文科出身，在excel上算是一路摸爬滚打。现在带着3个人的团队，组建了信息部，主要负责公司的营运数据分析。分享一些我的经验。

用excel做数据分析，不难，难在如何做好。拆分成两块：掌握excel分析技能+数据分析的硬核经验。

一、快速掌握excel分析技能

excel教程不要太多，如何快速学习excel，我之前也回答过，反正就是逮住一本教程，照着练：

把一本体系化的excel教程吃透了，就足以应对业务工作所需的数据分析了。

如果觉得书籍太枯燥，那把视频课看起来。对数据分析有帮助的一些还不错的视频课，我梳理了一下：

在有了Excel的基础上，可以再去适当学习一些数据分析的基础课程，二者在很多地方都是相通的，注意：不要一开始就去啃那种很难的数据分析课程，否则很容易放弃。

如果不知道怎么选择，可以去看看知乎官方的数据分析课程，对比下来这个课程对于数据分析的底层逻辑盘的是最清楚的，作为入门课程完全足够了。

好用的函数能让你数据分析时，如有神助，下面是我在数据分析时常用的函数：

常用函数（加总求和、计数、平均、最值、排序、乘积、除余、取整）
文本编辑（文本提取、文本查找、文本替换、文本转换及合并）

rank(排序的目标数值，区域，逻辑值）

逻辑值如果输入0或者不输入时，为降序排列（数值越大，排名越靠前）；逻辑值输入非0时，为升序排列（数值越大，排名越靠后）

• 比如：对业绩排名的计算，小李排名第5

if(计算条件的表达式或值，满足条件返回true,否则返回false)

根据指定条件来判断其“满足”（TRUE）、“不满足”（FALSE），从而返回相应的内容。

• 比如：判断团队业绩是否达标，小李和小军均不合格

len(要计算字符长度的文本），用来计算文本串的字符数

• 比如：判断手机号是否有效，小李手机号少一位，为无效信息

不全部列举了，这篇讲的比较全，可以参考：

数据处理上，可以使用一些excel插件，提高处理速度：

3）方方格子 ：除了常见的Excel工具箱外，在公式/审计/财务/图片/邮件等领域还有一些付费插件。适用版本：Excel

注：插件方便也不用贪多，挑顺手的数据处理和图形制作的各一个即可。

缺实操的伙伴，可以从199it上找点数据练练手。常见的公开数据网站都可以搜索到：

或者进一些综合类的商业数据网站：镝数聚，除了研究报告，还可以找到很多当下最新的热点数据。

另外，好的图表可视化是一份分析报告的点睛之笔。平时要多看美图、多参考：

关于如何制作干净漂亮的excel表格，在这篇回答有我的一些经验：

二、数据分析的几点硬核经验

1、务必提升数据采集的效率

因为读了四年社会学（社会调查专业户），经常需要大面积采集数据，所以吃够了数据收集的亏。excel重处理而弱采集，尤其在大体量的公司，跨部门收集、汇总四面八方的数据，很崩溃。

所以我从去年5月找了一些表单工具（j简道云、麦客、金数据、氚云等），一圈试下来，碰上年初的疫情我们公司上了钉钉，现在是【钉钉+简道云】搭配使用，数据收集效率还是很可观地，目前在库存管理、销售管理上都已形成了规范的数据采集管理：

关于实际使用的心得，我就不展开讲了，以后再作分享。

数据采集还涉及线上数据爬取，但这方面我了解不多，就不班门弄斧了。有意者可以参考这篇回答：

2、业务知识大于工具选择

所有数据分析师都会告诉后来人“业务知识很重要”，因为大家在踩了坑之后才恍然大悟分析中遇到的很多难题问题都源于对业务的不了解。

例如，同样是对客户进行分析，互联网电商的客户与保险客户具有明显区别，前者重视来源，活跃度，购买率，流失率，后者关注渠道，报价，理赔风险，投诉。业务知识包括这种大方向的行业知识，也包括公司内部特殊情况，了解得越详细可以避免绕很多弯路。

例如，有些行为是内部人员参与的造成的数据异常要提前做处理，有些业务开展是带地区特性的，分析时候要区分对待等。

而真正做分析时候，你会发现市面上有太多的分析工具，需要掌握的实在是太多了，其实不必纠结于此，依据个人能力，配合当前的数据分析环境，适用的工具自然会被选出。

数据分析过来人都会说80％的时间都在做数据处理工作，所以数据处理能力是必须的，简单工具有Excel、SQL，复杂的有R，Python，Java。专业点的是fineBI、tableau等。

3、规范良好的数据思维

分享几本在我成长过程中帮助较大的【数据分析书籍】

1、《深入浅出数据分析》

数据分析入门第一本。通俗简单，能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解。这本书蕴含的思想逻辑和分析原则，要好好体会，会对你以后的学习有很大的帮助。

2、《深入浅出统计学》

号称“文科生也能看懂”的统计书。阅读起来相当容易，一口气就能看完。这本书所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识。

“HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。”

“此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。”

书中并没有讲到具体的数据分析技术，主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。

阿里巴巴前数据副总裁车品觉所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。

以上这四本都是最基础的，必看书籍，另外还有比如《R语言实战》、《利用Python进行数据分析》等5本进阶书籍，我整理了一个图片，有需要可以自己去搜。

用ex cel做数据分析，不难，难在如何做好。拆分成两块：掌握excel分析技能+数据分析的硬核经验。

当我们在处理复杂的Excel表格时，经常会碰到一些复杂的数据，如果我们只想要里面的数字，那么有没有办法只将数字提取出来呢？答案是有的。今天小编就教大家几个技巧，完全不费吹灰之力！

当单元格中数字在左，文字在右时，我们可以利用这个公式。

当单元格中文字在左，数字在右时，我们利用一下这个公式。

若单元格中有许多中文，而数字却在中间的话，我们又该如何提取呢，这里利用到了一个公式；

如果我们在文本中看到了错综复杂的数据时，里面包含了数字、字母，中文，而我们只需要里面的数字，那我们试试这个公式吧！

好了，今天的内容就分享到这里了，你们学会了吗？

我打算拿出写论文的诚意来好好写这篇回答。

先说方法：精读《经济学人》，配合大量原版书泛读，来达到快速提高词汇量的目的。

在回答问题之前我特地跑到上测了测词汇量，数据大约是：

前几天在扇贝单词上的测试结果是：

（在这里要吐槽一下扇贝单词，词汇量测试时给出的样本数太小，测试结果的上限也太低，我测试的时候所有单词全对，但结果只有20600。。。）

看了一圈答案，总结了一下，目前关于如何提高词汇量主要有两种方法：
1.背单词：背单词书，背词频表，使用各种各样的背单词应用辅助背单词（比如百词斩，扇贝，不背单词等）
2.阅读：通过大量阅读来记单词，在阅读中自然积累生词

先说背单词。这种方法有用吗？有。因为我也试过背单词，而且通过背单词的方法完成了第一批词汇的原始积累。但是在衡量一种方法靠不靠谱的时候，我们不仅仅要看它是否有效果，还要综合考虑它的时间成本，执行效率，可行性等问题。通过背单词来提高词汇量这种方法存在的最大的问题是：它是一种非常低效的方法。

因为通过这种方式得到的单词只能算是消极词汇，你大概在阅读时能够认出它们，运气好一点时能够把它们听出来。当时距离会说，会用，还有很长一段距离要走。我知道目前市面上有各种各样的背单词软件，每种都在宣称自己的生词库语音库有多么完善丰富，复习算法有多么科学严谨。但你真的是在学单词吗？还是只是生硬地将单词的中文释义塞到脑子里，知其然而不知其所以然？

举个例子，在背单词时，大部分的单词书或者背单词软件可能是这样的：

比如说对于"keen"这个单词，你看了一眼，知道了它差不多有"激烈的，热血的，渴望的，锋利敏捷的"这些意思，并且看了看例句。好了，好像记得七七八八了。但是对于"fervent,avid,enthusiastic,zealous"这些词，它们同样可以有“热心的”意思，你知道它们和"keen"之间的区别吗？ 下次阅读时碰到一个句子"They sell reliable products at very keen prices"，你能反应过来keen在句子中的意思吗？你能用这个单词造几个句子灵活应用到写作中吗？

通过背单词的方法其实是把单词和语境生生割裂开来了。换句话说，通过这种方式记住的只是消极词汇。单词来得快，走得也快。

所以我一直都不提倡通过背单词的方式来提高词汇量。

阅读。更加具体的回答是：精读与泛读结合，配合英英词典，结合语境进行记忆。

你大概听说过通过阅读来记单词是记忆效果最好的方法，但是这种方法可能有个缺点：整理生词很不方便，积累单词的速度太慢。

有没有什么好的解决方案呢？

技术改变生活，同样也能改变英语学习。作为一名资深工具党，我一直在尝试寻找能够提高英文学习效率的工具。比如说下面要用到的mdict，kindle以及英英词典。

我采取的策略是：精读与泛读结合，配合英英词典，结合语境进行记忆。

我们做精读最重要的原则是，吃透掌握在精读过程中碰到的每一个生词。因此，在做精读的过程中有下面两点需要注意：1.选择合适难度的阅读材料 2.利用英英词典，软件等工具对阅读中碰到的单词进行查询以及整理

1.选择合适难度的阅读材料：假设你的英文水平为i，则选取的阅读材料难度要满足i+1（或i+2）的原则，这样可以保证你在做精读的过程中能碰到足够数量的生词。最理想的精读材料选择为外刊，因为上面的文章往往短小精悍，信息量大，可读性强。首推《经济学人》，如果你觉得经济学人的难度太高，《时代周刊》也可以。
2.对在阅读过程中遇到的生词，使用Mdict，深蓝等软件加载多本英英词典进行查询，并将查询结果整理成笔记。

我平时的精读材料是《经济学人》，我举个例子说明一下精读的步骤：
这是经济学人2015年1月的一篇文章节选，出自经济学人总编John Micklethwait之手：

接下来要动用我们的大杀器了：英英词典以及词典软件。我电脑上装的是Mdict，上面一共加载了朗文英英五，剑桥高阶，韦氏大学，柯林斯，麦克米伦，美国传统词典等十几本词典。（关于英英词典的详细介绍与选择可以参考我的另外一个回答：）

比如对于文中的paranoid，我们查询之后可以得到这些结果：

将原文，单词释义，以及词典上的精华例句整理到word文档上

最后一条是我现学现用随手造的一个句子。

将每个生词按这个流程操作，整理出自己的生词本。通过这样整理之后，我们才可以说自己真正吃透了原文。你可以把这个生词本放到手机上，或者同步到印象笔记上，或者打印出来，不断对其进行复习，直到掌握每一个单词为止。记住，这是属于你的独一无二的生词本，通过这样的方式来记住生词效果也非常好，因为在查询整理的过程中你已经把单词的语境，释义，用法，搭配等都过了一遍，这样是真正在学单词，而不是在背单词。

有人可能会问这样操作会不会很繁琐导致速度太慢? 并不会，以上所有操作都是在电脑上完成的，单词的查询，例句的复制粘贴与整理的过程其实非常快。我测试了一下，两个小时可以整理40到50个单词，按一天两个小时，每个月积累1000个生词的速度来计算的话，半年就是6000个，一年就是12000个。You do the math.

这是我之前整理的生词本，你们感受一下：

泛读是对精读的补充，在大量泛读过程中你将会不断重现精读过程中积累的词汇，对词汇的理解也会更上一层楼。泛读的材料可以适当选取小说类，比如Dan Brown 的Inferno，故事情节紧张刺激同时又有一定的词汇量。泛读过程中碰到的生词就不需要像精读时那样每词必究了，可以采用透析法，只查询出现频率高的词。

我使用的方法是kindle+kindle mate 组合的方式。kindle Paperwhite 及之后的系列都有一个非常棒的功能，叫生词本。你在阅读过程中碰到生词时可以一键查询，而且查询到的生词都会被自动添加到生词本里面，非常方便，这个功能的出现彻底解决了看书看到一半需要停下来翻词典的问题。（kindle Paperwhite内置的是正版的New Oxford American

豆瓣上有个小组开发了一款叫 Kindle Mate的PC端软件，这款软件有多牛呢？连接kindle后它可以导出所有的生词本，笔记，注释，而且可以根据书籍、作者对标注笔记和生词本进行自动整理分类。这是我电脑上的kindle mate截图：

从截图中可以看到，我在最近几个月的时间里一共在kindle上标记了3243个生词，整理了2196条笔记。它还可以对每本书标记的生词进行统计，比如我当时花了三周左右的时间将Inferno读完，在这个过程中一共标记了318个生词。同样地，你可以将这些生词用使用mdict上的英英词典进行查询，整理成生词本。

通过以上精读加泛读的方法，可以在半年至一年的时间内实现词汇量的大幅度上涨，在这个过程中你的遣词造句的能力，阅读能力以及口语听力水平也会实现一个不小飞跃。

我们究竟需要多大的词汇量？ 越大越好。是的，两三万算凑合，四五万也不嫌多。题主给出的统计图也说得很清楚了，以英语为母语的成年人词汇量普遍在2W以上，且词汇量会随着受教育水平的上升而不断提高。柯林斯词典曾经对基于2.5亿词的语料库做了一个统计，标记出了最常用的14600词，也就是著名的柯林斯五星词频：

柯林斯词典有一个高达2.5亿的语料库，从语料库中筛选出了最常用的14600词用五星标注。其中五级（最常用词，以下逐级次之）680词，四级1040词（累计1720词），三级1580词（累计3300词），二级3200词（累计6500词），一级8100词（累计14600词）。根据语料库的统计结果，掌握五级四级的前1720詞，就可以读通英語资料的75%，掌握五、四、三、二級的6500詞，就可以读通英語资料的90%，掌握这14600詞，就可以读懂任何英語资料的95%，即从理论上说，任何一篇100词的文章里大概只有5个词不认识。

如果你想要比较顺畅地读懂外刊以及大部分原版书的话，你的词汇量至少要达到14600以上。词汇量太低造成的一个直接后果是，阅读时大部分时间都会花在纠结生词的意思上，而不是用在理解文本意思乃至欣赏文章的语言美上。我个人感受是，词汇量超过20000后平时在阅读过程中碰到的生词会越来越少，对文章的理解也会越来越准确。 但是，作为非英语母语学习者，要完全消灭生词基本上是不可能完成的任务，碰到生词这种事情在这辈子是躲不掉的。上次碰到一个50多岁的美国大叔，谈到词汇量这个话题时他表示即使到了这个年龄，他每天仍然可以学到新的单词。母语人士尚且如此，作为英语学习者的我们更加不必说。词汇量提升是一件活到老学到老的事情。

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