跟李銳學 Excel 數據分析

李銳

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2021-11-01
  • 定價: $479
  • 售價: 8.5$407
  • 貴賓價: 8.1$387
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 326
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7115558566
  • ISBN-13: 9787115558565
  • 相關分類: Excel資料科學
  • 立即出貨(限量) (庫存=1)

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商品描述

《跟李銳學Excel數據分析》是作者20年實戰經驗的總結、提煉,匯集了職場人在實際工作中常見的需求。書中結合具體場景,以實例的形式講解Excel 常用技術,能夠幫助讀者有效提高工作效率。跟李銳學Excel,提高工作效率、快樂生活。

《跟李銳學Excel數據分析》共13 章,覆蓋Excel 函數與公式、數據透視表、商務圖表、動態圖表、數據管理、數據可視化、多表合並、數據看板、Power Query、Power Pivot 等技術。本書根據實際工作流程安排內容,各章環環相扣,從數據錄入到數據管理,從多表合並到函數建模,從數據可視化到專業數據看板分析,輔以案例,在傳授方法的同時解析思路,以便讀者能夠舉一反三、學以致用。

《跟李銳學Excel數據分析》內容翔實、圖文並茂,包含豐富專業的實用技術。

作者簡介

李銳,具有多年Excel實戰經驗,曾先後擔任過某藥業集團電購平台物流信息部經理,某教育集團投資併購經理/計劃及經營督導經理,某電商公司數據分析總監,ExcelHome培訓中心講師。 40萬粉絲微博“@Excel_函數與公式”博主,“跟李銳學Excel”主理人,講師。微軟MVP,微軟辦公軟件國際認證(MOS)講師。

目錄大綱

目錄
第01章 只按一鍵,告別煩瑣重複的操作
1.1 瞬間實現報表數據匯總 2
1.1.1 多列數據瞬間匯總 2
1.1.2 多行數據瞬間匯總 2
1.1.3 一鍵實現分別按行、按列匯總數據 3
1.2 快速進行數據比對,找出差異值 4
1.2.1 兩列數據比對 4
1.2.2 多列數據比對 6
1.3 瞬間完成數據提取、數據合併 9
1.3.1 從文件編號中提取部門信息 9
1.3.2 從聯繫方式中提取手機號 10
1.3.3 從身份證號碼中提取出生日期 11
1.3.4 批量合併多列信息 11
1.3.5 多列數據智能組合 12
1.3.6 智能合併地址信息 12
1.4 超*表,瞬間自動美化報表 13
1.4.1 讓報表自動隔行填充顏色 13
1.4.2 讓長報表的標題行自動置頂 14

第02章 輕點鼠標,批量導入數據
2.1 TXT文件中的數據,如何批量導入Excel 18
2.1.1 常規文本文件數據的導入 18
2.1.2 身份證號碼等長文本數據的導入 24
2.1.3 從十幾個文本字段中刪除部分字段再導入Excel 28
2.1.4 從字段中選擇性導入數據 31
2.2 網頁中的數據,如何批量導入Excel 34
2.3 圖片中的數據,如何快速導入Excel 36
2.4 數據庫文件中的數據,如何快速導入Excel 39

第03章 極速錄入法,讓你快20倍
3.1 手敲數字總出錯?一個妙招極速錄入超長數值 44
3.2 不想手動輸入長名稱?兩個妙招極速錄入超長文本 44
3.3 不想逐個添加前綴、後綴?這兩招都能批量完成 47
3.4 如何在多個單元格區域同時錄入數據 49
3.5 在多張工作表中同時錄入數據 52
3.6 將12張工作表中的數據快速匯總 53

第04章 數據管理,輕鬆清洗和轉換臟數據
4.1 系統導出的數據,如何快速清洗 58
4.1.1 刪除多餘標題行 58
4.1.2 刪除多餘空白行 60
4.1.3 刪除不可見字符 63
4.2 報表中的數字無法正常統計,如何批量轉換 64
4.3 整列的偽日期格式數據,如何批量轉換格式 66
4.4 整張報表格式錯亂,如何快速轉換為規範格式 68
4.5 使合併單元格變“乖”,批量拆分並智能填充數據 69

第05章 多表合併,處理散亂的數據
5.1 多表行合併,按條件將多表數據合併計算 74
5.2 多表列合併,按字段將多表數據合併計算 76
5.3 將100家分公司的數據合併到一張工作表中 77

第06章 表格美化術,提升數據說服力
6.1 別人做的表格為什麼那麼專業 86
6.1.1 行高、列寬調整 87
6.1.2 字體設置 88
6.1.3 字號設置 88
6.1.4 配色美化 89
6.1.5 邊框設置 91
6.1.6 數據可視化 92
6.2 雙欄表頭這樣做,表格清晰、乾淨又漂亮 94
6.3 多欄表頭這樣做,輕鬆展示多維度數據 97
6.4 自動隱藏表格里的錯誤值,表格更清爽 99

第07章 這些經典的函數用法,讓你攻無不克
7.1 邏輯判斷誰更強?讓表格按條件返回結果 104
7.1.1 單條件邏輯判斷:IF函數 104
7.1.2 雙條件邏輯判斷:IF+AND函數 105
7.1.3 多條件複雜邏輯判斷:IF+OR+AND函數 106
7.1.4 多層級按區間條件邏輯判斷:IF函數嵌套 108
7.1.5 多層級判斷公式的優化:VLOOKUP函數+輔助列 110
7.2 VLOOKUP,職場必會的查找函數 113
7.2.1 按條件查詢單字段數據 113
7.2.2 按條件跨表查詢多字段數據 115
7.2.3 一個公式實現按條件跨表查詢11種字段數據 116
7.3 INDEX+MATCH函數組合,數據查詢*佳搭檔 119
7.3.1 INDEX函數基礎用法 119
7.3.2 MATCH函數基礎用法 122
7.3.3 INDEX+MATCH函數組合基礎用法 123
7.3.4 INDEX+MATCH函數組合的靈活使用 124
7.4 5秒完成全年12張工作表的匯總 125
7.5 再難的條件匯總問題,都是小菜一碟 128
7.5.1 SUMIF函數基礎用法 128
7.5.2 單條件*匹配匯總 129
7.5.3 單條件模糊匹配匯總 130
7.5.4 跨列條件*匹配匯總 130
7.5.5 跨列條件模糊匹配匯總 133
7.5.6 SUMIFS函數基礎用法 134
7.5.7 多條件*匹配匯總 135
7.5.8 多條件模糊匹配匯總 136
7.6 以一敵十的“*”函數:SUBTOTAL函數 136

第08章 數據可視化,讓你的報表“會說話”
8.1 帶選擇器的表頭,改表頭即自動更新整張報表 142
8.2 條形圖,讓數據和圖表渾然天成 145
8.3 圖標集,讓報表既清晰又美觀 151
8.4 迷你圖,輕鬆展示數據趨勢、對比、盈虧情況 154
8.5 智能可視化,按指令動態突出顯示目標記錄 158

第09章 數據透視表,海量數據匯總不用愁
9.1 上萬條數據,輕鬆實現分類匯總 166
9.2 僅需1分鐘將全年數據按季度、月份分類匯總 170
9.3 動態數據透視表,讓報表結果自動更新 174
9.4 這才是數據透視的真正奧秘,讓你指哪兒打哪兒 178
9.5 一鍵將總表拆分為多張分錶,還能同步更新 181
9.6 一鍵植入選擇器,讓報表能夠交互動態更新 184

第 10章 數據透視圖,數據匯總和圖表一舉兩得
10.1 讓你的數據分析能夠表格、圖表兼備 188
10.2 一鍵美化數據透視圖 191
10.3 切片器,讓數據透視圖和數據透視表聯動更新 193

第 11章 專業、大氣的商務圖表
11.1 查看數據趨勢,這張經典的趨勢展現圖職場* 200
11.2 查看數據對比,這兩種經典圖表適用於各種場景 209
11.2.1 用柱形圖展示數據對比 209
11.2.2 用條形圖展示數據對比 214
11.3 查看數據佔比,這兩種圖表輕鬆滿足各種要求 223
11.3.1 用餅圖展示數據佔比 223
11.3.2 用圓環圖展示數據佔比 228
11.4 高出鏡率的經典組合圖,你也能輕鬆駕馭 234
11.5 錯誤匯報方式與正確匯報方式 242

第 12章 數據看板,一頁展示多種數據
12.1 日報看板,自動完成數據計算、數據分析和展示 246
12.1.1 理解用戶需求 247
12.1.2 明確數據分析和展示要素,提煉核心指標 247
12.1.3 構建數據分析看板佈局 248
12.1.4 收集、整理、清洗、轉換原始數據 248
12.1.5 計算核心指標數據 248
12.1.6 根據需求插入動態圖表、數據可視化元素 251
12.1.7 整合併組織數據和圖表到看板中,調整配色並美化 257
12.2 週報看板,自動按選定期間進行數據分析和展示 267
12.2.1 理解用戶需求 268
12.2.2 明確數據分析和展示要素,提煉核心指標 268
12.2.3 構建數據分析看板佈局 268
12.2.4 收集、整理、清洗、轉換原始數據 269
12.2.5 計算核心指標數據 269
12.2.6 根據需求插入動態圖表、數據可視化元素 271
12.2.7 整合併組織數據和圖表到看板中,調整配色並美化 275
12.3 月報看板,用數據建模進行自動化數據分析和展示 278
12.3.1 理解用戶需求 280
12.3.2 明確數據分析和展示要素,提煉核心指標 280
12.3.3 構建數據分析看板佈局 280
12.3.4 收集、整理、清洗、轉換原始數據 281
12.3.5 計算核心指標數據 281
12.3.6 根據需求插入動態圖表、數據可視化元素 284
12.3.7 整合併組織數據和圖表到看板中,調整配色並美化 294

第 13章 Power BI,商務數據分析*工具
13.1 Power Query超*查詢,智能提取、轉換、整合數據 298
13.1.1 提取數據 298
13.1.2 轉換數據 302
13.1.3 整合數據 306
13.2 Power Pivot超*數據透視表,智能數據分析、計算 313
13.2.1 Power Pivot加載方法 313
13.2.2 單表數據智能計算 314
13.2.3 多表數據智能分析 318