此文是《10周入门数据分析》系列的第4篇 。
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前一篇分享了《Excel数据分析必掌握的43个公式》 ， 今天这篇讲实操，教大家用Excel做一次简单的分析 。一是让大家了解数据分析是一个怎样的流程；其次熟练Excel的操作(学的知识要用起来)，包括公式，数据透视表等 。
这里我用Python在智联招聘上爬取了约1800条的BI工程师的职位信息，并且将岗位名称、公司名称、薪水、所在城市、所属行业、学历要求、工作年限这些关键信息用CSV文件保存下来 。
爬的过程就不赘述了，源数据附给大家 ， 公众号（数据分析不是个事儿）回复“数据”可获得
操作版本：Excel 2016 ，WIN 10一个完整的数据分析都需要经历这样几个步骤：
- 数据获取——这里我已经用Python爬好了；
- 明确分析目的——你拿这数据要得到什么信息，解决什么问题；
- 观察数据——各个数据字段的含义，中英文释义；
- 数据清洗——无效值、缺失值、重复值处理，数据结构是否一致等；
- 分析过程——围绕目的展开分析；
- 制作可视化——做图表做可视化报告 。
一、明确目的
数据分析的大忌是不知道分析的方向和目的 ， 拿着一堆数据不知所措 。数据用来解决什么问题？是进行汇总统计制作成报表？
是进行数据可视化，作为一张信息图？
是验证某一类业务假设？
是希望提高某一个指标的KPI？
要知道一切数据分析都是以业务为核心目的，所以要找到业务问题的思考点 。关于找到问题的切入点 ， 之前数据分析思维篇讲过 。永远不要妄图在一堆数据中找结论，目标在前，数据在后，哪怕是把数据做个平均值比较，也比没有方向好 。每一步尝试都会引发进一步思考，比如为什么这个值这么低，原因在哪里，这个差异波动有何规律……
所以，分析前不妨先来看一下我们爬的数据：
假设我是一个BI工程师，我想知道：
目前BI工程师的平均薪资水平如何，薪资的区间分布如何
各地区对BI工程师的需求量是多少，哪些地区设岗最多 。
不同年限的BI工程师薪资差异如何，3年后我差不多是什么样的价位？
薪水较高的公司有哪些？
带着这样的问题，那我们的分析就有了方向，后续则是将目标拆解为实际分析展示的过程 。
二、了解数据概况
拿到数据肯定是要先看一下的，你想要的数据全不全，拿到的数据有哪些可分析之处 。主要就是看数据字段 ， 要了解数据字段的含义：
JobName——岗位名称
Company——公司名
Salary——薪水
City——城市
Jobtype——岗位领域
Edulevel——学历要求
WorkingExp——工作年限要求
三、数据清洗
接下来进行数据清洗 。数据清洗一般包括无效值、缺失值、重复值处理；数据是否有乱码，错位现象；数据口径问题 ， 两张表的关联ID名是否一致；还有是否有统一的标准或命名 ， 如公司名全写或缩写的区分 。数据转换则是将数据规整为统一格式处理 。因为这是只是Excel级别的数据分析，且就一张简单的数据表，不会有太多复杂的操作 。这里简单总结下 。1、有无缺失值
数据的缺失会很大程度影响分析结果 。数据缺失的原因很多 ， 比如数据采集的时候，因为技术的原因 ， 爬虫没有完全抓去 。但工作上更多的原因是数据入库的时候就没有收集全，有没填有遗漏，这又是数据规范数据治理的话题了 。一般来说，如果某一字段数据缺失超过40%~50%，就没有分析意义了，考虑删除或作其他措施 。
看数据有没有缺失，只要在Excel中选中该列看计数 。
这里 ， eduLevel有缺失（1759/1800）但不多 ， 不影响实际分析 。
2、脏数据处理
发现jobName列里面有一些类似BIM工程师的岗位信息，这些应该都是土木行业的工程师 ， 爬去时没做过滤，还有包含“bim”“BIOS””BIW”等字段 。
因为包含多重过滤，这里我建立辅助列，设立判断条件，然后进行筛选过滤 。
=IF(OR(COUNTIF(A5,"*"&{"bim","BIM","BIOS","BIW"}&"*")),1,"0")公式的意思是，如果含有这些字段中的任何一个则为1，否则为0 。这里我们需要筛选出结果为0的数据，总计筛选下来600多条 ， 数据还是很脏的 。
多重筛?。?还可以用数据选项卡里的高级筛选功能 ， 就不掩饰了 。
3、重复数据
重复数据一般对唯一标识字段来处理，比如用户ID，订单ID ， 公司ID这些 ， 这些字段都代表这一行数据是唯一存在的 。严格来讲，这里的表应该存在公司ID这一字段 ， 爬取数据的问题，我这就懒得再重爬了，就对Company字段做重复值处理 。
这里有一个快速窍门，使用Excel的删除重复项功能 ， 快速定位是否有重复数据 。对company列进行重复项删除操作：
只剩下562个值了 。到此，一些脏数据基本清理的差不多了 。
最后 ， salary有一些数据是“薪资面议”，“校招”的 ， 这里也一并过滤掉 。Jobtype过滤掉汽车、电子等行业，只留包含IT互联网行业 ， 最后剩下不到500条数据 。
4、数据再加工
一者是salary薪水用了几K表示 ， 这是文本，不能直接用于计算 。而且还是一个范围 ， 后续得按照最高薪水和最低薪水拆成两列 。
二者由于城市字段存储有的数据为“城市-区域”格式，例如“上海-徐汇区”，为了方便分析每个城市的数据，最后新增列“城市”，截取“-”前面的真实城市数据 。
为了方便整理，和原数据区分，也防止原数据丢失，这里把之前处理的数据复制粘贴到另一张表里 。
① 薪水处理
将salary拆成最高薪水和最低薪水有三种办法 。
一是直接分列 ， 以"-"为拆分符，得到两列数据，然后利用替换功能删除 k这个字符串 。得到结果 。
二是自动填充功能 ， 填写已填写的内容自动计算填充所有列 。
三是利用文本查找，重点讲一下这个 。
写公式的思路是，先查找第一个K出现的位置，然后再-1，去除掉K 。所以公式是：
=LEFT(C2,FIND("K",C2,1)-1)
同样的思路 ， 最高薪水需要利用find查找"-"位置,然后截取 从"-" 到最后第二个位置的字符串 。
=MID(C2,FIND("-",C2,1) 1,LEN(C2)-FIND("-",C2,1)-1)这里，在新增数据列，平均薪水，来近似代表实际的准确薪资 。平均薪水=(薪水下限 薪水上限)/2，即可得到每个岗位的平均薪水 。
②真实城市截取
由于城市字段存储有的数据为“城市-区域”格式，例如“上海-徐汇区”，为了方便分析每个城市的数据，最后新增列“城市”，截取“-”前面的真实城市数据 。
=IF(COUNTIF(G2,"*-*")=0,G2,LEFT(G2,FIND("-",G2,1)-1))至此，所有数据清洗加工完毕，食材已经全部准备好 ， 下面可以正式开始数据可视化的美食下锅烹饪了 。
四、分析过程
分析过程有很多玩法，因为这里主要数据均是文本格式，数据又很简单 ， 所以偏向汇总统计的计算 。如果数值型的数据比较多，就会涉及到统计、比例等概念 。如果有时间类数据 ， 那么还会有趋势、变化的概念 。整体分析使用数据透视表完成，先利用数据透视表获得汇总型统计 。
1、BI工程师需求概况分析
这里我简单加了一下增材区分，增加数据大小的辨识度 。（条件格式——色阶）
看来北上广深的BI工程师岗位远多于其他城市 ， 成都杭州武汉梯队次之 。1~3年以及3~5年经验的缺口相当 。
2、BI工程薪资情况分析
各经验年龄的平均薪资状况，差距梯度还是很明显的 。
目前市面上BI工程的薪资主要分许在7~17K左右区间 。23~26K，应该是5~10年左右经验的岗位也相当 。
3、薪资变化随着经验的增长，学历影响力的大小
整体来说 ， BI工程师大专和本科的薪资差异并不是很大，3~5年经验，本科稍占优势 。到5~10年，基本拉平，也就是说学历因素影响比重更弱，这时候更看重经验 。
其他的分析过程就不多做赘述了 ， 主要是使用数据透视表和数据透视图进行多维度（城市，学历，工作经验）的分析，没有其他复杂的技巧 。
关于数据透视图和数据透视表 。选中所要分析的数据列，2013版以上的Excel基本上都很智能的帮你推荐图标，生成透视界面，只要分清楚拖拽的字段事到列，到值还是到行即可 。然后视情况多数据做一定筛选，因为数据清洗得不一定很彻底，我在制作的过程中就忽略了一些字段的空缺值，又回过头做了过滤 。
最后
到此，一个简单的数据分析基本结束了 。因为数据简单，并没有涉及过多的数据整合，表合并，专业数据统计回归等操作 。整个数据分析过程最费时间的数据清理，大约占据70%，只要明确了目的，可视化分析师很简单的 。
其次，也可以看到，用Excel做分析，更多的优势是数据的简单处理 。随便过滤、查询、定位救你呢了解数据的概况 。但在可视化方面比较鸡肋，行列值选择，以及复杂的图表制作都有一些难度，一句话总结Excel可视化要想做的好看还是要费点时间的 。
所以我在分析的时候，基本上就是用Excel看看数据全貌，简单处理下 。分析、可视化什么的还是会交给BI 。后面，我会再出一篇用BI制作的教程 。
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