excel怎么做数据分析，许昕罕见发声，点评队友在世乒赛表现，言谈举止，越来越像刘国梁了

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一、excel怎么做数据分析

Excel数据分析技巧：如何用IF函数进行数值判断

Excel作为一款强大的电子表格软件，被广泛应用于各个领域。其中，数据分析是Excel最为常见的用途之一。在数据分析过程中，我们经常需要根据某些条件进行数值判断，这时就需要用到Excel中的IF函数。

IF函数的基本语法是：IF(条件，成立时的值，不成立时的值)。其中，条件可以是任何可以返回TRUE或FALSE的运算符，成立时和不成立时的值可以是数字、文字、公式等。

例如，我们要根据销售额是否超过10000元进行奖励，假设超过10000元奖励500元，不足10000元奖励200元。可以使用以下公式：

=IF(C210000，500，200)

其中，C2为销售额的单元格。

除了基本的数值判断，IF函数还可以结合其他函数进行更复杂的条件判断。比如，我们要根据学生成绩的高低进行评级，可以使用以下公式：

=IF(A2=90，"优秀"，IF(A2=80，"良好"，IF(A2=70，"中等"，"不及格")))

其中，A2为学生成绩的单元格。

Excel数据分析技巧：如何用COUNTIF函数统计符合条件的单元格数量

在数据分析中，我们经常需要统计符合某些条件的单元格数量。这时，可以使用Excel中的COUNTIF函数。

COUNTIF函数的基本语法是：COUNTIF(区域，条件)。其中，区域是指需要统计的单元格范围，可以是单个单元格、单行或单列，也可以是多个单元格、多行或多列的范围;条件可以是任何可以返回TRUE或FALSE的运算符。

例如，我们要统计销售额超过10000元的销售员数量，可以使用以下公式：

=COUNTIF(C2:C10，"10000")

其中，C2:C10为销售额的单元格范围。

COUNTIF函数还可以结合其他函数进行更复杂的条件统计。比如，我们要统计学生成绩在80分以上的学生数量，可以使用以下公式：

=COUNTIF(A2:A10，"=80")

其中，A2:A10为学生成绩的单元格范围。

Excel数据分析技巧：如何用SUMIF函数统计符合条件的单元格的数值之和

除了统计符合条件的单元格数量，我们还经常需要统计这些单元格的数值之和。这时，可以使用Excel中的SUMIF函数。

SUMIF函数的基本语法是：SUMIF(区域，条件，求和范围)。其中，区域和条件的含义与COUNTIF函数相同;求和范围是指需要统计数值之和的单元格范围。

例如，我们要统计销售额超过10000元的销售员的销售额之和，可以使用以下公式：

=SUMIF(C2:C10，"10000"，D2:D10)

其中，C2:C10为销售额的单元格范围，D2:D10为销售员的销售额单元格范围。

SUMIF函数还可以结合其他函数进行更复杂的条件统计。比如，我们要统计学生成绩在80分以上的学生的总分数，可以使用以下公式：

=SUMIF(A2:A10，"=80"，B2:B10)

其中，A2:A10为学生成绩的单元格范围，B2:B10为学生的总分数单元格范围。

Excel数据分析技巧：如何用VLOOKUP函数进行数据匹配

除了条件判断和数据统计，数据分析还需要进行数据匹配。这时，可以使用Excel中的VLOOKUP函数。

VLOOKUP函数的基本语法是：VLOOKUP(查找值，数据区域，返回列数，精确匹配)。其中，查找值是需要匹配的值;数据区域是要进行匹配的数据范围;返回列数是要返回的列数;精确匹配是一个逻辑值，如果为TRUE则进行精确匹配，为FALSE则进行模糊匹配。

例如，我们要根据产品名称在产品数据表中查找产品价格，可以使用以下公式：

=VLOOKUP(B2，A2:C10，3，FALSE)

其中，B2为产品名称的单元格，A2:C10为产品数据表的范围，3表示要返回的列数，FALSE表示进行精确匹配。

VLOOKUP函数还可以结合其他函数进行更复杂的数据匹配。比如，我们要根据学生的姓名和科目在成绩表中查找成绩，可以使用以下公式：

=VLOOKUP(A2B2，E2:G10，3，FALSE)

其中，A2为姓名的单元格，B2为科目的单元格，E2:G10为成绩表的范围，3表示要返回的列数，FALSE表示进行精确匹配。

Excel数据分析技巧：如何用PivotTable进行数据透视分析

除了基本的条件判断、数据统计和数据匹配，数据分析还需要进行数据透视分析，这时可以使用Excel中的PivotTable。

PivotTable是Excel中一种透视表格，可以快速对大量数据进行汇总和分析。使用PivotTable可以通过简单的拖拽操作，实现对数据的分类、汇总、筛选等操作，从而生成清晰易懂的报表。

使用PivotTable可以快速实现以下功能：

数值汇总：对数据进行求和、计数、平均值、最大值、最小值等数值操作。

逐级汇总：按照多级分类对数据进行逐层汇总。

筛选数据：可以根据条件筛选数据，从而实现不同层次的数据分析。

提取数据：可以从数据透视表中提取部分数据，从而进行更深入的数据分析。

使用PivotTable可以让数据分析更加高效、准确，同时也可以节省大量的时间和人力成本。

以上就是Excel中常用的几种数据分析技巧，希望对大家有所帮助，欢迎大家多多使用Excel进行数据分析。

二、统计学常用的数据分析方法

统计学中广泛应用的数据分析方法包括描述性统计、推论性统计、实验设计和数据可视化。

1.描述性统计涉及对数据的初步整理和分析，通过数量描述来展现数据的分布特征。这包括频数分布、集中趋势、离散程度和偏态等指标。描述性统计的作用在于为数据提供直观的概述，为进一步分析奠定基础。

2.推论性统计基于描述性统计，使用样本信息来推断总体特征。它包含参数估计和假设检验两大类方法。参数估计通过样本统计量来估计总体参数，如样本均数用于估计总体均数。假设检验则用于判断样本数据是否支持对总体参数的某一假设。

3.实验设计是生物统计学的一个关键领域，它关乎实验结果的可信度、准确性和科学性。良好的实验设计包括明确实验目的、选择实验因素、确定实验对象、制定实验方法及执行实验步骤。实验设计旨在有效控制实验过程中的变量，从而提升实验结果的有效性和可信度。

4.数据可视化通过图表或图形形式展示数据，促进数据的理解和分析。常见的数据可视化工具包括表格、饼图、柱状图、折线图、散点图和箱线图等。数据可视化有助于直观揭示数据的分布和趋势，便于识别数据中的模式和联系。

许昕罕见发声，点评队友在世乒赛表现，言谈举止，越来越像刘国梁了

新加坡大满贯正赛开始之前，乒乓球前奥运冠军许昕，也是在一次采访中，提起了釜山世乒赛。

在世乒赛中，许昕目睹了自己昔日的队友们经历了一场惊心动魄的半决赛。

对于这次釜山世乒赛，许昕很有感触，正如他所说，如果釜山世乒赛不取消，当年他的状态正值巅峰，应该会以一号种子的身份参赛，但是没办法，各种客观因素存在，许昕现在只能在场边为昔日的队友加油了。

罕见谈起险胜韩国的那场比赛，许昕表示很开心，因为他作为亚乒联副主席，很开心有亚洲球队能给国乒带来压力，但是作为曾经的队友，许昕也对国乒打韩国谈了一些个人的看法，许昕把世乒赛比作是国乒的一次中考，而对阵韩国的比赛，就是在奥运会前给国乒的一个最好的警报。

对于国乒来说，这是一件好事。许昕说的没错，也是一句公道话。

在釜山世乒赛，国乒男队确实太顺了，从开局到半决赛，一路下来，几乎都是3比0，但是到了半决赛，却遭到东道主韩国队的强力阻击。最终凭借樊振东的力挽狂澜和王楚钦的超级大心脏，绝杀了比赛。

对于樊振东的连拿两分，尤其是在1比2落后的情况下，战胜了“血条爆满”的张禹珍，许昕并不感到意外，同在一个球队多年，许昕对樊振东的球路太了解了，他清楚韩国队带来的所谓压力，小胖是根本不惧的。许昕说，他当时看到樊振东上场，没有过于紧张，因为小胖的技战术水平和对韩国队的自信心是足以能盖过压力的。

结果也正是如此，樊振东击败了张禹珍，给了王楚钦一次证明自己的机会，大头把握住了，绝杀了林钟勋，帮助国乒保住了胜利。许昕说，如果国乒一直顺下去，会让大家感到很舒服，但是后续的问题，也就是说，到了奥运会，也许会出现问题。

以前在国乒，许昕是个大活宝，属于气氛组的，刘国梁在当总教练的时候，对许昕是既喜欢又很严厉，许昕赤膊打球被处罚，巨幅照片还曾贴在了训练馆的墙上，刘国梁有几次内部训话，批评的球员中，永远都是许昕和其他人。

在东京奥运会之后，许昕和他的好搭档刘诗雯一样，逐渐淡出了国乒，他的核心位置，逐渐被王楚钦取代。

而许昕和刘诗雯两个人，却都不约而同地走向了仕途，刘诗雯现在是国际乒联运动委员会主席，许昕则是亚乒联副主席，俩人都在不同的岗位，继续为普及乒乓球运动做出贡献。

和打球时的玩世不恭的形象不同，现在的许昕，当上领导后，讲话越来越有魅力，也很有深度，言谈举止似乎有了刘国梁的影子。

球场上的老艺术家，已经变成语言艺术家了。

您喜欢这样的许昕吗？

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