原文链接：怎样用 Excel 做数据分析？

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做数据分析可能会用到很多工具，Python、R、Java等等。

但是，不管如何都没法绕开Excel。虽然触及到生产的项目都会用编程语言或SQL开发，但是平常的一些探查和分析都会用到Excel。

如何用Excel进行数据分析，我认为可以拆成2个方面来看，一个是从Excel角度，一个是从数据分析角度。

因此，这种情况下，我把Excel分析拆解为两步：

• 掌握Excel
• 数据分析

下面，就来从这两个方面来逐渐介绍如何利用Excel进行数据分析。

一、 掌握Excel

我认为，学习一样知识不应当马上一头扎进去学习，而是要理清学习计划，按部就班，条例清晰。

针对Excel学习，我把它分为4个层级：

• 新手
• 中级
• 高级
• 专家

下面就逐级介绍一下要学习的内容。

新手

其实绝大多数自认为会Excel的同学都处于新手阶段。

对新手阶段，我认为重点应当是学会Excel的基本操作，举例来看，最基本的新建、输入、保存、插入、新建sheet，和一些简单的函数，举例来看，SUM、IF、AVERAGE、COUNT、ROUND.

中级

针对文本、日期、数学运算能够轻松构造公式，另外，需要了解一些深入的功能，举例来看，数据透视表、vlookup知道甚么是插件和如何安装插件，了解并且可使用自动挑选功能，可以录制宏并使用，可以成功编辑/修改简单录制的宏。

中级公式：SUMIF、COUNTIF、VLOOKUP、CHOOSE、MID

高级

在高级阶段，需要重点把精力放在以下方面：

• 知道甚么是数组公式和如何使用
• 可使用或禁用宏记录器创建和修改宏
• 知道如何构造可由事件触发的宏
• 熟习 Excel 中的大多数函数
• 使用 Excel 进行简单的教学，能够有成体系的Excel知识

高级公式：SUMPRODUCT、INDIRECT、INDEX、MATCH、OFFSET

专家

对Excel专家层面，可以经过Excel构造用于分发和广泛使用的加载项，而且，在这个层面，就不单单是会用Excel公式，而是能够清晰的认知到每一个公式的优缺点，能够在使用当选择恰到好处的用法。

如何提升Excel水平？

我认为很多同学在学习Excel进程中都是需求推动学习，简单来讲，就是遇到问题了，然后去单点的学习一下。

我个人认为，如果希望在某个方面深入学习，这其实不是一个好的学习方法，时间花费的也很多，但是学的东西零零散散、不成体系。

我把学习Excel分为2个阶段：

• 基本知识学习
• 平常积累

基本知识学习

在基本知识学习阶段，我建议要系统、成体系的学习Excel、了解Excel，知识它具有哪些功能，和每项功能是干甚么用的。

这样，当我们遇到问题时，最少知道Excel是可以完成这项工作的，然后可以再回头去加深理解和印象。

在基础知识学习阶段，可以选择跟随书本或一些在线教程学习。

不过，某些情况下，我个人更加推荐选择一本好的书籍，由于一本的好的书籍知识更加详细、全面。

这里给大家推荐5本我认为还不错的书籍，感兴趣的可以选择合适自己的看一下：

• 《你早该这么玩excel》
• 《Excel利用大全》
• 《别怕，Excel函数其实很简单》
• 《Excel函数与公式利用技能》
• 《Excel VBA 其实很简单》

平常积累

就犹如前面所说，书本知识让我们能够对Excel的基本知识有一个框架性的认识，如过真的想成长为Excel领域的专家，还是需要平常不断地加深和巩固。

针对加深和巩固，一方面是需要多用，把已掌握知识从会用变更熟练。2是不断汲取新知识，这个可以经过多留意一些论坛或学习平台，“3人行，必有我师”，从与人交换中，能够看到很多自己其实不了解的Excel用法。

这里，给大家推荐2个不错的论坛，不推荐太多，贪多嚼不烂。

Excelhome

Excelhome是一个知名老牌的Excel论坛，现在已有500万左右用户，近千万帖子，从Excel基础知识，到函数公式、VBA、图标应有尽有，不但资源丰富，而且大牛云集，有非常多优良原创的内容。

Excel精英论坛

和Excelhome一样，Excel精英论坛也是一个专业的Excel交换与分享论坛，技能、公式、VBA应有尽有。论坛中有大量的帖子，罗列了Excel使用中的各种各样问题，里面也有很多Excel大牛回答。

从这些问题和解答中，我们可以接触并学习到很多在平常工作中用不到的场景，能够大大开阔有关Excel的知识面。

2、数据分析

作为最流行的数据分析工具之一，Excel配置了很多围绕数据分析相干的功能，举例来看，数据透视表，就是一项非常受欢迎的分析工具。

下面，就来给大家介绍一下如何经过Excel导入、探索、清算、分析、可视化数据，深入讨论Excel中各种数据分析方法。

1. 排序

对数据进行排序是数据分析中非常关键和重要的部份，可以按多列或单列对 Excel 数据进行排序。

排序动作主要分为按升序或降序进行排序。

单列排序

斟酌以下数据：

让我们针对C列T.Bills对数据进行排序，要进行数据排序，需要进行以下操作：

• 单击要排序的列中的任何单元格。
• 选择“开始->排序和挑选”，对相干列进行排序

排序后的结果以下：

多列排序

单列排序比较经常使用也比较基础，下面就介绍略微复杂一些的多列排序。

框选多列数据，点击“开始->排序和挑选”，选择“自定义内涵排序”，可以添加多个排序列，针对每列也能够选择升序或降序，和排序的主要根据、次要根据：

这样，当主要根据相同的情形下，会依照次要根据进行排序。

2. 挑选

当我们想要获得与特定条件匹配的数据时，我们就需要使用s挑选功能。

单击数据中的任何单个单元格。

转到数据选项卡 > 排序和挑选 > 挑选，这时候候会发现每列前面出现一个下拉小箭头，点击箭头便可进行挑选：

3. COUNTIF

COUNTIF 是一个非常经常使用的 Excel 函数，用于对满足单个条件的区域中的单元格进行计数。

句法：

=COUNTIF（范围，条件）

举个例子：

让我们统计Stock是小于10%的数量：

这里就能够用到COUNTIF，2个参数分别是统计数据的范围，和判断条件。

这只是一个简单的例子，大家可以举一反3，条件语句在编程语言中就会常常用到，在数据统计中使用一样非常频繁。

4. SUMIF

Excel SUMIF函数返回满足单个条件的单元格的总和，用法和COUNTIF类似，都是统计分析中常常会用到的操作。

句法：

=SUMIF（范围，标准，[sum_range]）

5. 数据透视表

数据透视表是 Excel 中比较强大且用途非常广泛的一项功能了，我们可使用它们来汇总存储在表中的数据。

经过数据透视表，可以组织和重新排列统计数据，进而可以更清晰的把精力投入到关键和有价值的信息上面。

假定，我们要对下面数据依照不同世纪（Cent）进行统计分析。

我们可以点击“插入->数据透视表”，创建一个透视表，然后选择自己关心的维度进行分析：

具体效果以下：

是否是看起来清晰多了？

固然，我们可以自由组织挑选器、行、列、统计值，以满足我们个性化的分析需求。

6. 使用求解器进行假定分析

假定分析是更改值以尝试公式的不同值（场景）的进程，你可以在一个或多个公式中使用几组不同的值来探索所有不同的结果。

求解器是一个 Microsoft Excel 插件程序，在假定分析中能够提供许多层面帮助。

我们可使用此功能在一个单元格（称为目标单元格）中找到公式的最好（最大值或最小值）值。 这遭到工作表上其他公式单元格值的一些束缚或限制。

求解器使用一组单元格，称为决策变量或简称为变量单元格，用于计算目标和束缚单元格中的公式。 求解器还会调剂决策变量单元格的值以处理束缚单元格的限制。

因此，这种情况下，这有助于为目标单元产生所需的结果。

激活求解器插件

在文件选项卡上，单击选项，转到加载项，选择 Solver Add-in，然后单击 Go 按钮。

检查求解器插件，并单击 OK：

在数据选项卡的分析组中，可以看到添加了求解器选项。

如何在 Excel 中使用求解器？

在这个例子中，我们将尝试找到一个简单优化问题的解决方案。

问题：假定你是一家企业的所有者，并且希望你的收入为 3000 美元。

目标：计算要销售的单位和单位价格以实现目标。

举例来看，我们创建了以下模型：

• 在数据选项卡的分析组中，单击求解器按钮
• 在设定的目标中，选择收入单元格并将其值设置为 3000 美元
• 要更改变量单元格，请选择 C3、C4 和 C8 单元格

• 点击求解

会发现模型会产生一些变化：

看似非常简单的几步操作，其实它背后触及负载的数学计算和优化问题。

而经过Excel求解器只需要简单的几步就能够完成，在这方面来讲，Excel在数据分析方面的确很强大。

7. 数据分析工具包

• 单击文件选项卡，单击选项，然后单击加载项种别
• 选择 Analysis ToolPak 并单击 Go 按钮
• 检查分析工具库并单击肯定

在“数据”选项卡的“分析”组中，您现在可以单击“数据分析”：

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

在数据分析工具包中，Excel提供了非常多类似于求解器一样的大大解决数据分析难度的功能和设计。

8. 描写性统计

顾名思义，只需要给它简单的描写，它就能够针对需求进行分析数据，例如：

• 平均值、中位数、众数和范围
• 方差和标准差

假定，我们有一个击球手最近 10 场比赛的得分，要生成描写性分析，请依照以下步骤操作。

• 转到数据选项卡 > 分析组 > 数据分析
• 选择描写性统计并单击肯定

• 选择输入的范围
• 选择要显示输出的范围
• 检查汇总统计信息

到此为止，描写性分析结果就出来了：

9. 方差分析

Excel中的ANOVA（方差分析）是一种统计方法，用于测试两个或多个平均值之间的差异，不管是用Excel还是Python或R，方差分析都是数据分析中经常使用的方法。

给出一份数据，下面是3名击球手最近 8 场比赛的得分：

要进行单因子方差分析，需要依照以下步骤操作：

• 转到数据选项卡 > 分析组 > 数据分析
• 选择 Anova: Single Factor 并单击 OK

• 选择输入和输出，然后点击肯定

这样方差分析结果就行了：

10. 回归分析

在 Excel 中，我们使用回归分析来预估两个或多个变量之间的关系。

斟酌以下数据，其中我们在特定月份销售了几个 COVID 病例和口罩。

• 转到数据选项卡 > 分析组 > 数据分析
• 选择回归并单击肯定

它UI打开以下参数窗口：

选择输入 Y 范围作为销售的口罩数量，输入 X 范围作为 COVID 病例，检查残差并单击肯定，我们会取得以下信息：

Multiple R是衡量两个变量之间线性关系强度的相干系数。

R Square 表示肯定系数，用作拟合优度的指标。 在 R Square 的帮助下，可以跟踪有多少点落在回归线上。

Standard Error是另外一种拟合优度度量，它显示了回归分析的精度。

经过这篇内容，我先介绍了如何学习和进阶Excel，然后围绕Excel数据分析，从浅入深，其中有比较简单的排序、挑选，也有较复杂的求解器、方差分析、回归分析，这些都是数据分析工作中常常会用到的。在以往，我们需要经过编程语言实现复杂的算法，或安装调用第3方工具包，其实经过Excel也能够轻松应对，而且更节省时间。因此，这种情况下，作为一款强盛的数据分析工具，Excel不但能够处理一些常规的数据处理，还可以处理很多复杂的数据分析需求。

一篇文章没法四平八稳的介绍，希望经过这篇内容能够将Excel数据分析相干的知识点串起来，给感兴趣的同学一个基本的蓝图，感兴趣的同学可以再深入学习。