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1）畅销书作者、微软MVP李锐的倾注心血之作，融合23年实战与16年教学经验，带你突破职场办公效率瓶颈 2）一次性掌握数据工具、函数公式、数据透视技术，为决策提供有力支持，为基于AI的数据管理与应用打下坚实基础 3）买书即送高清录播课、随书案例文件、课程相关视频与公式集等，并提供专家答疑
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| 內容簡介： |
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本书由畅销书作者、微软MVP李锐撰写，融合其23年实战与16年教学经验；旨在通过实际案例与实用技巧，帮助读者一次性掌握Excel数据工具、函数公式和数据透视技术，从而高效处理海量数据，优化工作流程，突破职场效率瓶颈，为未来基于AI的数据管理与应用奠定基础。 本书共16章，分为三部分。第一部分为数据工具的核心应用（第1～5章）：第1章概述企业面临的低效困境，并给出高效办公的解决方案；第2～5章详细解析删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分为基于函数公式的数据管理（第6～10章）：结合实战案例，系统讲解逻辑判断、文本处理、日期计算、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分为数据透视与数据分析（第11～16章）：深入探讨数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。
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| 關於作者： |
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李锐：石家庄锐明科技有限公司CEO、微软MVP、Office办公类畅销书作者、51CTO金牌讲师，拥有10余年管理与数据分析经验，15年Office培训经验。办公领域的知名专家（微博40万粉丝、抖音12万粉丝），已发布多套办公相关的视频课程，深受广大用户喜爱。
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Contents 目 录前言第一部分 数据工具的核心应用第1章 如何利用Excel高效办公21.1 企业的低效困境与高效办公解决方案21.1.1 企业的低效困境21.1.2 高效办公解决方案21.2 Excel数据工具的作用与优势31.2.1 一键删除重复数据31.2.2 一键标注重复数据41.2.3 禁止输入重复数据41.3 Excel函数公式的作用与优势51.3.1 封装复杂的计算过程51.3.2 按条件合并同类项51.3.3 从多张报表中查询数据61.3.4 从多张工作表中查询数据61.4 Excel数据透视表的作用与优势81.4.1 海量数据快速汇总81.4.2 报表布局灵活变换81.4.3 动态交互统计计算9第2章 删除重复值102.1 按单条件删除重复值112.2 按多条件删除重复值122.3 从下向上删除重复值13第3章 数据验证163.1 让报表智能提示输入信息173.2 禁止在报表内输入不规范数据193.3 禁止在表格中输入重复值213.4 创建下拉菜单223.5 创建二级下拉菜单273.6 批量圈释无效数据34第4章 快速填充364.1 快速提取出生日期374.2 快速拆分数据404.3 快速合并多列数据414.4 快速提取地址信息424.5 分段显示数据434.6 对数据进行加密显示44第5章 条件格式485.1 突出显示重复数据505.2 突出显示高于平均值的数据525.3 利用数据条对报表进行可视化显示545.4 利用色阶对报表进行可视化显示565.5 利用图标集对报表进行可视化显示585.6 自助对整行目标数据标记颜色61第二部分 基于函数公式的数据管理第6章 逻辑判断类数据管理666.1 按条件返回结果666.2 按多级条件进行嵌套计算696.3 多条件同时满足的判断706.3.1 且关系多条件判断：使用IF AND函数706.3.2 且关系多条件判断：使用IF函数 乘号（*）726.4 多条件任意满足的判断726.4.1 或关系多条件判断：使用IF OR函数736.4.2 或关系多条件判断：使用IF函数 加号（ ）746.5 复杂多条件的判断756.5.1 复杂多条件判断的思路解析756.5.2 方案1：使用IF AND OR函数756.5.3 方案2：使用IF函数 乘号（*） 加号（ ）766.6 判断数据是否为数值格式776.7 规避公式返回的错误值786.8 使用IFS函数进行多条件判断796.9 灵活匹配数据806.10 简化公式结构836.11 自定义封装数据86第7章 文本处理类数据管理897.1 按要求提取数据897.1.1 常用的文本提取函数897.1.2 文本提取函数示例917.2 按要求合并数据937.3 按要求定位数据947.3.1 FIND函数和SEARCH函数的用法947.3.2 文本定位函数示例957.4 按要求替换数据967.4.1 SUBSTITUTE函数的用法967.4.2 REPLACE函数的用法977.4.3 SUBSTITUTE函数和REPLACE函数的区别987.4.4 REPLACEB函数的用法987.5 按要求转换数据987.5.1 TEXT函数的用法987.5.2 TEXT函数示例997.6 按区域合并数据1017.7 加分隔符合并数据1027.7.1 TEXTJOIN函数的用法1027.7.2 示例1：合并单元格区域数据1037.7.3 示例2：合并函数返回的内存数组1037.8 按分隔符拆分数据1047.8.1 TEXTSPLIT函数的用法1047.8.2 将数据拆分到多列和多行105第8章 日期时间类数据管理1068.1 提取年、月、日数据1078.2 提取小时、分钟、秒数据1088.3 合并日期和时间数据1098.3.1 DATE函数的用法1098.3.2 TIME函数的用法1108.4 按要求计算星期相关数据1118.4.1 WEEKDAY函数的用法1118.4.2 WEEKNUM函数的用法1128.5 按要求推算日期1138.5.1 EDATE函数的用法1138.5.2 EOMONTH函数的用法1148.6 按要求计算工作日1158.6.1 WORKDAY.INTL函数的用法1158.6.2 NETWORKDAYS.INTL函数的用法1178.6.3 示例：复杂排班下的工作日计算1178.7 按要求统计日期间隔1198.7.1 DATEDIF函数的用法1198.7.2 示例：根据入职日期精确统计工龄120第9章 查找引用类数据管理1229.1 查找数据1229.1.1 VLOOKUP函数的用法1229.1.2 示例1：按照员工编号查询业绩1249.1.3 示例2：按照姓名查询所有科目成绩1249.1.4 注意事项1259.2 按位置引用数据1269.2.1 INDEX函数的用法1269.2.2 示例1：从列/行数据中按行号/列号引用数据1279.2.3 示例2：从多行多列区域中引用数据1279.2.4 示例3：从多个不连续区域中引用数据1279.3 按条件定位数据位置1289.3.1 MATCH函数的用法1289.3.2 示例1：精确查找数据1299.3.3 示例2：在升序区域中进行近似查找1299.3.4 示例3：在降序区域中进行近似查找1299.4 组合查找数据1309.4.1 INDEX MATCH函数组合查找的原理1309.4.2 示例1：在列/行区域中按条件查找数据1309.4.3 示例2：在多行多列区域中按条件查找数据1319.4.4 示例3：在多个不连续区域中按条件查找数据1319.5 偏移引用数据1339.5.1 OFFSET函数的用法1339.5.2 示例1：偏移引用单个/多个数据1349.5.3 示例2：偏移引用区域数据1359.6 跨表引用数据1359.6.1 INDIRECT函数的用法1359.6.2 示例1：按A1引用样式引用数据1369.6.3 示例2：按R1C1引用样式引用数据1369.6.4 示例3：动态引用数据1379.6.5 示例4：跨表引用数据1389.7 灵活查找数据1409.7.1 XLOOKUP函数的用法1409.7.2 示例1：纵向/横向查找数据1409.7.3 示例2：容错查找数据1419.7.4 示例3：查找多列数据1419.7.5 示例4：从下向上查找数据1429.8 按条件筛选数据1429.8.1 FILTER函数的用法1429.8.2 示例1：按单条件筛选数据1439.8.3 示例2：按多条件筛选数据1439.9 提取不重复数据1449.9.1 UNIQUE函数的用法1449.9.2 示例1：纵向/横向提取不重复数据1459.9.3 示例2：提取只出现过一次的数据1459.10 按要求排列数据1459.10.1 SORTBY函数的用法1459.10.2 示例1：升序/降序排列表格1469.10.3 示例2：按多条件排列表格146第10章 统计计算类数据管理14810.1 按要求进行舍入计算14810.1.1 常用的Excel舍入函数14810.1.2 示例1：将利润值保留两位小数15010.1.3 示例2：计算计费小时数15010.1.4 示例3：将结算金额舍入到百位15010.2 按要求统计数据15010.2.1 常用的Excel统计函数15010.2.2 平均值和中值15210.2.3 示例：计算多重统计值15210.3 按条件求和统计15310.3.1 SUMIFS函数的用法15310.3.2 示例1：按单条件进行求和15410.3.3 示例2：按多条件进行求和15410.4 统计计算15510.4.1 SUMPRODUCT函数的用法15510.4.2 示例1：简化计算过程15510.4.3 示例2：按条件进行计数15610.4.4 示例3：按条件进行求和15610.4.5 示例4：按权重进行加权计算15710.4.6 注意事项15810.5 按条件进行计数统计15810.5.1 COUNTIFS函数的用法15810.5.2 示例1：按单条件进行计数统计15910.5.3 示例2：按多条件进行计数统计15910.5.4 示例3：按关键词进行计数统计15910.6 分段统计16010.6.1 FREQUENCY函数的用法16010.6.2 优势与局限16210.7 排除隐藏行统计16210.7.1 SUBTOTAL函数的用法16210.7.2 示例1：排除筛选隐藏行后进行统计16310.7.3 示例2：排除手动隐藏行后进行统计16410.8 忽略错误值后进行统计16510.8.1 AGGREGATE函数的用法16510.8.2 示例1：忽略错误值后进行统计16710.8.3 示例2：忽略隐藏行和错误值后进行统计16710.8.4 扩展说明16710.9 按条件计算极值16810.9.1 MAXIFS和MINIFS函数的用法16810.9.2 示例：按单/多条件筛选值168第三部分 数据透视与数据分析第11章 数据透视表的创建方法17211.1 数据透视表的数据管理规范17211.1.1 对数据源的规范性要求17211.1.2 示例1：补全列标题不完整的表格17311.1.3 示例2：批量删除表格中的多余空行17411.1.4 示例3：将文本数字批量转换为规范数值17511.1.5 示例4：对不规范日期数据进行批量转换17811.1.6 示例5：清除合并单元格并智能填充17811.2 数据透视表的3种常用创建方法18311.2.1 插入默认的数据透视表18311.2.2 插入推荐的数据透视表18511.2.3 插入数据透视图和数据透视表18511.3 通过多重合并计算数据区域创建数据透视表18611.4 利用超级表创建动态数据透视表18911.4.1 将普通表格转换为超级表18911.4.2 使用超级表创建动态数据透视表19011.4.3 检查动态数据透视表是否支持增加行/列19211.4.4 刷新数据透视表的两种方式19411.5 通过定义名称创建动态数据透视表19511.5.1 通过定义名称动态引用数据源区域19511.5.2 将名称作为数据透视表的数据源196第12章 数据透视表的布局变换19812.1 行列布局变换19812.1.1 示例1：按区域分类汇总销售额19812.1.2 示例2：按渠道分类汇总销售额19912.1.3 示例3：按区域和渠道分类汇总销售额19912.1.4 示例4：按区域和渠道分级汇总销售额20112.2 页筛选布局变换20212.2.1 单字段页筛选布局变换20212.2.2 多字段页筛选布局变换20312.3 报表布局的整体变换20412.3.1 以压缩形式显示20512.3.2 以大纲形式显示20612.3.3 以表格形式显示20612.3.4 设置是否重复项目标签20712.4 分类汇总设置20912.4.1 设置是否显示分类汇总行20912.4.2 设置分类汇总行的显示位置21112.5 数据透视表的空行设置21212.5.1 在每个项目后插入空行21212.5.2 删除每个项目后的空行21212.6 数据透视表的移动、复制和全选21312.6.1 移动数据透视表21312.6.2 复制数据透视表21412.6.3 全选数据透视表215第13章 数据透视表的数据排序21613.1 手动排序21613.2 自动排序21613.3 自定义个性化排序21813.4 扩展说明221第14章 数据透视表的数据筛选22214.1 字段筛选22214.2 标签筛选22214.3 模糊筛选223第15章 数据透视表的统计计算22615.1 设置值汇总依据22615.2 设置值显示方式22915.3 计算同比增长23015.4 计算环比增长233第16章 数据透视图23716.1 数据透视图的作用与优势23716.2 由表格直接创建数据透视图23816.3 由数据透视表创建数据透视图23916.4 使用切片器灵活筛选数据透视图24216.5 使用切片器的注意事项24416.6 获取更多学习资料的方法246
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Preface 前 言在当今数据驱动的时代，Excel作为使用最广泛的数据处理工具之一，其重要性不言而喻。无论是企业报表的生成、业务数据的分析，还是个人工作效能的提升，Excel都扮演着关键角色。然而，随着数据规模的扩大和业务场景的复杂化，许多用户发现，尽管掌握了基础操作，但在面对实际工作中的数据管理、数据透视分析及自动化处理等需求时，仍会陷入“知其然而不知其所以然”的困境。即使购买过一些书籍或教程学习，也很难避免“一看就懂，一用就废”的窘境。为什么要写作本书本书的写作初衷正是为了解决这一痛点。本书弥补了传统学习资源往往存在的两大短板。1）短板1：重功能讲解而轻场景应用，导致读者难以将理论知识转化为解决实际问题的能力。2）短板2：缺乏系统性思维引导，使得用户在面对复杂需求时无法快速定位最优解决方案。为此，作者凭借23年的Excel实战经验与16年的培训教学积累，编写了本书，并以“实战应用”为核心，通过构建结构化的知识体系与场景化的案例设计，帮助读者跨越从“功能熟悉”到“灵活应用”的鸿沟，真正实现学以致用。投资大师查理·芒格曾说：“人一辈子做对两件事就可以很富有：寻找什么是有效的，重复它；发现什么是无效的，避免它。”这句话深刻揭示了选择的重要性，并具有广泛的适用性。在学习Excel的过程中，要想事半功倍，也需要做出两个关键的选择：找到合适的导师或学习资源，并采用高效的学习方法。当你翻开本书读到这里的时候，就已经做出了正确的选择。读者对象本书面向所有希望系统提升Excel数据管理与分析能力的职场人士，尤其适合以下人群。1）业务分析师：需快速完成数据计算、汇总及分析，以支撑决策建议。2）财务/行政人员：需高效处理大量报表，以实现数据自动化管理与多维度分析。3）企业管理者：需了解如何通过数据驱动决策，以优化业务流程。4）初/中级Excel用户：已掌握基础操作但难以应对复杂需求，急需进阶指导。5）学生与自学者：希望构建扎实的Excel技能体系，为职业发展增添竞争力。无论你是希望突破职场办公效率瓶颈，还是渴望掌握数据管理、数据透视的核心技术和高级功能，本书都将为你提供实战指南。本书特色1.经验丰富，深入细节本书由微软MVP李锐编著。作者凭借23年的数据分析实战经验和16年的培训教学经验，深入解析了Excel函数、数据透视表等功能的底层逻辑与使用细节，涵盖了大量学员高频提问的解决方案，避免读者“踩坑”，帮助读者以最具性价比的方式提升技能。2.学用结合，即学即用本书每章内容均以实际场景中的案例为驱动，不仅讲解了方法原理，还提供了不同场景下的扩展应用技巧。例如，通过TEXTSPLIT函数实现数据的智能拆分，利用LAMBDA函数封装复杂的计算流程，帮助读者灵活应对工作中的多样化需求。3.横向对比，启发思维本书不仅关注解决问题本身，还注重解决问题的方向指引和思路启发。在介绍每种方法时，会与其他解决方案进行对比，分析其优缺点。例如，通过对比VLOOKUP与XLOOKUP函数的适用场景以及传统公式与动态数组函数的效率差异，帮助读者从更高维度选择最优解。4.精炼核心，专注实战本书侧重于数据管理中的核心技能，摒弃“大而全”的泛泛而谈，聚焦数据管理中最实用、最高频的功能，专注实战应用。例如，本书深入讲解了数据透视表的动态布局、多条件筛选、透视图联动等，帮助读者在短时间内掌握关键技能，并能够迅速应用到实际工作中，从而显著提升工作效率。本书还注重学以致用，通过丰富的实战案例和操作指导，确保读者能够将所学知识转化为实际工作能力，真正实现技能的落地应用。5.最新版本，与时俱进本书基于微软2024年10月发布的Excel 2024正式版编写，涵盖了最新的函数与功能，并确保大部分功能与WPS和Office 365等软件横向兼容，同时向下兼容Excel 2010～Excel 2021等版本。本书在介绍新函数时会明确标注所需的版本，方便读者下载使用。如何阅读本书本书分为三大部分，循序渐进地覆盖了Excel数据管理与数据透视的全流程。第一部分 数据工具的核心应用（第1～5章）。第1章概述了企业面临的低效困境，并给出了高效办公的解决方案；第2～5章详细解析了删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分 基于函数公式的数据管理（第6～10章）。第6～10章结合实战案例，系统讲解了逻辑判断、文本处理、日期时间、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分 数据透视与数据分析（第11～16章）。第11～16章深入探讨了数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。学习建议如下。1）本书内容前后关联紧密，建议按章节顺序学习，逐步夯实基础。2）每章均提供配套素材，建议同步操作，以强化记忆。3）掌握核心技能后，可灵活跳读至相关章节，以提升解决具体实际问题的能力。配套资源与支持1.素材获取关注微信服务号“跟李锐学Excel”，回复关键词“2501”，即可下载本书所有案例文件与赠送资源。2.视频课程在网易云课堂搜索“跟李锐学Excel”，或通过服务号底部菜单进入“知识店铺”，可系统学习涵盖函数公式、数据透视、商务图表、行业应用等方向的视频课程。3.百万让利（限时福利）为助力读者高效学习，本书特推出知识补贴计划。前2万名购书读者凭订单截图联系小助手，立领50元无门槛代金券，可用于李锐主讲的35套付费视频课程中的任意一套（部分课程券后0元学）。仅需一本书的价格，即可获得“纸质图书 案例文件 视频课程”三重知识礼包，职场技能加速超车！（补贴总价值=50元/人×20000人，余量实时递减。）课程均为永久有效的体系化录播课，含配套课件，支持手机/电脑多端学习，购课后可随时回看复习。4.勘误与支持在阅读本书的过程中，如果你发现有需要订正之处或者其他修改建议，请发送邮件至7484201@qq.com。如果你在学习中遇到问题，可通过服务号菜单选择“已购课程”→“联系小助手”进行一对一咨询。致谢本书的顺利完成离不开众多支持者的无私帮助。首先，我要向10万余名付费学员致以最诚挚的感谢。正是你们宝贵的实践反馈和分享的真实痛点，为本书案例的设计提供了清晰的方向，使本书内容更加贴近实际需求。其次，感谢机械工业出版社相关工作人员的辛勤付出，他们专业、细致的建议使本书的结构得以优化，行文更加清晰易懂，确保读者能够轻松获取知识。此外，我还要感谢家人的关怀与陪伴。在本书的编写过程中，是他们的理解与支持给了我坚持下去的力量，使我能够专注于总结经验，倾注心力完成写作。最后，我要向所有在数据领域深耕的同行者致敬。愿本书能为大家的职业生涯增添一份助力，共同推动数据行业的发展。李锐
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