数据分析的完整步骤
第一步：提出问题
开始任何数据分析之前，首先要明确要解决的问题是什么。
第二步：理解数据
理解数据的结构和内容是进行数据分析的基础。
第三步：数据清洗
- 删除重复项：数据重复【使用删除重复项功能】
- 数据排序与筛选：通过自动换行和统一设置列宽，使数字更加直观。
- 列名重命名和列隐藏功能：根据需要选择子集，并重命名列名，如需隐藏某些列可以使用列隐藏功能。
其他重要步骤
包括但不限于数据计算（average、sum、max、min等）、数据表的构建、分组汇总等。
第四步：数据计算与转换
使用Find函数查找字符串，Left/Right/Mid函数截取字符串内容，以及使用vlookup进行数据匹配等。
示例：如何使用vlookup函数进行模糊匹配？
vlookup（查找内容，查找范围，返回列号，[匹配类型]）
例如，在两个表中查找相同索引的数据时，可以使用vlookup进行模糊匹配。当索引值有多个相同值时，需要添加辅助列来找出所有相同索引的值。
第五步：构建模型与可视化
在数据清洗和理解的基础上，使用数据表来构建模型。使用Excel内置的图表工具或vlookup进行数据的可视化处理。
第六步：结果分析与报告
分析数据表和其他分析工具的结果，提出见解和建议。使用Excel的筛选和排序功能来进一步分析结果。
小技巧与注意事项
- 在处理字符串形式的数字时，需将其转化为可运算的数值。
- 注意日期数据的处理和格式化。
- 在进行vlookup精确匹配时，如果找不到对应值则返回错误值N/A。
- 使用相对引用和绝对引用进行单元格引用。