溢出（Spill）行为，以及如何处理。 第三章：Excel数据分析的高级技巧：数据透视表与图表 数据透视表和图表是Excel进行数据汇总、分析和可视化展示的最强大工具，能够帮助您从海量数据中快速提炼关键信息，发现潜在规律。 数据透视表的魔力： 创建与布局： 快速创建数据透视表，理解行、列、值、筛选器区域的作用。 掌握拖放字段进行多维度分析，实现数据汇总与分组。 学会更改汇总方式（求和、计数、平均值、最大值、最小值等）。 数据透视表的深入应用： 计算字段与计算项： 在数据透视表中创建新的计算字段或计算项，实现更复杂的业务逻辑分析。 分组与拆分： 按日期（年、季度、月、日）、数字范围或文本进行分组，深入挖掘时间序列和数值分布特征。 切片器与日程表： 交互式地筛选和分析数据透视表，提升报告的动态性和用户体验。 值显示方式： 学习将值显示为总计的百分比、列总计的百分比、行总计的百分比、差异等，提供多角度的洞察。 数据透视图： 将数据透视表与图表相结合，实现动态可视化的数据分析报告。 使用Power Pivot进行更强大的数据建模（可选，但高度推荐）： 将多个数据表关联起来，构建关系模型。 学习DAX（Data Analysis Expressions）语言，创建复杂的度量值和计算列，进行更深层次的数据分析。 （本部分为进阶内容，可能需要更详细的讲解，在此作为数据透视表的延展） Excel图表的艺术：化繁为简，直观呈现 图表类型选择： 柱形图/条形图：比较不同类别的数据。 折线图：展示数据随时间的变化趋势。 饼图/圆环图：展示各部分占整体的比例。 散点图：展示两个变量之间的相关性。 面积图：展示数量随时间变化的累积效应。 组合图：结合不同类型的图表，展示更复杂的信息。 其他图表类型：雷达图、气泡图、股票图、曲面图、组合图等。 图表元素的精细化设置： 标题、坐标轴标签、图例的清晰标注。 数据标签的添加与格式调整。 网格线、误差线的应用。 填充颜色、边框、效果的个性化设计。 图表的高级技巧： 组合图的深入应用： 将柱形图和折线图结合，展示不同指标之间的关系。 创建动态图表： 结合数据透视表、下拉列表、OFFSET函数等，创建可以随数据变动而更新的图表。 迷你图（Sparklines）： 在单元格内嵌入小型图表，直观展示数据趋势。 图表美化与数据故事： 如何通过图表设计，清晰、准确、有说服力地传达数据背后的故事。 第四章：Excel数据分析的实战案例集锦 理论结合实践，才能真正掌握Excel的强大能力。本章将提供一系列贴近实际业务场景的案例，带领您运用前几章所学的知识，解决具体问题。 销售数据分析： 分析不同地区、产品、销售人员的销售业绩。 预测销售趋势，识别销售高峰与低谷。 计算销售费用率，分析利润率。 （案例：某零售商月度销售业绩分析与预测） 财务报表分析： 制作损益表、资产负债表、现金流量表。 计算财务比率，如流动比率、速动比率、资产负债率、盈利能力比率等。 进行同期比较、趋势分析。 （案例：某公司年度财务报表分析与健康度评估） 市场营销分析： 分析广告投放效果，计算ROI（投资回报率）。 用户画像分析，识别目标客户群体。 活动效果评估，分析用户参与度和转化率。 （案例：某电商平台的营销活动效果分析） 人力资源管理： 员工考勤数据分析，识别异常情况。 员工绩效数据分析，评估团队与个人表现。 薪酬福利数据分析，进行成本控制。 （案例：某公司员工绩效与薪酬分析） 运营数据分析： 供应链数据分析，优化库存管理。 客户服务数据分析，提升客户满意度。 生产线效率分析，发现瓶颈。 （案例：某制造企业的生产效率提升分析） 项目管理： 项目进度跟踪与偏差分析。 项目成本估算与控制。 资源分配与优化。 （案例：某IT项目的进度与成本管理） 第五章：Excel数据处理与分析的进阶探索 在掌握基础和核心技巧后，本章将引导您探索Excel更深层次的应用，以应对更复杂的挑战。 Power Query：数据的ETL（Extract, Transform, Load）专家 连接外部数据源：数据库、网页、文本文件、文件夹等。 强大的数据转换能力：合并、追加、拆分、分组、透视/逆透视、添加自定义列等。 自动化数据刷新：构建可重复使用的数据处理流程，大幅提升效率。 （本部分为进阶内容，与Power Pivot一同构成Excel的BI能力） Power Pivot与DAX：构建企业级数据模型 （详见第三章内容，强调其在构建复杂分析模型和计算中的不可替代性） 数据模拟与预测： 单变量和多变量求解器： 找到最优解决方案。 方案管理器： 比较不同场景下的结果。 数据表： 快速查看在不同输入值下公式的输出。 规划求解（Solver Add-in）： 解决更复杂的优化问题。 趋势线与预测函数： 基于历史数据进行未来趋势预测。 宏与VBA（Visual Basic for Applications）：自动化您的工作 录制宏：记录重复性操作，生成自动化脚本。 VBA基础语法：变量、循环、条件语句、对象模型。 编写自定义函数（UDFs）。 实现复杂的数据处理、报告生成、用户交互等自动化任务。 （本部分内容量巨大，此处仅为概述，建议结合专门的VBA教程） Excel与BI工具的融合： 简述Excel Power BI作为云端BI平台的优势。 如何将Excel作为Power BI的数据源。 （本部分为趋势性介绍） 结语 Excel的数据处理与分析能力是不断发展的，新的功能和技术层出不穷。本书提供的不仅仅是技巧和方法，更是一种解决问题的思维方式。我们鼓励您在阅读本书的过程中，积极动手实践，将所学知识应用到自己的实际工作中。 数据是宝藏，Excel是挖掘宝藏的利器。愿本书能助您在数据的海洋中乘风破浪，发现价值，实现突破！

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读完这本《Excel数据处理与分析实战宝典》，我最大的感受就是它的“实战”二字绝非浪得虚名。作者没有空谈理论，而是将目光紧紧锁定在实际工作中遇到的各种数据处理和分析难题上。我平时工作中经常需要处理来自不同部门、不同格式的杂乱数据，合并、清洗、转换这些工作常常让我头痛欲裂，耗费大量时间。这本书中的数据清洗章节，简直是我的福音。它详细讲解了如何利用Excel内置的文本函数、查找替换、分列等功能，以及更强大的Power Query，来解决各种数据不一致、格式错误的问题。我学会了如何快速地从大量的文本数据中提取所需信息，如何规范化日期和数字格式，如何合并多个表格等等。而且，书中提供的案例都非常贴近实际工作场景，无论是销售业绩分析、财务报表处理，还是市场调研数据整理，都能找到对应的解决方案。通过学习书中的方法，我不仅节省了大量时间，更重要的是提高了数据分析的准确性和效率，能够更快地为决策提供支持。这本书让我真正体会到，Excel不仅仅是一个表格工具，更是一个强大的数据分析平台。

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这本书在数据分析的逻辑性和系统性上做得非常出色，这对于我这种习惯于“想到哪儿做到哪儿”的人来说，简直是一次思维的重塑。它不是简单地罗列Excel的各种功能，而是围绕着“如何从数据中发现价值”这一核心，构建了一套完整的分析流程。从数据收集、清洗、整理，到数据可视化、指标解读，再到最终的洞察和决策支持，书中都给出了清晰的步骤和指导。我尤其喜欢它在讲解数据可视化部分时，不仅仅是教我们如何制作各种图表，更强调了“为谁而看”、“要表达什么”这样的分析逻辑，让我们能够根据不同的受众和目的，选择最合适的图表类型，以及如何设计出清晰、有力的图表。此外，书中对于一些常见的分析模型，如杜邦分析、SWOT分析在Excel中的应用，也有详细的讲解，这让我看到了Excel在战略分析方面的潜力。通过学习，我开始更加关注数据的背后含义，学会了如何从数据中提炼关键信息，并将其转化为可行的业务建议，这对于我提升工作中的战略思维非常有帮助。

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这本书简直是Excel新手们的救星！我一直对Excel感到头疼，每次打开都觉得无从下手，特别是那些看起来很复杂的公式和图表，更是让我望而却步。市面上看了不少教程，但要么过于理论化，要么例子太简单，学了也解决不了实际工作中的问题。直到我遇到这本《Excel数据处理与分析实战宝典》，简直打开了新世界的大门。它没有上来就讲一大堆枯燥的概念，而是从最基础的操作讲起，比如如何整理数据、规范格式，这些看似简单但却至关重要的步骤，这本书都讲得非常细致，还配上了清晰的截图，让我这个Excel小白也能轻松跟上。更棒的是，它还引入了大量真实的工作场景案例，比如销售数据分析、人力资源统计等等，让我看到Excel在实际工作中的强大应用，也激发了我学习的兴趣。通过书中的指导，我学会了如何使用数据透视表快速汇总和分析大量数据，如何用条件格式让数据更加直观，甚至还尝试了一些简单的VBA宏来自动化重复性工作，这简直是以前想都不敢想的事情！现在，我再也不害怕面对Excel表格了，反而觉得它是一个能帮我解决很多工作难题的得力助手。

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这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础到高级的Excel数据处理和分析技巧，而且讲解方式非常清晰易懂，即使是之前对Excel不太熟悉的人也能很快上手。我特别喜欢书中关于数据透视表和数据透视图的讲解，这部分内容对于我来说是之前一直觉得很神秘但又非常实用的功能。书中通过大量实例，详细展示了如何利用数据透视表来快速汇总、分组、筛选和计算大量数据，并且还能生成直观的数据透视图，这极大地提高了我的工作效率。我还学习到了如何利用Excel进行一些基础的统计分析，比如平均值、中位数、标准差的计算，以及如何绘制散点图来分析变量之间的关系。书中还介绍了一些常用的Excel函数，如VLOOKUP、IF、SUMIFS等，并讲解了它们在实际应用中的技巧，这些都让我受益匪浅。总的来说，这本书就像一本武林秘籍，为我打开了Excel数据处理和分析的大门，让我能够更加自信地应对工作中的数据挑战。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，绝对是为有一定Excel基础，但想进一步提升数据分析能力的朋友量身打造的。我原本以为自己已经掌握了Excel的大部分常用功能，但看了这本书之后，才发现自己之前只是“皮毛”。它深入讲解了Excel中一些高级且极具价值的功能，比如高级查找和筛选、多条件查找函数（如INDEX+MATCH、XLOOKUP），以及如何利用Power Query进行高效的数据清洗和转换，这部分内容对我来说简直是革命性的。以前处理大量不规范的数据，简直是耗费精力，但通过Power Query，我可以自动化地完成大部分繁琐的数据整理工作，大大提高了效率。书中还详细介绍了各种图表类型的选择与应用，不仅仅是教你如何做图，更重要的是指导你如何通过图表来有效地传达数据信息，让你的报告更具说服力。特别是关于趋势分析、异常值检测以及预测模型的部分，书中给出了很多实用的方法和技巧，让我能够从数据中挖掘出更深层次的洞察，这对于我目前的职业发展非常有帮助。这本书绝对不是一本简单的“工具书”，它更像是一位经验丰富的数据分析师在和你分享他的宝贵经验。