⽤Excel做数据分析，看这篇⽂章就够了
作者：优达特约作者——HAPPY
数据分析在今天是⼀项⾮常重要的技能，它⼀般指出数据背后隐藏的规律，可以运⽤在商业决策和投资决策等多个领域。⽐如⼀个项⽬该不该投，公司该不该实⾏扩张，⼜该以如何的速度实⾏扩张，这些都不能纸上谈兵，需要实打实⽤数据说话。所谓数据分析在⼿，⾛遍天下都不怕。
⽽ Excel 作为最简单的办公软件，功能却不容⼩觑，同样可以实现分类、聚类、关联和预测来进⾏数据分析。这些概念听起来⽐较抽象，其实⼀点都不难，优达菌就直接来⼀波⼲货，从具体操作开始讲起。
Step 1：掌握基本 Excel 快捷键
⼯欲善其事，必先利其器，⾃从菌菌发现了excel快捷键，就打开了新世界的⼤门。虽然都是很基础的操作，⼀旦运⽤熟练将会⼤幅提升效率。
【最好⽤的复制命令】
Ctrl + R 向右复制 Ctrl + D 向下复制
【选择格式粘贴】
Ctrl + Alt + V
【求和功能】
Alt + = 然后按回车键
【格式调整】
Ctrl + Shift + 7 加上外边框
Ctrl + Shift + - 去掉边框
Ctrl + Shift + 5 改成%数值格式
【视图调整及编辑】
Ctrl + Shift + = 插⼊⾏
Ctrl + - 删除
【终极】
开始⼯具栏所有的命令都可以通过 Alt - H - 调⽤
(如下图键⼊相应字母即可调⽤相关命令）
除此之外，菌菌还总结了⼀下快捷键的规律⽅便⼤家记忆。
Ctrl：配合其他键可以执⾏⼀项命令如Ctrl + C 复制；快速移动光标，配合⽅向键使⽤，如向右快速移
动光标（Ctrl +➡ ）
Alt：激活选项，配合选项英⽂字母使⽤
Shift：连续选择，配合⽅向键，翻页键等使⽤；上位键
Step 2：数据收集
在数据分析之前，⾸先需要到可靠的数据源。国内的公司数据可以在 wind 上下载，宏观数据可以在国家统计局上到，⽽国外⽐较常⽤的⽹站有 SEC，WRDS （Wharton Research Data Services）。
需要注意的是，原始数据⼀般保留不做处理，通过 Excel 或其他编程软件做后续处理。
Step 3: 数据清洗与筛选等基础操作
杂乱⽆章的原始数据是难以分辨的，因此需要对海量数据进⾏清洗和筛选才能出其中的规律
常见的⽅法有如下⼏种：
•运⽤描述性统计命令观察数据的离散程度等基本情况：通过添加“分析⼯具库”加载项到数据-数据分析-描述统计，可以得到这组数据的中位数、众数、峰度、偏度等基本指标，观察这组数据的特征。此
外，数据分析中还有⽅差分析等其他命令。
•运⽤ VLOOKUP 将数据合理分组，收放⾃如：VLOOKUP 函数是 Excel 中的⼀个纵向查函数，可以⽤来核对数据，多个表格之间快速导⼊数据等函数功能。功能是按列查，最终返回该列所需查询列序所对应的值。⽐如，我们导出公司的原始报表后，可以通过 VLOOKUP 函数将报表中的数字⼀⼀导⼊到新的管理⽤的财务报表，这样既不会破坏原始数据，⼜可以建⽴良好的模板，⽅便后续使⽤。VLOOKUP 的四个参数⽤通俗的话来说，就是（要谁，要在哪⾥，要哪⼀列内容，是精确的还
是模糊的）
•运⽤数据透视表分组求平均数、标准差、计数等多个指标：数据透视表是⼀个⾮常容易上⼿的分组⼯具，对于简单的数据处理甚⾄在便捷程度上打败了很多编程⼯具呢。⽐如要对每个省份的所有专业分数线求⼀个平均数，将年份和省份轻松地拖动到对应的列和⾏，就可以得到结果啦。试想，如果在原始表格中⼿动⼀个⼀个求平均数该有多⿇烦。
•运⽤条件函数计算融资缺⼝，检查配平：⽐如在预测财务报表时，我们常常要判断资产是否等于负债+所有者权益。此时可以⽤ IF 函数（资产=负债+所有者权益，TRUE，FALSE）如果是配平的，直接返回 TRUE。此外，还有⼀些函数如 IRR 可以计算项⽬的投资回报率。
些函数如 IRR 可以计算项⽬的投资回报率。
Step 4：挖掘数据背后的规律：
在完成了数据清洗和筛选之后，我们还是要落实到数据分析的重点，也就是数据背后的逻辑。
⾸先我们可以采⽤画图的⽅式。画图可以⾮常直观地佐证结论，不同情况下要⽤不同类型的图，⽐如饼图显⽰⽐重，折线图发现趋势，还可以采⽤叠加多种形式的图。
下⾯这张图就是⼀个数据分析应⽤的经典例⼦，显⽰的是⼀个教育公司在扩张过程中，学习中⼼同⽐增速与营业⽑利率的关系。试想，如果只是⼀堆数据放在你的⾯前，可能根本⽆法发现其中的规律，但是通过下图，我们可以发现，学习中⼼的同⽐增速⼀般与营业⽑利率呈反向关系，这也就意味着，扩张的过程必然要伴随利润下降的阵痛，这样的数据分析就是有效的，可以为公司的扩张战略提供参考依据。
另⼀种⽐较常见的数据分析应⽤就是从历史预测未来。⽐如如果公司过去⼏年的存货周转率都⽐较稳定，可以以此来预测未来⼏年的存货周转率。⼜或者通过线性回归发现某两个指标之间过去的线性关系，并以此来预测未来⾛势，这个操作⽅法可以⽤散点图——添加趋势线——选择回归类型（线性）来得出简单的结论。
说了这么多，优达菌就来简单列举 Excel 数据分析的⼀个常见运⽤。
⼤家知道，⾦融领域的⼯作往往要考察搭建财务模型的技巧，⽽这个模型就是完完全全从 0 开始通过 Excel 制作的。
1、计算各项指标了解公司的历史经营状态。这⼀步不仅可以看出公司在盈利能⼒、成长性、营运能⼒等多个维度的历史发展状况，还可以与同⾏业的可⽐公司进⾏⽐较，看出这个公司所处的地位（⽐如
怎么做数据分析
公司的应收账款周转率可以直观看出公司是强势地位还是弱势地位，应收账款周转率如果显著低于同业，那就说明应收账款很容易收到，议价能⼒强）
2、预测公司未来的盈利状况，并通过财务报表的勾稽关系完善财务模型。这⼀步⼀定要打开 Excel 的⾃动迭代功能（选项——公式——启⽤迭代计算），具体的财务⽅⾯知识在此就不再详述。
3、现⾦流 DCF 模型及敏感性分析。以之前制作的财务报表为基础，就可以测算出公司未来的⾃由现⾦流，在计算出公司资本成本的前提下对现⾦流进⾏贴现得到公司绝对估值。其中，基于不同的资本成本和公司永续增长率还可以做成敏感性分析的表格，得出在不同情形下公司的估值。这就需要使⽤Excel的数据——模拟运算——模拟运算表功能了。如下图所⽰，将输⼊引⽤⾏的单元格和引⽤列的单元格分别设为 Equity Valuation 中的永续增长率和Wacc对应的数值，就可以实现啦。
当然，上⾯的这些介绍都只是冰⼭⼀⾓，Excel的功能博⼤精深，加上VBA等⾼端操作将会释放更⼤的威⼒。