2019春招的战火逐渐升级，主页君在浏览各大公司官网JD时发现，很多岗位都会有明确的Excel技能要求：
图/2019 Deloitte春招职位
熟练掌握Excel不仅可以让你的简历获得面试官的青睐，而且在入职之后也可以提高你的工作效率。无论是投行人用到的估值建模，还是咨询公司必会的数据分析，都要用到Excel。
那么，顶级公司员工的Excel技能是如何炼成的呢？今天主页君给大家分享一篇，前麦肯锡面试官总结的Excel必看宝典，读完文章你会发现，想成为Excel大神，要从耐得住寂寞清洗数据开始。
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本文授权转载自清醒贪心计（ID：qtnotes）
作者：Autumu，现居北京，七年麦肯锡咨询，三年互联网运营
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为什么要学点数据分析？
这年头，没人会怀疑数据的重要性，但有人会问，“为什么要自己做数据，不是有专业的数据团队吗？”。是的，大部分公司会配备专职岗位，埋点取数、储存清洗、制作报表、开发可视化后台，还可建立专业模型，做出深度分析。
随着数据变得海量、工具变得专门，我们似乎没有必要也没有能力自己去碰数据了。但有点数据分析的常识，首先能让你跟数据团队更好地沟通，拿到的原始数据或者分析结果更能满足实际需要。
或者，人手不够时，能挽起袖子自己上。分析经常是个边想边做的过程，数据天生“脏乱差”，很容易被歪曲、被误读，常识能帮助你善加分辨。
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第一步，定义需求
学习Excel技能，若不带着“解决问题”的思路，把快捷键敲得快如闪电，也只是耍帅罢了。数据分析，从定义需求、数据搜集开始，来源包括外部的报告、内部的记录，日常的报表、定制的调研等。
小伙伴们提出的数据需求，经常有3个层级：
高屋建瓴地说，我想看看这个产品、这个市场——这需要数据提供者非常清楚，到底“看什么，怎么看”。
相对清晰地说，我要这些数据——例如，我想要这些商品过去一年每月的销售金额。
给出完整的表格和描述——规定具体指标、时间跨度、数量单位、呈现方式等。
前期思考得细致，能避免反复折腾、做无用功。要义是，“以终为始”、“结果导向”地思考，我究竟要解决什么问题。分析并没有那么简单，需要先想明白，我到底想证实或者证伪什么、发现或者解答什么，才决定用什么样的数据可以支撑。
这和Excel能力无关，却是一切分析的逻辑起点。
图/PEXELS
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第二步，提出需求
提数据需求一定要跟数据提供者约时间，“过一遍需求”。
交代背景，让对方理解目标，这样能够发挥他们的经验，帮助修正需求。
解释指标，让大家的理解在同一层面上。
了解数据的可得性，以及需要付出的代价。这一步非常重要，因为找数据也要“二八法则”。
在刚刚做完的一个分析中，同事告知，2016年8月进行过一次系统升级，如果要此前的数据，就得大费周章，花一个星期导出整理；如果要此后的数据，几小时就可以搞定。
这时，我们就可以问问自己，是否一定需要此前的数据，还是过去16个月的趋势已经基本满足需求，当场做个决定。
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第三步，原始数据整合标注
没有定义、来源、时间、单位的数据分析，都是耍流氓。所以呢，拿到原始数据后，通常应该做以下动作：
将多项数据导入同一张Excel大表。
给每一个数据Sheet编号、命名，注明来源日期单位等信息。
接着，在第一列添加当前行号。如果后面要排序、修改，也容易重新排回原顺序。
确认单位，调整格式（例如日期不要有乱码）。
检查一下是否有外部链接与公式。
有个快捷键，“Ctrl”键+“~”键，摁住可以暴露单元格的隐藏信息。
正常看到Excel表格是这样的：
按住“Ctrl+~”看到是这样的，暴露里面的公式链接等。
如无特殊情况，避免引用外部数据与公式，容易出错。
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第四部，检查异常，清洗数据
如果不重视数据清洗的重要性，那么后面的分析都会建立在流沙上。下面的动作，应该耐心对数据一列列地做完。
看数据全貌
在Excel底部右侧，可以看到选中那列数据的基本信息，例如计数、平均、最大、最小等，如下图：
判断一下，是否符合常识，有没有问题。那我怎么知道对不对呢？——你不需要知道精确数值，只需要想想这个数量级是否正确。
是否有“=0”或者干脆空白的数据，正常吗？
选中整张表格数据，在菜单栏上选择“数据”，“筛选”，然后可用每栏的筛选下拉菜单，看看这栏包含哪些数值。
我特别注意“0”或者“空白”的数据。它有可能是正常的，例如某天真是没有人登录或者注册（服务器宕机），也可能数据发生缺失错漏。如果有大量的“0”或者“空白”，需要思考对我们分析的影响。
统一数值口径
这是个无聊而必要的脏活，大家肯定遇到过。问HR要个员工名单，发现部门那一栏五花八门，营销部也会写成“营销中心”、“营销”、“市场营销”...必须要先把这些收拾干净，否则无法愉快地进行统计了。
相关数据交叉检验
有时候，同样的数值会在不同数据源中多次出现。例如，一张Sheet是当天在售每种商品的销售件数，另一张Sheet是当天每个用户各自买了几件商品。
两张Sheet分别加总的值，应该相同。误差也许难免，个把商品或者用户统计不精确时有发生；但若相差太大，Again，数据又出错了。
用“格式条件”看数据波动，发现异常
Excel的“条件格式”功能，可以根据数值大小，给单元格画上彩色柱状图。下图左边，可以发现A栏数据在2016年11月出现断崖式下降；右边B栏，则在2017年12月底出现峰值。
在这个真实案例中，前者是当时发生统计口径变化（不是真实波动），而后者是促销带来的波动。
比起导成图表，这个功能快速简便，可以发现错误，或者让我们留下总体印象，指导后续的分析。这5个步骤做完，明显的数据错误应该可以抓出来。
最后，总结一下：
定义需求——我到底要做什么
提出需求——不能把要求简单写写，邮件一发就算完
整合标注——没有时间日期单位来源的数据都是耍流氓，原始数据神圣不可侵犯
检查异常——世界比想象中错误百出
数据分析，听起来是非常炫酷的事，但是，和所有其他事一样，许多基本的工作，既不炫酷，也不轻松。于是，也和所有其他事一样，做得好的人，是能接受其中不够炫酷的部分的人。安心趟过千万个坑，一步一步向前走。
“See it through，and do it right”，所谓Professional，就是这个意思。
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