课程大纲：

第一部分  基础功能萃取与综合运用能力提升

在科技发达的时代，学员都或多或少在互联网或短视频上学了一些Excel知识，但是到了工作场景中，却依然不知道怎么下手：一个原因是因为学员找不到剖析问题的方法；另一个原因是因为网上的课，往往都是5-10分钟一节课，造成内容往往无法深度展开。此部分将一些常见的功能揉捏在一起，给出许多意想不到的解决问题的思路。

1.选择上万行数据，难道靠拖拽？超过2秒算我输

2.填充数据，靠双击？你知道它的缺陷吗

3.序号就能玩转工资条，如何每一行快速加表头

4.还在用函数汇总求和吗？粘贴也可以完成运算

5.粘贴后表格宽度变形，手工调？一招解决

6.1列数据如何快速按照要求拆成多列数据

7.数据拿来就能使用吗？教你一招万能清洗法

8.选择性粘贴与分列结合，解决实战情景问题两个案例。教你分解问题的方法

9.数据运算与数据录入的规范，让你不再出错

10.如何快速抓住表中的特征类型数据

11.定位条件与序号结合，解决实战情景问题

12.选择性粘贴与定位条件结合，解决实战情景问题

13.定位条件与选择性粘贴、分列结合，解决实战情景问题

第二部分  谁说函数那么可怕

学函数对于学员最难的两点是：1.学起来吃力；2.学完了遗忘率高。我大概会130多个函数，不可能每一天都会用到每一个函数，那么如何记住这些函数和他们的作用的，以及有哪些好的方法能唤醒沉睡在大脑中的模糊记忆。此部分利用Excel使用频率最高的函数，不仅仅是教会学员函数的用法，还要破解函数遗忘的问题

1.通过Vlookup函数，了解函数的规则以及记住函数的方法

2.Vlookup在1985年设计之初的缺陷以及破解之法

3.Vlookup的模糊使用规则以及破解IF嵌套多的困惑

4.利用N/A项解决实战中的比对问题

5.多对多情况下，该如何完成数据匹配

6.简称与全称间，数据导入与匹配使用方法

7.Xlookup诞生与破解Vlookup的缺陷

8.利用GetpivotData函数，解决数据透视表无法动态提数问题

第三部分  数据分析与数据统计

数据透视表对于大部分人来说，只是做一个汇总的工具。但其实数透很强大，可以分段、可以拆分表格、可以做动态图表。那么此部分不光要学会数透这个工具，还要学会数透是如何做数据分析的。

1.数据透视表创建与三大排版原则

2.利用超级表破解数透动态范围问题

3.利用数据透视图和切片器，做仪表板联动式报告

4.如何利用数据透视表做占比分析（整体占比，层级占比）

5.如何利用数据透视表做排名分析（特定顺序排名，业绩排名）

6.如何利用数据透视表做群组分析（项目群组，数字类群组）

7.用真实案例告诉你，如何使用数据透视表，利用数据指导公司运营

8.表格快速拆分靠VBA？数据透视表就可以搞定

主办单位：

上海复锐企业管理咨询有限公司

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赵老师

讲师简历：

个人背景---并不是每位老师都叫大师级

OFFICE 大师级(Master)是由微软颁发的 Ofice 系最高级别证书必须通过3门专家级 (Expert)以及1门专业级(Professional) 考试，难度可想而知

曾就职于摩托罗拉，搜狐，世界银行等知名企业，对报表规范，数据决策与分析，PPT 述职汇报与展示都有深入了解

现聘请为 搜狐财务数据分析顾问，负责解决财务方向的数据问题世界银行 OFFICE方向专家顾问，解决相关领域所有问题

课程设计的理念---不再是简简单单的功能

经过多年教学经验，发现学生缺乏的不是对功能的了解，因为几乎所有的功能都可以通过书籍或者搜索引擎找到。学生缺乏的是功能的深度理解和综合运用。因此课程设计的方向是以案例为主，不再简简单单的是某个功能，并且案例全部来自工作当中，这样学生学习后可以立刻还原到工作情境中。

授之以鱼不如授之以渔

教学设计的理念---激发学生的自我学习

培训的时间是有限的，不可能在一次的课程当中教完所有的知识点，那么学生很可能只学会课上的知识，而其余还是不会。因此采用的是引导的教学方式:也就是我只教第一步，由学生完成第二至第三步并让学生自己去发现问题，解决问题。这样记得牢，而且由学生自己发现问题，解决问题会让学生更有信心，激发学生的挑战欲。

果后追踪的理念---最小的付出最大的提升

为了让学生更好的复习和成长，课后可以通过老师的书籍、视频微信公众以及学习案例，四结合的方式进行再演练，解决课后遗忘的问题，并获得更多的知识以及最大的提升。并可利用公众账号，与老币直接交流，解决日后出现 Ofice 问题，无人可找的尴尬局面

主讲课程：

基于 Power BI 的大数据分、建模与仪表板联动呈现

PPT 呈现---视觉化呈现与视觉化设计双思维助你成为 PPT高手

用 Excel 推动桌面生产力将 Excel 玩出高精尖全面实现 Excel 数据自动化

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