别怕，Excel函数其实很简单 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社作者:Excel Home 出品人: 页数:300 译者: 出版时间:2015-2 价格:49.00元装帧:平装 isbn号码:9787115384553 丛书系列:

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具体描述

运用先进的数据管理思想对数据进行组织，运用强大的Excel函数与公式对数据进行统计分析，是每一位职场人士在信息时代的必备技能之一。

《别怕，Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例，介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧，包括逻辑运算、日期与时间运算、文本运算、查找与统计运算等，还介绍了数据的科学管理方法，以避免从数据源头就产生问题。

《别怕，Excel 函数其实很简单》适合希望提高办公效率的职场人士，特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员，以及相关专业的高校师生阅读。

潜入数据深海的导航图：现代数据分析的基石与实践引言：在这个数据爆炸的时代，掌握高效处理和解读信息的能力，已不再是少数专业人士的特权，而是所有职场人士的必备素养。本书并非聚焦于特定软件的某个功能模块，而是旨在提供一个宏大且实用的框架，帮助读者理解现代数据分析的底层逻辑、核心方法论以及如何将这些理论转化为实际的商业洞察。我们将深入探讨数据从采集、清洗、转换到最终可视化的完整生命周期，培养读者批判性地看待数据的思维模式。第一部分：数据素养的构建——理解数据的本质与语境本部分是理解后续所有技术操作的基石。我们首先要破除“数据即是真相”的迷思。第一章：数据的类型、结构与陷阱我们将详细区分定性数据与定量数据，以及它们在不同场景下的应用价值。深入探讨结构化数据（如关系型数据库模型）和非结构化数据（文本、图像）的内在差异，以及它们对分析工具选择的影响。本章会用大量的真实案例，剖析数据采集过程中的常见偏差（如采样偏差、测量误差），强调数据质量是分析有效性的第一生命线。我们将建立一个“数据健康检查清单”，指导读者在分析开始前，如何快速评估数据集的可靠性和适用性。第二章：从问题到洞察——分析思维的建立数据分析的起点永远是一个清晰的业务问题，而非工具本身。本章着重于自上而下的分析设计。我们将介绍如何将模糊的商业目标（如“提高销售额”）分解为可量化、可测试的假设（如“A类客户的复购率与促销邮件的打开率呈正相关”）。我们会学习常用的业务框架（如AARRR模型、波特五力模型），并展示如何将这些框架中的变量映射到实际数据字段上。本章强调“讲故事”的能力，即如何构建一个逻辑严密的分析叙事线。第二部分：数据处理与准备——通往干净数据的炼金术原始数据往往是混乱且充满噪音的。本部分将聚焦于数据清洗、转换和整合的技术和策略，这是数据分析中耗时最长却最关键的环节。第三章：数据清洗的艺术与科学我们将探讨识别和处理缺失值（Imputation Techniques，如均值填充、回归预测填充）的复杂性，以及如何处理异常值（Outliers）——是需要移除，还是需要单独分析。本章会深入讲解数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的适用场景，解释为什么不同尺度的变量在某些模型中必须被统一处理。此外，文本数据的清洗，如去除停用词、词干提取等，也将作为重点内容进行介绍。第四章：数据转换与特征工程的创造力数据转换是释放数据潜力的关键步骤。我们将学习如何进行数据透视、合并（Joins and Merges）以及关系表的构建。特征工程作为分析师的核心技能，将占据重要篇幅。我们将涵盖时间序列数据的特征提取（如提取星期几、月份、节假日标记），分类变量的编码方法（如One-Hot Encoding、Target Encoding），以及如何通过数学变换（如对数转换）来改善数据的分布形态，使其更符合统计模型的假设。第三部分：核心分析模型与统计推断掌握了干净的数据后，我们需要选择合适的工具来揭示隐藏在数字背后的规律。第五章：描述性统计学的深度解读本章超越了简单的平均数和中位数。我们将深入探索变异性（方差、标准差、四分位距）的意义，并学习如何使用这些指标来描述数据的分散程度和风险水平。重点内容包括分布形态的判断（正态分布、偏态分布），以及如何利用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来指导后续的建模选择。此外，相关性分析将不仅仅停留在皮尔逊系数，我们会探讨斯皮尔曼等级相关和肯德尔等级相关，以应对非线性关系。第六章：推断性统计与假设检验的实践本部分是建立结论的科学依据。我们将详细解析中心极限定理和概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）在推断中的作用。核心内容是假设检验的完整流程：从建立零假设和备择假设，到选择合适的检验方法（t检验、ANOVA方差分析、卡方检验），再到理解和应用P值、置信区间，以及最重要的——避免P值滥用。我们将通过A/B测试的案例，展示如何科学地验证一个业务决策是否真正带来了统计学上的显著改进。第七章：预测建模基础与回归分析的内涵本章将引入预测的思维。我们将重点讲解简单线性回归和多元线性回归。除了模型公式的解读，我们更关注模型的诊断：如何识别多重共线性（Multicollinearity），如何解读回归系数的实际业务含义，以及如何使用R方、调整R方和残差分析来评估模型的拟合优度。本章还会触及逻辑回归的基础，为处理分类预测问题打下基础。第四部分：数据可视化与洞察的有效传达最好的分析如果不能被清晰地传达，其价值便会大打折扣。第八章：视觉化设计原则与图表选择的艺术本章强调可视化是认知的加速器，而非装饰品。我们将探讨图表选择的黄金法则：何时使用柱状图、何时使用折线图、何时需要散点图矩阵。重点内容包括认知负荷理论在数据可视化中的应用，以及如何通过精心设计的颜色方案（强调色、对比色）和布局来引导观众的注意力。我们将批判性地分析常见的误导性图表（如不从零开始的Y轴），并提供纠正方案。第九章：构建交互式报告与叙事驱动的仪表盘现代分析要求动态的反馈。本章指导读者如何将分析结果转化为可交互的仪表盘（Dashboard）。我们将讨论仪表盘的层级结构设计——从高层KPI到底层细节钻取。核心在于叙事驱动：报告的组织结构必须模仿一个精彩的故事结构，先抛出关键发现，再用数据来支撑论点，最后给出明确的行动建议。我们还将讨论如何根据不同的受众（高管、运营人员）来定制信息密度和可视化复杂度。结语：从工具使用者到数据战略家的跨越本书的最终目标是培养读者将数据思维融入日常决策流程的能力。数据分析的未来在于能够将技术能力、业务理解和沟通技巧融为一体。掌握了这些基础方法论和框架，读者将能够灵活应对未来出现的任何新的数据工具和分析挑战，真正成为驱动业务增长的数据战略家。

作者简介

Excel Home，是一个主要从事与推广Microsoft Office（特别是Microsoft Excel）应用技术的非营利性网站。该网站上汇聚中国大陆地区及港台地区众多Office高手，他们身处各行各业，并身怀绝技！

在这批高手以及众多会员的帮助下，Excel Home出版了一系列精彩图书，获得一致好评！比如“Excel应用大全”系列、“Excel实用技巧精粹”系列、“Excel数据透视表应用大全”系列、《别怕，Excel VBA其实很简单》等。

罗国发，网名ggsmart，人称叶枫，Excel Home官方微博管理员，ExcelHome免费在线培训中心最受欢迎的讲师之一。中学教师，拥有丰富的教育培训经验，擅长Excel数据处理与分析，在使用Excel 函数方面拥有丰富的学习心得和实践经验。其发表于Excel Home的技术帖和课件成为大量Excel函数初学者的启蒙教材。

周庆麟，网名Kevin，中国最资深的微软全球最有价值专家（MVP），ExcelHome创始人、站长，多年来从事于企业财务和信息化管理工作，对MicrosoftOffice在销售、财务、物流和公司管理方面的应用有着深入的研究，曾参与策划和编写了几十本畅销Office技术图书。同时也是一名优秀的技术顾问和培训讲师，有丰富的授课经验。

目录信息

第1章聊聊你不知道的Excel
第1节最牛的Excel用法2
1.1.1我见过最牛的求和方式2
1.1.2我曾经也这样囧过3
1.1.3原来Excel还可以这样算7
第2节你眼中不一样的Excel10
1.2.1Excel不只是一个画表工具10
1.2.2Excel公式的优势是什么12
第3节不会Excel的厨子不是好厨子15
第2章公式到底是什么
第1节什么是Excel公式18
2.1.1公式，就是别样的数学运算式18
2.1.2公式的分类19
第2节怎样在Excel中使用公式19
2.2.1在单元格中输入公式19
2.2.2编辑已有的公式20
2.2.3复制公式到其他单元格21
2.2.4为什么公式不计算了23
2.2.5切换显示公式和公式结果29
第3节公式的组成与结构31
第4节Excel中的数据33
2.4.1数据就是被保存下来的信息33
2.4.2不同的数据类型34
2.4.3公式中的常量和变量37
第5节公式中的运算符38
2.5.1算术运算符39
2.5.2比较运算符39
2.5.3文本运算符41
2.5.4引用运算符41
第6节在公式中引用单元格43
2.6.1引用单元格就是指明数据保存的位置43
2.6.2不同的单元格引用样式45
2.6.3相对引用和绝对引用49
第7节Excel中的函数59
2.7.1一个函数就是一台多功能的榨汁机59
2.7.2函数都由哪几部分组成60
2.7.3Excel中都有哪些函数62
第8节使用函数编写公式65
2.8.1让Excel自动插入函数公式65
2.8.2选择适合的函数编写公式66
2.8.3手动输入函数编写公式68
第3章常用的逻辑函数
第1节Excel中的是与非74
3.1.1Excel处理问题的逻辑74
3.1.2什么时候Excel会对你说TRUE75
第2节IF让你的选择不再困难77
3.2.1有选择的地方就有IF函数77
3.2.2让IF替你选择正确的结果78
3.2.3为多个学生的成绩评定等次80
3.2.4从多个结果中选择符合条件的一个结果82
3.2.5根据数据选择不同的运算85
3.2.6使用IF屏蔽公式返回的错误值86
第3节IF函数的三个小伙伴88
3.3.1不能被Excel识别的数学不等式88
3.3.2用AND函数判断是否同时满足多个条件91
3.3.3使用OR函数判断是否满足多个条件中的某个条件94
3.3.4使用NOT函数求相反的逻辑值95
第4章用函数进行数学运算与数据统计
第1节求和运算，首选SUM函数98
4.1.1为什么需要使用函数求和98
4.1.2使用SUM函数的优势98
第2节使用SUMIF按条件求和102
4.2.1什么时候需要使用SUMIF102
4.2.2为SUMIF设置求和条件103
4.2.3忽略求和区域中的错误值105
4.2.4使用可变的求和条件106
4.2.5使用不可求和的条件区域107
4.2.6SUMIF函数的参数介绍109
4.2.7替SUMIF函数设置尺寸不匹配的第3参数111
4.2.8按模糊条件对数据求和112
4.2.9通配符就是通用的字符115
4.2.10在SUMIF函数中使用通配符116
4.2.11设置多行多列的条件区域117
4.2.12求最后一次借书的总数120
4.2.13让SUMIF替你查询商品的单价121
第3节多条件求和，更方便的SUMIFS函数123
4.3.1SUMIF函数不能解决的条件求和问题123
4.3.2使用SUMIFS函数进行多条件求和124
4.3.3在SUMIFS函数中使用通配符125
第4节求指定数据的平均值126
4.4.1求平均值，最常用的AVERAGE函数126
4.4.2使用AVERAGEIF函数按单条件求平均值128
4.4.3使用AVERAGEIF函数求各科平均成绩129
4.4.4使用AVERAGEIFS函数进行多条件求平均值130
第5节统计符合条件的单元格个数131
4.5.1你在用什么方法统计单元格个数131
4.5.2COUNTIF函数的参数介绍133
4.5.3求等于某个数值的单元格个数133
4.5.4使用比较运算符设置统计条件134
4.5.5借助通配符按模糊条件计数135
4.5.6求区域中包含的单元格个数136
4.5.7统计空单元格的个数137
4.5.8求文本单元格的个数138
4.5.9COUNTIF函数的其他家庭成员139
第6节使用COUNTIFS函数按多条件统计单元格个数140
4.6.1可能会遇到的多条件计数的问题140
4.6.2按多条件统计的专用函数141
第7节使用函数对数值行取舍142
4.7.1什么是数值取舍142
4.7.2笨拙的数值取舍方式142
4.7.3Excel中的取舍函数143
4.7.4使用ROUND函数对数值四舍五入143
4.7.5使用ROUNDUP与ROUNDDOWN对数值强制取舍144
4.7.6使用INT或TRUNC保留整数145
……
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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对于我这种在财务领域工作的人来说，准确性是生命线。一个微小的公式错误，可能导致数百万的差错。我一直担心自己使用的函数组合不够健壮，容易因为数据源的变化而出错。这本书的价值就在于它教会了我如何构建“容错性强”的函数模型。作者反复强调了“输入与输出分离”的最佳实践，并且详细演示了如何利用混合引用、命名区域等技巧来增强公式的可维护性。例如，书中关于如何使用OFFSET函数配合MATCH函数来动态选取数据范围的讲解，让我彻底告别了过去手动拖拽单元格的时代。这个技巧不仅提高了我的报告效率，更重要的是，大大降低了人为错误的可能性。每一次更新数据源时，我都能自信地按下刷新键，因为我知道，我的模型是建立在坚实可靠的基础之上的。这本书提供的不仅仅是技巧，更是一种严谨、专业的Excel工作方法论，这对于任何需要处理高风险数据的专业人士来说，都是无价之宝。

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说实话，我买过好几本Excel的书，大部分都是在说“基础操作”或者“进阶技巧”，内容零散，很难形成一个完整的知识体系。这本书最让我欣赏的一点是它的系统性和逻辑性。它不是零散的技巧集合，而是构建了一个完整的“Excel思维模型”。从数据清洗、数据验证，到最终的数据可视化与报告生成，每一步都有章可循，环环相扣。特别是书中关于“数据透视表与数据透视图的联动”那一章，简直是神来之笔。我过去总是把它们分开处理，导致报告更新起来非常麻烦。这本书清晰地展示了如何通过一个透视表作为数据源，自动更新多个图表，这为我每周例会的报告准备工作节省了至少一半的时间。这本书的排版也非常舒服，图文并茂，没有那些密密麻麻的小字和让人眼花缭乱的颜色。它更像是一本可以随时翻阅的工具书，而不是一本需要从头读到尾的教科书。我强烈推荐给那些想要真正掌握Excel，而不是只会“皮毛”操作的人。

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作为一名市场分析师，我对数据敏感，但对Excel里那些复杂的编程逻辑却感到无从下手。我需要快速地从大量的用户反馈文本中提取情感倾向，传统的筛选合并功能根本不够用，而编写宏程序又超出了我的能力范围。这本书的出现，简直是为我量身定做的“拐杖”。它没有过分强调编程层面的东西，而是聚焦于如何利用Excel内置的强大功能实现“自动化”。我记得书中有一个关于条件格式的高级应用，可以根据不同的 KPI 设定自动变色预警。我以前都是手动检查，效率低下且容易遗漏。应用了书中的方法后，我的仪表盘一下子“活”了起来，任何异常数据都会立刻用醒目的颜色标出。这种实时反馈机制，极大地提高了我的预警能力。更棒的是，作者在介绍每一个函数时，都会附带一个“为什么要用它”的场景解析，这比单纯告诉你“怎么用”要重要得多。它让我学会了像一个数据架构师那样去思考，而不是仅仅做一个数据的录入员。这本书让我对“数据驱动决策”有了更深刻的理解和更实际的操作能力。

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这本书的语言风格简直是我最喜欢的类型——幽默而不失严谨。我常常觉得技术书籍写得像天书一样晦涩难懂，让人提不起精神。但这本书完全没有那种包袱，作者的文字里充满了对读者困境的理解和共情。他似乎知道我们在哪里卡住了，知道我们为什么会感到沮丧。书中对一些复杂函数如数组公式的解释，不是用复杂的数学符号去定义，而是用非常生动的日常比喻来类比，比如把数据流比喻成水管的输送，把逻辑判断比喻成交通规则。这种“翻译”工作做得太到位了！我印象最深的是它讲解了如何使用IF函数嵌套来实现复杂的分级评分系统。以前我对IF的嵌套感到恐惧，但读完这一章后，我发现它其实就是一层层剥开洋葱的过程，每层都有明确的规则。这本书彻底消除了我对“复杂逻辑”的恐惧，让我敢于去挑战更复杂的数据处理任务。它不仅仅是一本教你如何操作的书，更是一本重建你对Excel信心的“心灵鸡汤”。

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这本书简直是数据处理领域的“救星”！我一直觉得Excel那些层出不穷的函数公式是阻碍我工作效率的最大绊脚石。每次看到那些VLOOKUP、INDEX/MATCH、SUMIFS，我的脑袋就开始嗡嗡作响，感觉自己像是被困在了迷宫里出不来。我试过网上各种教程，但它们要么太学术化，要么就是干巴巴地罗列一堆公式，完全没有实操的代入感。直到我翻开这本书，才真正找到了那种“豁然开朗”的感觉。作者的讲解方式非常接地气，他不是在教你背诵语法，而是在跟你一起解决实际工作中的痛点。比如，书中对数据透视表的深入剖析，让我第一次明白了如何将杂乱无章的月度销售报表，瞬间提炼成老板想看的关键洞察。那种从“无序”到“有序”的转变，带来的成就感是无与伦比的。这本书的章节安排也特别合理，由浅入深，让你在不知不觉中，把那些曾经让人望而生畏的函数，变成了提升工作效率的利器。我特别喜欢它用真实案例来串联知识点，让我感觉这本书不是一本枯燥的技术手册，而是一位经验丰富的同事在手把手地指导我。

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之前觉得还不错，现在就还行吧没有剑桥买的harvard的spreadsheet modeling 课好

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常识性的知识确实很多，作为入门不错，里面sumifs,vlookup,还有取文本函数讲得挺全的

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让excel没那么可怕系列

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实用的

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多学一点是一点，能有本看的懂的书也是挺不容易的。excel真的是巨硬最出色的一款作品。