京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析:常见的Excel函数全部涵盖在这里了
世界上的数据分析师分为两类,使用Excel的分析师,和其他分析师。
每一个数据新人的入门工具都离不开Excel。因为Excel涵盖的功能足够多。
很多传统行业的数据分析师只要求掌握Excel即可,会SPSS/SAS是加分项。即使在挖掘满街走,Python不如狗的互联网数据分析界,Excel也是不可替代的。
Excel有很多强大的函数,这篇文章主要介绍各种函数的用途。实战会后续文章讲解。
函数可以被我们想象成一个盒子,专门负责将输入转换成输出,不同的函数对应不同的输出。
=Vlookup( lookup_value ,table_array,col_index_num,[range_lookup] )
上文的Vlookup就是一个经典函数。函数中包含参数,括号里的部分都是参数。我们可以把参数想象成盒子上的开关。vlookup就有四个开关,不同开关组合决定了函数的输入和输出。
=Vlookup( 参数1,参数2,参数3,参数4)
复杂的原理不需要了解。这篇文章是常用函数汇总。甚至你不需要特别记忆怎么使用函数,应用Excel函数最重要的能力是学会搜索。因为绝大部分函数网上已经有相应的解释,图文结合,非常详尽。
学会将遇到的问题转换成搜索语句,在我还是新人时并不会vlookup,我遇到的第一个问题就是关联多张表的数据,我在网上搜索:excel怎么匹配多张表的数据。于是就学会了。这里推荐使用百度,因为前三行的结果基本是百度经验,对新人学习很友好。(后续图片均引用自百度经验)
在理解函数的基础上,我会适当引入高层次的内容,SQL和Python(内建函数)。将其和Excel结合学习,如果大家吃透了Excel的函数,那么后续学习会轻松不少。
——————
清洗处理类
主要是文本、格式以及脏数据的清洗和转换。很多数据并不是直接拿来就能用的,需要经过数据分析人员的清理。数据越多,这个步骤花费的时间越长。
Trim
清除掉字符串两边的空格。
MySQL有同名函数,Python有近似函数strip。
Concatenate
=Concatenate(单元格1,单元格2……)
合并单元格中的内容,还有另一种合并方式是& 。”我”&”很”&”帅” = 我很帅。当需要合并的内容过多时,concatenate的效率快也优雅。
MySQL有近似函数concat。
Replace
=Replace(指定字符串,哪个位置开始替换,替换几个字符,替换成什么)
替换掉单元格的字符串,清洗使用较多。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Substitute
和replace接近,区别是替换为全局替换,没有起始位置的概念
Left/Right/Mid
=Mid(指定字符串,开始位置,截取长度)
截取字符串中的字符。Left/Right(指定字符串,截取长度)。left为从左,right为从右,mid如上文示意。
MySQL中有同名函数。
Len/Lenb
返回字符串的长度,在len中,中文计算为一个,在lenb中,中文计算为两个。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Find
=Find(要查找字符,指定字符串,第几个字符)
查找某字符串出现的位置,可以指定为第几次出现,与Left/Right/Mid结合能完成简单的文本提取
MySQL中有近似函数 find_in_set,Python中有同名函数。
Search
和Find类似,区别是Search大小写不敏感,但支持*通配符
Text
将数值转化为指定的文本格式,可以和时间序列函数一起看
关联匹配类
在进行多表关联或者行列比对时用到的函数,越复杂的表用得越多。多说一句,良好的表习惯可以减少这类函数的使用。
Lookup
=Lookup(查找的值,值所在的位置,返回相应位置的值)
最被忽略的函数,功能性和Vlookup一样,但是引申有数组匹配和二分法。
Vlookup
=Vlookup(查找的值,哪里找,找哪个位置的值,是否精准匹配)
Excel第一大难关,因为涉及的逻辑对新手较复杂,通俗的理解是查找到某个值然后黏贴过来。
Index
=Index(查找的区域,区域内第几行,区域内第几列)
和Match组合,媲美Vlookup,但是功能更强大。
Match
=Match(查找指定的值,查找所在区域,查找方式的参数)
和Lookup类似,但是可以按照指定方式查找,比如大于、小于或等于。返回值所在的位置。
Row
返回单元格所在的行
Column
返回单元格所在的列
Offset
=Offset(指定点,偏移多少行,偏移多少列,返回多少行,返回多少列)
建立坐标系,以坐标系为原点,返回距离原点的值或者区域。正数代表向下或向左,负数则相反。
逻辑运算类
数据分析中不得不用到逻辑运算,逻辑运算返回的均是布尔类型,True和False。很多复杂的数据分析会牵扯到较多的逻辑运算
IF
经典的如果但是,在后期的Python中,也会经常用到,当然会有许多更优雅的写法。也有ifs用法,取代if(and())的写法。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
And
全部参数为True,则返回True,经常用于多条件判断。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Or
只要参数有一个True,则返回Ture,经常用于多条件判断。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
IS系列
常用判断检验,返回的都是布尔数值True和False。常用ISERR,ISERROR,ISNA,ISTEXT,可以和IF嵌套使用。
计算统计类
常用的基础计算、分析、统计函数,以描述性统计为准。具体含义在后续的统计章节再展开。
Sum/Sumif/Sumifs
统计满足条件的单元格总和,SQL有中同名函数。
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Sumproduct
统计总和相关,如果有两列数据销量和单价,现在要求卖出增加,用sumproduct是最方便的。
MySQL中有同名函数。
Count/Countif/Countifs
统计满足条件的字符串个数
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Max
返回数组或引用区域的最大值
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Min
返回数组或引用区域的最小值
MySQL中有同名函数,Python中有同名函数。
Rank
排序,返回指定值在引用区域的排名,重复值同一排名。
SQL中有近似函数row_number() 。
Rand/Randbetween
常用随机抽样,前者返回0~1之间的随机值,后者可以指定范围。
MySQL中有同名函数。
Averagea
求平均值,也有Averageaif,Averageaifs
Quartile
=Quartile(指定区域,分位参数)
计算四分位数,比如1~100的数字中,25分位就是按从小到大排列,在25%位置的数字,即25。参数0代表最小值,参数4代表最大值,1~3对应25、50(中位数)、75分位
Stdev
求标准差,统计型函数,后续数据分析再讲到
Substotal
=Substotal(引用区域,参数)
汇总型函数,将平均值、计数、最大最小、相乘、标准差、求和、方差等参数化,换言之,只要会了这个函数,上面的都可以抛弃掉了。
Int/Round
取整函数,int向下取整,round按小数位取数。
round(3.1415,2) =3.14 ;
round(3.1415,1)=3.1
时间序列类
专门用于处理时间格式以及转换,时间序列在金融、财务等数据分析中占有较大比重。时机序列的处理函数比我列举了还要复杂,比如时区、分片、复杂计算等。这里只做一个简单概述。
Year
返回日期中的年
MySQL中有同名函数。
Month
返回日期中的月
MySQL中有同名函数。
Weekday
=Weekday(指定时间,参数)
返回指定时间为一周中的第几天,参数为1代表从星期日开始算作第一天,参数为2代表从星期一开始算作第一天(中西方差异)。我们中国用2为参数即可。
MySQL中有同名函数。
Weeknum
=Weeknum(指定时间,参数)
返回一年中的第几个星期,后面的参数类同weekday,意思是从周日算还是周一。
MySQL中有近似函数 week。
Day
返回日期中的日(第几号)
MySQL中有同名函数。
Date
=Date(年,月,日)
时间转换函数,等于将year(),month(),day()合并
MySQL中有近似函数 date_format。
Now
返回当前时间戳,动态函数
MySQL中有同名函数。
Today
返回今天的日期,动态函数
MySQL中有同名函数。
Datedif
=Datedif(开始日期,结束日期,参数)
日期计算函数,计算两日期的差。参数决定返回的是年还是月等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29