Excel 作為最常用的 Office 辦公軟件之一，擁有強大的數據處理能力，各行業不同崗位的同學都離不開 Excel。對于數據分析師而言，Excel 更是每天必用的工具。

這裡我分享兩個 Excel 獨特且重要的技巧：vlookup 函數及透視表功能。

這兩個技巧對數據分析師來說非常實用，而且是 Excel 典型代表，其他數據工具很少有像 vlookup 這樣互動性強又便捷的函數。而透視表被很多 BI 工具模仿，因為它靠簡單拖曳就可完成數據統計，如果使用得當，可以幫助我們節約不少工作時間，提高工作效率。

01巧用 vlookup 函數

vlookup 函數功能，即通過表格首列查找該函數指定需要查詢的值，并返回當前表格中指定列的數值。函數表達式如下所示：

1. vlookup(查找值，數據表，列序數，匹配條件)

下面通過一個案例幫你來理解這個函數。

現有一列記錄了用戶注冊省份名稱的數據，希望你可以補充省份對應的“省份簡稱”和“省會城市”數據。

這種情況下，如果你沒有掌握 vlookup 函數，就需要一行行地手動添加，需要處理的數據量少還好說，但如果需要補充的數據源有幾十萬行，那該怎麼辦？手動處理會變成一場噩夢。

這時，通過 vlookup 函數，就可以瞬間解決這個問題。

第一步，我們需要制作一個省份、簡稱、省會的映射表，如圖所示。

第二步，添加 vlookup 函數，按照前面我們講的格式填寫 4 個參數，如下所示。

第1個參數 M8 指的是要查找單元格的值。

第2個參數 F:H 指的是要查找的位置。

第3個參數數字 2，表示要返回的值的區域中的列号。

第4個參數設置為 FALSE 是表示嚴格匹配才返回，如果設置為 TRUE 或 1 則表示模糊匹配。

接下來隻需要複制函數到 N 列的每個對應的單元格，瞬間省份的簡稱就填寫到對應位置上了，見下圖。

可以看到，通過上面的操作，我們非常便捷地完成了通過表格首列（即 F 列）查找該函數指定需要查詢的值（如"山東省"這個值），并返回當前表格中指定列（即 G 列）的數值（即"魯"）。

這就是 vlookup 函數最常用的一個應用場景。即給出查詢内容，在指定區域查詢對應内容，然後返回。

下面我們看 vlookup的另外一種應用場景，連續數值劃分區間。

現假設有一列記錄了 10 萬條 App 用戶注冊年齡的數據，我們希望能夠按年齡段進行劃分（比如：0~7 歲、8~18 歲、19~24 歲、25~35 歲、36~50 歲、51 歲以上等），以便統計各年齡段用戶的分布情況。面對這樣的需求，vlookup 仍然能夠輕松實現，下面我們一步步完成數據的統計。

第一步，先按需求準備劃分的年齡段，輸入兩列數據。第一列是劃分段最小值，第二列填寫分段名稱，這裡要注意上個分段和下個分段的數據連續性，即下個分段最小值是上個分段最大值加 1。以“0~7 歲”為例，“0”為該分組下限，“7”為下個分組上限減 1。

第二步，輸入 vlookup 函數， 填寫 4 個參數，然後按回車鍵就會輸出正确的結果，如圖所示。

上面介紹了兩個 vlookup 常用案例，也是數據分析師日常處理數據經常遇到的場景，一個快速匹配，一個是連續數值分段。工作中，使用 vlookup 函數的場景我們經常遇到，希望你能夠活學活用，利用它實實在在地提高我們的工作效率。

02巧用透視表

接下來我們學習第二個技巧。同 vlookup 函數一樣，透視表在我們的工作中也非常的重要。

你可以把透視表理解為數據處理的"最後一公裡"，它可以很方便通過鼠标“點點點”完成數據的分組統計、排序、求平均、行列計算占比等常用數據分析功能，并且如果原始數據更新，透視表的數據也會同步更新。

這對我們進行數據分析整理無異于提供了一個便捷的工作方式和手段，下面我們通過一個例子來介紹 Excel 透視表的常用功能。

數據源包括 4 列數據，分别是用戶注冊 ID、性别、省份、App 使用時長。我們希望了解該 App 對不同性别用戶的吸引力，以及女性用戶在不同地區的覆蓋情況。我們看透視表如何完成分析目标。

針對這個目标，我們可以統計下面兩個數據：

1. 不同性别用戶數量差異、人均 App 使用時長、總使用時長占比；

2. 女性用戶在不同省份的數量、女性用戶人均 App 使用時長，以及女性用戶總使用時長占比。

第一步，生成透視表。使用Ctrl A 快捷鍵，将數據源全部選中，然後點擊菜單欄“插入”->“數據透視表”。

你可以看到透視表主要包括字段列表、透視表區域，以及篩選器等，三者有着不同的作用。

第二步，将“性别”字段拖入“行”區域。将“App 使用時長”字段拖入兩次到“值”區域， 第一次，将值字段設置為求平均值；第二次，将值字段設置為求和。

接下來，單擊其中一個彈框左側“值字段設置”對話框，将值字段設置為想要的彙總字段計算類型，這裡一個設置求和，一個設置求平均值。

第三步，統計女性用戶所處不同省份的 App 使用時長分布。這是個篩選操作，我們把性别拖入篩選器。然後，再将省份拖入列區域，将 App 使用時長拖入值區域，并設置相應統計方式，我們便可得到想要的結果。

由于透視表出色的數據處理能力及其靈活性、普适性。很多編程語言如 Python 中的 pivot_table 函數，以及 SQL 中的 pivot 函數，都是模仿的透視表功能。

上面舉出了 Excel 經常用到的兩個典型技巧，非常有用。但對于數據分析來說，也不過是冰山一角。

Excel 作為數據分析師必備技能，學習的正确方式：動手實踐->遇到問題->網上搜索 官網 Help->再實踐->記錄核心技巧案例，如果能夠按照這樣的路徑，相信你很快就能熟練掌握！

本文轉自公衆号：勾勾談數據分析

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