这题我会！总结一下我4年职场经验，告诉你怎么用一周时间学会用Excel做数据分析！

其实用Excel做数据分析不难，难的是理清数据之间的关系，并且根据工作重点正确使用Excel功能，这方面我也用了不少精力去摸索，书和视频课就看过一大堆。但这种机械式的Excel学习方式最后只让我学会做个数据透视表......跟真正的数据分析挨不上边儿。

后来还是跟公司里一个资深的数据分析师请教了才找到正确的学习方法。资深人士的经验就是不一样，推荐的教程系统又容易上手，我学了4天就做出逼格满满的数据分析图表了。

这课程挺系统，有数据模型和思维的拆解，有Excel数据分析的详细操作指导，实操项目也是很多大厂的商业数据分析项目，不仅对提升技能有用，还可以给简历增色。最关键是实操性强，一边操作一边学，课程学完操作也学到家了！

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下面也给大家分享一下用Excel做数据分析的一些方法，想学的迅速码住！

一、用Excel做数据分析需要经过的5个阶段：

①数据收集：

这个步骤需要找到大量的数据，统筹起来做一个整合。比如中国统计局、经合组织开放的数据网、EDGAR、巨潮资讯、Bloomberg（彭博终端）、新华社-全球经济数据等等网站能找到大量的信息。

②数据处理：

这时候就要用到Excel，把收集到的数据进行一次大清洗。重复的筛选清除，缺失的补充完整，错误的纠正或删除。

常用到的函数包括：

数据重复——count if函数，可删除重复项数据缺失——if and or 嵌套函数等数据抽样——left、right、vlookup、concatenate、rand等函数数据计算——average、sum、max、min、date、if等函数数据分组——vlookup函数、search函数等

常用的功能有这几个，受限了篇幅，没法一一列举出来，有些具体的工作也需要具体分析。

大家操作Excel过程中有什么问题的话，可以评论区留言交流哦~当然我还是更加建议全面地去学习一下Excel的。

如果想更快地掌握好这个技能，可以看看下面的Excel实训课，会系统讲怎么查找数据、清洗数据和数据分析等等，内容层层深入，干货满满，强推！

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③数据分析

这个阶段应该掌握很多分析方法，比如对比分析法、分组分析法、结构分析法、交叉分析法、综合评价分析法等等。这些方法学起来并不难，如果数据收集和数据处理都进行得很顺利，这里按照模板和框架去套用就行了。

④数据可视化

主要是根据上面几个步骤得出来的结果，选择合适的图表。如果要看成分，那就用饼图、柱形图、条形图、瀑布图。如果要看排序，那就用柱形图、条形图、气泡图、帕累托图。如果要看相关性，俺就用散点图、柱形图、对称条形图、气泡图。要是需要多重数据比较，用雷达图

u1s1，数据可视化是最能装X的时候了，用对了图表，做汇报呈现出来的感觉完全就是不一样的。试想一下，要是汇报工作的时候看到这样的图表，你也会觉得惊艳吧？

学会这个也不难，点击下面的链接，每天用20分钟去学习，4天就能成为办公室的表哥表姐了！课程都是真实商业项目，实操性很强，还有1V1的助教辅导，不怕学不会！（课程还有Excel的操作方法和数据分析模板资料包赠送，免费领！）

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二、如何用Excel实现数据分析呢？

其实就是让数据和图形匹配，针对不同的数据关系用不一样的表格，让数据可视化更高效。

无论数据总量和复杂程度如何，数据间的关系大多可分为三类：比较 / 构成 / 联系，下面给大家介绍几个可视化图表，看完小白也能轻松玩转数据分析~

基于分类 / 时间的数据对比，通常需用到比较型图表。可以通过图表轻松识别最大/最小值，查看当前和过去的数据变动情况。

条目少时用柱状图，条目多于10条时用条形图，若是看数据的变化趋势用折线图即可。

要是觉得这类图形太简单，有无更新的表现方式呢？答案当然是有！

如果需要双向比较数据，也可以用双向条形图。用颜色区分大区，空心/实心区分收件量和派件量，既能整体比较大区，又能详细对比地区的情况。

当想要比较数据之间的差异时，南丁格尔玫瑰图再适合不过。由于扇形的半径和面积是平方的关系，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差异放大，适合对比大小相近的数值。它不适合对比差异较大的数值，因为数值过小的类目会难以观察。

此外还有子弹图、雷达图、气泡图、瀑布图、散点图、热力图等等都是做数据可视化很高效又很有逼格的图形，这也是职场进阶必备的技能。要掌握得好需要进一步的学习。

如果你之前看过各种视频课都没学会，不如试一试下面这个AI系统的课程，完全实操带练，闯关式的学习能够让你学会每一步操作。而且内容都和真实工作场景相符，不怕脱离课程再实操会“马冬梅”~

课上还有贴心助教1V1督学和指导，助你早日通关Excel课程，学会数据分析可视化！

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所以说用Excel做数据分析没有想像中那么难，把拿到手的数据进行提炼、明确数据关系和主体，再选择合适的图表，就能进行可视化。