七周学会数据分析|良心教程第三周

1、为什么要学习excel？好用。不因为你会python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决问题。
excel、sql 场景：敏捷、快速、需要立即相应的需求
python、bi、etl场景：常规、频繁、可复用可工程化的需求

2、excel常用函数：
2.1 文本清洗类
find 定位，find(“k”,p2,1)
substitude 字符串替换
left right mid 字符串截取
text 对数字做格式转换等同于右键设置单元格格式转换
concatenate 字符串拼接,(s2,“k”)
trim 去除空格。(英文字符串不会去除中间的空格
replace 具体到指定位置的字符串替换
len 获取长度
excel自带的替换功能，想要全部替换可使用*表示全部。

2.2 关联匹配类
从不同的表合成一张表，通过索引来进行切片。
lookup(lookup_value,lookup_vector,[result_vector])：lookup(A2,{0,5,10,20},{1,2,3,4}）即A2=0~5则返回1，>20则返回4。
vlookup(B2,sheet1!A:B,2,false)：查找值，查找区域，返回第几列，模糊匹配true/精确匹配false；参数说明也可理解为：连接键，连接表！相关联的列，目标列序号，模糊匹配true/精确匹配false。
row 返回单元格所在行，可结合right(A2,1)获取个位数，来抽样。
column 返回单元格所在列
index(区域,行序号,列序号):（A2:T8,1,1）即区域相当于一个临时表
offset 以指定的引用为参照区，通过给定偏移量返回新的引用：（参照,行偏移,列偏移）
match 返回特定指定值特定顺序的像在数组中的相对位置，如match(6,A2:A8,0):0是匹配模式不用管。如果有重复值，返回的是第一个值的序号。
hyperlink 创建一个超链接。

2.3 逻辑运算类
and or not
false-0
true-1
if（条件判断，真时的返回，假时的返回）
isnumber 判断是否数字
iserror 比如说除以 0
提醒：true、false可以参与加减乘除运算
妙用：b1+b2+b3 得到多少个条件满足

2.4 计算统计类
sum 求和
rank 查找排名
stdev 标准差，结合平均值得出大部分在什么范围内
sumproduct 相当于客单价*销量的区域求和（Q2:Q7，R2:R7）
rand randbetween 随机
substotal 函数当中的瑞士军刀。统计平均值、求和
count 计算一个区域内有多少个数字（空值不会算入内，选定列后的底部计数值也是count值）
average 平均值
int 向下取整
round 四舍五入，round(num,取整范围) 正数往小数点上偏移，负数往整数上偏移做四舍五入
max min 最大最小值
quartile 中位数
countif 条件计数，countif(Q:Q,">10")
countifs 统计一组给定条件所指定的单元格数，如countifs(A29:A32,">5",B29:B32,“5”) 指满足A29:A32 中>5的且对应B29:B32=5的个数
sumif(R:R,"=应届毕业生",Q:Q)
averageif 参数同上

2.5 时间序列类
时间的本质是数字
year day month date weekday now weeknum today
注意：
weekday：一年中的第几天，参数2为1标识星期日等于1，我们习惯于用参数2位2表示星期一等于1。
weeknum：本周是一年中的第几周，参数2含义同上。
动态函数 now：返回当前日期与时间，精确到秒。today：精确到日。
日期的相减：1、直接相减 2、days(end_date,start_date)
date(年，月，日)

3.Excel的常见技巧
3.1 快捷键
Ctrl+方向键，光标快速移动
Ctrl+Shift +方向键，快速框选
xxxx，选定整列
xxxx，选定整行
Ctrl+A 选择整张表
Alt+Enter 换行

3.2 常用操作
Excel-数据-分列-指定分隔符比函数效率快。
开始-条件格式-数据条色阶适用于相关性的可视化。
插入-数据透视表-拖入行和值-点击值的右侧，选择汇总方式-得到表后，双击值可以展开指定分组的所有数据。当数据有更新，右键透视图->刷新数据。
视图-冻结首行。
数据-数据分析-描述统计：会新建一个工作本，会把一些常用的函数区聚合了，比如说最大值最小值中位数平均数等，这样会比较方便。
数据透视工具-分析-插入切片器：帮助快速筛选我们想要的数据。
选择数据透视图-插入-柱形图：可视化，可结合切片器使用。
做报表更厉害的是powerbi和python。
公式-定义的名称-根据所选内容创建-首行：相当于给列起别名，以后就不用字母+数字做区域了。也可用于下拉菜单。
数据-删除重复项：做快速数据检查
数据-数据工具-数据验证-允许序列+介于+来源=别名：即可得到下拉框
插入-折线图-选择一行的范围，选择折线图位置：得到迷你图，可以简单的看一个趋势。

4、练习
1.全国点评数最高的饭店是哪家？
2.哪个城市的饭店人均口味最好？
3.哪个类型的餐饮评价最好？
4.类型为川菜的店中，有多少个带「辣」字，又有多少个带「麻」字？
5.口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家？它们在哪个城市的占比最
多？
6.上海地区中，各个类型饭店服务前五名？
7、将点评、人均、口味、环境、服务这几个指标加工出一个综合评价系数，并且计算哪十家店是最好的？
8、对上海地区的日本料理，做一次描述性分析，

1、排序或者
J1=MAX(D:D)
K1=INDEX(C:D,MATCH(J1,D:D,0),1)
2、透视表均值+排序
3、透视表均值+排序
4、FIND(“辣”,C2,1)
筛选川菜、麻不为#VALUE!、辣不为#VALUE! 可以看到底部有计数结果
5、筛选+透视表计数+排序
注意：排序得先选中表来排，以免只对单独列做了排序。
6、筛选上海+粘贴类型店名服务+先对服务排序，再对类型进行排序+if(B3=B2,E3+1,1) 的效果是分组排序 + 筛选序号<=5 的。有个缺点是并列的序号却不同，可以通过加一个判断服务相等就不加一来解决。

7、 $列 $列号表示绝对引用，即拖动，这个引用不会变。
归一化，指将值收敛到0-1的范围，(int-min)/(max-min)。
值的范围比较大的，需要收敛的话（即控制敏感度），使用log。
8、数据-数据分析-描述统计，快速进行分析。

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