EXCEL两列中是数据对比,找出不一样的数据
 
 
 
 
 
假设A列是从A1单元格有数据：
C1列内输入：=VLOOKUP(A:A,B:B,1,0)  
然后将公式拉到最多记录的行数。比如B列记录有10个，那你就拉到第10行
D1列输入：=VLOOKUP(B:B,A:A,1,)然后将公式拉到最多记录的行数。比如B列记录有10个，那你就拉到第10行

结果C列内显示#N/A的就是B列里面没有A列的数据，D列内显示#N/A的就是A列内没有B列的数据。 
 
 
 
 
 

  
 

 
 
 
  

  
Hi，大家好，我是小雨。Excel在日常办公中是一个非常重要的数据处理软件，尤其是在批量处理数据的时候更能体现出它的强大。
  
近日有粉丝在后台咨询小雨，问如何快速找出Excel表格中两列数据中的不同内容。如果数据量少的话，仔细找一找就可以看到了。如果数据量庞大的话，仅凭肉眼就无法准确高效的完成这个工作了。
  

  
接下来，小雨以下图所示的数据为例,给大家介绍快速找出Excel表格中两列数据不同内容的3种方法！希望对大家有所帮助。
  

  
  
  
  
  
  
方法一：快捷键【Ctrl+】
  
  
  
  
  
  
首先选中需要对于的两列单元格中的内容，在本例中为B3:C18区域。然后按下快捷键【Ctrl+】，就会自动选中与左侧单元格内容不同的单元格。然后再给这个内容添加一个文本颜色或者单元格背景颜色，就会更直观的将不同的内容显示出来，方便后续查看。
  

  
利用【Ctrl+】查找不同数据演示
  
  
  
  
  
  
方法二：利用Excel的定位功能
  
  
  
  
  
  
Excel的定位功能也是非常强大的，它可以根据用户设置的条件快速定位到指定内容区域。
  
具体操作：选中需要对于的两列单元格中的内容，按下组合键【Ctrl+G】打开定位功能并选择【定位条件】。
  
这里有许多的条件可供选择，此处选择【行内容差异单元格】后确定，可自动定位到两列中数据内容不同的单元格。然后再给这个内容添加一个文本颜色或者单元格背景颜色，就会更直观的将不同的内容显示出来，方便后续查看。
  

  
利用【定位功能】查找不同数据演示
  
  
  
  
  
  
方法三：利用公式查找
  
  
  
  
  
  
Excel内置大量的函数公式来辅助完成对数据的处理，其中就包含一个EXACT比较函数。首先选中需要比较数据右侧的一个空白单元格，在本例中为D3单元格。然后在D3单元格输入以下的公式：
  
=IF(EXACT(B3,C3)=TRUE,"同","不同")
  
它的含义为，比较B3和C3单元格中的内容，如果内容相同则显示“同”，如果内容不相同则显示“不同”。
  
在D3输入公式后，将这个单元格向下拖动，使需要比较数据行所对应的单元格都用这个公式填充。就可以看到比较结果了！
  

  
利用【公式】查找不同数据演示
  
以上就是小雨为大家介绍的快速找出Excel表格中两列数据不同内容的3种方法，你都学会了吗？你还知道哪些方法可以快速找出Excel表格中两列数据中的不同内容？欢迎大家留言评论交流！
  

  
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前言：这篇博客里写的DataTable中的Compute方法中有STDEV方法的使用，但是没有没有STDEVP方法。犯了愁。客户要求就得用STDEVP那怎么办。网上找了好多，有一篇写的是我想要的。在此总结一下！
 先上一个StDev：
 
string  StDevValue= table.Compute("StDev(field)", "field>0");
 
大概这个样子。
 STDEVP：
 
DataRow[] ddr = data.Select(dt2.Rows[j]["field"].ToString() + " is not null ");
double[] array = new double[ddr.Length];
int di = 0;
foreach (DataRow ddrs in ddr)
{
	array[di] = Convert.ToDouble(ddrs[dt2.Rows[j]["field"].ToString()]);
	di++;
}
	double stdDev = CalculateStdDev(array);
	dr[dt2.Rows[j]["field"].ToString()] = stdDev;
 
上边的这一块代码是我这自己需要的。懒得整理。凑活看;你根据你的需求自己调整
 //主要部分
 
		private static double CalculateStdDev(IEnumerable<double> values)
        {
            double ret = 0;
            if (values.Count() > 0)
            {
                //  计算平均数   
                double avg = values.Average();
                //  计算各数值与平均数的差值的平方，然后求和 
                double sum = values.Sum(d => Math.Pow(d - avg, 2));
                //  除以数量，然后开方
                ret = Math.Sqrt(sum / values.Count());
            }
            return ret;
        }
 
主要这就完了。谢谢everyone

 
 
作者：Cherich_sun
 来源：公众号「杰哥的IT之旅」ID：Jake_Internet
 太秀了！用Excel也能实现和Python数据分析一样的功能！
 
 
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家，在遇到小型数据样本时，快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现，因为数据来源于网络，所以不做深入解析。
 
需求说明
 
分析某电商企业销售趋势，找到影响销售增长的因素。同时分析不同市场产品销售状况，找到不同市场的销售差异。挖掘不同产品的销售状况，找到不同产品的销售差异。对用户群体进行分析，对企业用户的画像和价值进行挖掘。从上述分析中得出结论，并根据分析结果，提出自己对此企业未来发展的一些想法和建议。
 
数据说明
 
本项目数据为某电商平台全年每日订单详情数据和用户信息数据，包括两个数据表，销售订单表和用户信息表。
 
其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售。这两个表的表结构分别为：
 
销售订单表结构：
 
 用户信息表结构：
 
 
一、分析思路
 
本项目主要分为三个维度，分别是用户画像，针对用户群体进行分析，找出平台的主力军特点有哪些；商品维度上，找出商品在不同市场的销售差异等；用户价值维度上，主要根据用户的消费行为，挖掘出其内在的规律。分析的详细思路，如下：
 
 
二、数据处理（Excel）
 
1、数据清洗
 
最终数据状态：“多一分则肥，少一分则瘦”，那么常用的清洗方法主要有以下三种。
 
① 重复数据处理
 
函数法 COUNTIF()
 重复标记 =COUNTIF(A:A,A2)
 第二次重复标记 =COUNTIF(A$2:A2,A2)
 两种结果对比如下 ：
 
 高级筛选法 选中将要处理的数据区域，点击菜单栏里【数据】——【排序和筛选】里选择【高级】，会弹出高级筛选。如下操作：
 
 
 条件格式 选中将要处理的数据区域，点击菜单栏里【开始】——【条件格式】里选择【突出显示单元格规则】——【重复值】。如下操作：
 
 数据透视表 数据透视表一样能计算数据重复的频次。而且比COUNTIF更加简单易用，只需要拖动。首先，选中第一行标题数据左侧，按Shift+Ctrl+End/下箭头，选中全部数据后——【插入】——【数据透视表】，如下：
 我们上面已经学会了各种重复值的处理，那么在实际业务中，通常会删除重复值。选中全部数据——点击——菜单栏里【数据】——【删除重复项】，如下:
 ② 缺失数据处理
 
一般可以接受的缺失值的标准是在10%以下。通常的处理方式如下：
 
平均值填充；
统计模型计算出来的值；
将缺失值的记录删除掉；
保留，只在做相应的分析中做必要的排除
 
批量填充 如何把下面的表格的合并单元格拆分开，转化成规范的数据。
 选择要转换的区域——【开始】——【合并后居中】——即取消单元格合并——继续选中要转换的区域——按Ctrl+G——弹出【定位】——【定位条件】，选择空值——确定——继续在A3单元格中输入"=",按上箭头，再按Ctrl+Enter，自动填充完成。
 
 
 注：批量去除公式：选中数据，粘贴为数值，这样会提升excel的整体运行效率。下面，我们需要利用批量填充，处理销售订单表中的产品名称字段，批量删除掉数值，只保留产品名。新建一列空白列，先输入几个正确的产品名称，按Ctrl+E，快速智能填充。
 查找和替换 快捷键分别是：Ctrl+F；Ctrl+H
 
③ 空格数据处理
 
直接替换空格 Ctrl + H
 特殊空格，要用trim()
 
 2、数据合并
 
① 字段合并
 
CONCATENATE()
 
&
 
DATE()
 
 ② 字段匹配
 
能够实现的是表里没有的数据，但是其他表有的，通过对应的共同关键字（数据类型必须相同）进行匹配。现在，我们将用户表和订单表进行合并，使得订单表的字段更加丰富，为接下来分析（消费的主力军特征）做准备。想要实现的结果，如下：
 实现方式 VLOOKUP，语法如下：
 
VLOOKUP(要查找的值,查找的范围,属于查找范围的第几列（序列号）,模糊/精确查找) 通过上面的语法，我们能够成功的获取到性别这一列数据，但是还有几个字段，如果通过复制粘贴的形式，修改序列号的话，效率太慢了。我们有更高效的方式。如下：
 
 如上，序列号的位置通过COLUMN函数定位列，记得对行加绝对引用$。这样的话，直接向右，向下拖拽，就会自动补全字段内容。
 
3、数据抽取
 
① 字段拆分
 
分列 现在我们已经成功合并成了一个大表，接下来，要对付款时间进行分列，拆分成年，月形式，方便后面作可视化。首先选中【单价】列右键——【插入】——同样的方式插入三个空白列——复制一列【付款时间列】，再分别命名列名为年、月——选中【付款时间】列——【数据】——【分列】——【下一步】——【其他】输入"/"——【完成】
 
 
 函数（截取字符串）：LEFT();RIGHT();MID()
 
② 随机抽样
 
RAND():返回0~1之间的小数; 如果想返回 60~70 之间的，=INT(RAND()*10+60)
 RANDBETWEEN()：返回介于指定数字之间的随机数，=RANDBETWEEN(60，70)
 
4、数据计算
 
① 简单计算
 
 ② 函数计算
 
日期计算 求年龄函数实现方式：=DATEDIF(D2,TODAY(),“Y”)
 
数据分组 项目的需求是根据年龄对用户打标签（小于21岁，标记为"00后"；大于21岁并且小于31，标记为"90后"；大于31岁并且小于41，标记为"80后"；大于41岁并且小于51，标记为"70后"），有下面两种实现方式。
 
方式一：
 
IF() IF(W2<21,“00后”,IF(AND(W2>21,W2<31),“90后”,IF(AND(W2>31,W2<41),“80后”,“70后”)))
 
 
方式二：
 
VLOOKUP() 这种方式我们仅需要设置阈值和显示标签，值得注意的是要VLOOKUP的第三个参数是模糊匹配。
 
 5、数据转换
 
① 数据表行列转换
 
实现如下效果，选中要转换的数据——右键，复制——选择空白单元格——【开始】——【粘贴】——【选择性粘贴】——选中【转置】——完成
 
 
 ② 二维表转为一维表
 
点击【文件】——【选项】——【自定义功能】——在【不在功能区中的命令】中找到【数据透视表和数据透视图向导】并选中——在右侧的【数据】选项卡下面添加【新建选项卡】并选中它——【添加】——确定，最终，在【数据】里出现了"数据透视表和数据透视图向导"，如下：
 
 点击【数据透视表和数据透视图向导】——选择【多重合并计算数据区域】——【创建单页字段】——下一步——选定将要操作的区域——下一步——选择【新工作表】——完成——双击【总计】的值——即实现二维表转为一维表，如下：
 
 
 
三、可视化
 
可视化图形大多数比较简单，相信大家都能轻而易举的实现。那么，一些特殊的图形，因为也很重要。
 
1、用户画像
 图表说明：平台的主力军的特征主要是：女性用户；90后人群单身人群‘’学历主要是中专、博硕；地域集中在天津地区。女生购买偏好饮料、日用品，男性购买偏好是饮料、海鲜产品。
 
2、产品优势
 
 图表说明：整体的销售额处于下降趋势，从10月份开始慢慢回升。根据二八法则，可以看出天津、南京、北京占总销售额的43%，可以考虑作为重点投放市场。最受欢迎的品类是饮料、日用品、肉/家禽。
 
3、用户价值
 
 注：因为上面的数据集里用户量有限，做同期群后不明显。所以这里是一个新的用户数据集。
 
图表说明：通过RFM模型已经对用户做好分类，可以针对不同类型用户采取相应的运营策略；重点维护消费频率在82~100之间的用户。同期群分析，我们可以看出平台的新用户是逐渐递增的，但是留存率较低。
 
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