大家都知道，Excel作为使用最普遍的的数据分析工具，灵活简便，易于上手。对于很多人来说，他们认为数据分析工作的工具都是比较高级的，Excel只能够做到简单的处理数据而已，其实这个想法是对的，同样也是错的。一般来说，Excel可以处理一些比较小的数据的，当然，Excel涵盖的功能很多。我们可以通过这篇文章深入地了解一下。
就目前而言，很多传统行业的数据分析师只要求掌握Excel即可，如果会SPSS那是更好，而Python和R语言就是初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。不过，Excel也是不可替代的。这是因为Excel有很多强大的函数，我们只需要在理解函数的基础上和Excel结合学习，如果学透了Excel，那么后面的工作都是十分简单的。
首先给大家说一下清洗处理类。数据清洗主要是文本、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。
其次给大家说一下Trim。这就需要清除掉字符串两边的空格。在MySQL有同名函数，Python有近似函数strip。而Concatenate合并单元格中的内容，还有另一种合并方式是& 。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。
当然Replace是指定字符串，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。
Substitute和replace接近，区别是替换为全局替换，没有起始位置的概念。而Left／Right／Mid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就是中央。MySQL中有同名函数。
而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。
Find就是要查找字符，指定字符串。当我们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。
想必大家看了这些内容已经知道了Excel工具的使用了，这样才能够做好数据分析的工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，最后感谢大家的阅读。
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