目录索引

一、常见指标和术语
- 1、百分比与百分点
- 2、比例与比率
- 3、倍数与番数：
- 4、同比与环比：
二、常见理论模型
- 1、PEST分析：
- 2、5W2H分析：
- 3、4P营销理论：
三、数据
- 1、字段与记录
- 2、txt文本导入excle中
- 3、重复数据处理方法
- - 3.1 函数法
  - 3.2 高级筛选法
  - 3.3 条件格式法
  - 3.4 数据透视表
  - 3.5 重复数据删除
- 4、缺失数据处理方法
- - 4.1 批量填充
  - 4.2 查找替换
- 5、空格数据处理
- - 5.1 查找替换
  - 5.2 trim函数
- 6、数据合并
- - 6.1 concat函数
  - 6.2 连接符“&”
  - 6.3 日期函数
  - 6.4 字段匹配
- 7、数据抽取
- - 7.1 字段拆分
  - - 7.1.1 菜单法
    - 7.1.2 函数法
  - 7.2 随机抽样
  - - 7.2.1 rand()函数
    - 7.2.2 randbetween()函数
- 8、数据计算
- - 8.1 datedif(start_date,end_date,unit)函数
  - 8.2 if分组函数
  - 8.2 vlookup函数分组
- 9、数据转换
- - 9.1 二维表转一维表
  - 9.2 数据类型转换

一、常见指标和术语

1、百分比与百分点

百分比：一个数是另一个数的半分之几，也叫百分率或百分数，度量单位1%；
百分点：不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1个百分点=1%，常用语表示构成的变动幅度，今年比去年提高了17个百分点，今年45%，去年28%。

2、比例与比率

男女比率、男生比例
比例：总体中各部分的数值占全部数值的比重，反映总体的构成和结构；
比率：不同类别数值的对比，不是部分与整体的关系，而是整体中各部分之前的关系。

3、倍数与番数：

倍数：一个数除以另一个数所得的商，A是B 的C倍，即A ÷B=C，倍数常用于数量的增长；
番数：原来数量的2的N次方。翻一番为原来数量的2倍（2^1），翻两番为4倍（2 ^2）。

4、同比与环比：

同比：历史同时期进行比较得到的数值，该指标主要反映的是事务发展的相对情况。2021.12/2009.12就是同比；
环比：与前一个统计期进行比较得到的数值，该指标主要反映的是事物逐期发展的情况。2010.12/2010.11就是环比。

二、常见理论模型

营销方面：4p、用户使用行为、stp理论、swot等；
管理方面：pest、5w2h、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、smart原则等。

1、PEST分析：

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。在分析一个企业集团所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来分析企业集团所面临的状况。

2、5W2H分析：

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？
（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？
（3）WHO——谁？由谁来做？
（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？
（5）WHERE——何处？在哪里做？
（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？
（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

3、4P营销理论：

4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品 ( Product )、价格( Price )、促销( Promotion)、渠道（Place )，由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”。
产品（Product）
注重开发的功能，要求产品有独特的卖点，把产品的功能诉求放在第一位。
价格 (Price）
根据不同的市场定位，制定不同的价格策略，产品的定价依据是企业的品牌战略，注重品牌的含金量。
渠道 (Place）
企业并不直接面对消费者，而是注重经销商的培育和销售网络的建立，企业与消费者的联系是通过分销商来进行的。
宣传（Promotion）
很多人将Promotion狭义地理解为“促销”，其实是很片面的。Promotion应当是包括品牌宣传（广告）、公关、促销等一系列的营销行为。

三、数据

1、字段与记录

字段：事物或现象的某种特征，统计学成为变量，如电影、预测、真实、误差等；
记录：事物或现象的某种特征的具体表现，统计学成为数据或者变量值，如哪一个电影，误差结果等。

2、txt文本导入excle中

导入数据–>选择数据源–>选择分隔符–>选择区域

3、重复数据处理方法

3.1 函数法

3.2 高级筛选法

直接筛选出非重复值

3.3 条件格式法

将重复数据显示出来

3.4 数据透视表

3.5 重复数据删除

4、缺失数据处理方法

4.1 批量填充

上图存在合并单元格，这是不规范的数据表，无法在此数据表的基础上进行数据分析，那么如何将它转换为规范的数据表呢？

取消合并单元格
空值定位：ctrl+g把所有的空值一次性选中，前提是先保持待选数据区域被选中的状态；

空值填充为所对应的第一个单元格的值。方法：保持空值选中状态–>键盘输入=号–>按下向上的箭头–>ctrl+enter

去除公式：复制，粘贴值

4.2 查找替换

当缺失值是错误标识形式出现的时候，可以采用查找和替换掉的方法，将同一类别的错误标识替换成文本或者数字。快捷键：ctrl+h（替换）或者 ctrl+f（查找）。

5、空格数据处理

5.1 查找替换

同4.2方法，查找空格“ ”，替换中不输入任何字符，全部替换，那么所有的空格都会被去除。

5.2 trim函数

有些时候我们不是去除所有的空格，那么如何只去除前后的空格呢，保留名字中间的空格，这里使用trim函数，只会删除字符串前后的空格，中间的空格不会删除。

6、数据合并

6.1 concat函数

6.2 连接符“&”

注意：concat函数和&连接符合并得到的日期都是字符串类型的，不支持直接的计算。

6.3 日期函数

DATA(year,month,day) 返回表示指定的年、月、日的日期
YEAR(serial_number) 返回某日期对应的年份
MONTH(serial_number) 返回日期中的月份，用整数1-12表示
DAY(serial_number) 返回日期中的天数，用整数1-31表示

6.4 字段匹配

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
根据查找值，在数据表的首列搜索制定的查找值，并返回指定的查找值所在行中的指定列处的值。

lookup_value：根据什么查找，要查找的值，可以是值或引用；【查找值】
table_array：在哪里找，要查找的数据表区域，lookup_value的值必须在tabl_array中处于首列；【数据表】
col_num：找到第几列，返回数据在查找数据表区域的第几列，其参数为1时，返回table_array第一列中的值；参数为2时，返回第二列中的值；【列序列】
range_lookup：精准匹配（0），模糊匹配（非0值或省略）【匹配条件】

注意“#N/A”出现的情况：

table_array第一列的值不包含要查找的值（lookup_value）；
数据存在空格，此时需要替换或者trim去除；
共同的关键字类型不一致，此时需要转为一致。

背景介绍：

需要将2表（员工职位表.xlsx）和1表（员工个人信息表（销售部）.xlsx）进行关联（工号关联），将职务自动填充到1表的职务中去。

7、数据抽取

7.1 字段拆分

7.1.1 菜单法

将表中前六位地区编码，中间8位出生年月日、第17位性别编码抽取出来。

7.1.2 函数法

left（text,num_chars）得到字符串左部指定个数的字符；
right(text,num_chars) 得到字符串右部指定个数的字符；
mid(text,start_num,num_chars) 得到字符串指定位置开始的指定个数的字符。

7.2 随机抽样

7.2.1 rand()函数

返回[0,1]的均匀分布随机数，每次计算都会返回一个新的数值，特别的，当不想随机数改变输入公式后按下F9即可。

扩展公式：
RAND()*(b-a)+a:生成[a,b]之间的随机数。

7.2.2 randbetween()函数

返回一个介于指定数字之间的随机数。

8、数据计算

8.1 datedif(start_date,end_date,unit)函数

返回两个日期之间的年、月、日间隔数。

8.2 if分组函数

8.2 vlookup函数分组

if分组固然好，但是当嵌套过多的时候，if就显得比较麻烦，因此引入vlookup函数的模糊匹配功能来进行数据分组。

9、数据转换

9.1 二维表转一维表

数据透视表和数据透视图，多重合并计算数据区域，创建单页字段，选择二维表区域，添加。

9.2 数据类型转换

文本转数值：分列中的常规
数值转文本：同上，用分列中的文本。
数值转日期：同上，用分列中的日期。

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