已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
EXCEI在人力资源的数据分析方面我觉得和其他几个软件对比，由其自己独有的优势
我们可以看下，同样的3张表，但是关系是却不一样，导致之后的操作也会不同。图1和图3是链式模型，图2是星型关系。图1的链式是从左1开始，而图3是从右1开始。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
微软用几年的弯路摸索出自助商务智能的最终产品路线，PowerBI 自然而然地来了。另外，如果您正从零（或者具备一定Excel基础）开始希望学习自助BI，也可以对照看目前所处的位置以更清晰学习上升的路线。
欢迎来到 Excel 掌握的变革之旅，在这里，尖端技术和永恒专业知识在“ChatGPT Excel 掌握：释放专家技巧和窍门的力量”中融合。在当今快节奏的环境中，Excel 仍然是各行业专业人士的必备工具，而借助 ChatGPT 的融入，其潜力已经超出想象。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
摘要：Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一，它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序，可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中，Excel作为一款专业的数据处理软件，可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
说到PDF呀，全称为Portable Document Format，意为“可携带文档格式”。它最大的优点就是可以不限于应用程序、操作系统的阅读，还不会被修改。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
在前端开发领域，表格一直都是一个高频使用的组件，尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时，会出现浏览器卡顿等问题，严重影响客户体验。为解决这些性能问题，不少组件也提出了相关的解决方案，以ElementPlus为例，提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据，但该功能目前仍在测试中，投入生产环境可能会有一定的风险，因此本文不做更多的介绍，大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
▊《Excel革命！超级数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》 林书明 著 电子书售价：39.5元 2020年07月出版 Power Pivot，又称超级数据透视表，是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具，堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX（数据分析表达式）的相关内容，帮助你显著提升Excel 数据分析能力。 本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性，读者对象为具有一定Exce
如果有人说他会透视表，那他一定看过本书；相反，如果没有看过本书说自己会透视表的，那他还没有知道真正的透视表。本书是透视表的真正权威。它随着每次Excel的版本更新而更新，帮助人们掌握Excel中最强大的武器（没有之一），那就是透视表。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。 简书原文地址：https://www.jianshu.com/p/21b2ca8fd2b8
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片 (表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
从零搭建微信公众号数据分析体系：如何用纯Excel搭建一个视觉效果堪比BI看板的大屏
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
原作者 CDA 数据分析师 去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA 数据分析师学员。 李运超同学在论坛上分享了自己从一个财会从业者到一名数据分析师的成长历程。 本文根据李运超在峰会上的分享整理而成。 大家好！我叫李运超，我目前是在中国人寿保险分公司做分析师，我是CDA第四期的学员，也是刚刚从一个数据分析的学习者变成从业人员。 我以
首先数据量可能很大，超出Excel行数限制，比方一亿行；数据的种类很多，同一报表有的数据来自数据库，有的来自本地文件，有的来自Web等等。
以前学习 Python 的 pandas 包时，经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来，还会把其中的技术要点做详细的讲解。
近日一篇名为 Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁的 VLOOKUP 退休 刷爆朋友圈，几小时就像病毒一样传播起来并很快得到了10W+的阅读，太香了。几乎所有和 Excel 有关的公众号都在发与 VLOOKUP 及 XLOOKUP 有关的文章，这还不够说明地震的嘛。一个小小的 VLOOKUP 其实可以洞悉到人们对 Excel 的依赖度之广之深。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档类库，基于 ECMA-376 Office Open XML 标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的 XLSX 文档。相比较其他的开源类库，Excelize 支持写入原本带有图片(表)、透视表和切片器等复杂样式的文档，还支持向 Excel 文档中插入图片与图表，并且在保存后不会丢失文档原有样式，可以应用于各类报表系统中。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
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一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时，由于业务人员线下都是采用Excel来完成的，因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现，整体上的实现方案有三种：
太多的人觉得每个月一个表格存放数据，一年12个月，一个工作薄文件里放12个工作表，然后还有大量的插件批量生成工作表，批量重命名工作表、工作表排序等一系列的功能来辅助完成这些提速性工作。
大家好，我是小黎子！一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿！今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表，并基于Excel开发了相关BI插件，如Power Query，PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单，加上数据透视表技术已经深入人心，所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出，相比Qlik,Tableau等产品，有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限：
在Excel中，我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如，我们按选择一个日期，计算当前日期的前7天、前15天，前30天等近期的数据变化情况。如图所示： 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率，还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示： 在这个模型中，我们新建一个日期表，用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候，在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据，我们还需要做两件事： （1
工作中，由于需要出定期的report，需要用到office，主要是要用到excel表格，然后给各个team或者boss发email report。这里边就包含了不少重复性的工作，工作中常常有一个固定的模板来出report，而每次只需将相关的数据手动导入，如果将这些重复性的动作，实现自动化，无疑可以省去不少功夫。于是我就想到了用python来实现自动化生成表格。今天介绍的只是一部分，主要是excel表格自动修改生成。
心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了，非常好用，特别是关键字智能提示和格式化MDX代码方面。在此推荐给大家。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
先说说这两天微信群里一个简单的案例，即根据下面的数据，统计每个人不含“质检”类型的非重复版本数量：
作者：Chris Webb原文：https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能，Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理，旨在通过对比的方式，帮助读者加深对数据透视表的理解。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
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