网络营销竞价专员数据分析必备Excel函数

我们知道网络营销竞价专员除了对网站的 关键词进行拓展、布置以外，还要对网站的推广数据进行整理分析，这样才能更好地调整推广策略。要做好数据分析，当然少不了这些必备的Excel函数，赶紧随今天的网络营销培训一起来学习一下吧： 世界上的数据分析师分为两类，使用Excel的分析师，和其他分析师。 每一个推广新人/数据新人的入门工具都离不开Excel。因为Excel涵盖的功能足够多。 很多传统行业的数据分析师只要求把握Excel即可，会SPSS/SAS是加分项。即使在“挖掘满街走，Python不如狗”的互联网数据分析界，Excel也是不可替代的。 Excel有很多强大的函数，本篇主要分享的各种函数的用途。实战会后续文章讲解。 函数可以被我们想象成一个盒子，专门负责将输入转换成输出，不同的函数对应不同的输出。 =Vlookup(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup]) 上文的Vlookup就是一个经典函数。函数中包含参数，括号里的部分都是参数。我们可以把参数想象成盒子上的开关。 vlookup就有四个开关，不同开关组合决定了函数的输入和输出。 =Vlookup(参数1，参数2，参数3，参数4) 复杂的原理不需要了解，这篇文章是常用函数汇总。甚至你不需要尤其记忆怎么使用函数，应用Excel函数很重要的能力是学会搜索。因为绝大部分函数网上已经有相应的解释，图文结合，非常详尽。 学会将碰到的问题转换成搜索语句，在我还是新人时并不会vlookup，我碰到的第一个问题就是关联多张表的数据，我在网上搜索：excel怎么匹配多张表的数据。 于是就学会了，这里推荐使用百度，因为前三行的结果基本是百度经验，对新人学习很友好。(后续图片均引用自百度经验) 在理解函数的基础上，我会适当引入高层次的内容，SQL和Python(内建函数)。将其和Excel结合学习，假如大家吃透了Excel的函数，那么后续学习会轻松不少。 一、清洗处理类 主要是文本、格式以及脏数据的清洗和转换。很多数据并不是直接拿来就能用的，需要经过数据分析人员的清理。数据越多，这个步骤花费的时间越长。 001|Trim 清除掉字符串两边的空格。 MySQL有同名函数，Python有近似函数strip。 002|Concatenate =Concatenate(单元格1，单元格2……) 合并单元格中的内容，还有另一种合并方式是&。"我"&"很"&"帅"=我很帅。当需要合并的内容过多时，concatenate的效率快也优雅。 MySQL有近似函数concat。 003|Replace =Replace(指定字符串，哪个位置开始替换，替换几个字符，替换成什么) 替换掉单元格的字符串，清洗使用较多。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 004|Substitute 和replace接近，区别是替换为全局替换，没有起始位置的概念。 005|Left/Right/Mid =Mid(指定字符串，开始位置，截取长度) 截取字符串中的字符。Left/Right(指定字符串，截取长度)。left为从左，right为从右，mid如上文示意。 MySQL中有同名函数。 006|Len/Lenb 返回字符串的长度，在len中，中文计算为一个，在lenb中，中文计算为两个。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 007|Find =Find(要查找字符，指定字符串，第几个字符) 查找某字符串出现的位置，可以指定为第几次出现，与Left/Right/Mid结合能完成简单的文本提取 MySQL中有近似函数find_in_set，Python中有同名函数。 008|Search 和Find类似，区别是Search大小写不敏感，但支持*通配符。 009|Text 将数值转化为指定的文本格式，可以和时间序列函数一起看。 二、关联匹配类 在进行多表关联或者行列比对时用到的函数，越复杂的表用得越多。多说一句，良好的表习惯可以减少这类函数的使用。 010|Lookup =Lookup(查找的值，值所在的位置，返回相应位置的值) 很被忽略的函数，功能性和Vlookup一样，但是引申有数组匹配和二分法。 011|Vlookup =Vlookup(查找的值，哪里找，找哪个位置的值，是否精准匹配) Excel第一大难关，因为涉及的逻辑对新手较复杂，通俗的理解是查找到某个值然后黏贴过来。 012|Index =Index(查找的区域，区域内第几行，区域内第几列) 和Match组合，媲美Vlookup，但是功能更强大。 013|Match =Match(查找指定的值，查找所在区域，查找方式的参数) 和Lookup类似，但是可以按照指定方式查找，比如大于、小于或等于。返回值所在的位置。 014|Row 返回单元格所在的行。 015|Column 返回单元格所在的列。 016|Offset =Offset(指定点，偏移多少行，偏移多少列，返回多少行，返回多少列) 建立坐标系，以坐标系为原点，返回距离原点的值或者区域。正数代表向下或向左，负数则相反。 三、逻辑运算类 数据分析中不得不用到逻辑运算，逻辑运算返回的均是布尔类型，True和False。很多复杂的数据分析会牵扯到较多的逻辑运算 017|IF 经典的假如但是，在后期的Python中，也会经常用到，当然会有许多更优雅的写法。也有ifs用法，取代if(and())的写法。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 018|And 全部参数为True，则返回True，经常用于多条件判定。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 019|Or 只要参数有一个True，则返回Ture，经常用于多条件判定。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 020|IS系列 常用判定检验，返回的都是布尔数值True和False。常用ISERR，ISERROR，ISNA，ISTEXT，可以和IF嵌套使用。 四、计算统计类 常用的基础计算、分析、统计函数，以描述性统计为准。具体含义在后续的统计章节再展开。 021|Sum/Sumif/Sumifs 统计满足条件的单元格总和，SQL有中同名函数。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 022|Sumproduct 统计总和相关，假如有两列数据销量和单价，现在要求卖出增加，用sumproduct是很方便的。 MySQL中有同名函数。 023|Count/Countif/Countifs 统计满足条件的字符串个数 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 024|Max 返回数组或引用区域的很大值。 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 025|Min 返回数组或引用区域的很小值 MySQL中有同名函数，Python中有同名函数。 026|Rank 排序，返回指定值在引用区域的排名，重复值同一排名。 SQL中有近似函数row_number()。 027|Rand/Randbetween 常用随机抽样，前者返回0~1之间的随机值，后者可以指定范围。 MySQL中有同名函数。 028|Averagea 求平均值，也有Averageaif，Averageaifs MySQL中有同名函数，python有近似函数mean。 029|Quartile =Quartile(指定区域，分位参数) 计算四分位数，比如1~100的数字中，25分位就是按从小到大排列，在25%位置的数字，即25。参数0代表很 小值，参数4代表很大值，1~3对应25、50(中位数)、75分位。 030|Stdev 求标准差，统计型函数，后续数据分析再讲到。 031|Substotal =Substotal(引用区域，参数) 汇总型函数，将平均值、计数、很大很小、相乘、标准差、求和、方差等参数化，换言之，只要会了这个函数，上面的都可以抛弃掉了。 032|Int/Round 取整函数，int向下取整，round按小数位取数。 round(3.1415,2)=3.14; round(3.1415,1)=3.1 五、时间序列类 专门用于处理时间格式以及转换，时间序列在金融、财务等数据分析中占有较大比重。时机序列的处理函数比 我列举了还要复杂，比如时区、分片、复杂计算等。这里只做一个简单概述。 033|Year 返回日期中的年。 MySQL中有同名函数。 034|Month 返回日期中的月。 MySQL中有同名函数。 035|Weekday =Weekday(指定时间，参数) 返回指定时间为一周中的第几天，参数为1代表从星期日开始算作第一天，参数为2代表从星期一开始算作第一天(中西方差异)。我们中国用2为参数即可。 MySQL中有同名函数。 036|Weeknum =Weeknum(指定时间，参数) 返回一年中的第几个星期，后面的参数类同weekday，意思是从周日算还是周一。 MySQL中有近似函数week。 037|Day 返回日期中的日(第几号) MySQL中有同名函数。 038|Date =Date(年，月，日) 时间转换函数，等于将year()，month()，day()合并 MySQL中有近似函数date_format。 039|Now 返回当前时间戳，动态函数。 MySQL中有同名函数。 040|Today 返回今天的日期，动态函数 MySQL中有同名函数。 041|Datedif =Datedif(开始日期，结束日期，参数) 日期计算函数，计算两日期的差。参数决定返回的是年还是月等。 MySQL中有近似函数DateDiff。 免责声明：内容和图片源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。