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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