本文探讨如何利用Excel进行高效的数据分析，涵盖数据处理、图表制作和报告撰写。通过学习Excel的核心应用，如数据处理函数、图表和透视图，提升数据分析效率。文章还介绍了数据操作中的难点和实用技巧，以及如何利用图表进行信息可视化，强调了避免图表误导的重要性。同时，文章提供了数据分析报告的结构和撰写要点，帮助提升报告的专业性和影响力。
将OneNote中的笔记部分经过整理转来博客，主要根据自己较为不熟悉的点进行记录。
Excel作为一款微软开发的数据分析和报表制作软件，有其自身良好的可用性和对windows系统的适应性。
诚然，对于从事数据算法的专业从业者，完全可以使用Python、R、SAS等更为高端的操作来实现各种相同的数据操作，但是Excel作为一款易于使用的大众化的分析软件，我们完全可以将其加入自己的技能库，对一些数据量较小的数据进行分析和查看。用好Excel，可以大大提升数据分析的工作效率。
用好Excel，就是要学好其三个重要核心应用：数据处理函数、各类图表应用、透视图
那么本篇文章主要就以Excel为依托，从数据操作、图标制作、分析报告撰写三个角度，来探讨一下数据分析的小操作和一些重要注意事项（大智慧）
主体分为：1. 数据操作篇；2. 图表篇；3. 分析报告篇。
操作篇主要针对在使用过程中的一些难点进行记录整理，不成体系；对于下面一些业务则介绍的更为系统。看官们可酌情自取。
数据操作篇：
设置单元样式、条件样式
设置保护，解除全局锁定，锁定需要保护的单元格，开始→格式设置锁定密码。需要解除锁定才能修改内容
排序和筛选，通过套用表格格式，下拉箭头可进行筛选
高级筛选：可根据表头和条件来框取表格内容进行筛选，条件在同一行为and、条件在不同行为or
分列：将一列拆分，与导入数据规则相似
数据验证：检查不合法输入，下拉列表序列保证所有更新值为范围内的值；设置输入提示
数据验证：设置验证条件后圈出无效数据，保护+隐藏单元表
Countif(表2[人数]">=3000")
Countifs、sumif、sumifs、rank、rank.avg
对二维表的访问操作
- match函数返回某个标签对应的位置，组合成行列坐标值
- index函数检索得到二维表中的数值、
- 文本字段处理
- 通过数据验证制作下拉列表，方便标签选择
- 对原始数据加锁保护
vlookup匹配，选择匹配关键字，然后选择关键字及右侧区域（绝对引用），选择求值的列。（近似匹配、精确匹配）
hlookup：与vlookup相似，横向排列
间接饮用indirect，可以用于在数据验证中的序列取值应用设置二级下拉列表
选择表格，查找和选择→定位条件，选择常量，可以伸缩变化表格形状，去除空值
Excel文本函数left、right、mid、find、len、substitute
数据透视表：对数据各个维度做高级展示
尽量把操作放在数据透视表中，而尽量少的对原表进行操作
切片器，对透视图中数据进行筛选
图表篇：
样式调优，内容筛选（也可在切片器中完成），
我认为的Excel的三大核心：函数、透视图、图表
帕累托图 直方图：反映二八原则，二和八不是一个范畴，二代表对象，八代表效果：20%客户贡献了80%的利润
面积图，饼图，折线图，箱型图，环形图，龙卷风图（轴对称的直方图），旭日图（类型分层表示），树状图（面积大小体现）
Excel分析工具库
回归、指数平滑（一种改良的加权平均法，根据最近时期的实际数据和前期预测数据，并借助平滑系数进行销售预测）
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