本文吐槽的是excel给我们带来的重复劳动，重复劳动来自于两个方面，一个方面就是让你改上千遍不厌倦，第二个就是类似的数据分析要做好几套。

========先来说说第一个：改你千遍不厌倦============

作为一个技术，怕的不是做数据，而是改数据啊，确切的说，这个坑不是excel给我们埋下的，而通常是数据提供者，数据量本身，当然更多时候是领导给埋下的。

改数据有几个让人怕的地方：

1、不知道改到哪次才算最终版。

当年我做咨询的时候，记得一个客户的文件改了近20个版本，幸好以前年轻啊，否则真是要撞墙

2、不知道哪些地方会被改

今天老板和你review，说服务年限按照1~3年,3~5年分段分析分析看，明天告诉你按照1~5年，5~8年分析分析看，你是不是在心里要问候一百遍老板？其实大可不必：D且看后招

知己知彼，百战不殆

首先我们来看看修改问题分为几类：

1、原始数据修改：

比如昨儿小朋友做compa-ratio的分析，发现系统里面pay range居然是错的，因此compa-ratio也是错的。

对付这类问题，首先要养成好习惯，

1）任何数据的修改都不要手工操作，而是都用公式来进行

举个栗子，compa-ratio错了，那就vlookup一列新的进去，但是新提供的compa-ratio只是其中一部分人的，而且只需要改那一部分人。此时您如何操作呢？

step1：这个您一定也会，AX列是现在的数据，在后面插一列AY，写个vlookup公式进去，把这个杨老板给你的新数据vlookup上去

Step2：画面变为上图中第二列的样子。于是你在AZ列再写一个公式，给个final一列

Step3：可是AZ列长得不是你想要的样子，#N/A是无法被其他公式用来计算或做判断的，肿么办？

手动筛选，把AY列的 #N/A 都手动删除，perfect，一切都是你想要的样子。

但是，张三在你改完表之后告诉你：抱歉，上次的还是错的，麻烦用最新版，永远会有最新版挖个坑等着你：D 手工处理数据就会有这么个坑

正确姿势是：把所有可能出现的#N/A 用 iferror 公式变为空或者一个你喜欢的数值（如下）

2）在数据分析表中只保留一列最终参与分析的数据

不养成这个好习惯的坏处：分析用的数据表的列越来越多，自己都分不清哪个数据是最终版，影响最终的分析。比如上面这个例子，分析数据表里面生生多出2列，给未来做透视表带来视觉干扰。

那么这种vlookup应该在哪里操作呢？

正确的做法是另起一个sheet叫数据修改，把所有中间状态的数据都放那里。

2、分析角度、维度修改

老板今天说，你看一下by band的人有什么差异，明天说看一下by org的人有什么差异，怎么破？

1）尽可能多的收集可能需要分析的数据

巧妇难为无米炊，有数据，才能做分析。当然这个的前提是你知道需要寻找什么维度，需要的就是你对组织有一个大致的判断，比如哪些类型的人可能会和别人不同，这个类型就是你需要寻找的数据，比如老员工和新员工可能不一样，要分析出差异，你就需要工龄数据。以此类推

2）一次将所有可能的维度都分析了

有备无患，什么 by band, by org, by country，或者 by band x by org x by country，从各个角度剖析一遍，老板有啥需求，总有一款适合他。这就像是要给老板多个option去选一样，同样是个工作思路问题。

3）这一条是干货：）同类数据分析直接在已经做好的分析表上用替换数据以减少工作量

比如昨天小朋友分 tier1组织分析了数据，其实我们还需要给每个 tier1 组织的 tier2 组织分析，只需要将作为分析的数据表中 tier1组织更换为tier2 组织的数据，就能妥妥的完成任务并减少工作量。一刷新透视表，一切分析结果就出来了。

3、分析维度里面的分类修改

case：今天老板和你review，说服务年限按照1~3年,3~5年分段分析分析看，明天告诉你按照1~5年，5~8年分析分析看，不知道大家一般都如何处理？

有几种方法：1）手工筛选员工服务年限，手工分类，每次要改就手动调整分类。2）写个 if 公式进行分类，问题是 if 语句有限制嵌套数量，并且改公式，改了没改，不容易看出来，需要点到单元格并看编辑栏才能看得到，不够一目了然

今天给大家推荐一个办法，使用参数表 、 ROUND公式 、VLOOKUP公式 三大利器

step1：round/roundup/rounddown（根据需要选公式）这种需要分类的数据

step2：新建一个参数sheet，将你想要的分类关系列出来

step3：用vlookup解决分类问题，最后你就看到N列的服务年限妥妥的变成P列 的年限分类。

当老板要你调整的时候，只需要调整step2里面的分类就可以，一目了然，改了没改心中有数

========第二种：类似的数据分析要做好几套=========

这个其实还是相对简单的，通常几套是因为数据需要分成不同的几类，比如把数据按组织拆分。

方法就是：在所有数据基础上做好一个通用的分析模板，根据需要按类别删除那些不需要的数据（比如其他组织的），刷新一遍透视表，妥妥的搞定