数据分析师培训PPT
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《我是数据分析师》课件
THANK YOU
提升技能的方法
持续学习
关注数据分析领域的最新技术和方法 ，不断学习新的知识和技能。
实践经验积累
通过实际项目和案例，不断积累数据 分析实践经验，提高分析能力。
参加专业培训
参加数据分析相关的专业培训课程， 获取更系统的知领域的交流活动，与同 行交流心得和经验，拓展人脉资源。
测性分析等。
可视化工具
选择合适的可视化工具，如 Excel、Tableau、PowerBI等
。
图表类型
根据分析目的选择合适的图表 类型，如柱状图、折线图、饼
图等。
数据分析报告
撰写数据分析报告，总结分析 结果和发现。
报告编写与呈现
报告结构
确定报告的结构，包括引言、 方法、结果、结论等部分。
图表呈现
将分析结果以图表形式呈现， 使报告更加直观易懂。
数据清洗与预处理
数据缺失处理
对缺失数据进行填充或 删除处理，确保数据的
完整性。
数据异常值处理
识别并处理异常值，如 去除或替换异常值。
数据标准化
将数据标准化为统一尺 度，便于后续分析。
数据分类与编码
对数据进行分类和编码 ，便于计算机处理和分
析。
数据分析与可视化
01
02
03
04
数据分析方法
选择合适的数据分析方法，如 描述性分析、探索性分析、预
业务理解能力
具备相关行业知识和业务经验 ，能够将数据分析与实际业务 相结合。
02
数据分析流程
数据收集
01
02
03
数据来源
确定数据来源，包括内部 数据和外部数据，确保数 据的准确性和可靠性。
数据分析师培训PPT课件(完整版)
重要性
谨慎性
编制过程一定要谨慎，基础 数据必须真实完整，分析过 程必须科学合理全面，分析 结果可靠，内容要实事求 是。
数据分析三大作用
展示分析结果：
具体内容，具体分析，填写所想
展示分 析结果
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大 作用
验证分 析质量
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
How How much
SO
WO
SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
外部威胁 （T）
T
S部机会 克服内部劣势
ST
WT
ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
T
O
外部机会 （ O）
W
W
内部劣势 （ W）
WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
2
数据透视表（上机操作）
Pivot table (machine operation)
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
数据分析报告定义
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反 应、研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并 得出结论，提出解决问题办法的一种分析应用问题。 这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集 相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方 位的科学分析来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、 严谨的依据，降低风险。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
4
12 10 8 6 4 2 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
35 30 25 20 15 10 5 0
60% 30% 50%
销售数据分析PPT
销售数据采集和清理
1
数据采集
从多个渠道收集销售相关数据
2
数据整合
将不同系统/渠道的数据集成
3
数据清洗
去重、补全、校正数据质量
4
数据标准化
确保数据格式和单位一致
有效的销售数据采集和清理是进行后续分析的基础。需要从多个渠道获取原始数据,将其整合、清洗和标准化处理,确保数据质量和一致性。这一过程需要投入大量时间和精力,但对于后续分析工作至关重要。
投入产出比评估
计算促销活动的成本和收益,评估其投资回报率,优化活动策划。
竞争对手分析
了解对手优势
深入研究竞争对手的产品、服务、定价、营销策略等,了解他们的核心优势,为自身业务发展提供参考。
识别差距与机会
比较自身与竞争对手在关键指标上的差距,发现自身的弱点和潜在发展机会,以制定针对性的改进措施。
关注新兴趋势
客户群分析
客户属性分析
从年龄、性别、地区、行业等维度深入了解不同客户群的特征。
客户行为分析
分析客户的购买习惯、消费偏好、互动方式等行为模式。
客户价值分析
评估不同客户群的整体价值、贡献度和发展潜力。
客户细分分析
根据客户特征和价值进行细分,制定差异化的营销策略。
潜在客户挖掘
数据分析
通过深入分析销售数据和客户信息，发掘潜在客户的特征和行为模式。
优化库存管理
预测不同季节的需求变化,合理调配库存,降低库存成本,提高资金利用效率。
促销活动效果分析
关键指标跟踪
分析促销活动期间的销量、客单价、访客量等关键数据指标,了解活动对销售的影响。
效果评估对比
将不同促销活动的效果进行对比分析,找出最有成效的活动策略。
1
数据采集
从多个渠道收集销售相关数据
2
数据整合
将不同系统/渠道的数据集成
3
数据清洗
去重、补全、校正数据质量
4
数据标准化
确保数据格式和单位一致
有效的销售数据采集和清理是进行后续分析的基础。需要从多个渠道获取原始数据,将其整合、清洗和标准化处理,确保数据质量和一致性。这一过程需要投入大量时间和精力,但对于后续分析工作至关重要。
投入产出比评估
计算促销活动的成本和收益,评估其投资回报率,优化活动策划。
竞争对手分析
了解对手优势
深入研究竞争对手的产品、服务、定价、营销策略等,了解他们的核心优势,为自身业务发展提供参考。
识别差距与机会
比较自身与竞争对手在关键指标上的差距,发现自身的弱点和潜在发展机会,以制定针对性的改进措施。
关注新兴趋势
客户群分析
客户属性分析
从年龄、性别、地区、行业等维度深入了解不同客户群的特征。
客户行为分析
分析客户的购买习惯、消费偏好、互动方式等行为模式。
客户价值分析
评估不同客户群的整体价值、贡献度和发展潜力。
客户细分分析
根据客户特征和价值进行细分,制定差异化的营销策略。
潜在客户挖掘
数据分析
通过深入分析销售数据和客户信息，发掘潜在客户的特征和行为模式。
优化库存管理
预测不同季节的需求变化,合理调配库存,降低库存成本,提高资金利用效率。
促销活动效果分析
关键指标跟踪
分析促销活动期间的销量、客单价、访客量等关键数据指标,了解活动对销售的影响。
效果评估对比
将不同促销活动的效果进行对比分析,找出最有成效的活动策略。
数据分析公司员工入职培训
培训费用：包括讲师费用、场地租赁费用、设备租赁费用等
预算分配：根据员工入职培训的需求和目标，合理分配预算，确保培训效果
培训计划调整和优化方案
根据员工需求和公 司目标，调整培训 内容，确保培训的 有效性和实用性。
引入多种培训形式， 如在线课程、实践操 作、案例分析等，提 高培训的多样性和灵 活性。
分享经验：邀请资深员工分享经验，让新员工更快适应公司文化和业务。
考核内容：专业知识、技能操作、 团队协作等
考核成绩评估
评估标准：优秀、良好、中等、及 格、不及格等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
评估方式：笔试、实操、项目汇报 等
考核成绩与晋升、奖金挂钩
培训反馈调查
调查目的：了解员工对培训的满意度和收获 调查对象：参与培训的员工 调查内容：包括课程内容、讲师水平、培训设施等方面 调查方式：采用问卷调查或访谈的方式进行
培训效果：通过培训， 员工能够更好地融入团 队，提高工作效率，为 公司创造更大的价值
培养创新思维和解决问题的能力
培养员工的数据分 析能力，能够从海 量数据中挖掘出有 价值的信息。
激发员工的创新思 维，为公司提供新 的业务机会和发展 方向。
提高员工解决问题 的能力，能够快速 应对各种复杂的数 据问题。
数据处理：包括数 据筛选、数据排序、 数据分组和数据聚 合等基本操作。
数据清洗：包括缺 失值处理、异常值 处理、重复值处理 和格式转换等操作。
数据转换：将数据从 一种格式或结构转换 为另一种格式或结构， 以便于分析和可视化。
数据整合：将不同来 源的数据进行整合， 形成一个统一的数据 集，便于分析和挖掘。
实际工作表现评估
培训后员工的工作 表现是否有所提升
预算分配：根据员工入职培训的需求和目标，合理分配预算，确保培训效果
培训计划调整和优化方案
根据员工需求和公 司目标，调整培训 内容，确保培训的 有效性和实用性。
引入多种培训形式， 如在线课程、实践操 作、案例分析等，提 高培训的多样性和灵 活性。
分享经验：邀请资深员工分享经验，让新员工更快适应公司文化和业务。
考核内容：专业知识、技能操作、 团队协作等
考核成绩评估
评估标准：优秀、良好、中等、及 格、不及格等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
评估方式：笔试、实操、项目汇报 等
考核成绩与晋升、奖金挂钩
培训反馈调查
调查目的：了解员工对培训的满意度和收获 调查对象：参与培训的员工 调查内容：包括课程内容、讲师水平、培训设施等方面 调查方式：采用问卷调查或访谈的方式进行
培训效果：通过培训， 员工能够更好地融入团 队，提高工作效率，为 公司创造更大的价值
培养创新思维和解决问题的能力
培养员工的数据分 析能力，能够从海 量数据中挖掘出有 价值的信息。
激发员工的创新思 维，为公司提供新 的业务机会和发展 方向。
提高员工解决问题 的能力，能够快速 应对各种复杂的数 据问题。
数据处理：包括数 据筛选、数据排序、 数据分组和数据聚 合等基本操作。
数据清洗：包括缺 失值处理、异常值 处理、重复值处理 和格式转换等操作。
数据转换：将数据从 一种格式或结构转换 为另一种格式或结构， 以便于分析和可视化。
数据整合：将不同来 源的数据进行整合， 形成一个统一的数据 集，便于分析和挖掘。
实际工作表现评估
培训后员工的工作 表现是否有所提升
数据分析师培训PPT课件完整版
商业智能定义
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
培训培训数据分析报告(PPT
THANKS 感谢观看
描述性统计分析还可以通过绘制直方图、箱线图等图形，更加直观地展 示数据的分布情况。
推断性统计分析
推断性统计分析是通过样本数据来推 断总体特征的统计方法，包括参数估 计和假设检验。
假设检验是通过样本数据来检验关于 总体的某个假设是否成立，帮助我们 了解总体特征是否符合预期。
参数估计是通过样本数据来估计总体 的参数值，如总体均值和总体比例。
案例二：销售培训数据分析
总结词
销售业绩与培训效果关联性
详细描述
通过对销售培训数据进行分析，探究销售业绩与培训效果之间的关联性。收集销售人员 的培训参与情况、考核成绩和销售业绩数据，利用统计分析方法，如回归分析或相关分 析，分析培训效果与销售业绩之间的关联程度。根据分析结果，优化销售培训计划，提
高销售人员的专业能力和业绩。
总结词
员工参与度、学习效果与满意度
详细描述
通过分析员工在线培训数据，评估员工参与度、学习效果和满意度。使用数据分析工具，如Excel或Python，对 在线培训平台的数据进行可视化分析，以了解员工的学习进度、课程完成率和考试成绩等。同时，结合员工反馈 ，评估在线培训的优缺点，为后续培训提供数据的准确性和 完整性。
数据清洗与整理
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，对缺失值进行填补或删除 。
数据整理
将数据按照统一格式进行分类、排序和组织，以便进行后续 分析。
数据存储与备份
数据存储
选择合适的存储介质和数据库管理系统，确保数据的安全性和可访问性。
推断性统计分析可以帮助我们了解总 体的特征和规律，从而为决策提供依 据。
数据可视化分析
数据可视化分析是通过图形化手 段呈现数据和分析结果，帮助人 们更加直观地理解数据和分析结
人力资源大数据分析岗位的培训ppt课程安排
规定了个人信息处理的基本原则，包括合法、正当、必要原则，以及知情同意、目的明确 、安全保障等具体要求。
企业数据安全与隐私保护策略
制定严格的数据访问控制和权限 管理
限制对人力资源大数据的访问权限，确保 只有授权人员才能访问敏感数据。
强化数据加密和备份
采用高级加密技术对数据进行加密存储， 并定期备份数据，以防止数据丢失或损坏 。
人力资源大数据分析岗 位培训课程安排
汇报人：可编辑
2023-12-25
CONTENTS
目录
• 课程介绍 • 人力资源大数据分析概述 • 人力资源大数据分析技术 • 人力资源大数据分析应用 • 人力资源大数据安全与隐私保护 • 课程总结与展望
CHAPTER 01
课程介绍
课程目标
培养学员掌握大数据 分析在人力资源管理 中的实际应用。
第三阶段
第四阶段
大数据基础知识与在人 力资源管理中的应用（2
天）
数据处理与分析技术实 操（4天）
大数据在人力资源各模 块的应用案例分析（2天
）
项目实战与总结（2天）
CHAPTER 02
人力资源大数据分析概述
大数据概念及特点
总结词
基本概念、技术特点
详细描述
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。它具有4V特点，即体量（Volume）、速度（ Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。大数据技术通过分布式存储和计算，实现对海量数据的快速处 理和分析，挖掘出数据背后的价值。
数据分析工具
01
02
03
04
SQL
用于查询和操作数据库中的数 据。
Python
用于数据预处理、分析和可视 化。
企业数据安全与隐私保护策略
制定严格的数据访问控制和权限 管理
限制对人力资源大数据的访问权限，确保 只有授权人员才能访问敏感数据。
强化数据加密和备份
采用高级加密技术对数据进行加密存储， 并定期备份数据，以防止数据丢失或损坏 。
人力资源大数据分析岗 位培训课程安排
汇报人：可编辑
2023-12-25
CONTENTS
目录
• 课程介绍 • 人力资源大数据分析概述 • 人力资源大数据分析技术 • 人力资源大数据分析应用 • 人力资源大数据安全与隐私保护 • 课程总结与展望
CHAPTER 01
课程介绍
课程目标
培养学员掌握大数据 分析在人力资源管理 中的实际应用。
第三阶段
第四阶段
大数据基础知识与在人 力资源管理中的应用（2
天）
数据处理与分析技术实 操（4天）
大数据在人力资源各模 块的应用案例分析（2天
）
项目实战与总结（2天）
CHAPTER 02
人力资源大数据分析概述
大数据概念及特点
总结词
基本概念、技术特点
详细描述
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。它具有4V特点，即体量（Volume）、速度（ Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。大数据技术通过分布式存储和计算，实现对海量数据的快速处 理和分析，挖掘出数据背后的价值。
数据分析工具
01
02
03
04
SQL
用于查询和操作数据库中的数 据。
Python
用于数据预处理、分析和可视 化。
《数据分析培训》PPT课件
交互式图表制作
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
简单而言：通过适当方法对数据进行 分析。
数据分析举例
70%
15% 20% 25% 40%
65% 75%
100%
数据分析基本步骤
第 一 步
明确分析思路
第 四 步
数据分析
第 二 步
数据收集 数据存储
第 五 步
图表呈现
第 三 步
数据整理
第 六 步
报告撰写
数据分析基本步骤
方法论
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 复制设计图
Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
快捷键
数据透视表
Ctrl+……
四个 因素
函 数 图 表
vlookup
excel常用快捷键
Hale Waihona Puke ctrl+a 全选
ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找
最有价值快捷键
F4：重复上次/上一组操作 快速选取单元格： ctrl+鼠标：选取多个单元格
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03
第三部分
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添 加 标 题
添 加 标 题
what
5W 2H
添 加 标 题 添 加 标 题
how
添 加 标 题 添 加 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题
who
How much
SWTO矩阵分析法
S
• •
集成服务
依靠内容优势 利用外部机会
W
综合办理
• • 利用外部机会 克服内部劣势
T
• •
拓展业务
第一部分：初步认识数据分析 第二部分： Excel常用操作技巧 第三部分：数据图表应用 第四部分：数据分析报告 第五部分：数据清单的提取
目录
contents
01
第一部分
初步认识数据分析
什么是数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的 大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消 化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的 作用。
数据分析方法论主要从宏观角
度知道如何进行数据分析，从
整体上对数据进行规划，指导。 好比如：做题的思路分析，项 目的规划，起着火车头的作用， 指引前进的方向。
工具
EXCEL、SPSS、SAS等 剪刀、缝纫机、电熨斗等
技术
交叉分析、相关分析、回归分析 平面立体裁剪等
5W2H的分析法
when
why
where
ctrl+P 打印
ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤
ctrl+↑↓←→ ：快速切到行列首尾
ctrl+home/end：快速切到区域首个/最 后一个单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标：选取连续单元
ctrl+enter 多重填充
alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置
70%
90%
替换文字内容
请替换文字内容，点击添加相关标题文字，修改文字内容，也可以直接复制你 的内容到此。请替换文字内容，点击添加相关标题文字，修改文字内容，也可 以直接复制你的内容到此。
替换文字内容
请替换文字内容，点击添加相关标题文字，修改文字内容，也可以直接复制你 的内容到此。请替换文字内容，点击添加相关标题文字，修改文字内容，也可 以直接复制你的内容到此。
最有价值的函数 Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完全匹配 模糊查找：常用于数值查找，匹配 小于所查找数值中的最大值 F4：改变单元格引用状态$$ 初始状态：相对引用 第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态 混合引用 Index：引用具体位置的数值 Math：返回相对位置
依靠内部优势 回避外部威胁
O
• •
数据互通
减少内部劣势 回避外部威胁
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02
第二部分
1. 在觅知网出售的 PPT 模板是免版税类（ RF ： Royalty-Free ） 正版受《中国人民共和国著作法》和《世界版权公约》的保 护，作品的所有权、版权和著作权归觅知网所有，您下载的 是PPT模板素材的使用权。 2.不得将觅知网的PPT模板、PPT素材，本身用于再出售，或 者出租、出借、转让、分销、发布或者作为礼物供他人使用， 不得转授权、出卖、转让本协议或者本协议中的权利。
Excel数据图表
图表标题
类别 4
类别 3
类别 2
类别 1 0 1 系列 3 2 系列 2 3 系列 1 4 5
Excel数据图表
图表标题
6 5 4 3 2 1 0 类别 1 类别 2 系列 1 类别 3 系列 2 系列 3 类别 4
版权声明
感谢您下载觅知网平台上提供的 PPT作品，为了您和觅知网 以及原创作者的利益，请勿复制、传播、销售，否则将承担
格
ctrl+shift+↑↓←→：快速选取数据区整 列整行 Ctrl+1：单元格格式设置
F5 定位 "=ctrl+G
excel常用函数
Sum：求和 Average：平均值 Max：最大值 Min：最小值 Large：第几大值 Count：计数 Round：保留小数位 Int：取整数位 And Or If
法律责任！觅知网将对作品进行维权，按照传播下载次数进
行十倍的索取赔偿！
04
第四部分
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