Excel是使用最广泛的数据媒介，不仅功能强大，而且操作简洁。对于基本的数据处理与分析，Excel完全能满足我们的使用需求。Excel的操作方式多样，不同的人使用习惯也不同，本文主要介绍Excel在数据处理与分析中的一般性操作。

在开始分析工作之前，应仔细检查和认识数据。在表格的第一行存放变量名（如图 1蓝色部分），第一列存放主键（如图 1黄色部分），主键的内容是表格中每一行的标识，具有唯一性；表格主体内容为变量取值（如图 1白色部分）。分类变量通常是定性描述，其中名词性的描述不可排序，序数词性的描述可排序，但并不能知道序号间差值的具体含义。数量变量是定量描述，都可以进行排序，也知道变量差值的具体含义，其中离散值与比率值的差异在于值为0是否有具体含义。

可以注意到Excel表格中，单元格录入内容若为文本，其自动是左对齐的，若为数值，其自动是右对齐的，其他大多分析软件也是如此，建议不要修改它，以醒目区分。认识变量是为更好的绘图（表格的另一种呈现方式），图 2是一组有8个变量的数据，绘制成了对应的分组柱状图（如图 3），对于分类变量，首先用Protein变量分为3个大组，每个大组中有Genotype变量对应的4个小组，Treatment变量对应的2个小组，Behavior变量对应的8个小组；对于数值变量，N Total、Max、Min没有画成图形，直接列出取值，将Mean绘制成了带有数据标签的柱状图，并按Treatment变量用两种颜色区分。

2        快捷操作

快捷键是置换鼠标点击、加速操作的常用方式，图 4给出了一些常用快捷键。实际应用中我们不需要掌握全部的快捷键，只需要我们在进行大量重复性操作时，有寻找简便途径的意识。当数据有很多行时，Ctrl + PageUp/PageDown能快速切换到行首或行末，Ctrl + Shift + PageUp/PageDown能在切换的同时选中单元格内容；当需要进行相同元素删除时，利用查找替换功能即可快速完成。

注：在菜单栏，功能描述括号内的字母加Ctrl键即为快捷键，如图 5，查找快捷键为Ctrl + F，替换快捷键为Ctrl + R；部分键盘F1~F10输入方式为Fn + F1~F10。

数值计算是数据分析的必然步骤，在Excel中，利用公式和数据透视表可完成大量数值计算。Excel中有预置的公式和数据透视表教程，点击文件-新建-选择公式或数据透视表-创建即可打开。

公式使用方法如图 7。等号加使用的公式（函数）名，在括号中输入公式的参数，公式输入完毕后按下Enter键即可得到计算结果。

在正态分布假设检验中，我们使用到的公式是NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)

其中X是需要计算其分布的数值；Mean是分布的算术平均值；Standard_dev是分布的总体标准偏差；Cumulative是逻辑值，决定函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE，则 NORMDIST 返回累积分布函数，如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

如：假设总体服从均值为40，方差为1.5的正态分布，现取得一样本，样本均值为42，该样本能代表总体吗？

在单元格中输入“=1-NORM.DIST(42,40,1.5,TRUE)”可计算得到样本均值42对应的P值，结果为0.091，即犯第一类错误的概率为9.1%，较之常用的置信度5%，该样本是不太理想的。此处计算的P值为1减样本均值在CDF中的函数值，具体可参见实用统计分析（一）概率论与数理统计基础。

公式的使用可根据需求，在Excel函数中查找对应函数实现计算，如图 8。当基础公式不能满足计算需求时，需要利用基本函数，分步骤计算，或嵌套基本公式，构造需要的函数，图 9示例了构造嵌套公式，实现计算1933~1968年的最大值。

数据透视表是Excel中最常用的统计功能，与其相似的统计功能还有分类汇总。图 9中的示例主要问题在于数据不规范，需要构造嵌套公式计算，若数据符合本专栏第一节所述，即主键为1933~1968年的日历过程序列，第一行为1933~1968年，可通过数据透视表轻松实现计算。

可视化是数据统计分析的直观呈现，好的可视化能让数据分析锦上添花。随着Excel的版本迭代，其支持的图表类型和定制功能也越来越多，通过选中数据，点击插入图表，可提供大量的可视化图表预览。数据绘图的难点在于选择恰当的图表类型，然后对图表进行美化，这是一个需要反复试验的过程。图 11提供了一个探索数据可视化形式的一般过程，可供在反复试验时寻找思路。

以上内容基于Excel家庭和学生版2019，部分功能与早期版本略有不同。Excel的定位是数据报表，对于更高需求的统计分析计算和数据可视化，需要专业的数据分析与绘图软件，如R、Python、SPSS、Origin、PAST等，在Excel中完成基础数据处理后，建议另存为.csv文件（逗号分隔符），再导入上述专业软件，进行下一步分析。