Excel公式盒子 - 数据分析案例
案例1:MySQL数据库数据导入Excel
场景描述
销售部门需要从MySQL数据库中导出订单数据到Excel进行分析。
使用函数
mysql_Connect()- 连接数据库mysql_select()- 查询数据mysql_Query()- 执行复杂SQL
操作步骤
步骤1:连接数据库
excel
=mysql_Connect("localhost", "sales_db", "root", "password")步骤2:查询订单数据
excel
=mysql_select("orders", "*", "order_date > '2025-01-01'", "order_id DESC")步骤3:带条件筛选
excel
=mysql_select("orders", "order_id,customer_name,total_amount", "status='completed'", "order_date DESC")完整案例代码
excel
-- 连接数据库
=mysql_Connect("192.168.1.100", "ecommerce", "db_user", "db_pass", 3306)
-- 查询本月订单
=mysql_select("orders", "order_id,customer_name,product_name,quantity,total_amount", "DATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m')='2025-05'", "order_date DESC")
-- 获取表结构
=mysql_表结构("orders")案例2:JSON数据解析处理
场景描述
需要解析API返回的JSON数据,提取关键信息到表格。
使用函数
json_提取值()- 提取JSON中的指定值Json转表格()- 将JSON数组转为表格json_搜索()- 搜索JSON数据
操作示例
示例1:提取单个值
excel
=json_提取值("{"name":"张三","age":30}", "name")
-- 返回:张三示例2:JSON数组转表格
假设API返回的JSON数据在A1单元格:
excel
=Json转表格(A1)示例3:搜索特定数据
excel
=json_搜索(A1, "status", "completed")实用技巧
处理嵌套JSON:
excel
=json_提取值(A1, "data.user.name")提取数组元素:
excel
=json_提取值(A1, "products[0].name")案例3:批量数据清洗
场景描述
导入的客户数据格式混乱,需要批量清洗和标准化。
使用函数
文本替换()- 批量替换文本文本去首尾空格()- 清除空格文本截取()- 提取部分文本正则提取()- 按正则提取
操作示例
示例1:批量去除空格
excel
=文本去首尾空格(A1)示例2:批量替换符号
excel
=文本替换(A1, ";", ";")示例3:按正则提取手机号
excel
=正则提取(A1, "1[3-9]\d{9}")示例4:截取固定长度
excel
=文本截取(A1, 1, 10)批量处理技巧
使用Excel的填充功能,一键处理整列数据:
- 在第一行输入清洗公式
- 选中单元格,双击右下角填充柄
- 整列数据自动处理完成
案例4:大数据量处理
场景描述
需要处理10万+条数据,要求高效稳定。
优化建议
- 使用异步函数 - 避免Excel卡顿
excel
=mysql_Query("SELECT * FROM large_table", true, "")- 分批处理 - 大数据分批读取
excel
=mysql_select("orders", "*", "", "id LIMIT 10000 OFFSET 0")- 使用筛选函数 - 本地快速筛选
excel
=ex_区域筛选(A1:Z100000, 3, "北京", ",", 0, 0)案例5:多数据源汇总
场景描述
需要将多个Excel文件、数据库、API数据汇总到一张表。
解决方案
MySQL数据导入
excel=mysql_select("orders", "customer_id,SUM(amount) as total", "GROUP BY customer_id")JSON API数据
excel=Json转表格(A1)本地Excel文件
excel=读取文本文件内容("C:\data\sales.csv")
数据合并技巧
使用Excel的Power Query或手动合并:
- 分别获取各数据源
- 使用
ex_区域筛选()进行数据匹配 - 使用
ex_区域去重()去除重复项 - 使用
ex_区域转置()调整布局