在日常工作中，Excel表格是SEMer最常用的工具，但是对于一些竞价新手来说，这却是最难攻破的阻碍，今天厚昌学院将会分享一篇Excel使用技巧，请收好！

　　Excel的格式及转换很容易忽略，但格式会如影随形伴随数据分析者的一切场景，是后续SQL和Python数据类型的基础。

　　数值常见整数型 Int和小数/浮点型 Float。两者的界限很模糊。在SQL和Python中，则会牵扯的复杂，涉及运算效率，计算精度等。

　　文本分为中文和英文，存储字节，字符长度不同。中文很容易遇到编码问题，尤其是Python2。Win和Mac环境也有差异。大家遇到的乱码一般都属于中文编码错误。

　　时间格式有不同表达。例如2018年03月16日，2018/03/16，2018-03-16等。当数据源多就会变得混乱。我们可以用自定义格式规范时间。

　　数组很多人都不会用到，甚至不知道有这个功能。依旧是数据分析越往后用到越多，它类似R语言的Array和Python的List。

　　数组用大括号表示，当函数中使用到数组，应该用Ctrl+Shift+Enter输入，不然会报错。

　　先看数组的最基础使用。选择A1:D1区域，输入={1,2,3,4}。记住是大括号。然后Ctrl+Shift+Enter。我们发现数组里的四个值被分别传到四个单元格中，这是数组的独有用法。

　　我们再来看一下数组和函数的应用。利用{}，我们能做到1匹配a，2匹配b，3匹配c。也就是一一对应。专业说法是Mapping。

　　Excel的数组有同样强大的玩法，大家可以搜索学习，提高一定的效率。但是Python的数组更为强大，重点就不放在这块了。

　　Excel可以将多个单元格的内容合并，但是不擅长拆分。分列功能可以将某一列按照特定规则拆分。常常用来进行数据清洗。

　　上文我有一列地区的数据，我想要将市和区分成两列。通常做法是可以用mid和find函数查找“市”截取字符。但最快做法就是用“市”分列。

　　一旦使用合并单元格，绝大多数函数都不能正常使用，影响批量的数据处理和格式转换。合并单元格也会造成Python和SQL的读取错误。

　　条件格式可以当作数据可视化的应用。如果我们要使用函数在大量数据中找出前三的值，可能会用到rank( )函数，排序，然后过滤出1，2，3。

　　Excel的首行一般是各字段名Header，俗称表头，当行数和列数过多的时候，观察数据比较麻烦。我们可以通过固定住首行，方便浏览和操作。

　　Header是一个较为重要的概念。在Python和R中，read_csv函数，会有一个专门的参数header=true，来判断是否读取表头作为columns的名字。

　　数据有效性是一种约束，针对单元格限制其输入，也就是让其只能固定几个值。下拉菜单是一种高阶应用，通过允许下拉箭头即可。

　　自定义名称是一个很好用的技巧，我们可以为一个区域，变量、或者数组定义一个名称。后续要经常使用的话，直接引用即可，无需再次定位。这是复用的概念。

　　新手们理解数据库，可以将其想象成无数张表sheet。每一张表都有自己唯一的名字，就像上图的NUM一样。数据库操作就是引用表名进行查找、关联等操作。使用sum，count等函数。

　　公式报错也不知道错在哪里时候可以使用该功能，尤其是各类IF嵌套或者多表关联，逻辑复杂时。查找公式错误是逐步运算的，很方便定位。

　　分组和分级显示，常用在报表中，在报表行数多到一定程度时，通过分组达到快速切换和隐藏的目的。越是专业度的报表(咨询、财务等)，越可以学习这块。在数据菜单下。

　　分析工具库是高阶分析的利器，包含很多统计计算，检验功能等工具。Excel是默认不安装的，要安装需要加载项，在工具菜单下(不同版本安装方式会有一点小差异)。

　　第三方应用商店Mac没有，非常可惜。Win用户请用最新版本，2010以前是没有插件的。第三方应用是可以深学的，如果是传统行业的数据分析师，需要专注学习，互联网分析就不需要了。

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