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12个巨好用 Excel 数据分析技巧,赶紧收藏!(附资源)

 随遇而安YXSH 2024-05-26 发布于浙江

经常会被问到Excel有什么数据分析技巧?对于这个问题,没有固定的答案,Excel数据分析在我们日常办公不可或缺,具体讲Excel的使用完全可以出一本书,对于日常的数据处理和数据分析我们仅需掌握其常用的用法即可。

作者根据多年的数据分析经验总结Excel数据分析常用的技巧,可以作为小技能的应用,熟练掌握这部分技巧,成为职场办公技能的加分项,减负工作量,助力你升职加薪,下面一起来学习。

示例工具:office2016
本文讲解内容:Excel数据处理
适用范围:Excel快捷使用、批量操作
快速填充空白单元格

快速填充空白单元格,下面的数据表中存在多个空白的单元格,需要填充为0。

使用Ctrl+G快捷键点击定位条件。

点击空值定位出空白单元格。

在定位出的第一个单元格中使用公式=0,按下快捷键Ctrl+Enter键即可批量填充。

批量删除空白行

首先使用Ctrl+G快捷键定位空白单元格位置,右键第一个空白的单元格,点击下方单元格上移,即可将空白行删除。

使用通配符进行查找替换

在查找与替换中使用*号通配符,这里的'*花'代表花字前面有很多的字符,可以进行模糊查找,点击查找全部即可看到这里查找到了540个匹配的单元格内容。

多条件筛选

多条件筛选,按照一定的数据条件去筛选数据,在数据选项卡下选择高级筛选按钮。

在高级筛选框里面选择条件区域,将筛选后的结果复制到标题行。

即可得到如下筛选的结果。

跳过空单元格粘贴完整数据

需要将下面的完整数据复制粘贴到上面有缺失的数据区域,并且需要跳过空白的单元格进行粘贴。

首先复制下面完整的数据表,右键上面不完整的表格,在选择性粘贴里面点击跳过空单元格,点击确定即可。

数据分列文本为日期型数据

将文本型日期转化为日期型数据,在数据选项卡下点击分列功能。

在文本分列向导里默认下一步,在第三步向导勾选日期。

批量修改单元格格式

这里同时对一月、二月、三月3个Sheet表修改单元格格式,使用Ctrl键依次选择各个Sheet表或者用Shift键首尾进行选择,接着只要对其中的一个Sheet表做了修改,这几个多选的Sheet表都可以同步变化过来。

批量生成工资条

在工资表中设置辅助列,每间隔一个空格填写一个字符。

使用Ctrl+G定位出空白单元格。

右键第一个空白单元格点击插入整行。

复制第一行标题,全选数据使用Ctrl+G快捷键定位出空单元格,再使用Ctrl+V粘贴即可。

删除第一行即可批量生成工资条。

批量生成文件夹

首先创建文件名,并下拉函数='MD '&A2生成文件名。

然后新建一个txt文本文档,将生成的文件名复制粘贴到txt文本文档中。

将结果另存到一个新的文件中。

选择磁盘,保存类型为所有文件,文件名的后缀命名为.bat格式的文件,点击保存即可。

双击text.bat即可批量生成文件。

批量生成文件夹目录

这里我们看到E磁盘有10个文件夹。

用快捷键Win+R,输入cmd,打开命令行。

在命令行输入tree e:/testing /f>e:name.text命令,使用enter键即可生成文件夹得目录。

打开text文件即可看到生成的文件夹目录,使用Excel读入文本即可将文件夹目录读取进来。

多层二维表转为一维表

这里的行标题和列标题均带有层级结构,需要将其转换为一维表,选取表格数据,点击从表格,进入PowerQuery数据清洗界面。

选择第一列,在转化里面选择向下填充。

选择前两列,在转换选项卡下点击合并列,分隔符可以任意选择,这里选择空格。

全选表格,在转换选项卡下点击转置。

全选表格,在转换选项卡下点击将第一行用作标题。

选择前两列,右键点击逆透视其他列。

选择之前合并的列,在转换选项卡下点击拆分列,按照空格分隔符进行拆分。

选择第一列,将空白的地方向下填充。

点击关闭并上载将数据加载值表格中。

如下我们成功的将带有多层级标题的二维表转换为一维表。

Excel批量合并工作簿

本次使用的数据文件一共包含A01到A04共计四个工作簿,这四个工作簿都有相同的列名。

首先,新建一个空的工作簿,在数据选项卡下选择新建查询,从文件选择从文件夹。

从路径选择我们需要批量合并工作簿的文件夹,然后点击打开。

在组合里选择合并并转化数据。

在合并文件选项中点击合并的第一个Sheet表,点击确定。

在Power Query编辑器中右键第一列,点击删除,删除多余的列。

点击关闭并上载选项,就会将合并后的数据加载到Sheet表中。

合并后的数据如下所示。

以上就是小编总结的一些Excel处理技巧,关于Excel数据处理的技巧还有很多,限于篇幅原因,这里无法一一进行图文实操,更多实用的数据处理实操干货,持续分享数据分析知识,另外,大家一定要上手操作,才能更好的掌握这些技巧~

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