具体描述
《Excel疑难妙解（函数版）》的内容源自作者个人的经验、经历和观点，因此，作者选择用自己的语言来讲述个人以及很多网友关于Excel函数和公式方面遇到的实际问题。笔者力图以轻松、自然的语言和案例使行文简洁易读，减少读者对专业知识的理解难度，增加读者学习的兴趣和热情。《Excel疑难妙解（函数版）》共包括四篇，各篇内容按照读者学习流程循序渐进、环环相扣。
《Excel疑难妙解（函数版）》适用于各类需要使用Excel函数和公式高效办公的职场人士，包括：经常需要处理大量数据的专业数据分析人士，如市场、销售、财务、人力资源等方面的分析人员；各类市场研究人员、金融研究人员、管理顾问等专业人士；希望能高效、快速地解决工作表格数据的办公室白领人士；为进入职场做准备的学生朋友。
《数据驱动的洞察力：商业智能与高级分析实践指南》 释放数据的潜力，驱动决策的未来 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是企业最宝贵的资产。然而，拥有数据并不等于拥有洞察力。如何从海量、复杂的数据中提取出有价值的信息，并将其转化为切实可行的商业策略，是所有现代组织面临的核心挑战。《数据驱动的洞察力：商业智能与高级分析实践指南》正是为此而生，它不仅是一本技术手册，更是一套完整的、面向实战的思维框架和操作流程，旨在帮助读者构建从数据采集、处理、可视化到深度分析的完整闭环。 本书的核心目标是赋能读者，使其能够熟练运用当前最前沿的商业智能（BI）工具和统计分析方法，将数据转化为驱动业务增长的动力。我们深知，纯粹的技术堆砌往往难以落地，因此，全书内容紧密围绕商业场景展开，强调“分析的艺术”与“工具的运用”的完美结合。 第一部分：构建坚实的数据基础——数据采集、治理与结构化 高效的数据分析始于高质量的数据源。本部分将深入探讨如何搭建稳固的数据基础。我们将从数据源的识别、采集策略（包括API集成、数据库抽取、日志分析等）入手，系统讲解数据湖与数据仓库的设计理念。重点内容包括： 数据清洗与预处理的艺术： 深入剖析缺失值处理、异常值检测与平滑技术，介绍如何运用脚本语言（如Python的Pandas库）进行大规模数据清洗的自动化流程。探讨数据标准化的重要性及其在跨部门数据整合中的应用。 数据建模基础： 讲解维度建模（星型、雪花型）和事实表设计，确保数据结构能够高效支持查询和分析需求。阐述关系型数据库与非关系型数据库（NoSQL）在BI架构中的适用场景。 ETL/ELT流程优化： 详细介绍现代数据管道的构建方法，涵盖数据抽取、转换和加载的各个阶段，并提供性能优化的实用技巧，确保数据流的稳定性和时效性。 第二部分：商业智能的视觉革命——仪表盘设计与叙事报告 数据可视化是沟通复杂分析结果的桥梁。本部分专注于如何将冰冷的数据转化为引人入胜、易于理解的商业故事。我们将超越基础的图表选择，深入探讨认知心理学在数据展示中的应用。 高级可视化技巧： 探讨如何利用复杂的图表类型（如桑基图、热力图、地理空间分析图）来揭示隐藏的关联。重点讲解如何设计“零认知负荷”的仪表盘，确保关键绩效指标（KPIs）一目了然。 交互式报告构建： 详细指导如何使用主流BI平台（如Tableau或Power BI）创建动态、可钻取的报告。内容涵盖参数控制、层级筛选器和行动计算（Actions）的部署，使用户能够主动探索数据。 数据叙事（Data Storytelling）： 强调分析师的角色不仅仅是计算，更是“翻译者”。教授如何构建逻辑清晰、重点突出的分析报告结构，引导听众从数据中得出正确的结论并采取行动。 第三部分：深度挖掘与预测——高级分析方法的实战应用 真正的商业价值隐藏在预测和因果关系中。本部分是本书的精华，聚焦于将传统的描述性分析提升到预测性和规范性分析层面。 统计学在商业中的回归应用： 详细讲解线性回归、逻辑回归在销售预测、客户流失建模中的应用。侧重于如何正确解读回归系数，并评估模型的统计显著性与实际商业意义。 时间序列分析的精髓： 深入探讨时间序列数据的特性（趋势、季节性、周期性），并实战演示如何使用ARIMA、指数平滑法进行准确的短期和中期预测，特别关注库存管理和需求规划。 客户细分与行为聚类： 介绍K-Means、DBSCAN等无监督学习算法在市场细分中的应用。指导读者如何根据客户价值（RFM模型）和行为模式创建精准的营销目标群体。 A/B测试与因果推断： 在实验设计阶段，如何科学地构建对照组和实验组，确保实验结果的有效性。讲解如何运用假设检验来评估新策略（如网站改版、新定价）对业务指标的真实影响，避免“幸存者偏差”。 第四部分：将洞察转化为行动——分析的组织与文化 技术和方法论的掌握只是第一步，最终的成功依赖于组织对数据的采纳程度。本部分探讨如何将分析成果融入日常运营。 数据治理的组织架构： 讨论如何建立跨职能的数据治理委员会，明确数据所有权和质量责任。 分析的敏捷化： 介绍如何采用迭代式分析方法，快速验证商业假设，缩短“洞察到行动”的时间周期。 伦理考量与数据安全： 强调在进行高级分析时，必须严格遵守数据隐私法规（如GDPR），并警惕算法偏见对商业决策带来的负面影响。 本书特色： 本书避免了冗长晦涩的数学推导，而是专注于“如何使用”和“为什么这样使用”。每一章节都配有丰富的案例研究——来自零售业的供应链优化、金融业的风险评分、互联网业的用户生命周期价值（LTV）计算等——确保读者能够立即在自己的工作环境中应用所学。通过本书，您将从一个数据的使用者，蜕变为一位能够主导数据战略、驱动企业增长的决策伙伴。
作者简介
陈锡卢
网名卢子，中国会计视野论坛Office版主、IT部落窝论坛Excel超级版主，10年的Excel实战经验，精通Excel函数与公式、数据透视表，每天在微信跟微博分享Excel技能。
目录信息
目录
第一篇 初体验
第1章 求和函数 2
1.1 统计总销售量（SUM函数） 2
1.2 统计上海公司的销售量（SUMIF函数） 6
1.3 统计销售量在500至700的和（SUMIFS函数） 13
1.4 统计总销售金额（SUMPRODUCT函数） 16
第2章 计数函数 19
2.1 统计上班天数（COUNTA函数） 19
2.2 考勤统计（COUNTIF函数） 21
2.3 统计性别为男、学历为大专的人数（COUNTIFS函数） 23
第3章 逻辑函数 27
3.1 猴子分桃（IF函数） 27
3.2 旅游必备条件（AND函数） 29
3.3 让女朋友开心的条件（OR函数） 31
第4章 查找引用函数 34
4.1 根据姓名查询快递单号（VLOOKUP函数） 34
4.2 根据客户号逆向查询客户姓名（LOOKUP函数） 39
4.3 查询生肖的排位（MATCH函数） 44
4.4 路程导航（OFFSET函数） 47
4.5 间接引用多个表的合计（INDIRECT函数） 52
第5章 文本函数 57
5.1 姓名分离（LEFT/RIGHT函数） 57
5.2 获取省份（FIND函数） 59
5.3 区分手机与电话号码（LEN函数） 60
5.4 手机号加密（REPLACE函数） 63
第6章 日期和时间函数 66
6.1 日期运算 66
6.2 今天的日期及时间（TODAY/NOW函数） 69
6.3 获取间隔 N 个月的日期（DATE 函数） 71
6.4 计算工龄（DATEDIF函数） 73
第二篇 深了解
第7章 字符分离与合并 80
7.1 文字与数字分离（LEN函数） 80
7.2 提取金额（MIDB函数） 83
7.3 提取百分比数字（TEXT函数） 88
7.4 将数字拆分到每个单元格（COLUMN函数） 93
7.5 提取最后一个分割符的内容（TRIM函数） 95
7.6 将多列内容合并成一列（CONCATENATE函数） 98
7.7 将标题与内容合并在一个单元格换行显示（CHAR函数） 101
第8章 查找系列 105
8.1 查找单位与金额 105
8.2 查找数量最后及最早出现的时间 108
8.3 多条件查找对应的数量 112
8.4 根据产品编号查询产品名称及单价 115
8.5 根据姓名或者工号查询工资 118
8.6 根据姓名及月份查询工资 121
8.7 多表查询各地区店名的工程造价 123
8.8 员工信息查询，且带图片 127
8.9 取最接近 100 的数值 131
8.10 根据城市查询省份 136
8.11 将外币转换成人民币并汇总金额 138
第9章 求和计数系列 142
9.1 计算文本表达式的和 142
9.2 对带颜色的项目进行求和 149
9.3 对产品进行统计并引用自定义数字格式 153
9.4 动态统计金额 155
9.5 包含单位的金额求和 157
9.6 含姓名求总金额 161
9.7 含错误值求总数量 164
9.8 根据姓氏统计产量 167
9.9 同一单元格数据累加 171
9.10 统计销量前5名的和 174
9.11 统计各费用项目的计划和实际的合计数 176
9.12 统计不重复金额的和 179
9.13 统计每个应聘岗位的人数 181
9.14 客户号超过15位的统计次数出错 184
9.15 统计不重复产品名称的个数 186
9.16 统计组别为A3的不重复型号个数 189
9.17 SUM函数的取代函数SUMPRODUCT 192
第10章 提取不重复值及筛选符合条件的项目 195
10.1 提取不重复公司名称 195
10.2 将不重复数据从大到小排序 199
10.3 提取只去过1次的学校 202
10.4 查询工程师对应的所有奖金 205
10.5 依次查找每个店面对应的品牌和数量 209
第三篇 活运用
第11章 数据处理 214
11.1 标准日期格式大转换 214
11.2 统计指定日期的出货数 220
11.3 年度数据统计 223
11.4 年度数据核对 228
11.5 隆成小天使订单跟出货情况 232
11.6 各产品订单跟出货汇总 237
11.7 根据AQL抽样基准确认抽检数量 240
11.8 根据AQL抽样基准确认允许最大不良数 243
11.9 供应商分类管理 246
第12章 辅助图表展现 252
12.1 产品不良柏拉图 252
12.2 产品使用寿命直方图 257
12.3 供应商出货数量动态图 261
第13章 辅助数据透视表分析 264
13.1 统计每个等级的次数 264
13.2 统计每种颜色的出货数 265
13.3 统计每个月的检查时间 267
第四篇 解疑难
第14章 表格模板设计 272
14.1 动态汇总每个区域每个月的收入 272
14.2 提取42个表格名称并汇总数量 281
第15章 函数的瓶颈 285
15.1 多个工作簿合并汇总 285
15.2 几十万行数据的查询 290
· · · · · · (收起)
第一篇 初体验
第1章 求和函数 2
1.1 统计总销售量（SUM函数） 2
1.2 统计上海公司的销售量（SUMIF函数） 6
1.3 统计销售量在500至700的和（SUMIFS函数） 13
1.4 统计总销售金额（SUMPRODUCT函数） 16
第2章 计数函数 19
2.1 统计上班天数（COUNTA函数） 19
2.2 考勤统计（COUNTIF函数） 21
2.3 统计性别为男、学历为大专的人数（COUNTIFS函数） 23
第3章 逻辑函数 27
3.1 猴子分桃（IF函数） 27
3.2 旅游必备条件（AND函数） 29
3.3 让女朋友开心的条件（OR函数） 31
第4章 查找引用函数 34
4.1 根据姓名查询快递单号（VLOOKUP函数） 34
4.2 根据客户号逆向查询客户姓名（LOOKUP函数） 39
4.3 查询生肖的排位（MATCH函数） 44
4.4 路程导航（OFFSET函数） 47
4.5 间接引用多个表的合计（INDIRECT函数） 52
第5章 文本函数 57
5.1 姓名分离（LEFT/RIGHT函数） 57
5.2 获取省份（FIND函数） 59
5.3 区分手机与电话号码（LEN函数） 60
5.4 手机号加密（REPLACE函数） 63
第6章 日期和时间函数 66
6.1 日期运算 66
6.2 今天的日期及时间（TODAY/NOW函数） 69
6.3 获取间隔 N 个月的日期（DATE 函数） 71
6.4 计算工龄（DATEDIF函数） 73
第二篇 深了解
第7章 字符分离与合并 80
7.1 文字与数字分离（LEN函数） 80
7.2 提取金额（MIDB函数） 83
7.3 提取百分比数字（TEXT函数） 88
7.4 将数字拆分到每个单元格（COLUMN函数） 93
7.5 提取最后一个分割符的内容（TRIM函数） 95
7.6 将多列内容合并成一列（CONCATENATE函数） 98
7.7 将标题与内容合并在一个单元格换行显示（CHAR函数） 101
第8章 查找系列 105
8.1 查找单位与金额 105
8.2 查找数量最后及最早出现的时间 108
8.3 多条件查找对应的数量 112
8.4 根据产品编号查询产品名称及单价 115
8.5 根据姓名或者工号查询工资 118
8.6 根据姓名及月份查询工资 121
8.7 多表查询各地区店名的工程造价 123
8.8 员工信息查询，且带图片 127
8.9 取最接近 100 的数值 131
8.10 根据城市查询省份 136
8.11 将外币转换成人民币并汇总金额 138
第9章 求和计数系列 142
9.1 计算文本表达式的和 142
9.2 对带颜色的项目进行求和 149
9.3 对产品进行统计并引用自定义数字格式 153
9.4 动态统计金额 155
9.5 包含单位的金额求和 157
9.6 含姓名求总金额 161
9.7 含错误值求总数量 164
9.8 根据姓氏统计产量 167
9.9 同一单元格数据累加 171
9.10 统计销量前5名的和 174
9.11 统计各费用项目的计划和实际的合计数 176
9.12 统计不重复金额的和 179
9.13 统计每个应聘岗位的人数 181
9.14 客户号超过15位的统计次数出错 184
9.15 统计不重复产品名称的个数 186
9.16 统计组别为A3的不重复型号个数 189
9.17 SUM函数的取代函数SUMPRODUCT 192
第10章 提取不重复值及筛选符合条件的项目 195
10.1 提取不重复公司名称 195
10.2 将不重复数据从大到小排序 199
10.3 提取只去过1次的学校 202
10.4 查询工程师对应的所有奖金 205
10.5 依次查找每个店面对应的品牌和数量 209
第三篇 活运用
第11章 数据处理 214
11.1 标准日期格式大转换 214
11.2 统计指定日期的出货数 220
11.3 年度数据统计 223
11.4 年度数据核对 228
11.5 隆成小天使订单跟出货情况 232
11.6 各产品订单跟出货汇总 237
11.7 根据AQL抽样基准确认抽检数量 240
11.8 根据AQL抽样基准确认允许最大不良数 243
11.9 供应商分类管理 246
第12章 辅助图表展现 252
12.1 产品不良柏拉图 252
12.2 产品使用寿命直方图 257
12.3 供应商出货数量动态图 261
第13章 辅助数据透视表分析 264
13.1 统计每个等级的次数 264
13.2 统计每种颜色的出货数 265
13.3 统计每个月的检查时间 267
第四篇 解疑难
第14章 表格模板设计 272
14.1 动态汇总每个区域每个月的收入 272
14.2 提取42个表格名称并汇总数量 281
第15章 函数的瓶颈 285
15.1 多个工作簿合并汇总 285
15.2 几十万行数据的查询 290
· · · · · · (收起)
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