数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。无论是在处理大型数据集还是进行复杂分析时，正确使用这些函数和方法可以提高工作效率并确保数据准确性。本文将重点介绍常用的函数和技巧，同时探讨CDA认证如何助力你在职场上脱颖而出。

常用Excel函数公式

数学函数:

SUM: 求一组数值的总和。

AVERAGE: 计算数据的平均值。

MAX、MIN: 寻找数值中的最大值和最小值。

COUNT: 统计数值个数。

SUMIF、SUMIFS: 根据条件进行求和。

文本函数:

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。

逻辑函数:

IF: 根据条件返回不同结果。

AND、OR: 用于条件判断和逻辑运算。

日期时间函数:

TODAY、NOW: 获取当前日期和时间。

DATEDIF: 计算两个日期之间的天数差。

查找与引用函数:

VLOOKUP、HLOOKUP: 在表格中查找数据并返回对应值。

INDEX、MATCH: 灵活实现数据查找。

统计函数:

COUNTIF、COUNTIFS: 统计满足条件的单元格数量。

RANK: 对数据进行排名。

这些函数在Excel中发挥关键作用，帮助分析师处理各种数据类型和情境。通过熟练掌握它们，你能够更高效地进行数据处理和分析，提升工作效率。

Python数据分析常用函数与技巧

数据读取与处理:

使用pandas库的read_csv、read_excel等函数读取数据。

利用drop_duplicates去除重复值，fillna处理缺失值。

数据筛选与操作:

利用pandas的.loc和.iloc方法进行行列选择与切片。

使用.groupby()进行分组统计，.merge()进行数据表合并。

数据可视化:

应用matplotlib、seaborn等库绘制图表，比如散点图、箱线图等。

利用pandas内置的.plot()方法快速生成基础图表。

高级分析功能:

使用numpy进行数值计算，scipy进行统计分析。

利用sklearn进行机器学习建模和预测。

Python在数据分析领域具有广泛的应用，其强大的数据处理和分析能力使得分析师能够更灵活地处理数据并进行深入分析。

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数据分析是当今数字化时代至关重要的一部分。无论是Excel还是Python，掌握常用函数和技巧都是成为优秀数据分析师的必备条件。通过灵活运用这些工具，你可以更快速、更准确地进行数据处理和分析，从而为企业决策提供有力支持。

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通过本文，你应该对数据分析中常用的Excel与Python函数公式有了更清晰的理解。掌握这些函数和技巧是成为一名优秀的数据分析师的关键。同时，CDA认证作为行业认可的标志将为您的职业发展增添新的动力。继续学习和实践，不断提升自己的技能，你将在数据分析领域取得更大的成就。