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| 內容簡介： |
本书介绍了如何使用Excel进行数据处理和数据分析，掌握这些通用技能，能够轻松应对多种数据挑战。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
全书共24章，分为6篇。第1篇介绍Excel的基础操作；第2篇介绍数据处理的方法和技巧，包括数据规范、筛选、排序和汇总；第3篇介绍在数据处理与分析过程中常用的公式与函数，包括逻辑函数、统计函数、查询函数、文本函数、日期函数等；第4篇介绍数据透视表和数据透视图的常用方法和技巧，涵盖数据透视表的计算、排序、 筛选与分组统计，以及切片器等内容；第5篇介绍数据可视化的方法，包括图表的创建、编辑与美化，以及复合图表的应用等内容；第6篇通过人力数据分析、进销存报表和财务费用分析3个综合案例，将本书所介绍的方法和技巧贯穿起来，让读者实践练习，并能举一反三。
本书内容全面、结构清晰、由浅入深，适合需要提升办公效率的初中级用户、商务办公用户阅读，也可作为数据分析从业人员的入门和参考书。
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| 關於作者： |
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梁三十：女娲科技数据分析学科负责人，十方教育数据分析课程负责人，负责海内外数据分析课程内容的开发、市场营销与推广等，兼任台湾Facebook-ExceI行业头部知识博主，单月Excel知识榜单累计20万粉丝。
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| 目錄：
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第 1篇 Excel入门
第 1 章 绪论
1．1 在日常工作中，Excel 能解决哪些问题
1．1．1 数据采集
1．1．2 数据处理
1．1．3 数据分析
1．1．4 数据可视化
1．2 Excel数据分析的思维与方法
1．2．1 Excel数据分析的思维
1．2．2 Excel数据分析的方法
1．3 通过本书的学习，可以提升哪些能力
第 2 章 Excel数据处理与分析的基础操作
2．1 Excel 的工作界面
2．2 Excel 的工作簿和工作表操作
2．2．1 认识工作簿和工作表
2．2．2 工作簿的新建和保存
2．2．3 工作表的新建和删除
2．2．4 输入与编辑单元格数据
实战演练 制作并美化物品订单表
2．3 表格打印
2．3．1 调整打印区域
2．3．2 打印页面设置
2．3．3 选择打印区域
2．4 保护表格
2．4．1 保护工作表
2．4．2 允许编辑区域
2．4．3 工作簿保护
2．4．4 文档加密
实战演练 对工作表和工作簿设置保护，并隐藏部分数据
第 2篇 数据处理
第 3 章 数据规范
3．1 6 种常见的表格问题
3．2 表格布局的 4 个原则
3．2．1 4个原则
3．2．2 根据 4个原则处理表格
3．3 单元格格式规范
3．3．1 日期格式
3．3．2 文本格式
3．3．3 数字格式
实战演练 处理单元格中不规范的格式
3．4 数据验证
3．4．1 认识数据验证
3．4．2 日期验证
3．4．3 文本验证
3．4．4 序列验证
3．4．5 数字验证
实战演练 用数据验证功能规范数据录入
第 4 章 数据筛选、排序与汇总
4．1 数据筛选
4．1．1 日期筛选
4．1．2 数字筛选
4．1．3 文本筛选
4．1．4 单元格格式筛选
4．1．5 多条件筛选
实战演练 根据要求对货品采购表进行筛选
4．2 数据排序
4．2．1 排序的作用与规则
4．2．2 Excel 的3种排序方式
实战演练 根据要求对货品采购表进行排序
4．3 数据分类汇总
4．3．1 快速汇总
4．3．2 分类汇总
实战演练 根据要求对货品采购表进行分类汇总
第 5 章 数据处理综合实例——制作某火锅店6月份销售业绩表
5．1 案例背景
5．2 案例分析
5．2．1 案例分析目标
5．2．2 案例实现思路
5．3 实现过程
5．3．1 汇总原始数据
实战演练 汇总整理6月份的销售业绩数据
5．3．2 计算数据
实战演练 计算营业额排名、完成度、差值和同比增长率
5．3．3 数据报表可视化与美化处理
实战演练 对“2021 年6月店铺业绩汇报”表格进行可视化与美化处理
第 3篇 公式与函数
第 6 章 公式与函数应用常识
6．1 认识公式与函数
6．1．1 认识公式
6．1．2 认识函数
6．2 单元格的引用
6．2．1 相对引用
6．2．2 绝对引用
6．2．3 混合引用
实战演练 利用单元格引用计算学生成绩
6．3 6类常见的函数错误
6．3．1 ##### 错误
6．3．2 #DIV/0! 错误
6．3．3 #N/A 错误
6．3．4 #NAME 错误
6．3．5 #REF! 错误
6．3．6 #VALUE! 错误
6．4 嵌套函数的排错方法
实战演练 分析问题，处理常见函数错误
第 7 章 逻辑函数
7．1 认识逻辑函数
7．2 IF 函数详解
实战演练 利用简单逻辑判断函数判断学生成绩及格情况
7．3 多个条件的逻辑判断
7．3．1 IF 和 AND函数嵌套
7．3．2 IF 和 OR函数嵌套
7．4 多层条件判断
7．4．1 IF多重嵌套函数
7．4．2 IFS函数
实战演练 利用函数嵌套完成学生成绩表中的条件判断
第 8 章 统计函数
8．1 认识统计函数
8．2 基础统计函数
8．2．1 SUM 函数
8．2．2 AVERAGE函数
8．2．3 COUNT、MAX 和 MIN函数
8．2．4 RANK 函数
实战演练 利用基础统计函数完成第二季度销售统计需求
8．3 单条件统计函数
8．3．1 COUNTIF 函数
8．3．2 SUMIF 函数
8．3．3 AVERAGEIF函数
实战演练 利用单条件统计函数计算三类门店的营业情况
8．4 多条件统计函数
8．4．1 COUNTIFS函数
8．4．2 SUMIFS函数
实战演练 利用多条件统计函数完成各类门店三个统计需求
第 9 章 查询函数
9．1 认识 VLOOKUP函数
9．2 关键词查询
9．2．1 单关键词查询
实战演练 制作客户信息快速查询系统
9．2．2 多关键词查询
实战演练 根据“汽车价目表”查询汽车信息
9．2．3 反向查询
实战演练 批量查询员工的工号、薪资等信息
9．3 文本模糊查询
9．4 区间查询
实战演练 根据客户信息档案制作模糊查询系统
9．5 一对多查询
实战演练 根据“客户信息档案 2”制作一对多查询系统
第 10 章 文本函数
10．1 提取类文本函数
10．1．1 LEFT函数
10．1．2 RIGHT函数
10．1．3 MID函数
实战演练 利用提取类文本函数提取员工的相关信息
10．2 定位辅助类文本函数
10．2．1 FIND函数
10．2．2 LEN函数
10．2．3 LENB函数
实战演练 利用定位辅助类文本函数与提取类文本函数提取指定信息
10．3 TEXT 函数
实战演练 使用 TEXT 函数批量完成员工销售日报
第 11 章 日期函数
11．1 基础日期函数
11．1．1 TODAY、NOW 函数
11．1．2 YEAR、MONTH、DAY函数
11．1．3 DATE 函数
实战演练 根据员工花名册计算员工今年生日、明年生日
11．2 日期计算函数
11．2．1 DATEDIF 函数
实战演练 根据员工花名册计算员工年龄、入职年限、距离下一个生日的天数
11．2．2 NETWORKDAYS 函数
实战演练 计算2023年工作日天数及去除节假日 的工作日天数
11．3 条件格式和函数组合
实战演练 利用条件格式与函数设置合同到期提醒
第 12 章 公式与函数综合实例——制作2022年10月工资表
12．1 案例背景
12．2 案例解析
12．2．1 案例分析目标
12．2．2 案例实现思路
12．3 实现过程
12．3．1 计算工资数据
实战演练 计算汇总工资明细表
12．3．2 制作工资条
实战演练 制作工资条，编辑邮件话术
第 4篇 数据透视表与数据透视图
第 13 章 数据透视表基础知识
13．1 初识数据透视表
13．1．1 数据透视表是什么
13．1．2 数据透视表的创建方法
13．2 数据透视表的字段列表功能
13．3 数据透视表的分类汇总功能
13．4 数据透视表布局
13．5 美化数据透视表
实战演练 制作与美化产品销售数据透视表
13．6 更新数据透视表的数据源
13．6．1 修改数据源
13．6．2 新增数据源
13．6．3 建立超级表
实战演练 通过动态数据源体验未套用与套用超级表的区别
第 14 章 数据透视表的计算
14．1 值的汇总方式
实战演练 用值的汇总方式对表格中的数据进行汇总
14．2 值的显示方式
14．3 计算字段汇总数据
实战演练 对数据透视表进行字段计算
第 15 章 数据透视表的排序、筛选与分组统计
15．1 数据透视表的排序
15．1．1 自动排序
15．1．2 手动排序
15．1．3 自定义排序
15．2 数据透视表的筛选
15．2．1 使用下拉列表筛选
15．2．2 使用标签筛选
15．2．3 使用值筛选
实战演练 对产品名称自定义排序并筛选出含“茶”饮品的销售业绩
15．3 数据透视表的分组统计
15．3．1 自动分组
15．3．2 手动分组
实战演练 对所有饮料按产品类别进行分组
第 16 章 数据透视图和切片器
16．1 数据透视图
16．1．1 创建数据透视图
16．1．2 编辑数据透视图
16．2 切片器
16．2．1 创建切片器
16．2．2 使用切片器
16．2．3 美化切片器
16．3 美化数据看板
实战演练 制作第二季度门店销售业绩数据看板
第 17 章 数据透视表综合实例——制作2023年抱枕销售明细表
17．1 案例背景
17．2 实现思路
17．3 实现过程
17．3．1 制作2023年业绩总览表
17．3．2 制作2022年和2023年增长对比报表
第 5篇 数据可视化
第 18 章 数据条件格式与迷你图应用
18．1 数据可视化的含义
18．2 突出显示单元格
实战演练 在销售数据表中突出显示特定部门并按要求标注业绩
18．3 数据图形化表达方式
18．3．1 图标集
18．3．2 数据条
18．3．3 色阶
18．3．4 迷你图
实战演练 在销售数据表中标注出销售人员业绩是否达标并添加2月份业绩数据条
实战演练 分别设置1月到12月的双色标注和总计的三色标注
实战演练 在销售数据表中使用迷你图按要求展示各地区的业绩情况
第 19 章 图表的创建、编辑与美化
19．1 常见的图表类型
19．1．1 柱形图
19．1．2 折线图
19．1．3 饼图
19．1．4 条形图
19．1．5 散点图
19．1．6 雷达图
19．2 图表的创建与编辑
19．2．1 创建图表
19．2．2 编辑图表
实战演练 制作一周新增粉丝数和粉丝地域分布的数据图表
实战演练 制作条形图、散点图和雷达图
19．3 图表的美化
19．3．1 图表美化的3种方法
19．3．2 图表美化的4个步骤
实战演练 对全年销售业绩趋势图表进行美化
实战演练 对公司各地区手机销售业绩分析图表进行美化
第 20 章 复合图表的应用
20．1 初识复合图表
20．2 柱形图 - 折线图复合图表
20．2．1 同一坐标轴
20．2．2 不同坐标轴
实战演练 制作柱形图 - 折线图复合图表
20．3 柱形图 - 柱形图
20．3．1 温度图
20．3．2 堆积柱形图
20．3．3 百分比堆积柱形图
实战演练 制作柱形图 - 柱形图的三种图表
20．4 折线图 - 折线图
20．4．1 多类别折线图
20．4．2 分段式折线图
实战演练 制作折线图 - 折线图的两种图表
第 21 章 图表应用综合实例——制作销售业绩的动态图表
21．1 案例背景
21．2 实现思路
21．3 实现过程
21．3．1 制作汇总表
21．3．2 制作下拉菜单让汇总表动起来
21．3．3 制作动态温度图
21．3．4 制作动态折线图
21．3．5 制作动态化图表标题
第 6篇 Excel数据分析综合案例
第 22 章 制作公司人力数据分析看板
22．1 案例目标
22．2 实现思路
22．3 实现过程
22．3．1 制作多个数据汇总表
22．3．2 制作图表效果
22．3．3 制作与美化人力分析看板
第 23 章 制作进销存报表
23．1 案例目标
23．2 实现思路
23．3 实现过程
23．3．1 完成采购表的数据填充
23．3．2 完成销售表的数据填充
23．3．3 完成库存表的数据填充
第 24 章 制作财务费用分析看板
24．1 案例目标
24．2 实现思路
24．3 实现过程
24．3．1 汇总与可视化第1～4组数据
24．3．2 制作动态透视图表
24．3．3 制作动态图表标题
24．3．4 制作看板
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| 內容試閱：
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在数据化的今天，从事各项工作的读者都可能需要进行数据分析，因此学会使用Excel分析数据已经几乎成为每个人的必修课。
Excel作为强大的数据分析处理工具，是职场人士必须掌握的。然而，仍然有许多职场人士对使用Excel 进行数据分析较为生疏，或是停留在只能简单使用的水平。为了让更多的职场人士、数据分析爱好者等能够快速掌握Excel图表与数据透视表在数据分析中的应用方法，提升职场竞争力，我们特意编写了本书。
本书的特点是什么？
（1）本书力求实用。数据分析是一门严谨的学问，但是学习后如果不能运用到工作、生活中，不能解决实际问题，那就毫无意义。本书将深刻的概念转化为直白的语言，结合行业中的实例进行讲解，力求让读者看得懂、学得会、用得上。
（2）本书内容在精不在多。Excel功能强大，如果要全面讲解，四五百页都介绍不完。书中的内容遵循“二八定律”，我们精心挑选Excel 在数据分析方面最有价值的20%的功能，以解决工作、生活中80%的数据分析问题。这样能节约读者时间，提高学习效率。
（3）本书为重点、难点的分析方法提供了详细步骤。例如，对数据进行规范、筛选、排序与汇总，使用多种函数计算数据，使用图表、数据透视表分析数据等。提供详细的步骤不仅是为了让读者能操作练习，而且更希望读者能在练习过程中形成自己的数据分析思路。
（4）根据心理学大师研究出来的学习方法得知，有效的学习需要配合即时的练习。为了检验读者的学习效果，本书提供了十多个“互动测试”题，并提供了解题思路。
（5）Excel栏目拓展知识。为了提高读者的数据分析能力和效率，本书通过在正文中穿插大量的“技术看板”和“注意”栏目，为读者揭秘数据分析过程中的各种注意事项和技巧，帮助读者解决各种疑难问题与掌握数据分析的技巧。
通过本书能学到什么？
（1）深入理解数据分析的概念：理解什么是数据分析；掌握数据分析的基本步骤；熟悉必要的数据分析理论。
（2）正确建立数据表：科学合理地建立Excel数据表，避免建表误区，保证后续数据分析高效、顺利地进行。
（3）规范数据：用正确的步骤和方法处理错误及默认数据，进行数据检查；对数据进行计算、转换、分类等加工处理。
（4）强化Excel数据分析技能：不仅会简单排序和筛选，还会高级排序和筛选； 学会简单汇总和嵌套汇总，能快速统计海量数据； 学会条件格式和迷你图，用小工具发挥大作用。
（5）使用透视表挖掘数据价值：学会正确建立透视表的方法；掌握透视表分析的重点、难点、关键工具；通过各种案例掌握透视表进行数据挖掘的思路。
（6）制作专业数据图表：不仅能学会如何选择、创建图表，还能根据实际分析要求改变图表布局元素；掌握多种常用图表的制作方法；图表能力升级，制作出专业财经图表、 信息图表和动态图表。
有什么阅读技巧或注意事项？
（1）适用软件版本。本书在Excel 2019软件的基础上进行写作，建议读者结合Excel 2019版本进行学习。由于Excel 2016、 Excel 2013的功能与 Excel 2019有不少相同之处，因此本书内容同样适用于其他版本的软件学习。
（2）菜单命令与键盘指令。本书在写作时，当需要介绍软件界面的菜单命令或键盘指令时，会使用“→”符号。例如，介绍条件格式功能时，会描述为：单击“开始”选项卡→“样式”组→“条件格式”下拉按钮。
（3）实战演练与综合案例。本书前5篇均有实战演练，最后一篇为综合案例，建议读者根据所学知识进行动手练习，巩固每篇所学的知识内容。另外，案例中涉及隐私的数据均为虚构，非真实信息。
本书适合哪些读者？
需要使用Excel进行数据分析的工作人员；
对于数据分析有浓厚兴趣的人士；
职场中的Excel初、中级用户；
高等院校的师生；
与数据分析相关的培训机构师生。
Excel数据处理与分析作为一项职业技能， 始终在不断更新发展之中， 欢迎广大学习者和行业、企业专家对本书提出宝贵的意见和建议，邮箱是452009641@qq.com。
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