第二讲 EXCEL数据分析基本工具
如何使用Excel进行基本数据分析？
Excel是一款功能强大的电子表格软件，可用于存储、管理和分析各种数据。
通过Excel，用户可以轻松地进行数据处理、绘制图表、制作表格等，从而更好地理解和使用数据。
本文将介绍如何使用Excel进行基本的数据分析，包括数据整理、公式运算、数据排序和筛选、数据透视表、图表制作等方面的内容。
一、数据整理在进行数据分析之前，首先需要整理好数据。
数据整理的目的是确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析提供良好的基础。
在Excel中，用户可以通过以下方式进行数据整理：1. 清除无关数据：删除或隐藏与分析无关的行或列，以便更好地关注需要分析的数据。
2. 数据清洗：检查数据中的错误、重复或缺失值，并进行相应的处理。
例如，可以使用“查找和替换”功能来查找和替换错误值或文本。
3. 数据格式化：根据需要对数据进行格式化，如设置单元格格式、调整列宽和行高等。
这有助于提高数据的可读性和美观度。
二、公式运算Excel提供了丰富的公式运算功能，可以帮助用户进行数据计算和处理。
以下是一些常用的公式运算符和函数：1. 算术运算符：如加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）等。
2. 比较运算符：如等于（=）、大于（>）、小于（<）等。
3. 文本运算符：如连接符（&）用于将两个文本字符串连接在一起。
4. 函数：Excel提供了大量的内置函数，如SUM（求和）、AVERAGE（平均值）、MAX（最大值）、MIN（最小值）等。
用户可以根据需要选择合适的函数进行计算。
在使用公式运算时，用户需要选中需要进行计算的单元格，然后直接输入相应的算式或函数。
例如，要计算A1和B1两个单元格的和，可以在另一个单元格中输入“=A1+B1”。
三、数据排序和筛选数据排序和筛选是Excel中常用的数据分析工具，可以帮助用户快速找到需要的数据或筛选出符合条件的数据。
以下是使用数据排序和筛选的方法：1. 数据排序：在Excel的“数据”选项卡中，可以找到“排序”功能。
如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析和趋势数据分析工具使用技巧
如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析和趋势数据分析工具使用技巧Excel是一款功能强大的电子表格软件，其提供了各种数据分析工具，可以帮助我们进行数据相关性分析和趋势数据分析。
本文将介绍如何利用Excel的数据分析工具进行数据相关性分析以及趋势数据分析，并分享一些使用技巧。
一、数据相关性分析数据相关性分析用于寻找两个或多个变量之间的关联关系。
Excel提供了多种方法用于计算和可视化数据之间的相关性。
1. 散点图法散点图是一种常用的可视化方法，用于观察两个变量之间的关系。
在Excel中，创建散点图非常简单。
只需选择需要分析的两列数据，点击"插入"选项卡中的"散点图"，选择适当的图表类型即可。
Excel会自动生成散点图，我们可以通过观察数据点的分布情况来判断其相关性。
2. 相关系数法相关系数用于量化两个变量之间的关联程度。
Excel中提供了多种相关系数的计算方法，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
我们可以使用Excel的“数据分析”工具进行相关系数的计算。
首先，点击“数据”选项卡，在“数据分析”中选择“相关性”，然后选择需要分析的数据范围，并选择相关系数的类型，最后点击“确定”即可得到计算结果。
二、趋势数据分析趋势数据分析用于识别和预测数据中的趋势。
Excel提供了多种方法用于处理趋势数据分析。
1. 线性回归分析线性回归分析是一种常用的趋势分析方法，用于建立变量之间的线性关系模型。
在Excel中，我们可以使用“数据分析”工具进行线性回归分析。
选择需要分析的数据范围，点击“数据”选项卡，在“数据分析”中选择“回归”，然后选择相关的选项，最后点击“确定”即可得到回归方程和相关统计数据。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种适用于时间序列数据的趋势分析方法，可以去除随机波动，揭示数据的趋势性。
Excel中提供了指数平滑法的计算函数。
我们可以使用“平滑”函数来进行计算，根据函数的参数设置适当的平滑系数，可以得到平滑后的趋势数据。
Excel中的数据分析工具与插件推荐
Excel中的数据分析工具与插件推荐在当今的商业和科技行业中，Excel已经成为了一种广泛使用的电子表格软件。
这个微软的产品被广泛使用于各种场景，例如数据输入、数据存储、数据分析和数据可视化。
随着时代的发展，Excel上也产生了许多数据分析的插件和工具。
在这篇文章中，我们将探讨Excel中的数据分析工具和插件，并且向您推荐一些最好的数据分析工具和插件。
1. Power QueryPower Query 是微软推出的一种数据连接和转换工具，它可以用于从各种数据源中提取并转换数据。
与手动逐个拖拽数据到 Excel 表格上相比，使用 Power Query 将会大大提高数据处理效率。
对于需要从多个来源合并数据的人来说，Power Query 是一个非常便利的工具。
您可以一次性导入多个数据源并对其进行转换。
更重要的是，Power Query 具有强大的数据清洗功能，操作简单。
它可以轻松将数据转换成需要的格式，并且可以在未来的数据更新时自动识别并更新表格。
2. Data Analysis ToolPakData Analysis ToolPak 是 Excel 自带的一款数据分析工具插件。
它包含了许多分析工具，如回归、描述统计、频率、假设检验等。
这些工具可以帮助您更好地分析和理解驻留在您的 Excel 数据表中的数据。
与其他数据分析工具不同，Data Analysis ToolPak 不需要额外下载和安装。
打开 Excel 工作簿后，只需要找到“数据”选项卡，在其中找到“数据分析”选项，就可以开始使用它了。
由于 Data Analysis ToolPak 集成于 Excel 中，因此它们的操作非常便捷。
3. SolverExcel Solver 是一个非常实用的优化分析工具。
它可以帮助您找到最佳方案或最优解，例如最小化或最大化某些限制条件下的函数。
这是计算机科学、商业和金融行业中的重要工具之一。
Solver 工具在 Excel 中的操作非常类似于其他工具。
数据分析工具选择与使用教程
数据分析工具选择与使用教程在当今信息爆炸的时代，大量的数据被不断产生和积累。
对这些数据进行分析，可以帮助我们更好地了解现象背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
而在数据分析的过程中，选择合适的工具显得尤为重要。
本文将介绍几种常见的数据分析工具，并提供相应的使用教程。
一、ExcelExcel是最为常见的数据分析工具之一，它具有简单易用、功能强大的特点。
在Excel中，我们可以使用各种函数和工具进行数据的整理、筛选、计算和可视化。
下面将介绍几个常用的Excel功能。
1. 数据整理与筛选在Excel中，我们可以使用筛选功能对数据进行快速筛选和排序。
首先，选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮，即可在每个列标题上出现筛选按钮。
点击筛选按钮，可以选择需要的数据，并按照指定的条件进行筛选和排序。
2. 数据计算Excel提供了丰富的内置函数，可以进行各种数据计算。
比如，我们可以使用SUM函数计算某一列或某一区域的和，使用AVERAGE函数计算平均值，使用COUNT函数计算某一列或某一区域的个数等等。
3. 数据可视化Excel中的图表功能可以帮助我们更直观地展示数据。
在选中数据后，点击“插入”选项卡中的“图表”按钮，选择合适的图表类型，即可生成相应的图表。
通过调整图表的样式和设置，可以使数据更加生动和易于理解。
二、PythonPython是一种通用编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。
Python拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
下面将介绍Python中的几个常用库和相应的使用教程。
1. NumPyNumPy是Python中的一个重要库，用于进行科学计算和数据处理。
它提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，可以方便地进行数组运算和数据处理。
下面是一个使用NumPy进行数组运算的示例代码：```pythonimport numpy as np# 创建数组a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])# 数组运算c = a + bd = np.dot(a, b)print(c) # 输出：[5 7 9]print(d) # 输出：32```2. PandasPandas是Python中的另一个重要库，用于数据分析和数据处理。
Excel中的数据分析工具和插件
Excel中的数据分析工具和插件Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于商业、金融、科研等领域。
除了基本的数据录入和计算功能外，Excel还提供了各种数据分析工具和插件，帮助用户更方便、高效地进行数据分析和可视化展示。
本文将介绍Excel中常用的数据分析工具和插件。
一、条件格式化条件格式化是Excel中常用的数据分析工具之一，它可以根据设定的条件对单元格进行格式化，从而突出显示某些特定的数据。
通过条件格式化，用户可以直观地发现数据中的规律和异常值。
例如，可以根据数值大小设置颜色渐变，根据特定的文本内容添加背景色等。
二、数据透视表数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一，它可以将大量数据按照不同的维度进行分类、汇总和分析。
用户只需简单拖拽字段到数据透视表的行、列和值区域，即可生成汇总报表。
通过数据透视表，用户可以轻松实现对数据的多维度分析，找出关键业务指标和趋势。
三、图表Excel提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，用于可视化展示数据和分析结果。
通过图表，用户可以直观地理解数据之间的关系和趋势。
除了基本的图表功能外，Excel还提供了更高级的图表选项，如二维数据图表、瀑布图等，帮助用户更好地呈现数据分析结果。
四、数据验证数据验证是Excel中的一个功能模块，用于设置对数据输入的限制和约束。
通过数据验证，用户可以预先定义数据的范围、类型、有效性等，避免输入错误或不合理的数据。
数据验证可以应用于单个单元格或整个列，提高数据的准确性和可靠性。
例如，可以设置单元格只能输入特定范围内的数字，或者只能选择列表中的某一项。
五、数据分析工具插件除了Excel自带的数据分析工具外，还有许多第三方插件可以扩展Excel的数据分析能力。
例如，Power Query可以帮助用户从各种数据源获取和整合数据；Power Pivot可以进行更复杂的数据建模和分析；Solver插件可以进行优化和约束求解等。
Excel数据分析简明教程
Excel数据分析简明教程第一章：Excel数据分析简介Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于各个行业和领域。
数据分析是Excel的一个重要功能，可以帮助用户处理和分析大量数据，提取有价值的信息。
本教程将介绍Excel数据分析的基本概念和常用功能。
第二章：Excel数据的导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel支持多种数据源的导入，如文本文件、数据库、Web数据等。
导入后，可以使用Excel的排序、筛选、删除等功能对数据进行整理，以便更好地进行后续的分析。
第三章：数据透视表分析数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一。
通过数据透视表，可以对大量数据进行快速分析和汇总。
教程将介绍数据透视表的创建和使用方法，包括行标签、列标签、值字段和筛选器等功能，帮助用户轻松地对数据进行分类、求和、平均值等统计操作。
第四章：数据可视化分析数据可视化是一种直观表达数据信息的方法，可以帮助用户更好地理解数据。
Excel提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图和散点图等，用户可以根据需要选择适合的图表类型，并通过调整图表样式和布局来美化图表，使数据更具可读性。
第五章：数据分析函数Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行复杂的数据计算和分析。
本教程将介绍常用的数据分析函数，如SUM、AVERAGE、COUNT、IF等，以及更高级的函数，如VLOOKUP、INDEX、MATCH等。
掌握这些函数的使用方法，可以大大提高数据分析的效率和准确性。
第六章：高级数据分析工具除了基本的数据分析功能之外，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，如数据表、条件格式和求解器等。
数据表可以通过输入不同的参数值，快速计算得出不同结果；条件格式可以帮助用户根据数据的特点设置格式，使异常值更加显眼；求解器可以帮助用户解决复杂的优化问题。
本教程将逐一介绍这些工具的使用方法，帮助用户更好地进行数据分析。
Excel的数据分析工具与插件推荐
Excel的数据分析工具与插件推荐在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业和个人决策的重要依据。
Excel作为一款被广泛使用的数据分析工具，凭借其强大的计算和可视化功能，成为了很多人的首选。
今天，我将介绍一些常用的Excel数据分析工具与插件，以帮助读者更高效地处理和分析数据。
1. Solver插件Solver是一款Excel的插件，它提供了线性规划和非线性规划的求解功能。
通过Solver插件，用户可以寻找最优解或最小化目标函数。
无论是优化产品生产成本、线路调度还是财务规划，Solver都能为用户提供帮助。
通过使用Solver插件，用户可以提升工作效率，简化决策过程。
2. Data Analysis ToolpakData Analysis Toolpak是Excel自带的一个功能插件，它提供了各种常用的数据分析工具。
例如，数据描述统计、相关性分析、回归分析、t检验等。
Toolpak的使用非常方便，用户只需简单配置参数，即可得到所需的分析结果。
它是Excel中数据分析的必备工具。
3. Power QueryPower Query是Excel中的一款强大的数据获取和转换工具。
它可以帮助用户从各种数据库、文件和Web数据源中快速获取数据，并进行清洗和转换。
通过Power Query，用户可以轻松地将不同格式的数据整合在一起，并进行数据清洗、格式转换以及数据透视等操作。
对于经常需要处理大量数据的用户来说，Power Query无疑是一个强大的工具。
4. Power PivotPower Pivot是Excel中的一款数据建模工具，它可以帮助用户轻松地创建灵活的数据模型。
通过Power Pivot，用户可以将多个数据源整合在一起，建立关系，并进行复杂的数据分析。
Power Pivot的强大之处在于它可以处理百万甚至上亿行的数据，并提供高速计算和数据透视。
对于大数据分析和复杂的数据模型建立，Power Pivot是一个不可或缺的工具。
Excel中的数据分析工具介绍
Excel中的数据分析工具介绍数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，无论是企业决策还是个人生活，都离不开数据的统计和分析。
而Excel作为一款功能强大的电子表格软件，提供了丰富的数据分析工具，本文将介绍其中几个常用的工具。
1. 条件格式条件格式是Excel中一种非常实用的数据分析工具，它可以根据用户设定的条件对数据进行自动的格式化。
通过条件格式，我们可以快速地发现数据中的规律和异常。
例如，我们可以设定当某一列的数值大于100时，自动将该单元格的背景色设置为红色，以便于我们快速定位到数据的异常值。
2. 数据透视表数据透视表是Excel中用于对大量数据进行汇总和分析的工具。
通过数据透视表，我们可以轻松地对数据进行分类、汇总和分析，从而更好地理解数据背后的规律。
数据透视表的使用非常简单，只需选择要分析的数据范围，然后拖拽字段到相应的区域即可。
通过对数据透视表的灵活配置，我们可以轻松地生成各种统计报表，为数据分析提供有力的支持。
3. 目标查找目标查找是Excel中一种用于解决问题的工具，它可以帮助我们找到满足特定条件的数值。
例如，我们可以使用目标查找来确定某个投资项目的回报率，或者找到使得某个方程式等式成立的变量值。
目标查找的使用方法非常简单，只需选择目标单元格、目标数值和可变单元格即可。
Excel会自动计算出满足条件的变量值，从而帮助我们解决问题。
4. 数据验证数据验证是Excel中一种用于限制数据输入的工具，它可以帮助我们确保数据的准确性和完整性。
通过数据验证，我们可以设定单元格的输入规则，例如只允许输入特定范围内的数值、日期或文本等。
数据验证还可以用于创建下拉列表，方便用户从预定义的选项中选择。
通过数据验证，我们可以有效地减少数据错误，提高数据的质量。
5. 条件求和条件求和是Excel中一种用于根据特定条件对数据进行求和的工具。
通过条件求和，我们可以根据设定的条件，对满足条件的数据进行求和运算。
例如，我们可以使用条件求和来计算某个地区的销售额，或者计算某个时间段内的总支出。
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2.2 EXCEL数据透视表
设置数据透视表格式
新建的数据透视表在外观上并不美观，Excel 2003自带多款数据透视表 的格式，可以帮助用户快速美化数据透视表。
2.2 EXCEL数据透视表
创建与设置数据透视图
数据透视图可以看作是数据透视表和图表的结合，它以图形的形式表示 数据透视表中的数据。正像在数据透视表里那样，用户可以更改数据透视图报 表的布局和显示的数据。数据透视图具有Excel图表显示数据的所有能力，而 且同时又具有数据透视表的方便和灵活等特性。
2.4 EXCEL模拟运算表
单变量模拟运算表
2.4 EXCEL模拟运算表
双变量模拟运算表 实例：运用双变量模拟运算表编制九九乘法表。 实例
2.4 EXCEL模拟运算表
双变量模拟运算表
2.5 EXCEL单变量求解
单变量求解是求解只有一个变量的方程的根，方 程可以是线性方程，也可以是非线型方程。 单变量求解工具可以解决许多数据管理中涉及一 个变量的求解问题。 我们在进行数据处理时，往往知道我们所需要的 一个计算固定模式，同时又希望该计算的结果为 一个预想值，这就要确定一下最初的约束条件。 那么这种运算方式可以通过“单变量求解”的方 法来完成。
2.5 EXCEL单变量求解
单变量求解实例。Excel工作表A2、B2、C2、D2和E2单元 格分别存放“销售收入”、“销售成本”、“销售费用”、 “营业税”和“销售利润”的数值。根据经验，“销售成 本”约占“销售收入”的8%，“销售费用”约占“销售收 入”的25%，“营业税”约占“销售收入”的10%。可以选 中E2单元格，在编辑栏输入公式“=A2(A2*0.08+A2*0.25+A2*0.1)”。点击“工具→单变量 求解” 菜单命令，在打开的对话框中可见E2自动进入“目标 单元格”。接着在对话框的“目标值”内输入“6000” ， 可变单元格输入“A2”，求销售利润达到6000元的销售收 入为多少？
2.4 EXCEL模拟运算表
模拟运算表：是将工作表中的一个单元格区域的 数据进行模拟运算，测试使用一个或两个变量对 运算结果的影响。 单变量模拟运算表：基于一个数据变量，模拟一 个变量的变化对计算结果的影响。 双变量模拟运算表：模拟两个变量的变化对计算 结果的影响。
2.4 EXCEL模拟运算表
【数据】—【导入外部数据】—【导入外部数据】或 新建web查询和新建数据库查询 通过复制粘贴方法将外部数据复制到EXCEL工作表中 直接通过【打开】将文本等其他数据文件打开
2.1.2 数据清单的排序
排序是对数据进行重新组织安排的一种方式，也 是根据数值或数据类型来排列数据的一种方式， 在Excel中，用户可以按字母、数字或日期顺序来 为数据排序。 排序的方式有升序和降序两种。Excel使用特定的 排序次序，即根据单元格中的数值而不是格式来 排列数据。 在升序排序时，Excel使用如下次序（在按降序排 序时，除了空格总是在最后面外，其他的排序次 序与升序相反）：数字→字母→逻辑值→错误值 →空格
第二讲 EXCEL数据分 析基本工具
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 EXCEL数据清单的操作 EXCEL数据透视表 EXCEL数组操作 EXCEL模拟运算表 EXCEL单变量求解 EXCEL回归分析 EXCEL规划求解 EXCEL图表分析
2.1 EXCEL数据清单的操作
单变量模拟运算表 实例：假设其他费用占毛利润的45%，净利润等 于毛利润减去其他费用。如果毛利润发生变化 ， 其他费用和净利润会发生何种变化。实例
2.4 EXCEL模拟运算表
单变量模拟运算表
2.4 EXCEL模拟运算表
单变量模拟运算表 输入引用行的单元格，变量的各个值排列在一 个横行上，输入引用列的单元格就是说变量的各 个值是排列在一列中。
2.2 EXCEL数据透视表
创建数据透视表
数据透视表是通过“数据透视表向导”来创建的。在“数据透视表向导” 的指引下，用户可以方便地为数据库或数据清单创建数据透视表。【例使用 Excel数据透视表功能】
2.2 EXCEL数据透视表
更改数据透视表布局
在Excel 2003中，若对已创建的数据透视表布局不满意，则可以通过在 工作表中拖动字段按钮或字段项标题，直接更改数据透视表的布局，还可以 使用“数据透视表向导”来更改布局。
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
单列数组与单行数组的计算 相当于在E80输入公式“=$A80+B$87”右拉下拉复制公 式的结果
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
行数（或列数）相同的单列（或单行）数组与多行多列 数组的计算
单列数组的行数与多行多列数组的行数相同时：
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
行数（或列数）相同的单列（或单行）数组与多行多列 数组的计算
单行数组的列数与多行多列数组的列数相同时 ：
2.3 EXCEL数组操作
数组公式计算的优点
（1）三键输入数组公式。 （2）数组公式同时进行多个计算，可返回一个或多个 结果。 （3）多单元格数组公式需选区多个单元格进行输入， 多单元格数组公式具有保护公式的作用。 （4）数组公式可以完成复杂的中间运算得到最终想要 的运算结果。
2.1.2 数据清单的排序
操作步骤： 选择数据清单-数据-排序 其中，分有标题行和无标题行的排序 包括，主要关键字、次要关键字和第三关键字排序。
2.1.3 数据的查找与筛选
在实际工作中，有时需要从数据库或数据清单的众多数据 中找出需要的几行或几列，这些数据往往满足一定的条件， 在Excel中，可以通过数据筛选或记录单查找来实现该操 作。 数据筛选与数据查找有一定的差别，数据筛选可以将数据 库或数据清单中，所有不满足条件的记录行暂时隐藏起来， 而只显示满足条件的记录行。筛选前和筛选后的工作表都 是同一个，筛选操作只是把原工作表中不满足条件的记录 行进行隐藏。数据查找时从原数据表中提取出满足条件的 记录行，而源工作表中的数据记录不被改变，也不被隐藏。 Excel提供了至少3种不同方式用于数据查找或数据筛选， 即记录单查找、自动筛选和高级筛选。记录单是查找和编 辑数据的简单方法，自动筛选可以轻松显示数据表中满足 条件的记录行，高级筛选择能提供多条件的、复杂的条件 查询。
创建和编辑数据清单 数据清单的排序 数据清单的查找与筛选 数据清单的分类汇总
2.1.1 创建和编辑数据清单
直接在工作表中输入 利用记录单进行数据操作 数据-记录单 使用记录单进行查找、编辑 外部获取数据
2.1.1 创建和编辑数据清单
外部获取数据 EXCEL可以从数据库中或互联网上获取数据。 具体包括从ACCESS数据库、SQL Server 数据库、 文本数据及web上获取数据。 操作：
2.2 EXCEL数据透视表
修改数据透视表中的数字格式
在Excel 2003中，用户可以根据需要，重新设定数据透视表中数字的格 式，让数据透视表更加实用。
2.2 EXCEL数据透视中的明细数据太多，会显得非常混乱。通过设置，可以只 显示实际应用中用到的部分，隐藏其他暂时不需要使用的明细数据。
2.2 EXCEL数据透视表
隐藏数据透视表中的数据
创建好数据透视表后，可以根据用户需要，显示或隐藏具体的数据， 以便于对数据进行分析与整理操作。
2.2 EXCEL数据透视表
设置数据汇总方式
在Excel 2003中，默认的汇总方式为求和汇总，根据数据透视表的不同 需要，可将汇总方式设置为求平均值、最大值等汇总方式。
2.2 EXCEL数据透视表
数据透视表的基本术语
数据透视表是一种对大量数据快速汇总和建立交叉列表的交互式表格。 它不仅可以转换行和列以查看源数据的不同汇总结果，也可以显示不同页 面以筛选数据，还可以根据需要显示区域中的细节数据。
2.2 EXCEL数据透视表
数据透视图
数据透视图则是一个动态的图表，它是将创建的数据透视表以图表形 式显示出来。
2.2 EXCEL数据透视表
创建数据透视图
创建数据透视图的操作基本与创建数据透视表相同，都是通过“数据透 视表和数据透视图向导”来完成操作。
2.2 EXCEL数据透视表
设置数据透视图
数据透视图是数据透视表与图表的综合，因此设置数据透视表的方法大 多与设置图表的方法相同。
2.2 EXCEL数据透视表
EXCEL数据透视表在销售管理中的应用 EXCEL数据透视表在合并销售数据中的应用
2.3 EXCEL数组操作
什么是数组 数组是具有某种联系的多个元素的组合。某 班级里有50个学生，这里，如果班级是数组，50 个学生就是数组里的50个元素。当然，班级里的 元素是可变的，可以是20个，可以是30个，也可 以是60个。放到Excel里，班级就相当于工作表， 而学生就相当于工作表里的单元格数值。所以， Excel里的数组，我还把它理解是为多个单元格数 值的组合。
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
行列数相同数组的运算
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
行列数相同数组的运算
2.3 EXCEL数组操作
数组公式的计算
行列数相同数组的运算
两个同行同列的数组计算是对应元素间进行运算，并返回 同样大小的数组
2.3 EXCEL数组操作