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vlookup关键词搜索解读_vlookup+if函数嵌套(2024年11月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

vlookup关键词搜索

外企实习神器！Excel必备𐟓Š 在外企实习的这段时间里，Excel简直是我的贴心小助手！为了方便以后复习，我决定总结一下那些我常用的Excel公式和功能。𐟓š 查找神器：VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP 这三个函数简直是查找的三大法宝！VLOOKUP和HLOOKUP的逻辑差不多，都是根据关键词查找对应值。而XLOOKUP更加强大，支持反向查找和一对多查找，简直是为复杂数据量身定做的。条件判断：IF、IFERROR IF函数可以根据条件判断并返回不同的值，而IFERROR函数则是把错误值显示为我们指定的内容，比如0或者一个小短线，让表格看起来更整洁。求和达人：SUM、SUMIF、SUMIFS SUM函数就不用多说了，简单的求和。SUMIF是单条件求和，而SUMIFS则是多条件求和，适合复杂的数据分析。逻辑判断：AND、OR AND函数判断是否所有条件都满足，OR函数则判断是否至少有一个条件满足。这两个函数经常和IF或IFERROR嵌套使用，让复杂的逻辑判断变得简单。文本转换：TEXT函数 TEXT函数可以把数值转换为想要的文本格式，比如添加货币符号或者自定义格式。排名游戏：RANK、dense_rank、row_number RANK函数有重复和跳跃排名，比如1-1-2-4。dense_rank则不会有跳跃，比如1-1-2-3。而row_number则是连续排名，比如1-2-3-4。计数达人：COUNTA、COUNTBLANK、COUNT、COUNTIF COUNTA计数非空单元格，COUNTBLANK计数空单元格，COUNT计数数值型单元格，而COUNTIF则是计数满足条件的单元格。对于Excel基础薄弱的同学，建议系统学习一下Excel。我最近接触到百职帮Excel，里面有各种VLOOKUP函数、INDEX函数等，非常适合日常学习和实际操作。加油呀，冲呀！𐟒ꀀ

运营面试数据分析题解答思路分享 𐟌Ÿ在运营岗位的面试中，数据分析能力往往是一个重要的考察点。以下是一些常见的面试问题及其参考答案，帮助你更好地展现自己的数据分析能力。 𐟓Š流量漏斗分析：如果你发现店铺的流量出现了大幅下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会将流量分为自然流量和付费流量，然后根据购买链路（曝光->点击->下单->成交）分析是哪个环节的转化率下降了。 2⃣对于付费流量，我会重点关注ROI，拆分流量来源到推荐、搜索场域以及不同的广告入口，定位问题。通过数据透视表整理所有关键词的消耗和转化数据，优化关键词出价。 𐟓ˆ数据异动分析：作为天猫店长，你发现店铺的GMV出现了严重下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会确认数据的真实性，判断下滑幅度是否在正常波动范围内，再进行下一步分析。 2⃣内部原因分析：基于GMV=UV*转化率*客单价的公式，定位出有问题的指标，并进一步优化。 3⃣外部原因分析：洞察分析核心竞品的近期营销动作；观察市场上是否有新的竞品出现；判断大盘水平是否呈下降趋势等。 𐟛 ️工具技能：你会使用哪些数据分析工具？这些工具是如何运用在你的工作中的？ 𐟑‰参考答案： 1⃣我熟悉Excel，经常使用VLOOKUP等函数和数据透视表，这大大提升了我的工作效率。 2⃣我还会使用数据可视化工具，如Power BI、Tableau，以及SQL、Python，这些工具能帮助我实现更复杂的分析。 𐟒ᦀ𛧻“：运营中的数据分析其实就是【发现问题➡️下钻维度定位原因➡️给出解决方案】的过程。只要按照这个思路来，就不会出错。希望这些参考答案能帮助你在面试中更好地展现自己的数据分析能力！

深圳面试亚马逊运营：致远科技体验分享 𐟓 深圳市致远科技，位于龙华区，靠近10号线雅宝站，步行大约400米。公司环境不错，空间宽敞。入职后即缴纳五险一金，工作大小休。 𐟤 面试流程：自我介绍上家公司离职原因之前工作的业绩情况（客单价、负责的站点及品类、运营模式、负责的链接数量、产品利润率等）公司业务介绍（专注于家具大件，采用精品且FBM模式）新品推广策略广告投放流程是否熟悉vlookup函数和数据透视表前台广告位了解情况亚马逊新品流量获取途径关键词排名分类与数据分析能力 𐟤” 反问环节： FBM发货时间新店铺还是老店铺分配试用期及转正标准（转正标准明确：提前转正需完成两万人民币毛利，如期转正无硬性要求）薪资构成（询问期望薪资） 𐟓Œ 面试整体体验不错，但因为期望的FBA模式与公司的FBM模式不符，所以在面试中未能充分展示自己。适合做FBM的朋友可以考虑这家公司。

0基础如何快速入门数据分析？很多朋友问我，如何从零开始学习数据分析？特别是文科生，担心自己理科思维跟不上。其实，没有什么知识是天生就会的，最好的方法就是勇敢尝试。数据分析入门其实很简单𐟚€ 初学阶段：Excel 首先，掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握：透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。进阶学习：Sql Sql语言相对容易上手，但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法，然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题，可以巩固和加强你的学习。业务指标了解一些基本的业务指标，比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。常用分析方法掌握一些基本的分析方法，比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。再进阶学习：Python Python的学习需要花一些时间，但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》，然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后，再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令掌握一些常用的Shell命令，比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。常用统计指标了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。数据挖掘常用算法学习一些数据挖掘的常用算法，比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。总结最难的不是怎么学，而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力，可以考虑报个班。总之，有付出才会有收获，希望大家都能早日成功！

𐟓Š 数据分析技能全攻略：从零到一 𐟌ˆ 想要在数据分析领域脱颖而出？掌握这些基本技能是关键！ 1⃣️ SQL 学习难度：⭐⭐ SQL是数据库查询的利器，对于处理大量数据至关重要。逻辑思维清晰的你，可能只需1-2天就能上手。推荐《MySQL必知必会》作为入门指南，随后在牛客网实践练习。 2⃣️ Excel 学习难度：⭐ Excel是数据处理的得力助手，掌握基本的表格和图形处理功能是基础。数据透视表和VLOOKUP函数是重点，其他函数则需了解。 3⃣️ BI工具学习难度：⭐⭐ BI工具如Tableau、PowerBI等，是数据展示的得力伙伴。它们能帮助你快速生成报表，节省时间和精力。 4⃣️ 概率与统计学学习难度：⭐⭐⭐ 对于初学者，了解基本的统计概念如求和、平均数、计数就足够。随着经验的积累，可以逐步深入学习正态分布、条件概率等高级概念。 5⃣️ Python 学习难度：⭐⭐⭐ Python在数据分析中有着广泛的应用。它既可以用于深入分析，如数据挖掘，也可以用于处理大量数据，尤其是当Excel无法胜任时。重点学习numpy和pandas库，并通过实践来掌握。 6⃣️ 机器学习算法学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 机器学习算法如分类、预测和推荐等，在数据分析中有着广泛的应用。虽然初始学习难度较高，但通过持续学习和实践，你将能够掌握这些强大的工具。 7⃣️ 分析思维学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 分析思维是数据分析的核心技能，需要长期锻炼。对比、细分和溯源是三个关键词，它们将帮助你更好地理解数据并做出洞察。 𐟌Ÿ 记住这些关键词，逐步掌握这些技能，你将在数据分析的道路上更加游刃有余！

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