數據分析中常用的Excel與Python函數公式涵蓋了廣泛的應用場景。掌握這些基礎和高級技巧對于成為一名優秀的數據分析師至關重要。無論是在處理大型數據集還是進行復雜分析時，正確使用這些函數和方法可以提高工作效率并確保數據準確性。本文將重點介紹常用的函數和技巧，同時探討CDA認證如何助力你在職場上脫穎而出。

常用Excel函數公式

• 數學函數:

  • SUM: 求一組數值的總和。
  • AVERAGE: 計算數據的平均值。
  • MAX、MIN: 尋找數值中的最大值和最小值。
  • COUNT: 統計數值個數。
  • SUMIF、SUMIFS: 根據條件進行求和。

• 文本函數:

  • CONCATENATE、CONCAT: 合并文本字符串。
  • LEFT、RIGHT、MID: 截取字符串的部分字符。
  • TRIM: 去除文本多余空格。

• 邏輯函數:

  • IF: 根據條件返回不同結果。
  • AND、OR: 用于條件判斷和邏輯運算。

• 日期時間函數:

  • TODAY、NOW: 獲取當前日期和時間。
  • DATEDIF: 計算兩個日期之間的天數差。

• 查找與引用函數:

  • VLOOKUP、HLOOKUP: 在表格中查找數據并返回對應值。
  • INDEX、MATCH: 靈活實現數據查找。

• 統計函數:

  • COUNTIF、COUNTIFS: 統計滿足條件的單元格數量。
  • RANK: 對數據進行排名。

這些函數在Excel中發揮關鍵作用，幫助分析師處理各種數據類型和情境。通過熟練掌握它們，你能夠更高效地進行數據處理和分析，提升工作效率。

Python數據分析常用函數與技巧

• 數據讀取與處理:

  • 使用pandas庫的read_csv、read_excel等函數讀取數據。
  • 利用drop_duplicates去除重復值，fillna處理缺失值。

• 數據篩選與操作:

  • 利用pandas的.loc和.iloc方法進行行列選擇與切片。
  • 使用.groupby()進行分組統計，.merge()進行數據表合并。

• 數據可視化:

  • 應用matplotlib、seaborn等庫繪制圖表，比如散點圖、箱線圖等。
  • 利用pandas內置的.plot()方法快速生成基礎圖表。

• 高級分析功能:

  • 使用numpy進行數值計算，scipy進行統計分析。
  • 利用sklearn進行機器學習建模和預測。

Python在數據分析領域具有廣泛的應用，其強大的數據處理和分析能力使得分析師能夠更靈活地處理數據并進行深入分析。

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數據分析是當今數字化時代至關重要的一部分。無論是Excel還是Python，掌握常用函數和技巧都是成為優秀數據分析師的必備條件。通過靈活運用這些工具，你可以更快速、更準確地進行數據處理和分析，從而為企業決策提供有力支持。

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通過本文，你應該對數據分析中常用的Excel與Python函數公式有了更清晰的理解。掌握這些函數和技巧是成為一名優秀的數據分析師的關鍵。同時，CDA認證作為行業認可的標志將為您的職業發展增添新的動力。繼續學習和實踐，不斷提升自己的技能，你將在數據分析領域取得更大的成就。