合并数据

Excel看板搭建与AI赋能应用

课程简介

在现代企业中，数据的管理与分析已成为提升决策效率和准确性的关键因素。尤其是对于财务人员而言，面对来自不同来源的繁杂数据，如何有效地进行数据整理、分析及可视化，成为日常工作中的一大挑战。许多财务专业人士在使用Excel进行数据分析时，常常会遇到以下问题：

• 分析难：由于进阶函数的复杂性，很多财务人员在面对数据分析时，常常感到无从下手，解决问题的能力有限，往往需要依赖临时自学或人工处理。
• 准确难：在分析结果中，错误时有发生，难以追踪到具体的原因，导致数据的准确性受到质疑，影响决策的有效性。
• 展示难：财务看板的制作往往缺乏直观性，数据展现不够清晰，导致领导难以理解分析结果，影响信息的传达与决策。

针对以上问题，本课程特邀微软最有价值专家（MVP）、微软MCT认证讲师赵保恒，以Excel实战演练为主要形式，从数据整理、函数进阶到数据分析与可视化设计，旨在帮助财务人员提升Excel实战技巧，制作高效的财务仪表盘，以洞察数据背后的价值，为企业的经营决策提供支持，增强职场竞争力。

授课对象

本课程适合那些虽然能够独立完成Excel的基本操作，但在提高工作效率、寻求数据分析亮点和突破当前瓶颈方面感到困惑的职场人士。参与者需要在工作中经常使用Excel，并具备一定的独立解决Excel问题的能力，以便更好地吸收课程内容，将所学应用于实际工作中。

课程时间

课程共计1天，时长6小时，结合理论与实践，确保参与者能够在短时间内掌握核心内容，提升实际操作能力。

培训形式

本课程采用企业内训的形式进行，注重互动与实操，让参与者在真实的工作环境中进行学习与实践。

课程大纲

课程将围绕“Excel看板搭建与AI赋能应用”这一主题展开，具体大纲如下：

整理数据技巧

• 条件格式：通过条件格式化，快速识别数据中的关键点，提升数据的可读性。
• 数据分列：掌握如何将合并的列分开，以便于后续的数据处理与分析。
• 合并数据：学习不同数据源的合并技巧，确保数据的完整性与一致性。
• 分类汇总：掌握分类汇总的技巧，通过汇总功能快速获得所需数据。

改变分析思维

• 小名称、大作用：理解在Excel中命名范围的重要性，提升公式的可读性。
• 绝对引用：学习绝对引用的应用，避免在拖动公式时出现错误。
• 隐藏与保护数据：掌握数据的保护与隐藏技巧，确保敏感信息的安全。
• 数据出错查找：学习如何快速定位数据中的错误，提升数据处理的效率。

AI赋能Excel函数

• 主流AI工具应用：介绍如Kimi、豆包、通义千问、文心一言、智谱清言等主流AI工具在Excel中的应用，帮助提升工作效率。
• AI赋能Excel函数：通过AI工具的辅助，学习如何编写和优化复杂的Excel函数，包括但不限于AVERAGEIFS、MAXIFS、IF多层嵌套、MID、MOD等函数的应用。

数据透视图表进阶

• 透视表，看透你的数据：深入理解透视表的使用，掌握日期分组、切片器应用等高级技巧。
• 组合/撤销数据：学习如何高效组合和撤销数据，提高数据分析的灵活性。
• 利用透视快速分析二维度数据：掌握透视表的快速分析功能，深入洞察数据的关系。
• 其他透视表的操作进阶实战应用：进行透视表的高级实战操作，提升数据分析能力。

数据自动化处理

• 规范化数据六大特点介绍：了解数据规范化的重要性及其特点，以便于后续的分析与处理。
• 二维数据转一维数据：掌握将二维数据转换为一维数据的技巧，提高数据处理的灵活性。
• 案例实战：
  • 数据的拆分合并提取
  • 完成文本与数字拆分功能
  • 统计每个地区的设备数量
• Excel下的自动化处理利器：学习如何使用Power Query进行数据整理规范，包括快速合并、智能拆分工作表、提取指定工作表等功能。

综合实战案例

• 财务成本数据分析看板制作：通过实战案例学习如何制作财务成本数据分析看板，内容包括：
• 获取数据且整理规范
• 启动Power Query获取文件夹
• M函数整理加载多文件多表数据源
• Power Query整理规范财务数据
• 创建数据模型-度量值
• 数据载入Power Pivot
• Power Pivot中创建表与表关系
• Power Pivot中生成度量值
• 财务数据可视化设计与美化
• 生成数据透视表，数据透视图
• 创建年份与月份的切片器、分公司切片器

关键词“合并数据”在主流领域的应用含义

“合并数据”作为一个重要的概念，广泛应用于数据分析、数据库管理、和信息系统集成等多个领域。其主要含义是将来自不同来源或不同格式的数据进行整合，以形成一个统一的数据集。这一过程不仅对数据的整理有着重要的意义，同时也为后续的数据分析、挖掘和可视化提供了基础。

在数据分析中的应用

在数据分析领域，合并数据的过程通常涉及到多个数据集的整合。比如，企业在进行财务报表分析时，可能需要将来自销售、采购和库存的多份数据表进行合并，以便于全面分析公司的经营状况。常见的合并方法包括横向合并和纵向合并。横向合并是将多个数据表在列上进行整合，纵向合并则是将多个数据表在行上进行整合。合并数据的技巧和方法直接影响到分析结果的准确性和有效性。

在数据库管理中的重要性

在数据库管理中，合并数据是数据整合和清洗的重要步骤。数据常常分散在不同的数据库和表中，合并数据可以帮助数据库管理员将数据整合为一个统一的视图。例如，在客户关系管理（CRM）系统中，企业可能需要将客户的基本信息、购买历史和反馈信息进行合并，以便于进行更深入的客户分析和营销策略制定。

在信息系统集成中的角色

在信息系统集成方面，合并数据是实现系统间数据共享和互通的重要手段。随着企业信息化程度的提高，许多企业会使用多个系统来管理不同的业务模块。合并数据可以帮助企业在不同系统之间实现数据的流动和共享，从而提高整体的运营效率。例如，财务系统与销售系统的合并数据，可以帮助企业实时了解销售收入与成本，从而更好地进行财务决策。

合并数据的实践经验与案例分析

在实际工作中，合并数据的过程通常伴随着数据清洗、去重和格式统一等步骤。以下是一些合并数据的实践经验和案例分析，旨在帮助读者更好地理解合并数据的应用场景及其重要性。

案例一：销售数据合并

某零售企业在进行销售数据分析时，发现其销售数据散落在多个Excel文件中，且每个文件的格式和字段名称不尽相同。为了进行全面的销售分析，该企业决定对这些数据进行合并。首先，他们使用Excel的“数据合并”功能，将所有销售数据导入一个新的工作表中。接着，利用“条件格式”功能标记出重复值，并通过“数据分列”功能将字段统一。经过一系列的数据清洗和整理，最终形成了一个完整的销售数据集，方便后续的分析和报告制作。

案例二：财务报表合并

某大型制造企业在进行年度财务报表时，发现每个部门的财务数据都在独立的Excel文件中。为了生成整合的财务报表，财务团队决定对这些数据进行合并。他们首先通过Power Query将各部门的财务数据导入到统一的数据模型中，利用数据透视表快速生成了各部门的汇总报表。通过这种方式，企业不仅节省了时间，还提高了财务数据的准确性和一致性。

合并数据的注意事项

在合并数据的过程中，有几个关键的注意事项需要特别关注：

• 数据一致性：确保合并的数据在格式、类型和字段名称上保持一致，以避免合并后出现的数据混乱。
• 数据完整性：在合并过程中，务必检查源数据的完整性，确保没有遗漏重要信息。
• 数据去重：合并多个数据源时，需注意去重，避免出现重复记录。
• 备份原数据：在进行数据合并时，建议对原数据进行备份，以防止操作失误导致数据丢失。

总结

通过本课程的学习，参与者将能够掌握Excel看板搭建与AI赋能应用的核心技能，提升数据分析与可视化的能力。在现代企业中，数据的合并与处理不仅是基础工作，更是决策支持的重要环节。掌握合并数据的技巧，将为参与者在职场中提升竞争力、增强专业能力提供有力支持。