导语：虽然技术在进步，但是Excel在今天仍然未被淘汰。本文细述了Excel的用途、对数据分析的作用、操作步骤等超多干货，感兴趣的小伙伴们就一起来读读看吧！

大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。

一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？

今天先从最简单的Excel讲起吧。

一、Excel是干啥的？

Excel不是数据分析的专用工具。Excel只是一个处理表格的基本工具，除了简单的制作表格以外，基于表格的数据计算、数据图表绘制、统计学/运筹学公式，Excel都有包含。并且，完全不需要写代码就能使用，上手难度极低。

二、 Excel对数据分析有啥用？

先问一句：数据分析的工作是啥？

简单来说，有5部分：

• 存储原始数据
• 按要求提取数据
• 按要求计算数据
• 将数据做成图表
• 解读数据，得出结论

这五个部分，用Excel都能实现。并且，Excel操作非常简单，因此很适合作为数据新人的启蒙工具。

那么，怎么算懂Excel呢？

三、怎么算懂Excel？

理论上，100%搞懂Excel的所有功能是不太可能的，君不见单单讲Excel函数的书都有几百页厚。而且，也没必要100%搞明白，作为一个数据新人启蒙的工具，想搞懂Excel，关键是搞懂四大基础操作。

操作1：建表。没有数据分析习惯的人，在Excel里呈现数据，写的是他最终使用数据的样子。但是这样形式太固化，无法重复使用，因此经常引起反反复复的提数。有数据分析习惯的人，区分维度和指标，可以轻松进行计算，数据操作效率非常高（如下图）。

操作二：清晰指标计算/汇总计算。有数据分析习惯的人，在做Excel的时候，很清楚自己是在计算一个新指标，还是汇总一个旧指标整体数据。这样的习惯，能在计算的时候清晰指标间逻辑关系，不但不容易出错，而且可以基于新衍生的分类标签/指标，做更多分析（如下图）。

操作三：熟练使用数据透视表。数据透视表是Excel数据分析的核心功能，熟练掌握，不但计算速度更快，而且对理解数据聚合的概念有奇效（如下图）。

操作四：根据需求挑选合适的图表。做一张图很容易，但是根据实际需要选择图表，才是数据分析人员的要求（如下图）。

掌握了上边四大操作，就已经能把一个数据萌新与财务、HR区分开。因为此时，你已经不会横着竖着乱摆数据，而是按一定逻辑，规范处理数据。这四大操作，在后续学习SQL，Python等工具的时候，还会遇到。到时候完全可以对照Excel的操作进行理解。

相比之下，Excel有些看似复杂的操作，比如统计学/财务函数，比如线性规划工具箱、统计检验工具，线性回归模型等。虽然背后的原理很复杂，但是操作上都是套公式计算而已，有实际需求的时候再了解即可。为了复杂而复杂，就没必要了。

四、从懂Excel到数据分析

单纯懂Excel，还不足以做数据分析。因为现实中的数据分析问题，常常是口语化的，随意的，比如：

• “小熊妹，最近的销售情况怎么样？”
• “小熊妹，为什么这次活动比上次效果差？”
• “小熊妹，预测下下个月业绩有多少？”

Excel里可没有一个按钮能直接点出上边几个问题的答案，需要我们自己转化问题。

常见的需求有三种：

需求一：提供数据。比如“小熊妹，最近的销售情况怎么样？”此时我们应该确认统计数据的分类维度与指标。然后做成Excel示例，让需求方确认格式正确后，再到数据库里提取数据（如下图）。

需求二：对比分析。比如“小熊妹，为什么这次活动比上次效果差？”此时要把下面三个问题讨论清楚，做好Excel示例，再对应提取数据（如下图）：

• 谁和谁进行对比
• 对比哪些指标
• 是否要分类

需求三：预测分析。比如“小熊妹，预测一下下个月业绩有多少？”此时需要业务方选择，用业务模型来预测，还是用算法模型预测。如果采用业务模型预测，则需把业务逻辑、假设情况等要素提前在Excel里做好（如下图）。

如果是算法模型，那么简单的时间序列/回归模型，可以直接在Excel里进行计算（如下图）。

当然，复杂的模型，还是上SPSS/Python吧，别难为Excel。

这样转化以后，才能将Excel操作运用到数据分析工作之中。

不过，以上只是简单示例，现实中数据分析问题，可能更复杂。因此也更需要一开始就在Excel里打好样板，让业务方看到输出物的样子，确认符合需求。避免自己埋头苦干，写了几天代码结果被人喷：“你这分析的都是啥呀！”那就太惨了。Excel作为业务和技术人员沟通的桥梁，着实好用。

五、 为什么Excel没有被取代

随着数据量增大，存储原始数据的任务一般交给数据库。提取、计算也可以使用Sql、Python等工具完成。因此Excel在今天，用处大大减少。但这仍然不能撼动它的地位。因为它还有三大额外优势：

优势一：能处理各种零散数据。比如调查问卷，比如从公众号、天猫、抖音后台导出的数据，比如外部ppt里附带数据。这些都很难入数据库，可以通过excel统一处理。此时，需要进一步掌握Excel数据清洗的常用函数，比如：concat（链接字符串），replace（替换内容）Vlookup（匹配字段）等等。

优势二：方便业务部门自行计算。很多时候，业务喜欢自己做计算，此时可以把业务想计算的分类维度、指标准备好，然后教业务方使用数据透视表，想计算啥，就计算啥。省的老找我们一遍遍跑数

优势三：做好的图能直接排在PPT里。写报告省事。这个就不都说了。

总之，即使技术再进步，Excel也不会轻易被淘汰的。

作者：小熊妹，公众号：“码工小熊”，数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。

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