一、数学函数
1、取整
=INT(数字)

2、求余数
=MOD(除数,被除数)

3、四舍五入
=ROUND(数字,保留小数位数)

4、取绝对值
=ABS(数字)

5、算术平方根
=SQRT(数字)

6、产生随机数
=RAND()

7、返回一个介于指定的数字之间的随机数
=RANDBETWEEN(数字,数字)

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二、文本函数
8、取子串
=MID(字符串,起始位置,取子符串位数)

9、从左取子串
=LEFT(字符串,取子符串位数)

10、从右取子串
=RIGHT(字符串,取子符串位数)

11、文本长度
=LEN(字符串)

12、数字转化文本格式
=TEXT(数字,选用的文本格式)

13、文本重复
= REPT( 文本,重复次数)

14、替换特定位置处的文本
=REPLACE(要替换的字符串,开始位置,替换个数,新的文本)

15、替换文本
=SUBSTITUTE(需要替换的文本,旧文本,新文本,第N个位置旧文本)

三、统计函数
16、求最大
=MAX(输入需要提取的数据范围)

17、求最小
=MIN(输入需要提取的数据范围)

18、求和
=SUM(输入需要提取的数据范围)

19、数值计数
=COUNT(输入需要提取的数据范围)

20、计数
=COUNTA(输入需要提取的数据范围)

21、求平均
=AVERAGE(输入需要提取的数据范围)

22、条件计数
=COUNTIF(条件区域,条件)

23、条件求和
=SUMIF(条件区域,求和条件,实际求和区域)

24、条件平均
=AVERAGEIF(条件区域,求平均条件,实际求平均区域)

25、多条件计数
=COUNTIFS(条件匹配查询区域1,条件1,条件匹配查询区域2,条件2,以此类推......)

26、多条件求和
=SUMIFS(实际求和区域,第一个条件区域,第一个对应的求和条件,第二个条件区域,第二个对应的求和条件,第N个条件区域,第N个对应的求和条件)

27、多条件平均
=AVERAGEIFS(实际求和区域,第一个条件区域,第一个对应的求和条件,第二个条件区域,第二个对应的求和条件,第N个条件区域,第N个对应的求和条件)

28、求数据分布频率
=FREQUENCY(要统计的数组,间隔点数组)

注意:其函数需要选中三格,输入完函数,按CTRL+Shift+Enter
29、排名次
=RANK(排名的数字,引用区域,排序方式[0:降序,1:升序])

四、逻辑函数
30、判断
=IF(条件判断, 结果为真返回值, 结果为假返回值)

31、与
=AND(条件判断1,条件判断2)

32、或
=OR(条件判断1,条件判断2)

33、非
=NOT(条件判断1)

五、日期函数
34、求年
=YEAR(输入日期)

35、求月
=MONTH(输入日期)

36、求日
=DAY(输入日期)

37、当前日期
=TODAY()

38、计算给定的日期
=DATE(输入年,输入月,输入日)

39、当前日期和时间
=NOW()

40、指定日期前后月份的日期
=EDATE(开始日期,月份)

41、某个月份最后一天的序列号
=EOMONTH(开始日期,月份数)

42、计算日期差
=DATEDIF(起始日期,结束日期,所需信息的返回时间单位代码)

所需信息的返回时间单位代码: "y"返回时间段中的整年数 "m”返回时间段中的整月数 "d"返回时间段中的天数 "md”参数1和2的天数之差,忽略年和月 "ym“参数1和2的月数之差,忽略年和日 "yd”参数1和2的天数之差,忽略年。按照月、日计算天数
六、查找与引用函数
43、垂直方向查找
=VLOOKUP(查找目标,查找范围,返回值的列数,精确OR模糊查找)

44、计算偏移量
=OFFSET(参照单元格,行偏移量,列偏移量,返回几行,返回几列)

注意:其函数需要选中四格,输入完函数,按CTRL+Shift+Enter
45、MATCH 函数
=MATCH(查找的值,查找区域,查找类型)

46、INDEX函数
=INDEX(引用的区域,引用的行数,引用的列数)

47、文本字符串指定的引用
=INDIRECT(引用的单元格,引用的类型)

48、引用行的数据
=ROW(选中的单元格)

49、引用列的数据
=COLUMN(选中的单元格)

50、水平方向查找
=HLOOKUP(查找目标,查找范围,返回值的行数,精确OR模糊查找)

抓住机遇,狠狠提升自己
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。

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