（65）在Excel中，进行自动分类汇总之前，必须对数据清单进行_____。

（65）在Excel中，进行自动分类汇总之前，必须对数据清单进行__B___。

A 筛选 B 排序 C 建立数据库 D有效计算

（66）用户在Excel电子表格中对数据进行排序 *** 作时，选择“数据”菜单下的“排序”命令，在“排序”对话框中，必须指定排序的关键字为_____D_______。

A 第一关键字 B 第二关键字 C第三关键字 D主要关键字

（67）在Excel中可以打开“替换”对话框的方法是__C__________。

A、Ctrl＋F B、F5 C、Ctrl＋H D、单击“工具”菜单中的“替换”命令

（68）在Excel中可以打开“查找”对话框的方法有____________。

A、Ctrl＋G B、单击“编辑”菜单中的“查找”命令

C、Ctrl＋H D、单击“工具”菜单中的“查找”命令

（69）在Excel中按文件名查找时，可用______B___代替任意单个字符。

A、 B、 C、! D、%

（70）在Excel 中，在处理学生成绩单时，对不及格的成绩用醒目的方式表示（如用红色下划线表示），当要处理大量的学生成绩时，利用___C_____命令最为方便。

A、查找 B、条件格式 C、数据筛选 D、定位

（71）Excel中有一书籍管理工作表，数据清单字段名有书籍编号、书名、出版社名称、出库数量、入库数量、出库日期、入库日期。若要统计各出版社书籍的“出库数量”总和及“入库数量”总和，应对数据进行分类汇总，分类汇总前要对数据排序，排序的主要关键字应是____D___。

A入库数量 B出库数量 C书名 D出版社名称

（72）在Excel中，图表是____B______。

A、用户通过“绘图”工具栏的工具绘制的特殊图形

B、由数据清单生成的用于形象表现数据的图形

C、由数据透视表派生的特殊表格

D、一种将表格与图形混排的对象

（73）下列类型中，能够表现一段时期内数据的变化的图表类型是___C_____。

A、柱形图 B、雷达图 C、饼图 D、XY散点图

（74）下列类型中，能够反映数据的变动情况及变化趋势的图表类型是___D_____。

A、雷达图 B、XY散点图 C、饼图 D、折线图

（75）在Excel默认的柱形图中，用于表现表格中一个数据行的名词是_____D___。

A、分类 B、标记 C、函数 D、数据源

（76）数据系列指的是___B______。

A、表格中所有的数据 B、选中的数据

C、一列或一行单元格的数据 D、有效的数据

（77）下面关于图表与数据源关系的叙述中，正确的是_______。

A、图表中的标记对象会随数据源中的数据变化而变化

B、数据源中的数据会随着图表中标记的变化而变化

C、删除数据源中某单元格的数据时，图表中某数据点也会随之被自动删除

D、以上都是正确的说法

（78）Excel通过_B________功能实现图表的创建

A、数据库应用 B、图表向导 C、函数 D、数据地图

第一讲 数据输入与编辑

1、数据输入

输入前的准备：

1） 调整输入数据后的单元格指针移动方向；

2） 在指定的单元格区域中快速移动：选择一个区域，按Enter键后可以按一定的方向移动，如果想反向移动则按shift + Enter键。如果希望从左向右横向移动，可以按Tab键，同样按shift + Tab组合键也可以反方向移动；

3） 自动填充的威力，等差数字填充，日期的自动填充，文字自动填充，特定内容的填充，巧用右键和双击填充。正确输入分数的方法（顺充是：整数空格分子斜杠（/）分母）；

4） 神奇的选择性粘贴：粘贴，粘贴并运算；

5） 灵活制作斜线表头：单线表头，多斜线表头；

6） 在多单元格中输入相同数据。

2、使用数据有效性规范录入

1）知晓有效性各选项卡的默认设置和作用；

2）了解有效性允许的条件；

3）使用有效性保护公式单元格不被修改；

4）限制单元格只能输入当年日期；

5）限制单元格只能输入占比；

6）限制单元格只能输入固定电话号码和Email地址；

7）单元格中切换中英文输入法。

3、数据查找和替换

1）查找指定的数据；

2）按照特定的条件查找指定数据；

3）替换指定的数据；

4）按照特定的条件替换指定的数据。

第二讲 数据管理与分析

1、合并计算

1）使用“合并计算”功能来统计产品上半年总销售量；

2）使用“合并计算”功能计算上半年各地区产品的平均销售量。

2、 数据的排序

1）单条件排序的使用；

2）多条件排序的使用。

3、 数据的筛选

1）自动筛选的使用；

2）高级筛选的使用。

4、 数据的分类汇总

1）创建分类汇总；

2）隐藏与显示分类汇总信息。

5、数据条件格式设置

1）设置员工出生日期为年前的显示为红色；

2）设置员工年龄大于岁为蓝色；

3）设置年龄大于平均年龄为**；

4）将员工年龄以“数据条”格式直观显示；

5）将员工年龄以“色标”格式分层次显示；

6）将员工年龄以“图标集”格式分层次显示；

7）新建格式条件规则来反映员工年龄分布情况；

8）管理新建的条件规则。

第三讲 Excel函数应用基础

1、了解函数的组成

什么是函数

函数的构成

函数类型

2、公式的输入与编辑

1）使用“插入函数”向导输入公式；

2）手动输入公式；

3）公式编辑。

3、通过“函数帮助”来学习函数

4、引用数据源

1）引用相对数据源

2）引用绝对数据源

3）引用混合数据源

4）在公式中引用三维数据源来进行计算

5）在公式中引用多张工作表中特定数据源来进行计算

6）在公式中引用多个工作簿数据源来进行计算

5、名称的定义与使用

6、公式审核工具的应用

追踪引用单元格

追踪从属单元格

错误检查

显示计算步骤

移去显示箭头

7、公式错误值与解决方法

1）“#####”错误值的处理方法

2）“#DIV/0！”错误值的处理方法

3）“#N/A”错误值的处理方法

4）“#NAME”错误值的处理方法

5）“#NUM！错误值的处理方法

6）“#VALUE！”错误值的处理方法

7）“#REF！”错误值的处理方法

8）“#NULL！”错误值的处理方法

第四讲 Excel函数应用

1、逻辑函数的应用解析

逻辑函数常用实例解析

逻辑函数综合实例解析

2、文本函数的应用解析

文本函数常用实例解析

文本函数综合实例解析

3、日期函数的应用解析

日期函数综合实例解析

1) 设计2008年北京奥运会倒计时天数显示牌

2) 在销售报表中让Excel自动填写当前月份

4、时间函数的应用解析

时间函数综合实例解析

1） 自动计算员工迟到的罚款金额

2） 计算员工上班外出使用了多长时间

5、常用统计和排位统计函数应用解析

常用统计函数实例解析

排位统计函数实例解析

6、数据库和查找函数的典型应用

1）数据库函数应用解析

2）查找函数应用解析

第五讲 数据分析中的常用图表

1、图表基础 *** 作

1）创建图表

选择连续的数据源新建图表

选择不连续的数据源新建图表

2）编辑图表标题

3）了解图表各个组成部分的名称

利用鼠标选择图表各个对象

利用工具栏选择图表各对象

2、各种图表类型及应用范围解析

1）柱形图应用

2）条形图应用

3）折线图应用

4）饼图应用

5）圆环图应用

6）XY散点图应用

7）面积图应用

8）雷达图应用

9）股价图应用

3、图表的高级应用

1）2Y轴图表的综合应用实例

2）动态图表典型范例

第六讲 数据分析中的数据透视表/图

1、创建数据透视表

创建数据透视表雏形

设置数据透视表数据

2、编辑数据透视表

3、创建数据透视图

第七讲 高级分析

1、模拟运算分析 使用公式进行预测分析

2、方案及方案管理器 通过方案进行多变量模拟运算

3、单变量求解 根据目标倒推条件指标

4、规划求解 在Excel中安装规划求解工具

5、数据分析和统计检验 安装分析工具库

6、预测分析 移动平均预测

7、使用图表进行预测分析 使用公式进行线性预测

初级数据分析师，需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用 Excel、SPSS、SAS 等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

就业方向：政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员

Excel学习：Excel基础 *** 作，逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理，数据清洗，数据加工，数据抽样，数据报表自动化等(黑体项为必会项)

Tableau学习：Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分、高级数据 *** 作、基础统计分析、如何与 R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等

Echarts学习：支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K 线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达 图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等 12 类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等 7 个可交 互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现，最终达到能够利用 Echarts 图表结合后端数据进行前端可视化报表展示

数据挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS 初步）：oracle 数据库和办公软件 excel，用于存储及处理数据挖掘所需的数据，oracle 数据库（SQL，关系型数据库进行简单的了解）使用 excel 作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现，数据挖掘专业工具 SPSS MODELER做一些基础性分析（聚类，回归，时序等）

PPT，xmind，Visio学习：visio用来画业务流程图，xmind是思维导图，PPT是用来做汇报的，三个工具学的浅显一点就行，主要为写数据分析报告服务的

思维的学习：BRD,MRD,PRD书写思路，竞品分析，数据产品规划与设计，尽可能了解这些文档的含义，并能针对一两款APP产品，完成上述的文档要求。

统计学（必学）：初级数据分析师，对统计要求不高，大部分只有涉及到方差，标准差，一般不会很深奥，但是到中级可能就要求会比较多。

数据分析分析基本思路：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等，分析师得对各个行业有比较深的行业经验，特别是行业流程，各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉，才能谈决策。

首先是基础篇

1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。

2 SQL（数据库）

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

3 统计学基础

数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。

4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。

进阶阶段需要掌握的：

1、系统的学好统计学

纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。

数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）

定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）

决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）

树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）

数据库入门（数据模型、数据库设计）

预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）

数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）

优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））

大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法）

数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）

其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）

风险分析与运营分析的计算机模拟

软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）

2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。

传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。

其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPyorg ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。

以上我的回答希望对你有所帮助

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