《Excel培训课纲》

Excel高级技能培训课纲
一、数据整理标准化
1、企业数据管理思维
（1）搞懂“三张表”是数据分析的关键
（2）分清4种数据类型才能避免手忙脚乱
（3）文件类型决定了效率（4）清楚数据分析流程才能胸有成竹
2、数据的高效录入
（1）数据的输入技巧：文本/数字/日期
（2）用好选择性粘贴：数值的行列互换
（3）数据有效性控制数据的准确性
（4）解决系统导出数据不能计算问题
3、数据的批量处理
（1）快速合并多个表格的数据
（2）数据拆分与动态拆分
（3）解决文件变大与卡慢问题
（4）解决数据的批量套打
二、数据统计自动化
1、公式应用技巧 +基础统计知识介绍
（1）相对引用和绝对引用
（2）快速显示公式在单元格中（方便数据的比较）
（3）快速填充公式
（4）让显示的结果与实际值一致
（5）跟踪公式监控错误（公式错误避坑指南）
（6）基础统计知识与Excel函数公式的结合
2、基本统计类函数的使用
（1）If函数的重要作用（if and or）
（2）COUNT与COUNTA的比较
（3）Sumif、countif实现条件求和计数
3、查找引用函数
（1）VLOOKUP函数收集多张表单的数据
（2）VLOOKUP函数制作查询系统
（3）VLOOKUP函数计算提成
（4）举一反三学函数：HLOOKUP/LOOKUP
4、日期函数
（1）计算合同到期日的函数（year month day）
（2）表示当前日期时间函数（today now）
（3）计算年龄和工龄的函数（datedif）
（4）计算工作日差值的函数（networkdays）
5、文本处理函数
（1）提取文本函数的使用（mid left right）
（2）从身份证提取生日（text）
（3）制作智能报告：合并（&）快速合并公式与文本
三、数据分析智能化
1、轻松创建数据透视表
（1）如何选择你的数据源
（2）一键创建透视表
（3）数据透视表随意布局
2、切片管理器帮你快速分割和管理数据
（1）切片管理器的启动
（2）分割数据的方法
（3）改变切片管理器的格式
3、对数据的多维数据分析
（1）对数据建立多维分析
（2）对单一字段的多维分析
（3）打破数据的常规排序
（4）查看数据排名
（5）智能的搜索筛选器轻松筛选文本数据
（6）对数字进行分组
（7）查看时间序列分布状况
（8）查看频率分布状况
（9）将分析结果分页显示
4、数据透视表的格式化
（1）应用各式报表样式
（2）轻松更改报表的布局
（3）更改报表的值显示方式
（4）在透视表上的迷你图使用
（5）在透视表上的条件格式运用
5、创建数据透视图
（1）灵活改变透视图的位置
（2）独一无二用图表分析数据
（3）图表随数据的更新
四、数据呈现可视化
1、图表制作3步曲
（1）拆解看板制作
（2）创建基础图表
（3）认识图表工具
（4）图表类型选择指南
2、图表奥义之图表结构
（1）制作三大基础图表
（2）制作圆环图
（3）制作温度计图
（4）图表模板工具与快速应用
3、让图表变得高级的秘密：图表配色与排版
（1）图表美化的三种方法
（2）排版技巧：巧用照相机
（3）获取大师级图表灵感
4、大数据风做汇报：动态图表
（1）业务图表实践
（2）制作动态页签
（3）掌握动态图表
（4）解密动态图表看板
5、Excel与PPT联动更新
（1）建立链接
（2）数据刷新
（3）注意事项
（4）Excel与word的链接
五、函数公式实战综合演练
1、搭建员工档案表
（1）表格整体框架设计
（2）数据源表字段设计
（3）数据报表结构设计
（4）数据台账汇编
2、自动化报表设计
（1）统计聚合与智能计算
（2）动态透视分析
（3）数据图表制作
（4）报表页签设计
3、奖金核算自动化
（1）计件奖金核算方法
（2）计时奖金核算方法
（3）阶梯绩效提成核算方法
4、员工管理自动化
（1）交互式报表设计（参数验证）
（2）员工效能多维分析（矩阵分析、交叉分析）
（3）离职员工数据分析（概率分布）
（4）员工满意度与企业效能
六、数据可视化看板综合演练
1、数据整理
（1）营销数据汇总
（2）收款进度关联
（3）开票情况关联
2、数据分析
描述性统计：
（1）按产品线分析
（2）按销售大区分析
（3）按营销负责人分析
（4）按时间维度分析
3、数据呈现
（1）选择核实的图表类型
（2）根据分析维度选择交互方式（关联分析）
（3）数据报表统计
（4）数据图表制作
4、看板汇报
（1）整体布局优化
（2）汇报逻辑梳理
（3）业绩趋势预测（趋势分析、假设验证）
（4）故事性讲解
七、撰写数据分析报告
1、完成报告数据准备
（1）数据自动统计
（2）数据分析报告可视化
（3）确认数据分析方法
（4）明确数据汇报目标
2、展示分析结果
（1数据报告基本结构
（2）明确报告背景与目标
（3）数据分析方法描述
（4）数据结果处理与分析（异常值）
（5）数据结果质量验证
3、数据驱动业务增长
（1）明确你的观点与结论
（2）报告排版与汇报演示
（3）数据分析驱动业务提升

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