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摘要： Excel数据分析第五讲(MATCH函数)解析：MATCH函数在D2：D5区域内查找大于或等于90的值，按顺序找到D2：D5的数值都大于90，选择其中最小的数值（即D5的数值），...

ExCeL数据分析第五讲(MATCH函数)

解析：MATCH函数在D2：D5区域内查找大于或等于90的值，按顺序找到D2：D5的数值都大于90，选择其中最小的数值（即D5的数值），D5在D2：D5区域内排第4，所以返回4。

Match_type ：1 或省略，表示MATCH 函数会查找小于或等于 lookup_value 的最大值。lookup_array 参数中的值必须按升序排列，例如：...-2， -1， 0， 1，2， ...， A-Z， FALSE， TRUE。Match_type ：0，表示MATCH 函数会查找等于 lookup_value 的第一个值。

由于 B 列中正常数据不会出现这个字符，利用 MATCH 函数的逆向查找（match_type 为 -1），从下往上在 B 列中查找这个不存在的特殊字符，它会返回最后一个文本所在行的下一行，减 1 后就是最后一个文本的行号。

在excel中使用MATCH函数的方法如下：函数语法 MATCH函数的语法为：MATCH（lookup_value， lookup_array， [match_type]）lookup_value：需要在lookup_array中查找的数据，此参数为必备参数。lookup_array：要搜索的单元格区域或数组。[match_type]：搜索的方式参数，可以是0、1或-1。

打开Excel文档：首先，你需要打开电脑中的EXCEL文档，并定位到包含你想要查找数据的表格。进入公式选项：在EXcel的菜单栏中，点击【公式】选项。这是为了访问EXCEl的各种函数和公式工具。插入MATCH函数：在【公式】菜单栏中，点击【插入函数】选项。

EXceL中INDEX和MATCH函数的实用技巧 MATCH函数 作用：提取指定值的相对位置。语法结构：=MATCH（查找值，查找范围，查找模式）。精准查找：使用方法：在目标单元格中输入公式，如=MATCH（小西，B3：B9，0），即可找到小西在B3：B9范围内的相对位置。

数据分析要学哪些课程

1、转行数据分析需要学习的课程主要包括以下几个方面： 数学知识 描述统计：了解基础统计概念、数据分布特征、常用统计量等。推断统计：学习如何通过样本数据推断总体特征，包括参数估计、假设检验等。线性代数：对于高级数据分析师，矩阵计算等相关知识有助于理解复杂模型。

2、数据分析要学的课程主要包括以下几门：统计学基础：核心课程：概率论、描述性统计等，这些是数据分析的理论基础。关键技能：学习如何收集和处理数据，运用统计原理分析和解读数据。数据分析工具和编程语言：常用工具：Excel数据分析工具、Python数据分析库Pandas等。

3、数据分析师通常需要学习的课程包括统计学、编程语言（如Python或R）、数据库管理、数据可视化、机器学习和人工智能基础。 统计学：这是数据分析师的基础，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等，用于理解和解释数据模式、趋势和关系。 编程语言：Python和R是数据科学领域最常用的编程语言。

4、数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。

5、数据分析师需要学习的课程主要包括以下几类： 数学知识 描述统计基础：这是数据分析师的基础知识，包括数据描述、数据分布、数据特征等方面的内容。 统计模型算法：对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，如线性回归、逻辑回归等。线性代数也是高级数据分析师需要了解的。

6、数据分析相关的培训课程主要包括以下几类：基础知识类 统计学课程：统计学是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等内容。这类课程会教授如何运用统计方法处理和分析数据，提取有用信息。数学知识课程：对于数据分析师而言，一定的数学知识是必要的，如线性代数、微积分等。

如何快速成为数据分析师?

1、要快速成为数据分析师，需系统掌握工具使用、理论方法及行业应用，分阶段完成技能积累与实践。以下是具体路径：掌握核心工具与编程语言Excel数据分析Excel是数据分析的基础工具，需熟练数据清洗、函数应用（如VLOOKUP、SUMIFS）、数据透视表及基础图表制作。

2、综上所述，成为CPDA数据分析师需要选择正规的培训课程、掌握核心知识和技能、参加并通过考试、持续学习和实践以及加入CPDA大家庭。希望每一位数据分析爱好者都能在这条路上不断前行，为中国数据分析行业的发展贡献自己的力量。

3、首先，你需要对数据分析领域有一个基本的了解。这可以通过多种途径实现，如阅读相关书籍、参加在线课程或研讨会等。制定一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握数据分析的基础知识，并为你未来的职业发展打下坚实的基础。在过去，大多数入门级数据分析师职位都需要学士学位，但这一要求正在逐渐改变。

4、综上所述，成为数据分析师需要具备扎实的专业知识、熟练的专业技能、丰富的行业知识以及其他相关技能。通过不断学习和实践，数据分析师可以不断提升自己的竞争力，为企业创造更大的价值。

数据分析师学习哪些课程

数据分析方法：学习统计学、机器学习等数据分析方法，包括回归分析、分类、聚类、关联规则挖掘等。数据挖掘技术：掌握数据挖掘的基本流程、常用算法以及数据挖掘工具的使用。数据可视化：学习如何使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将数据转化为直观的图表和报告。

数据分析师需要学习的课程主要包括以下几类： 数学知识 描述统计基础：这是数据分析师的基础知识，包括数据描述、数据分布、数据特征等方面的内容。 统计模型算法：对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，如线性回归、逻辑回归等。线性代数也是高级数据分析师需要了解的。

转行数据分析需要学习的课程主要包括以下几个方面： 数学知识 描述统计：了解基础统计概念、数据分布特征、常用统计量等。推断统计：学习如何通过样本数据推断总体特征，包括参数估计、假设检验等。线性代数：对于高级数据分析师，矩阵计算等相关知识有助于理解复杂模型。

数据分析师需要学习的课程主要包括以下三类： 数学知识 描述统计基础：这是数据分析的基石，包括均值、方差、标准差等基本概念和计算方法。 统计模型算法：对于初级数据分析师，了解常用统计模型算法是加分项；而对于高级数据分析师，这是必备能力。此外，线性代数也是高级数据分析师需要掌握的内容。