一、如何完成数据清洗和加工

一、如何检测你的数据是否“健康”

1、3种方式快速去重

2、3种方式处理默认值

3、快速确认数据格式：常见各类日期格式的调整及处理

4、数据分类：Vlookup的高阶使用

5、数据重组：数据分列及合并

【案例】各地区人员信息有重复，如何快速去重

【案例】如何让订单数据格式保持一致

【实战】如何让一份糟糕的业务数据快速标准化

二、数据汇总及自动化

二、如何完成数据整合

1、不同表格数据整合规范

2、批量数据整合的3种方法

3、如何实现跨表操作

1）宏的基本原理

2）如何用VBA生成控件

3）常见跨表查询的实现步骤

【案例】多系统导出不同格式业务表格，如何快速整合

【案例】如何快速整合数十个表格

【案例】如何用VBA写出代码、实现批量查询功能

【实战】每次需要处理20个表格，如何用VBA实现批量导入

三、如何用数据分析提高效率

三、Excel数据处理及分析

一）基本分析

1、数据排序：简单及复杂排序操作

2、数据筛选：20%才会用的高级筛选

3、分类汇总：让数据有效呈现

二）分析进阶

1、数据透视表、切片器及工具包

2、麦肯锡都在用的问题诊断法

3、如何用Excel实现对比及描述分析

【案例】如何让销售数据按照业绩、地区、姓名多规则排序

【案例】如何筛选出固定开头/字符的结果

【实战】简单操作，让人力资源数据“动起来”

【案例】某企业退货情况严重，如何用Excel进行快速诊断

四、如何用数据有效呈现

四、数据指标联动及Excel数据可视化

1、如何制作Dashboard：要素关系、图表、表现形式

2、数据指标之间的关系及表现方法：用户指标、行为指标、业务指标

3、常用&进阶图表的做法及用法：柱状温度计对比图、旋风图、长分类标签图、树状图、瀑布图、气泡图

【案例】如何制作销售人员赞不绝口的可视化仪表盘

【案例】如何识别Dashboard图中各项要素的关系

【实战】如何建立一套可视化财务评估体系