求EXCEL函数学习方法

Posted 2023-04-13

我男朋友是做会计的，我们都是刚刚毕业，他工作上会用到一些函数，但是我们在学校的时候也没有学过。他的工作很忙，没有时间学习；我做报关，工作相对轻松一点。我想学会了那些函数再教他，但是最近我自学了一些，在例子里懂，在其他地方就不太理解了，请教大家怎么学习EXCEL函数？大家有什么好的学习书籍推荐么？最好是偏重于基础的。（EXCEl2007和WPS我都用的）

学习EXCEL方法
　　方法一：查帮助
　　调用帮助的方法很多，如：
　　1. 按F1或选菜单------帮助------EXCEL帮助，然后在搜索里输入想要搜索的函数，再在搜索结果里选中所要的函数，就能得到这个函数的帮助；
　　2. 在编辑栏里输入=函数（），如你想看ABS函数的帮助，就输入=ABS（），这时光标移到ABS字符下，就会出现带ABS函数及参数的小窗口，点小窗里的ABS函数，就能打开ABS函数的帮助窗口；
　　3. 在编辑栏里输入“=”，这时原名称框会自动变成函数框，点函数框的下拉，就得到：插入函数“的窗口，这里选”全部“会把所有函数都显示出来，单击点了想要看帮助的函数，在”插入函数“的窗口左下角有”有关这个函数的帮助“字样，点击就能打开所选函数的帮助窗口。
　　可以分成以下几个阶段学习：
　　1. 新手阶段：、
　　新手对于函数还不熟悉，大多不能理解各个参数所表示的内涵。这时以“囫囵吞枣“选用为主，先看“操作方法”，把操作方法里的示例整明白了，对着插入函数-------“函数参数”窗口里的参数说明，先熟悉这个函数的基本语法和用法。
　　2. 学习阶段:
　　熟悉了N个函数的基本用法，但在解决工作问题时，发现力不从心，网上提问发现有高手回答此类函数有新的解法，那再回头看帮助，这时重点看帮助里的语法和帮助里的参数说明。
　　3. 研究阶段：
　　各个函数已经运用熟练，成为新手眼里的“高手”，但在做难题里发泄有所牵绊，没有其他“高手”公式灵活。这时语法已经了然在胸，重点抠帮助里的字眼：用心去体会各个函数里同类参数的相同点、不同点；揣测、体会各个函数的运算原理、方法；遐想尝试用不同的函数达成相同的效果，并总结不同函数在处理同类数据时的各自优势和短处。
　　方法二：抄（改）成功公式
　　论坛、网络搜答案。大部分的问题大同小异，对于新手而言困扰他N久的“高难”问题，论坛已经回答N多遍了，自有现成答案等你去抄。照抄公式，然后尝试根据单元格位置的变化（具体数据的变化）而改公式、注意相对引用和绝对引用的变化，去尝试一次次的小小成功。随着你一次次抄、一次次改、一次次的小成功，你会最终熟悉这些函数、参数，会知道解决哪些问题需要用哪些函数。 参考技术A

我推荐的方法不是买书. 而是点开fx, 

找到函数: 根据自己需要, 在搜索函数框中, 查询函数.  ----- 因为excel函数很多. 不可能都学. 另外, 使用中学习, 会印象更加深刻. 


使用函数: 点下面蓝色的 "有关该函数的帮助". excel的帮助做得很好, 有语法, 有讲解, 有示例. 跟着看就能学会. 

使用提示: 在输入参数时, 可以看页面上显示的参数提示, 以及相关计算结果. 会对输入参数正确性和使用有帮助. 

函数的审核: 在公式--> 公式审核--> 公式求值 中. 你可以看到多重公式的数据代入后逐步求解过程和结果. 这样有助你在初学函数时理解函数的运算过程和结果. 

其他网页和书籍. club.excelhome.net . 你可以尝试在这里寻求一些帮助等.  百度知道也是一个很好的求助途径. 

本回答被提问者和网友采纳 参考技术B 实践出真知，我在工作中看前辈的表格学习新公式，然后自己使用这些公式，慢慢用熟了，就再和别人分享，分享的同时，别人也教了我，这样就不断提高。关键是用，有新的公式，就想着法用到工作上。
另外，我自己的钱，都用EXCEL记账，工作上用不到的公式，就在自己的账本上试用。碰到问题，也用自己的账本做实验。
书的话，都是图书馆借的。这些文字看了不用是没有办法变成自己的东西的。 参考技术C EXCELHOME.NET有许多免费视频和网络培训班。
他们的系列图书也很实用，可以百度一下相应的PDF图书，下载浏览后，再决定是否购买纸质图书。 参考技术D 你是想学vba编程？
如果单单就是EXCEl里的函数的话，那就没啥好学的啊。。。
只要知道函数的作用和用法就可以了。。。
至于作用么，常用的就那么几个，而且用法都差不多。。。追问

我不学vba编程，会用一些函数处理财务数据就行。

R语言常用函数整理（基础篇）

参考技术A R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。

vector：向量
numeric：数值型向量
logical：逻辑型向量
character；字符型向量
list：列表
data.frame：数据框
c：连接为向量或列表
length：求长度
subset：求子集
seq，from:to，sequence：等差序列
rep：重复
NA：缺失值
NULL：空对象
sort，order，unique，rev：排序
unlist：展平列表
attr，attributes：对象属性
mode，class，typeof：对象存储模式与类型
names：对象的名字属性

字符型向量 nchar：字符数
substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串
paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。
strsplit：连接或拆分
charmatch，pmatch：字符串匹配
grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子
table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板
plot()绘制点线图,条形图,散点图.
barplot( ) 绘制条形图
dotchart( ) 绘制点图
pie( )绘制饼图.
pair( )绘制散点图阵
boxplot( )绘制箱线图
hist( )绘制直方图
scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形
title( )　添加标题
axis( )　调整刻度
rug( )　添加轴密度
grid( )　添加网格线
abline( )　添加直线
lines( )　添加曲线
text( )　添加标签
legend(）　添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值
range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根
log, exp, log10, log2：对数与指数函数
sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数
sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数
beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积
polyroot：多项式求根
poly：正交多项式
spline，splinefun：样条差值
besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数
deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组
matrix：生成矩阵
data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵
lower.tri：矩阵的下三角部分
mat.or.vec：生成矩阵或向量
t：矩阵转置
cbind：把列合并为矩阵
rbind：把行合并为矩阵
diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵
aperm：数组转置
nrow, ncol：计算数组的行数和列数
dim：对象的维向量
dimnames：对象的维名
rownames，colnames：行名或列名
%*%：矩阵乘法
crossprod：矩阵交叉乘积（内积）
outer：数组外积
kronecker：数组的Kronecker积
apply：对数组的某些维应用函数
tapply：对“不规则”数组应用函数
sweep：计算数组的概括统计量
aggregate：计算数据子集的概括统计量
scale：矩阵标准化
matplot：对矩阵各列绘图
cor：相关阵或协差阵
Contrast：对照矩阵
row：矩阵的行下标集
col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆
eigen：矩阵的特征值分解
svd：矩阵的奇异值分解
backsolve：解上三角或下三角方程组
chol：Choleski分解
qr：矩阵的QR分解
chol2inv：由Choleski分解求逆

><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：
逻辑运算符 logical：
生成逻辑向量 all，
any：逻辑向量都为真或存在真
ifelse()：二者择一 match，
%in%：查找
unique：找出互不相同的元素
which：找到真值下标集合
duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，
ifelse，
switch：
分支 for，while，repeat，break，next：
循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义
source：调用文件 ’
call：函数调用 .
C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。
Recall：递归调用
browser，debug，trace，traceback：程序调试
options：指定系统参数
missing：判断虚参是否有对应实参
nargs：参数个数 stop：终止函数执行
on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算
system.time：表达式计算计时
invisible：使变量不显示
menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：
delay，
delete.response，
deparse，
do.call，
dput，
environment ，
formals，
format.info，
interactive，
is.finite，
is.function，
is.language，
is.recursive ，
match.arg，
match.call，
match.fun，
model.extract，
name，
parse 函数能将字符串转换为表达式expression
deparse 将表达式expression转换为字符串
eval 函数能对表达式求解
substitute，
sys.parent ，
warning，
machine

cat，print：显示对象
sink：输出转向到指定文件
dump，save，dput，write：输出对象
scan，read.table，readlines, load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表
rm, remove：删除对象
q，quit：退出系统
.First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。
options：系统选项
?，help，help.start，apropos：帮助功能
data：列出数据集
head()查看数据的头几行
tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数：
d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。
比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，
t：t分布，
f：F分布，
chisq：卡方（包括非中心）
unif：均匀，
exp：指数，
weibull：威布尔，
gamma：伽玛，
beta：贝塔
lnorm：对数正态，
logis：逻辑分布，
cauchy：柯西，
binom：二项分布，
geom：几何分布，
hyper：超几何，
nbinom：负二项，
pois：泊松
signrank：符号秩，
wilcox：秩和，
tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，
sort，order，rank与排序有关，
其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算
biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图
cancor：典则相关
princomp：主成分分析
hclust：谱系聚类
kmeans：k-均值聚类
cmdscale：经典多维标度
其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象
diff：计算差分
time：时间序列的采样时间
window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()
enquo()等价于substitute(）