帮大家整理了一下Excel函数,学习Excel函数本身并不难,难的是函数和函数的嵌套。一些平时被大家忽略的小函数,如果灵活应用也可以有大用途,特别是在用Excel设计分析模板的时候。
一共列出了六大类共54个函数,其中粗体的是必须优先掌握的。
日期函数
day,month,year,date,today,weekday,weeknum
日期函数是只做分析模板的必备神器,可以用日期函数来控制数据的展示。比如下图,他是我的一个产品【零售店铺日销售追踪预测表】中的一个销售综述功能。它会每天自动提醒最新的几个关键数据,18日它就提醒18日的目标以及1-17日的销售数据,到19日的时候它又会自动显示当天销售目标和1-18日累计数据。很多人觉得非常神奇,为什么它能够每天自动更新,并且还有自动业务诊断功能。
我来揭秘一下,其实这并不难也不神秘。图中蓝色字体部分其实是一个Excel的单元格,我在里面内置了一个公式,如下图。它是由文字和若干公式组合而成的,公式计算结果自动会随其它单元格值的变化而变化。其中的关键就是日期函数。
="你好,今天是"&MONTH(TODAY())&"月"&DAY(TODAY())&"日,星期"&WEEKDAY(TODAY(),2)&",今天的销售目标是"&B14&"元。截止到昨天为止"&IF(B12=0,"(昨天居然销售为0?)","")&",累计完成销售"&ROUND(SUM(C13:AG13)/10000,1)&"万元,目标完成比率是"&ROUND(B13,3)*100&"%"&IF(B13>B18,",销售势头不错,继续加油!",",你已经落后于正常进度了,要加油哦!")&"正常进度应该是"&ROUND(B18,3)*100&"%。预计本月最后可以完成销售"&B20&"万元"
数学函数
product,rand,randbetween,round,sum,sumif,sumifs,sumproduct
粗体部分不用啰嗦,各种场景的求和用得到。很多人不理解为什么rand(随机函数)和randbetween也是必备函数?他们可以自动生成一些数据,特别是一些演示场合很需要。另外随机函数还可以用来做抽奖程序,我曾经用随机函数做了一个供小学一年级使用的加减出题器。
统计函数
large,small,max,min,median,mode,rank,count,countif,countifs,average,averageif,averageifs
统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用,求平均值,最大值,中位数,众位数都用得到。
查找和引用函数
choose,match,index,indirect,column,row,vlookup,hlookup,lookup,offset,getpivotdata
这几个函数的作用不用多说了吧?特别是vlookup,不会这个函数基本上就是寸步难行。另外offset函数是一个相对高级的函数,要想让自己的图表动起来,这个函数必须会。
文本函数
find,search,text,value,concatenate,left,right,mid,len
这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数
and,or,false,true,if,iferror
他们都是串联函数,最常用的是if函数,不过注意,if函数不适宜嵌套太多,见过有人用if函数嵌套了七层,厉害了word哥!如果需要嵌套太多其实可以用vlookup函数代替。
函数是建立数据化管理模板的通行证,不会函数,基本没有可能去制作各种数据分析模板,所以精通函数就尤其重要。当然这54个函数不但要都学会,更重要的是要学会函数和函数的组合,在许多大模板中基本上很少有使用单个函数的情况,基本都是函数和函数组合在一起才能完成一个复杂的计算过程。
在函数的使用过程中,基于我自己的经验提醒大家两点:
1、不要瞧不起小函数,小函数有大用途。
小函数和其他大函数配合使用有时候可以起到提高效率,简化公式的作用。例如这个函数:
B2单元格(1月销售额)是一个vlookup函数,2-12月销售额(C2:M2)的公式其实和B2单元公式一样的,用户只需要把B2的公式向后拖拽复制公式就行,唯一不同是需要手动把公式中红色的数字“2”依次改成3,4,5,6......
手动处理这个过程其实非常麻烦费力,其实用一个小函数就解决了这个问题,这个函数就是column(),和它对应的是函数row()。这就是小函数大用途。
2、要有节制的使用函数
很多人的excel打开非常慢,主要原因就是使用了大量的函数、数组、条件格式等功能。曾经见一个企业的商品周报模板,几万条数据,一万多个公式直接把这个文件搞成了拖拉机。
我的原则是能不用函数的时候尽量不要用,非得用函数的时候,可以考虑使用代码把函数粘贴成“值”来运算,这样可以给文件瘦身。
函数是好东西,但是用多了容易中毒!
【来源: 黄成明 数据化管理】
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