網絡營銷競價專員數據分析必備Excel函數

我們知道網絡營銷競價專員除了對網站的 關鍵詞進行拓展、布置以外，還要對網站的推廣數據進行整理分析，這樣才能更好地調整推廣策略。要做好數據分析，當然少不了這些必備的Excel函數，趕緊隨今天的網絡營銷培訓一起來學習一下吧： 世界上的數據分析師分為兩類，使用Excel的分析師，和其他分析師。 每一個推廣新人/數據新人的入門工具都離不開Excel。因為Excel涵蓋的功能足夠多。 很多傳統行業的數據分析師只要求把握Excel即可，會SPSS/SAS是加分項。即使在“挖掘滿街走，Python不如狗”的互聯網數據分析界，Excel也是不可替代的。 Excel有很多強大的函數，本篇主要分享的各種函數的用途。實戰會后續文章講解。 函數可以被我們想象成一個盒子，專門負責將輸入轉換成輸出，不同的函數對應不同的輸出。 =Vlookup(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup]) 上文的Vlookup就是一個經典函數。函數中包含參數，括號里的部分都是參數。我們可以把參數想象成盒子上的開關。 vlookup就有四個開關，不同開關組合決定了函數的輸入和輸出。 =Vlookup(參數1，參數2，參數3，參數4) 復雜的原理不需要了解，這篇文章是常用函數匯總。甚至你不需要尤其記憶怎么使用函數，應用Excel函數很重要的能力是學會搜索。因為絕大部分函數網上已經有相應的解釋，圖文結合，非常詳盡。 學會將碰到的問題轉換成搜索語句，在我還是新人時并不會vlookup，我碰到的第一個問題就是關聯多張表的數據，我在網上搜索：excel怎么匹配多張表的數據。 于是就學會了，這里推薦使用百度，因為前三行的結果基本是百度經驗，對新人學習很友好。(后續圖片均引用自百度經驗) 在理解函數的基礎上，我會適當引入高層次的內容，SQL和Python(內建函數)。將其和Excel結合學習，假如大家吃透了Excel的函數，那么后續學習會輕松不少。 一、清洗處理類 主要是文本、格式以及臟數據的清洗和轉換。很多數據并不是直接拿來就能用的，需要經過數據分析人員的清理。數據越多，這個步驟花費的時間越長。 001|Trim 清除掉字符串兩邊的空格。 MySQL有同名函數，Python有近似函數strip。 002|Concatenate =Concatenate(單元格1，單元格2……) 合并單元格中的內容，還有另一種合并方式是&。"我"&"很"&"帥"=我很帥。當需要合并的內容過多時，concatenate的效率快也優雅。 MySQL有近似函數concat。 003|Replace =Replace(指定字符串，哪個位置開始替換，替換幾個字符，替換成什么) 替換掉單元格的字符串，清洗使用較多。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 004|Substitute 和replace接近，區別是替換為全局替換，沒有起始位置的概念。 005|Left/Right/Mid =Mid(指定字符串，開始位置，截取長度) 截取字符串中的字符。Left/Right(指定字符串，截取長度)。left為從左，right為從右，mid如上文示意。 MySQL中有同名函數。 006|Len/Lenb 返回字符串的長度，在len中，中文計算為一個，在lenb中，中文計算為兩個。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 007|Find =Find(要查找字符，指定字符串，第幾個字符) 查找某字符串出現的位置，可以指定為第幾次出現，與Left/Right/Mid結合能完成簡單的文本提取 MySQL中有近似函數find_in_set，Python中有同名函數。 008|Search 和Find類似，區別是Search大小寫不敏感，但支持*通配符。 009|Text 將數值轉化為指定的文本格式，可以和時間序列函數一起看。 二、關聯匹配類 在進行多表關聯或者行列比對時用到的函數，越復雜的表用得越多。多說一句，良好的表習慣可以減少這類函數的使用。 010|Lookup =Lookup(查找的值，值所在的位置，返回相應位置的值) 很被忽略的函數，功能性和Vlookup一樣，但是引申有數組匹配和二分法。 011|Vlookup =Vlookup(查找的值，哪里找，找哪個位置的值，是否精準匹配) Excel第一大難關，因為涉及的邏輯對新手較復雜，通俗的理解是查找到某個值然后黏貼過來。 012|Index =Index(查找的區域，區域內第幾行，區域內第幾列) 和Match組合，媲美Vlookup，但是功能更強大。 013|Match =Match(查找指定的值，查找所在區域，查找方式的參數) 和Lookup類似，但是可以按照指定方式查找，比如大于、小于或等于。返回值所在的位置。 014|Row 返回單元格所在的行。 015|Column 返回單元格所在的列。 016|Offset =Offset(指定點，偏移多少行，偏移多少列，返回多少行，返回多少列) 建立坐標系，以坐標系為原點，返回距離原點的值或者區域。正數代表向下或向左，負數則相反。 三、邏輯運算類 數據分析中不得不用到邏輯運算，邏輯運算返回的均是布爾類型，True和False。很多復雜的數據分析會牽扯到較多的邏輯運算 017|IF 經典的假如但是，在后期的Python中，也會經常用到，當然會有許多更優雅的寫法。也有ifs用法，取代if(and())的寫法。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 018|And 全部參數為True，則返回True，經常用于多條件判定。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 019|Or 只要參數有一個True，則返回Ture，經常用于多條件判定。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 020|IS系列 常用判定檢驗，返回的都是布爾數值True和False。常用ISERR，ISERROR，ISNA，ISTEXT，可以和IF嵌套使用。 四、計算統計類 常用的基礎計算、分析、統計函數，以描述性統計為準。具體含義在后續的統計章節再展開。 021|Sum/Sumif/Sumifs 統計滿足條件的單元格總和，SQL有中同名函數。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 022|Sumproduct 統計總和相關，假如有兩列數據銷量和單價，現在要求賣出增加，用sumproduct是很方便的。 MySQL中有同名函數。 023|Count/Countif/Countifs 統計滿足條件的字符串個數 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 024|Max 返回數組或引用區域的很大值。 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 025|Min 返回數組或引用區域的很小值 MySQL中有同名函數，Python中有同名函數。 026|Rank 排序，返回指定值在引用區域的排名，重復值同一排名。 SQL中有近似函數row_number()。 027|Rand/Randbetween 常用隨機抽樣，前者返回0~1之間的隨機值，后者可以指定范圍。 MySQL中有同名函數。 028|Averagea 求平均值，也有Averageaif，Averageaifs MySQL中有同名函數，python有近似函數mean。 029|Quartile =Quartile(指定區域，分位參數) 計算四分位數，比如1~100的數字中，25分位就是按從小到大排列，在25%位置的數字，即25。參數0代表很 小值，參數4代表很大值，1~3對應25、50(中位數)、75分位。 030|Stdev 求標準差，統計型函數，后續數據分析再講到。 031|Substotal =Substotal(引用區域，參數) 匯總型函數，將平均值、計數、很大很小、相乘、標準差、求和、方差等參數化，換言之，只要會了這個函數，上面的都可以拋棄掉了。 032|Int/Round 取整函數，int向下取整，round按小數位取數。 round(3.1415,2)=3.14; round(3.1415,1)=3.1 五、時間序列類 專門用于處理時間格式以及轉換，時間序列在金融、財務等數據分析中占有較大比重。時機序列的處理函數比 我列舉了還要復雜，比如時區、分片、復雜計算等。這里只做一個簡單概述。 033|Year 返回日期中的年。 MySQL中有同名函數。 034|Month 返回日期中的月。 MySQL中有同名函數。 035|Weekday =Weekday(指定時間，參數) 返回指定時間為一周中的第幾天，參數為1代表從星期日開始算作第一天，參數為2代表從星期一開始算作第一天(中西方差異)。我們中國用2為參數即可。 MySQL中有同名函數。 036|Weeknum =Weeknum(指定時間，參數) 返回一年中的第幾個星期，后面的參數類同weekday，意思是從周日算還是周一。 MySQL中有近似函數week。 037|Day 返回日期中的日(第幾號) MySQL中有同名函數。 038|Date =Date(年，月，日) 時間轉換函數，等于將year()，month()，day()合并 MySQL中有近似函數date_format。 039|Now 返回當前時間戳，動態函數。 MySQL中有同名函數。 040|Today 返回今天的日期，動態函數 MySQL中有同名函數。 041|Datedif =Datedif(開始日期，結束日期，參數) 日期計算函數，計算兩日期的差。參數決定返回的是年還是月等。 MySQL中有近似函數DateDiff。 免責聲明：內容和圖片源自網絡，版權歸原作者所有，如有侵犯您的原創版權請告知，我們將盡快刪除相關內容。