目录简单函数逻辑函数文本函数引用与查找函数本文整理了用excel数据分析时的几种常用函数： 简单函数（包含加总、计数、平均、最值、排序、乘积、除余、取整） 逻辑函数（包含if、iferror、and、or) 文本函数（包含文本提取、文本查找、文本替换、文本转换及合并） 引用与查找函数（vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match)简单函数1.加总求和函数①
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2023-08-30 07:45:52
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文章目录求和单条件求和SUMIF多条件求和SUMIFS求平均AVERAGE单条件多条件查找纵向VLOOKUP函数eg1已知身份证查姓名eg2已知身份证查地区Find函数FindB函数SEARCH函数SEARCHBMATCH函数Subtotal函数最值小数点去小数点TRUNC四舍五入ROUND随机数求余奇偶统计条件多条件时间当前日期=today()当前时间=now()生成日期=date（year,
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2023-08-13 12:44:32
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Excel中的函数引用一些预定义的公式，可以通过输入参数值来计算函数的对应函数，并且函数名称基本上与函数相对应，这很容易记住。在日常工作中，功能可用于数据统计、计算、处理和分析。本文主要介绍EXCEL中一些常用公式，excel函数公式大全看这里，供大家参考。操作环境：
演示机型：Dell optiplex 7050
系统版本：Windows 10
一、SUM函数SUM函数是用来求和的：
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2023-09-05 22:32:54
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数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。1、阅读数据集阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同的文件格式读取数据是数据分析师的第一步。下面是如何使用 pandas 读取包含 Covid-19 数据的 csv 文件的示例。import pandas as pd # rea
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2023-08-11 10:29:28
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目录前言函数分类：关联匹配类清洗处理类逻辑运算类计算统计类时间序列类前言 Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。 很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。 对于初学者，有的时候并不需要急于苦学R语言等专业工具（当然会也是加分项），因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多统计、分析、可视化的插件。只不过我们平时处理数据的时候很多函
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2023-08-10 15:47:15
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李启方 | 作者Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是 处理数据 最基础的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。对于初学者而言，有时候并不需要 急于苦学R语言等专业工具(当然，学会了就是加分项).因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多 统计、 分析、 可视化的插件等，只不过我们平时处理数据的时候对于许多函数
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2024-01-13 14:05:52
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大家整理了，数据分析入门常用的EXCEL在数据分析行业，EXCEL是最基础的、入门级的，也是最常用，最容易上手的工具了。想要学习数据分析的小伙伴可以选择先从EXCEL入手，下面小编就给函数，希望对各位小伙伴有所帮助。Excel常用函数分类：关联匹配类、清洗处理类、计算统计类逻辑运算类、、时间序列类一、关联匹配类：VLOOKUP：按列查找HLOOKUP：按行查找INDEX：返回表格或区域中的值MAT
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2023-08-10 15:47:03
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## Python数据分析常用函数
在进行数据分析的过程中，我们经常会使用一些常用的函数来对数据进行处理和分析。本文将介绍一些常用的Python数据分析函数，并提供代码示例。
### 1. 数据读取
在数据分析的过程中，首先需要将数据从外部文件中读取到Python中进行进一步的处理和分析。常用的数据读取函数有`read_csv()`和`read_excel()`。`read_csv()`函数
原创
2023-11-27 07:59:24
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# Python数据分析常用函数实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你实现Python数据分析常用函数。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 载入数据 |
| 步骤3 | 数据清洗 |
| 步骤4 | 数据探索 |
| 步骤5 | 数据可视化 |
| 步骤6 | 数据分析 |
接下来，让我逐
原创
2023-07-22 16:55:30
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1.创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
2.根据已有的表创建新表
A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B：create table tab_new as select col1,col2… fro
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2023-08-13 20:09:14
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一 数据分析的含义和目标
1、统计分析方法
2、提取有用信息
3、研究、概括、总结
二 Python与数据分析
1、Python：Guido van Rossum 1989圣诞假期
2、特点：简洁 开发效率高 运算速度慢 胶水特性
3、数据分析：numpy，scipy，
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2023-06-06 14:08:24
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一、关联匹配类1. VLOOKUP功能：用于查找首列满足条件的元素。语法：=VLOOKUP（要查找的值，要在其中查找值的区域，区域中包含返回值的列号，精确匹配或近似匹配 – 指定为 0/FALSE 或 1/TRUE）。（举例：查询姓名是F5单元格中的员工是什么职务）2. HLOOKUP功能：搜索表的顶行或值的数组中的值，并在表格或数组中指定的行的同一列中返回一个值。语法：=VLOOKUP（要查找的
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2023-06-14 20:02:04
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导入模块 import pandas as pd # 这里用到的是pandas和numpy两个模块
import numpy as np 2.1 创建数据集我构造了一个超市购物的数据集，该数据集属性包括：订单ID号（id）、订单日期（date）、消费金额（money）、订单商品（product）、商品类别（department）、商品产地（origin）。 # 列表和字典均可传入D
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2024-06-15 16:46:42
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数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析1. 趋势分析趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较
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2023-08-27 15:36:51
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2023-09-05 20:51:56
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Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
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2023-09-22 15:53:40
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目录1、VLOOKUP2、HLOOKUP3、INDEX4、MATCH5、SUBTOTAL6、IF+AND+OR+NOT7、文本函数，LEFT，RIGHT，MID，FIND8、日期函数9、STDEV10、OFFSET11、INDIRECT12、SUMIF1、VLOOKUP功能：按行查找，返回执行列的值 ...
pandas数据分析常用函数讲解
原创
2021-08-31 17:12:35
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数据分析的8种方法详解 对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。 1 数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。 在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，
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2023-09-14 16:44:46
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分析分类数据一.列举变量的三种方法：1.直接罗列变量 2.variable_name_1 -- variable_name_2表示包含了数据集从variable_name_1到variable_name_2之间依次排序的所有变量。 3.有相同字根的变量可以使用ROOTn-ROOTm，如果我们记录了50个选择题，则可以命名为QUES1、……、QUES50二.添加标签1.为变量添加
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2023-12-02 23:35:27
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