掌握 Excel 数据分析

Excel 是现代分析的强大动力，弥合了原始数据和战略行动之间的差距。除了简单的电子表格之外，它的真正潜力还在于复杂的业务建模、数据准备和高级计算。通过掌握分析工具库、求解器和动态可视化，用户可以将静态行转换为响应平台，揭示数字背后的原因。

本书为学生和专业人士提供了全面、分步的路线图。该旅程从数据清理和基本功能开始，然后再深入复杂的建模。您将探索高级功能，包括数据透视表、假设分析和关联方法。它还弥合了预测分析的差距，教您如何使用回归、时间序列分析和 Excel 的预测表来预测趋势并为未来场景建模。

读完本书后，读者将超越基本的数据输入，成为能够解决复杂问题的熟练分析师。您将有能力优化绩效并自信地领导。本书确保您不仅仅是使用 Excel，而是利用它来推动更明智的、有数据支持的决策，从而在任何行业中提供明显的竞争优势。

你将学到什么

● 用于分析的基本 Excel 函数，包括查找和条件公式。

● 有效处理日期、时间和大型数据集的技术。

● 使用数据透视表、切片器和可视化创建直观的仪表板。

● 使用高级工具，例如假设分析、求解器和分析工具库。

● 将关联和优化技术应用于现实问题。

● 将复杂的数据转化为战略规划的可行见解。

● 使用时间序列、回归、移动平均线和 Excel 预测表进行预测。

这本书适合谁

本书适合想要使用 Excel 将数据转化为见解的学生、专业人士和决策者。无论您是分析新手还是希望提高自己的技能，它都提供实用的分步指导，帮助您做出更明智的数据驱动决策。

目录

1.数据分析概述

2.使用Excel进行数据分析

3.单元格和范围名称

4.将数据导入 Excel

5.数据验证

6.人工智能在模式识别中的应用

7.使用文本函数清理和重塑数据

8.清理包含日期和时间值的数据

9.查找、索引和匹配函数

10。 Excel 中的计数函数

11。 SUMIF、AVERAGEIF、SUMIFS 和 AVRERAGEIFS

12.排序和过滤数据

13。时间和日期函数

14。 Excel 小计

15。微调按钮、滚动条、选项按钮和复选框

16。数据可视化

17。估计需求和供给曲线

18。使用数据透视表和数据透视图探索数据

19。使用数据透视表、切片器和时间线进行分析

20。 Power Pivot 和数据模型

21。解释假设分析

22。使用 Excel 求解器进行优化

23。 Excel数据分析工具库

24。使用相关性来总结关系

25。了解时间序列

26。使用移动平均线

27。探索回归数据

28。 Excel 的预测表