Part3:怎样用excel做数据分析？（详细完整步骤）
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言笑往事
2024-11-23 09:08:00
首先，明确问题：例如，分析招聘网站数据分析师岗位的分布情况，关注城市、求职岗位总数和工作年限这些指标。
Excel中数据类型的认识是基础，通过查找和定位功能识别。进行数据清洗时，包括选择需要的列、重命名列名、删除重复值、处理缺失值。对于缺失值，通过查找空值定位，然后手动或使用函数填充，如上海。
数据一致性处理通过“分列”功能实现，比如将文本型薪水转换为数值型，通过find、left、right、mid等函数去掉单位。在计算前确保数据类型正确，进行平均值计算。
排序和筛选是数据整理的关键，如异常值处理，如K值大写问题和薪水表述问题。数据透视表是强大工具，如分析“数据分析师”岗位在各城市的工作机会，通过find函数筛选并使用count和if函数处理异常值。
对于业务问题，如城市和工作年限对职位数量的影响，制作数据透视表并排序，显示百分比以直观对比。同时，关心平均薪水，通过数据分析插件进行描述统计和计算。
多表关联时，使用vlookup函数查找信息，如班级信息。日期数据的处理则涉及格式修改、按年月分组和按周分析。
总结起来，Excel数据分析涉及问题定义、数据类型理解、清洗、数据透视、关联分析和日期处理等多步骤，熟练掌握这些技巧能有效进行深入的数据分析。
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