书名：Excel商务数据处理与分析（微课版）pdf/doc/txt格式电子书下载

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作者：刘亚男,谢文芳,李志宏

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2019-05-01

书籍编号：30533368

ISBN：9787115509499

正文语种：中文

字数：107888

版次：1

所属分类：教材教辅-中职/高职

版权信息

书名：Excel商务数据处理与分析（微课版）

作者：刘亚男 谢文芳 李志宏

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2019-05-01

ISBN：9787115509499

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内容提要

本书主要内容为商务数据的管理与分析，书中深入浅出地介绍了利用Excel软件对商务数据进行编辑、分析和管理的方法，以帮助用户快速、高效地完成数据的处理与分析工作。全书共11章，第1章主要介绍商务数据分析的基础知识；第2～5章主要介绍数据编辑与处理的方法，如数据的可视化、数据的排序、数据的筛选、数据的分类汇总和数据透视图表的应用等；第6～11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法，并对Excel的实用函数、公式和数据分析工具等知识进行详细解析。

本书内容翔实、结构清晰、图文并茂，每章先通过实际工作中的案例来串联讲解知识点，然后通过“提高与技巧”版块补充相关拓展知识。

本书适合Excel的初级、中级用户阅读，可作为各类院校相关专业学生学习数据分析的教材或辅导用书，同时对在商务数据分析方面有一定实践经验的用户也有较高的参考价值。

前言

随着互联网的发展，我们每天都要面对大量的信息。面对这些不计其数且具有无限潜在价值的数据，我们需要一款数据分析工具来帮助我们进行数据的清洗与分析。目前，适用于各个行业的数据分析工具有很多，其中最常用且最简单的便是Excel。

本书主要以商务数据分析的理论知识为基础，结合Excel统计、分析和管理数据的强大功能，对零售企业中常见的产品营销、销售费用、营销决策、竞争对手、订单与库存及财务等数据进行精准的分析，让管理者或决策者可以从数据中发现问题，从而使企业健康、持续地发展。

本书内容

本书共11章，可分为以下3个部分。

·第1章：主要讲解商务数据分析的基础知识，包括商务数据的定义、商务数据的采集、商务数据的清洗，以及商务数据分析的基本步骤等。

·第2～5章：主要讲解利用Excel软件进行数据分析的基础知识，包括数据的编辑、数据的可视化、数据的排序、数据的筛选、数据的分类汇总和数据透视图表的应用等。

·第6～11章：主要讲解Excel工具在产品营销数据分析、销售费用核算、营销决策分析、竞争对手分析、订单与库存分析及财务数据分析等方面的应用，涉及的知识包括公式与函数的使用、条件格式的应用、图表的应用、数据透视表的应用、数据分析工具的使用及控件的应用等。

本书特色

本书具有以下特色。

（1）讲解深入浅出，实用性强

本书在注重系统性和科学性的基础上，突出了实用性及可操作性，对重点概念和操作技能进行了详细讲解，具有语言流畅、内容丰富、深入浅出的特点，而且每个实例都有详细的步骤解析，确保零基础的读者学习无障碍，有一定经验的读者提高更快。

在讲解过程中，本书还通过各种“提示”为读者提供了实用性极强的工作技巧和更多解决问题的方法，帮助其掌握更为全面的知识，并引导读者更好、更快地完成数据分析工作。

（2）配有微课视频，供读者随时随地学习

本书所有操作讲解内容均已录制成视频，读者只需扫描书中提供的各个二维码，便可以随扫随看，轻松掌握相关知识。

本书提供微课、实例素材和效果文件，读者可通过扫描书中的二维码随时观看微课视频并获取练习答案。此外，为了方便教学，读者可以扫描右侧的二维码或通过www.ryjiaoyu.com网站下载本书的素材文件和效果文件等相关教学资源。

微课：书中素材与效果文件下载

本书的编者

本书由刘亚男、谢文芳、李志宏任主编，朱莹、傅晓曦、倪伟、陈帅嘉任副主编。由于编者水平有限，书中疏漏和不足之处在所难免，恳请广大读者及专家不吝赐教。

编者

2018年11月

第1章　商务数据分析基础

随着计算机技术的不断发展和普及，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行商务数据的收集、存储、分析和管理等工作。那么，究竟什么是商务数据？商务数据分析又包含哪些内容呢？本章主要介绍商务数据分析的基础知识，如商务数据的采集、商务数据的导入、商务数据的清洗和商务数据的分析等。

本章要点

● 商务数据概述

● 商务数据的清洗

● 商务数据的分析

1.1 商务数据概述

在大数据时代，数据已经渗透到各个行业的业务职能领域，成为人们生活和工作中不可缺少的重要组成部分。

1.1.1 商务数据的定义

电子商务的发展日新月异，极大地改变了人们的生活。电商运营的过程中会积累大量的数据，对这些数据进行采集、存储和分析是电商经营和发展的首要问题。“大数据”概念的提出，使数据处理的理论和方法都得到了较大的提高。既然说到数据，那我们首先就要弄清楚数据、信息和大数据的含义。

·数据：数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是构成信息或知识的原始材料。数据并不是单纯的各种Excel表格或数据库，图书、图片及视频等都属于数据的范畴。由此可见，数据不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母和数字符号的组合。当然，不同行业、不同企业在数据的获取途径、分析目的和分析方法上都有所不同。其中，商务数据主要是指记载商业、经济等活动领域的数据符号。

·信息：信息与数据既有区别，又有联系。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。数据是信息的表达和载体，而信息则是数据的内涵，数据与信息是不可分离的，它们之间的关系如图1-1所示。

图1-1 数据与信息的关系

·大数据：近年来，大数据在互联网和信息行业的发展引起了广泛关注。相对于数据而言，大数据究竟大在哪里？首先，大数据的“大”主要体现在数据量；其次，体现在数据的范围大，大数据不仅包括机构内部的数据，还包括机构外部的数据；最后，大数据不仅涉及结构化的数据，还涉及非结构化的数据。通过大数据的分析，提取的信息内容会更加精准。

1.1.2 商务数据的作用

无论是传统企业还是新型的互联网企业，在其发展的不同阶段，数据都起着重要作用。尤其是在电商行业中，数据的井喷式增长从未停歇，这些庞大的数据意味着我们已经进入了大数据的时代。大数据在电子商务应用中的作用主要体现在以下5个方面，如图1-2所示。

图1-2 商务数据的作用

下面分别对这5个方面进行介绍。

·关联营销：通过大数据挖掘技术，保证数据之间得到有效的关联性，更好地激发用户的潜在需求。例如，在产品详情页加上一些其他主打产品的图片或链接，通过关联营销不仅可以展现更多的产品给消费者，提高产品的曝光率，还可以达到推广店铺的效果，从而提高产品和店铺的访问量，促进销售额的增加。

·地理营销：利用大数据的技术优势，可充分对交易数据进行有效的分析。例如，根据某一特定区域人们的不同喜好，可以有针对性地开展不同类型的营销策略活动。

·推荐营销：在市场实际的分析过程中，满足消费者的个性化需求显得越来越重要。根据大数据环境的发展特点，电商企业应该根据消费者的个性化需求来进行产品的推荐活动及产品分类等。同时，还可以采用赠送购物券等方式邀请用户关注感兴趣的产品，后续还可以进行个性化信息的添加和推荐。

·分析营销：分析营销主要是分析消费者的历史记录和购买行为，这样就能有效获得消费者的消费习惯。例如，消费者的心理、行为轨迹可以通过浏览网页时停留在具体页面上的时间进行判断，有利于发现潜在的客户，从而进行具有针对性的产品广告投放，增加广告转化率。

·网络营销：当前，社会网络营销的传播速度正在飞速发展，电商企业，应该充分利用好大数据分析的优势，把握好社会化网络传播媒介对于消费者偏好的分析，并在相关的社交媒介上积极开展分享活动，扩大传播范围，有效提高营销效率。

1.1.3 商务数据的采集

大数据迅速发展，目前已经渗透到电商、金融、交通旅游和零售业等多个领域。但是，大数据在哪里获取？又该如何进行数据采集呢？下面以商务数据为例，介绍商务数据的具体采集流程和方法。

1.商务数据的采集流程

在进行数据采集之前，首先应该弄清楚自己需要采集什么样的数据和采集数据的目的是什么，保证数据采集和分析工作更具针对性。下面具体讲解数据采集的流程，包括明确采集要求、明确分析对象和按需求采集数据3个步骤。

（1）明确采集要求

明确采集要求是确保数据分析过程有效性的首要条件。它可以让数据的采集更有针对性和目的性，使执行效率更高。对于电商企业而言，网店的主要业务是销售商品，通过数据分析来提升销售额是首要目标。因此，采集数据的要求十分明确，即采集与销售额相关的数据，如访问量、导购率、转化率和客单价等。

（2）明确分析对象

商家在采集数据前需要明确其目标用户有哪些，目标用户的特征是什么，目标用户的关注点和痛点是什么。通过明确目标用户，从而确定分析对象。分析对象可从以下几点进行。

·人口属性：可以从性别、年龄、职业、爱好、地区以国家等方面的具体指标进行衡量。

·设备属性：可以从平台类型、浏览器类型、设备品牌、设备型号及屏幕方向等属性进行衡量。

·流量属性：可以从访客来源、广告来源、搜索词及页面来源等方面进行衡量。

·行为属性：用户活跃度可以从用户是否注册、用户是否下单及用户是否支付等行为进行衡量。

（3）按需求采集数据

明确分析对象后，接下来就开始进行数据的采集工作。首先由数据专员整理出需求指标和分析维度，然后由技术人员根据明确的需求和分析目标去采集数据，这样既避免了数据冗余带来的采集困难，也避免了不知道如何分析数据的尴尬。

2.商务数据的采集方法

随着信息化时代的来临，大数据越来越被重视，数据采集的挑战变得尤为突出。一般企业采集数据的主要途径是采用网络爬虫技术或人工解决。数据主要包括定性数据和定量数据。其中，定性数据主要采用问卷调查和用户访谈的方式获取，而定量数据则是确定的数据内容，它分为内部数据和外部数据两部分，各种数据采集方法如图1-3所示。

图1-3 数据采集方法

下面对常见的6种数据采集方法进行介绍。

·问卷调查：问卷调查是一项有目的的研究实践活动，其调研的信息一般是不确定性的用户信息或无法通过后台数据获取的信息。此外，问卷调查需要用有限的问题来获取有价值的信息，因此，在进行问卷调查时首先应考虑样本的容量，然后再设计内容，最后按照确定目标进行问卷投放、收集汇总和结果分析等工作。

·用户访谈：在访谈之前，运营人员首先要确定访谈目标；其次设计访谈提纲，并选择访谈对象；最后对访谈结果进行记录和分析。在分析访谈结果时，一般采取关键词提炼法，即对每位用户、每个问题的反馈进行关键词提炼，然后对所有访谈对象反馈的共性关键词进行汇总分析。

·第三方平台统计：第三方数据统计分析平台有很多，如CNZZ（友盟）、百度统计和神策数据等。前两个平台是免费的，主要采集前端数据，其优点是操作简单，缺点是采集的数据比较粗糙；最后一个平台是收费的，可采集前后端数据，其优点是采集的数据更精准，缺点是操作比较复杂。

·网络爬虫：网络爬虫（Web crawler）是一种按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序或脚本。它们可以自动采集所有能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。

·网站日志：网站日志是网站的用户点击信息和其他访问信息的汇总。通过网站日志可以清楚得知用户在何时、用何种操作系统和浏览器访问网站的哪一个页面。其优点是保证用户的使用行为可以被查询，同时针对用户的一些误操作还可以通过日志文件进行恢复。

·业务数据库：一般的互联网平台后端都有业务数据库，里面存储了订单详情、用户注册信息等数据。通过此种方式获得的数据都是实时、准确的，可以直接用于衡量网站的绩效和目标。但由于数据表单数量过多，增加了分析难度，会导致数据的使用价值变低。

1.1.4 将商务数据导入Excel

通过不同的方法成功采集数据后，接下来就需要利用相应的数据分析工具，如常见的Excel软件，对采集的数据信息进行分析和总结，以便为企业的战略、投资和营销等决策提供支持。

Excel不仅可以存储和处理本机的数据，还可以导入外部数据信息。Excel可以导入的数据类型很多，如Access数据、网站数据和文本内容等。下面将介绍利用Excel导入来自网站数据的方法，其具体操作如下。

微课：将商务数据导入Excel

（1）启动Excel 2010后，在新建的空白工作簿中单击“数据”选项卡，然后在“获取外部数据”组中单击“自网站”按钮，如图1-4所示。

（2）打开“新建Web查询”页面，在“地址”栏中输入需要导入数据的网站地址，然后单击“转到”按钮，如图1-5所示。

图1-4 单击“自网站”按钮

图1-5 输入需要导入数据的网址

（3）稍后将进入需要导入数据的页面，此时，便可以在整个页面中选择要导入的数据。这里单击要导入的表格左上角的右箭头按钮，当其变为绿色后，单击“导入”按钮，如图1-6所示。

（4）打开“导入数据”对话框，在“Sheet1”工作表中选择A1单元格，然后单击“确定”按钮，如图1-7所示，设置导入数据的放置位置为A1单元格。

图1-6 选择要导入的数据

图1-7 设置导入数据的放置位置

提示

在“新建Web查询”页面中，如果不单击网页中的右箭头按钮，而是直接单击“导入”按钮，则表示导入网页中的全部内容。在实际操作中，一般都是导入网页中的表格内容，这样才能方便在Excel中进行进一步的编辑和处理。

（5）稍后，网站中的数据被导入“Sheet1”工作表中，效果如图1-8所示。

图1-8 将网页数据成功导入到工作表中

提示

在Excel中导入各种外部数据的方法十分相似，都是通过“数据”选项卡中的“获取外部数据”组来完成的，只是单击的按钮有所不同。例如，导入Access数据时，应单击“获取外部数据”组的“自Access”按钮来完成。以此类推，单击“自文本”按钮，则可以导入文本内容。

1.2 商务数据的清洗

在数据挖掘的过程中，海量的原始数据可能会存在不完整、不一致或有异常等缺陷，严重时甚至会影响数据分析的最终结果。所以，在数据分析前对采集到的数据进行数据清洗就显得尤为重要。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别错误的最后一道程序，是对数据的完整性、一致性和准确性进行重新审查和校验的过程。数据清洗主要是对多余或重复的数据进行筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据进行纠正或删除。下面将利用Excel工具对缺失数据、重复数据和错误数据进行清洗和处理。

1.2.1 清洗缺失的数据

在数据采集过程中，缺失数据常常表示为空值或错误标识符（#p/0！），此时可以利用Excel的定位功能查找到数据表中的空值和错误标识符。

对缺失数据的处理一般有以下4种方法。

（1）用一个样本统计数据代替缺失数据。

（2）用一个统计模型计算出来的数据代替缺失数据。

（3）直接将有缺失数据的记录删除。

（4）将有缺失数据的记录保留。

下面将采用“用一个样本统计数据代替缺失数据”的方法来清洗缺失的数据，其具体操作如下。

微课：清洗缺失的数据

（1）启动Excel 2010，打开素材文件“网店人均销售额统计.xlsx”（素材参见：素材文件\\第1章\\网店人均销售额统计.xlsx），如图1-9所示。

（2）由表可知，第7行总销售额的缺失导致人均消费额为0，此时需要对缺失的数据进行清洗，即使用平均值的方法来进行计算。在“开始”选项卡的“编辑”组中，单击“查找和选择”按钮，在打开的下拉列表中选择“定位条件”选项，如图1-10所示。

图1-9 打开工作簿

图1-10 定位条件

（3）打开“定位条件”对话框，单击选中“空值”单选项，然后单击“确定”按钮，如图1-11所示。

（4）此时，将自动定位至D7单元格，在其编辑栏中输入公式“=(D6+D8)/2”，如图1-12所示，表示计算3月6日前后两天总销售额的平均值，然后按“Enter”键得出计算结果。

图1-11 定位空值单元格

图1-12 计算平均值

（5）此时，E7单元格中的数据不再为0，而是“277.8357411”。选择E2:E14单元格区域，在“开始”选项卡的“数字”组中，单击“数字格式”下拉按钮，在打开的下拉列表中选择“货币”选项，如图1-13所示。

（6）稍后，工作表中人均消费额中的数据将以货币形式显示，并且自动保留小数点后两位，最终效果如图1-14所示（效果参见：效果文件\\第1章\\网店人均销售额统计.xlsx）。

图1-13 设置数字格式

图1-14 设置数字格式后的效果

提示

在清洗数据的过程中，如果数据量较大，且缺失值较多，可以打开“定位条件”对话框，定位出数据中的所有空值，然后在活动单元格内输入平均示提值，最后利用“Ctrl+Enter”组合键一次性在选中的空值单元格中输入样本平均值；当缺失数据较少时，也可以通过选取数据前后若干天的数据取平均值作为缺失数据进行填充。

1.2.2 清洗重复的数据

重复数据一般分为实体重复和字段重复两种。其中，实体重复是指所有字段完全重复；字段重复则表示某一个或多个不该重复的字段重复。为了保证数据的一致性，需要对重复数据进行处理。

1.查找重复数据

在对重复数据进行清洗前，首先应该查找重复数据，一般采用图1-15所示的4种方法进行重复数据的查找。

图1-15 重复数据的查找方法

（1）数据透视表法

首先使用Excel 2010打开要清洗的数据，然后插入数据透视表，拖动相应的字段到“数据透视表字段列表”任务窗格中的“行标签”“列标签”和“数值”等区域完成数据透视表的创建。通过数据透视表可以统计出各数据出现的频次，出现两次及两次以上的数据就属于重复项，图1-16所示为利用数据透视表查找重复员工的效果。注意：“数值”字段要设置为“计数”汇总方式才能查找到重复数据。

图1-16 利用数据透视表法查找重复数据

（2）函数法

利用Excel 2010提供的统计函数COUNTIF，可以对指定区域中符合指定条件的单元格进行计数，并以此对重复数据进行识别。

COUNTIF函数的语法结构为：COUNTIF(range,criteria)。其中，range表示计算其中非空单元格数目的区域；criteria表示以数字、表达式或文本形式定义的查找内容。图1-17所示为利用COUNTIF函数统计“Sheet1”工作表中重复值的效果，“辅助列”中大于“1”的数字就表示为重复值。

图1-17 利用COUNTIF函数查找重复数据

（3）高级筛选法

利用Excel提供的“高级筛选”功能，可以快速查找并删除大量的重复数据。首先利用Excel打开带有重复记录的工作簿，然后在“数据”选项卡的“排序和筛选”组中单击“高级筛选”按钮。打开“高级筛选”对话框，在其中设置筛选结果的存放位置、参与筛选的数据区域和筛选条件等参数，如图1-18所示，然后单击选中“选择不重复的记录”复选框，最后单击“确定”按钮，即可在查找重复数据的同时自动删除重复数据。

图1-18 利用高级筛选功能查找并删除重复数据

（4）条件格式法

利用Excel处理数据时，如果要突出选中区域中的重复值，可使用条件格式中的“突出显示单元格规则”来实现。首先在工作表中选择要突出重复值的区域，然后在“开始”选项卡的“样式”组中单击“条件格式”按钮，在打开的下拉列表中选择“突出显示单元格规则”选项，再在打开的子列表中选择“重复值”选项，如图1-19所示。

打开“重复值”对话框，保持默认设置并单击“确定”按钮，即可将所选区域中的重复数据以“浅红填充色深红色文本”方式进行显示，最终效果如图1-20所示。

图1-19 突出显示单元格中的重复值

图1-20 突出显示重复数据的效果

2.删除重复数据

通过上述4种方式查找出重复数据后，只有高级筛选功能可以删除重复数据，其他3种方式都只是查找出重复数据，不能同时实现删除操作。下面将介绍删除重复数据的3种方法。

（1）通过菜单删除重复项

在Excel中打开包含重复值的工作簿后，单击“数据”选项卡，在“数据工具”组中单击“删除重复项”按钮，在打开的提示对话框中，将显示发现的重复值数量，删除的重复值数量，以及保留的唯一值数量等。

（2）通过排序删除重复项

在利用COUNTIF函数对重复数据进行查找的基础上，对重复项标记列进行“降序”排列，删除数值大于1的项，即可删除重复值。其方法为：利用COUNTIF函数对工作表中的重复数据进行查找后，选择“辅助列”中的任意一个单元格，然后在“数据”选项卡的“排序和筛选”组中单击“降序”按钮，将自动以降序排列工作表中的数据，选择“辅助列”中数值大于1的所有单元格区域，最后单击“开始”选项卡，在“单元格”组中单击“删除”按钮，如图1-21所示，即可删除查找出的重复值。

图1-21 通过排序删除重复值

（3）通过筛选删除重复项

在利用COU NTI F函数对重复数据进行查找的基础上，对重复项标记列进行筛选，筛选出数值等于0的项来删除。其方法为：在空白列中，利用IF和COUNTIF函数“=IF(COUNTIF($A$3:A4,A4)>1,0,1)”对工作表中重复数据进行查找后，选择重复项标记列中任意一个单元格，然后在“数据”选项卡的“排序和筛选”组中单击“筛选”按钮，再单击标记列右侧的“筛选”按钮，在打开的下拉列表中仅单击选中“0”复选框，然后单击“确定”按钮，如图1-22左图所示，此时，工作表中将显示重复的数据，删除这些重复值后，再次单击辅助列中的“筛选”按钮，在打开的下拉列表中单击选中“全选”复选框后，单击“确定”按钮，如图1-22右图所示，此时，工作表中将只保留唯一值。

图1-22 通过筛选删除重复值

1.2.3 清洗错误的数据

除了缺失和重复数据外，其他可能出现数据不规范的现象还有很多，如错误数据。错误数据的产生可能是手工录入错误导致的，也可能是被调查者输入的信息不符合要求。因此，为了尽可能地保证数据的准确性，就需要对错误数据进行处理。

1.清洗手工录入的错误数据

利用Excel提供的“条件格式”功能，可以快速查找出手工录入的错误数据。假设某一表格中只能输入数字“0”和“1”，除此之外的数字被视为错误数据。下面将对工作表中除“0”和“1”外的错误数据进行清洗，其具体操作如下。

微课：清洗手工录入的错误数据

（1）打开包含错误数据的工作簿“手工录入的数据.xlsx”（素材参见：素材文件\\第1章\\手工录入的数据.xlsx），在“Sheet1”工作表中选择需要进行检查的单元格区域，这里选择B3:H6单元格区域，如图1-23所示。

（2）在“开始”选项卡的“样式”组中单击“条件格式”按钮，在打开的下拉列表中选择“新建规则”选项，如图1-24所示。

图1-23 选择单元格区域

图1-24 新建规则

提示

Excel提供的“条件格式”功能对于数据的清洗和分析非常实用。运用“条件格式”功能可以基于指定条件来更改单元格区域的外观，直观地显示提示数据以供分析和演示。所以，通过“条件格式”可以达到突出显示所关注的单元格或单元格区域、强调异常值、直观显示数据等目的。

（3）打开“新建格式规则”对话框，在“选择规则类型”列表框中选择“使用公式确定要设置格式的单元格”选项；在“编辑规则说明”栏中的“为符合此公式的值设置格式”文本框中输入“=OR(B3=1,B3=0)=FALSE”（表示同时不等于0和1两个数字），然后单击“格式”按钮，如图1-25所示。

（4）打开“设置单元格格式”对话框，单击“字体”选项卡，在“颜色”下拉列表中选择“标准色”栏中的“红色”选项，然后单击“确定”按钮，如图1-26所示。

图1-25 新建条件规则

图1-26 设置字体颜色

（5）返回“新建格式规划”对话框，单击“确定”按钮，即可返回“Sheet1”工作表，在所选单元格区域中，不符合规则的数据将呈红色显示，最终效果如图1-27所示（效果参见：效果文件\\第1章\\手工录入的数据.xlsx）。

图1-27 利用条件格式清洗错误数据的效果

2.清洗被调查者输入的错误数据

在进行问卷调查时，涉及多项选择题时如果最多可选三项，而被调查者却选择了四项及以上，可以综合利用Excel提供的COUNTIF函数和IF函数来判断数据的正确性。下面将以客户满意度调查中的多项选择题为例来介绍错误信息的清洗方法，其具体操作如下。

微课：清洗被调查者输入的错误数据

（1）打开包含错误数据的工作簿“被调查者输入的数据.xlsx”（素材参见：素材文件\\第1章\\被调查者输入的数据.xlsx），在“Sheet1”工作表中选择I3单元格，在编辑栏中输入公式“=IF(COUNTIF(B3:H3,\"<>0\")>3,\"错误\",\"正确\")”，如图1-28所示。

（2）按

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