大家都知道，Excel作為使用最普遍的的資料分析工具，靈活簡便，易於上手。對於很多人來說，他們認為資料分析工作的工具都是比較高階的，Excel只能夠做到簡單的處理資料而已，其實這個想法是對的，同樣也是錯的。一般來說，Excel可以處理一些比較小的資料的，當然，Excel涵蓋的功能很多。我們可以通過這篇文章深入地瞭解一下。

就目前而言，很多傳統行業的資料分析師只要求掌握Excel即可，如果會SPSS那是更好，而Python和R語言就是初級資料分析師和高階資料分析師的分水嶺。不過，Excel也是不可替代的。這是因為Excel有很多強大的函式，我們只需要在理解函式的基礎上和Excel結合學習，如果學透了Excel，那麼後面的工作都是十分簡單的。

首先給大家說一下清洗處理類。資料清洗主要是文字、格式以及髒資料的清洗和轉換。很多資料並不是直接拿來就能用的，需要經過資料分析人員的清理。資料越多，這個步驟花費的時間越長。

其次給大家說一下Trim。這就需要清除掉字串兩邊的空格。在MySQL有同名函式，Python有近似函式strip。而Concatenate合併單元格中的內容，還有另一種合併方式是& 。當需要合併的內容過多時，concatenate的效率快也優雅。MySQL有近似函式concat。

當然Replace是指定字串，哪個位置開始替換，替換幾個字元，替換成什麼。替換掉單元格的字串，清洗使用較多。MySQL中有同名函式，Python中有同名函式。

Substitute和replace接近，區別是替換為全域性替換，沒有起始位置的概念。而Left／Right／Mid擷取字串中的字元。Left/Right指定字串，擷取長度。left為從左，right為從右，mid就是中央。MySQL中有同名函式。

而Len／Lenb返回字串的長度，在len中，中文計算為一個，在lenb中，中文計算為兩個。MySQL中有同名函式，Python中有同名函式。

Find就是要查詢字元，指定字串。當我們查詢某字串出現的位置，可以指定為第幾次出現，與Left／Right／Mid結合能完成簡單的文字提取MySQL中有近似函式 find_in_set，Python中有同名函式。

想必大家看了這些內容已經知道了Excel工具的使用了，這樣才能夠做好資料分析的工作，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。由於篇幅原因小編就給大家介紹到這裡了，最後感謝大家的閱讀。