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『壹』 excel 統計函數

Excel是辦公室自動化中非常重要的一款軟體，很多巨型國際企業都是依靠Excel進行數據管理。它不僅僅能夠方便的處理表格和進行圖形分析，其更強大的功能體現在對數據的自動處理和計算，然而很多缺少理工科背景或是對Excel強大數據處理功能不了解的人卻難以進一步深入。編者以為，對Excel函數應用的不了解正是阻擋普通用戶完全掌握Excel的攔路虎，然而目前這一部份內容的教學文章卻又很少見，所以特別組織了這一個《Excel函數應用》系列，希望能夠對Excel進階者有所幫助。《Excel函數應用》系列，將每周更新，逐步系統的介紹Excel各類函數及其應用，敬請關注！

Excel的統計工作表函數用於對數據區域進行統計分析。例如，統計工作表函數可以用來統計樣本的方差、數據區間的頻率分布等。是不是覺得好像是很專業范疇的東西？是的，統計工作表函數中提供了很多屬於統計學范疇的函數，但也有些函數其實在你我的日常生活中是很常用的，比如求班級平均成績，排名等。在本文中，主要介紹一些常見的統計函數，而屬於統計學范疇的函數不在此贅述，詳細的使用方法可以參考Excel幫助及相關的書籍。
Excel函數精彩回顧
● Excel函數應用之函數簡介
● Excel函數應用之數學和三角函數
● Excel函數應用之邏輯函數
● Excel函數應用之文本/日期/時間函數
● Excel函數應用之查詢與引用函數

在介紹統計函數之前，請大家先看一下附表中的函數名稱。是不是發現有些函數是很類似的，只是在名稱中多了一個字母A？比如，AVERAGE與AVERAGEA；COUNT與COUNTA。基本上，名稱中帶A的函數在統計時不僅統計數字，而且文本和邏輯值（如TRUE 和 FALSE）也將計算在內。在下文中筆者將主要介紹不帶A的幾種常見函數的用法。

一、用於求平均值的統計函數AVERAGE、TRIMMEAN

1、求參數的算術平均值函數AVERAGE
語法形式為AVERAGE(number1,number2, ...)
其中Number1, number2, ...為要計算平均值的 1～30 個參數。這些參數可以是數字，或者是涉及數字的名稱、數組或引用。如果數組或單元格引用參數中有文字、邏輯值或空單元格，則忽略其值。但是，如果單元格包含零值則計算在內。

2、求數據集的內部平均值TRIMMEAN
函數TRIMMEAN先從數據集的頭部和尾部除去一定百分比的數據點，然後再求平均值。當希望在分析中剔除一部分數據的計算時，可以使用此函數。比如，我們在計算選手平均分數中常用去掉一個最高分，去掉一個最低分，XX號選手的最後得分，就可以使用該函數來計算。
語法形式為TRIMMEAN(array,percent)
其中Array為需要進行篩選並求平均值的數組或數據區域。Percent為計算時所要除去的數據點的比例，例如，如果 percent = 0.2，在 20 個數據點的集合中，就要除去 4 個數據點（20 x 0.2），頭部除去 2 個，尾部除去 2 個。函數 TRIMMEAN 將除去的數據點數目向下舍為最接近的 2 的倍數。

3、舉例說明：示例中也列舉了帶A的函數AVERAGEA的求解方法。
求選手Annie的參賽分數。在這里，我們先假定已經將該選手的分數進行了從高到底的排序，在後面的介紹中我們將詳細了解排序的方法。

圖1

二、用於求單元格個數的統計函數COUNT
語法形式為COUNT(value1,value2, ...)
其中Value1, value2, ...為包含或引用各種類型數據的參數（1～30個），但只有數字類型的數據才被計數。函數 COUNT 在計數時，將把數字、空值、邏輯值、日期或以文字代表的數計算進去；但是錯誤值或其他無法轉化成數字的文字則被忽略。
如果參數是一個數組或引用，那麼只統計數組或引用中的數字；數組中或引用的空單元格、邏輯值、文字或錯誤值都將忽略。如果要統計邏輯值、文字或錯誤值，應當使用函數 COUNTA。
舉例說明COUNT函數的用途，示例中也列舉了帶A的函數COUNTA的用途。仍以上例為例，要計算一共有多少評委參與評分（用函數COUNTA），以及有幾個評委給出了有效分數（用函數COUNT）。

圖2

三、求區域中數據的頻率分布FREQUENCY
由於函數 FREQUENCY 返回一個數組，必須以數組公式的形式輸入。
語法形式為FREQUENCY(data_array,bins_array)
其中Data_array為一數組或對一組數值的引用，用來計算頻率。如果 data_array 中不包含任何數值，函數 FREQUENCY 返回零數組。Bins_array為一數組或對數組區域的引用，設定對 data_array 進行頻率計算的分段點。如果 bins_array 中不包含任何數值，函數 FREQUENCY 返回 data_array 元素的數目。
看起來FREQUENCY的用法蠻復雜的，但其用處很大。比如可以計算不同工資段的人員分布，公司員工的年齡分布，學生成績的分布情況等。這里以具體示例說明其基本的用法。
以計算某公司的員工年齡分布情況為例說明。在工作表裡列出了員工的年齡。這些年齡為 28、25、31、21、44、33、22 和 35，並分別輸入到單元格 C4:C11。這一列年齡就是 data_array。Bins_array 是另一列用來對年齡分組的區間值。在本例中，bins_array 是指 C13:C16 單元格，分別含有值 25、30、35、和 40。以數組形式輸入函數 FREQUENCY，就可以計算出年齡在 25歲以下、26~30歲、31~35歲、36~40歲和40歲以上各區間中的數目。本例中選擇了5個垂直相鄰的單元格後，即以數組公式輸入下面的公式。返回的數組中的元素個數比 bins_array（數組）中的元素個數多 1。第五個數字1表示大於最高間隔 (40) 的數值（44）的個數。函數 FREQUENCY 忽略空白單元格和文本值。

{=FREQUENCY(C4:C11,C13:C16)}等於 {2;2;2;1;1}

圖3

四、一組用於求數據集的滿足不同要求的數值的函數

1、求數據集的最大值MAX與最小值MIN
這兩個函數MAX、MIN就是用來求解數據集的極值（即最大值、最小值）。函數的用法非常簡單。語法形式為 函數（number1,number2,...），其中Number1,number2,... 為需要找出最大數值的 1 到 30 個數值。如果要計算數組或引用中的空白單元格、邏輯值或文本將被忽略。因此如果邏輯值和文本不能忽略，請使用帶A的函數MAXA或者MINA 來代替。

2、求數據集中第K個最大值LARGE與第k個最小值SMALL
這兩個函數LARGE、SMALL與MAX、MIN非常想像，區別在於它們返回的不是極值，而是第K個值。語法形式為：函數(array,k)，其中Array為需要找到第 k 個最小值的數組或數字型數據區域。K為返回的數據在數組或數據區域里的位置（如果是LARGE為從大到小排，若為SMALL函數則從小到大排）。
說到這，大家可以想得到吧。如果K=1或者K=n（假定數據集中有n個數據）的時候，是不是就可以返回數據集的最大值或者最小值了呢。

3、 求數據集中的中位數MEDIAN
MEDIAN函數返回給定數值集合的中位數。所謂中位數是指在一組數據中居於中間的數，換句話說，在這組數據中，有一半的數據比它大，有一半的數據比它小。
語法形式為MEDIAN(number1,number2, ...)其中Number1, number2,...是需要找出中位數的 1 到 30 個數字參數。如果數組或引用參數中包含有文字、邏輯值或空白單元格，則忽略這些值，但是其值為零的單元格會計算在內。
需要注意的是，如果參數集合中包含有偶數個數字，函數 MEDIAN 將返回位於中間的兩個數的平均值。

4、 求數據集中出現頻率最多的數MODE
MODE函數用來返回在某一數組或數據區域中出現頻率最多的數值。跟 MEDIAN 一樣，MODE 也是一個位置測量函數。
語法形式為MODE(number1,number2, ...)其中Number1, number2, ... 是用於眾數（眾數指在一組數值中出現頻率最高的數值）計算的 1 到 30 個參數，也可以使用單一數組（即對數組區域的引用）來代替由逗號分隔的參數。

5、 以上函數的示例
以某單位年終獎金分配表為例說明。在示例中，我們將利用這些函數求解該單位年終獎金分配中的最高金額、最低金額、平均金額、中間金額、眾數金額以及第二高金額等。
詳細的公式寫法可從圖中清楚的看出，在此不再贅述。

圖4

五、用來排位的函數RANK、PERCENTRANK

1、一個數值在一組數值中的排位的函數RANK
數值的排位是與數據清單中其他數值的相對大小，當然如果數據清單已經排過序了，則數值的排位就是它當前的位置。數據清單的排序可以使用Excel提供的排序功能完成。
語法形式為RANK(number,ref,order) 其中Number為需要找到排位的數字；Ref 為包含一組數字的數組或引用。Order為一數字用來指明排位的方式。
如果 order 為 0 或省略，則Excel 將 ref 當作按降序排列的數據清單進行排位。
如果 order 不為零，Microsoft Excel 將 ref 當作按升序排列的數據清單進行排位。
需要說明的是，函數 RANK 對重復數的排位相同。但重復數的存在將影響後續數值的排位。嗯，這就好像並列第幾的概念啊。例如，在一列整數里，如果整數 10 出現兩次，其排位為 5，則 11 的排位為 7（沒有排位為 6 的數值）。

2、求特定數值在一個數據集中的百分比排位的函數PERCENTRANK
此PERCENTRANK函數可用於查看特定數據在數據集中所處的位置。例如，可以使用函數 PERCENTRANK 計算某個特定的能力測試得分在所有的能力測試得分中的位置。
語法形式為PERCENTRANK(array,x,significance) 其中Array為彼此間相對位置確定的數字數組或數字區域。X為數組中需要得到其排位的值。Significance為可選項，表示返回的百分數值的有效位數。如果省略，函數 PERCENTRANK 保留 3 位小數。

3、與排名有關的示例
仍以某單位的年終獎金分配為例說明，這里以員工Annie的排名為例說明公式的寫法。
獎金排名的公式寫法為：
=RANK(C3,$C$3:$C$12)
百分比排名的公式寫法為：
=PERCENTRANK($C$3:$C$12,C3)

圖5

以上我們介紹了Excel統計函數中比較常用的幾種函數，更多的涉及專業領域的統計函數可以參看附表以及各種相關的統計學書籍。

附表：

函數名稱 函數說明 語法形式
AVEDEV 返回一組數據與其均值的絕對偏差的平均值，即離散度。 AVEDEV(number1,number2, ...)
AVERAGE 返回參數算術平均值。 AVERAGE(number1,number2, ...)
AVERAGEA 計算參數清單中數值的平均值（算數平均值）。不僅數字，而且文本和邏輯值（如TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 AVERAGEA(value1,value2,...)
BETADIST 返回 Beta 分布累積函數的函數值。Beta 分布累積函數通常用於研究樣本集合中某些事物的發生和變化情況。 BETADIST(x,alpha,beta,A,B)
BETAINV 返回 beta 分布累積函數的逆函數值。即，如果 probability = BETADIST(x,...)，則 BETAINV(probability,...) = x。beta 分布累積函數可用於項目設計，在給定期望的完成時間和變化參數後，模擬可能的完成時間。 BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)
BINOMDIST 返回一元二項式分布的概率值。 BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
CHIDIST 返回 γ2 分布的單尾概率。γ2 分布與 γ2 檢驗相關。使用 γ2 檢驗可以比較觀察值和期望值。 CHIDIST(x,degrees_freedom)
CHIINV 返回 γ2 分布單尾概率的逆函數。 CHIINV(probability,degrees_freedom)
CHITEST 返回獨立性檢驗值。函數 CHITEST 返回 γ2 分布的統計值及相應的自由度。 CHITEST(actual_range,expected_range)
CONFIDENCE 返回總體平均值的置信區間。置信區間是樣本平均值任意一側的區域。 CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
CORREL 返回單元格區域 array1 和 array2 之間的相關系數。使用相關系數可以確定兩種屬性之間的關系。 CORREL(array1,array2)
COUNT 返回參數的個數。利用函數 COUNT 可以計算數組或單元格區域中數字項的個數。 COUNT(value1,value2, ...)
COUNTA 返回參數組中非空值的數目。利用函數COUNTA 可以計算數組或單元格區域中數據項的個數。 COUNTA(value1,value2, ...)
COVAR 返回協方差，即每對數據點的偏差乘積的平均數，利用協方差可以決定兩個數據集之間的關系。 COVAR(array1,array2)
CRITBINOM 返回使累積二項式分布大於等於臨界值的最小值。此函數可以用於質量檢驗。 CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)
DEVSQ 返回數據點與各自樣本均值偏差的平方和。 DEVSQ(number1,number2,...)
EXPONDIST 返回指數分布。使用函數 EXPONDIST 可以建立事件之間的時間間隔模型。 EXPONDIST(x,lambda,cumulative)
FDIST 返回 F 概率分布。使用此函數可以確定兩個數據系列是否存在變化程度上的不同。 FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FINV 返回 F 概率分布的逆函數值。 FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FISHER 返回點 x 的 Fisher 變換。該變換生成一個近似正態分布而非偏斜的函數。 FISHER(x)
FISHERINV 返回 Fisher 變換的逆函數值。使用此變換可以分析數據區域或數組之間的相關性。 FISHERINV(y)
FORECAST 根據給定的數據計算或預測未來值。 FORECAST(x,known_y's,known_x's)
FREQUENCY 以一列垂直數組返回某個區域中數據的頻率分布。 FREQUENCY(data_array,bins_array)
FTEST 返回 F 檢驗的結果。F 檢驗返回的是當數組 1 和數組 2 的方差無明顯差異時的單尾概率。可以使用此函數來判斷兩個樣本的方差是否不同。 FTEST(array1,array2)
GAMMADIST 返回伽瑪分布。可以使用此函數來研究具有偏態分布的變數。伽瑪分布通常用於排隊分析。 GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)
GAMMAINV 返回伽瑪分布的累積函數的逆函數。 GAMMAINV(probability,alpha,beta)
GAMMALN 返回伽瑪函數的自然對數，Γ(x)。 GAMMALN(x)
GEOMEAN 返回正數數組或數據區域的幾何平均值。 GEOMEAN(number1,number2, ...)
GROWTH 根據給定的數據預測指數增長值。 GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)
HARMEAN 返回數據集合的調和平均值。調和平均值與倒數的算術平均值互為倒數。 HARMEAN(number1,number2, ...)
HYPGEOMDIST 返回超幾何分布。 HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,
population_s,number_population)
INTERCEPT 利用已知的 x 值與 y 值計算直線與 y 軸的截距。 INTERCEPT(known_y's,known_x's)
KURT 返回數據集的峰值。 KURT(number1,number2, ...)
LARGE 返回數據集里第 k 個最大值。使用此函數可以根據相對標准來選擇數值。 LARGE(array,k)
LINEST 使用最小二乘法計算對已知數據進行最佳直線擬合，並返回描述此直線的數組。 LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGEST 在回歸分析中，計算最符合觀測數據組的指數回歸擬合曲線，並返回描述該曲線的數組。 LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGINV 返回 x 的對數正態分布累積函數的逆函數。 LOGINV(probability,mean,standard_dev)
LOGNORMDIST 返回 x 的對數正態分布的累積函數。 LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)
MAX 返回數據集中的最大數值。 MAX(number1,number2,...)
MAXA 返回參數清單中的最大數值。 MAXA(value1,value2,...)
MEDIAN 返回給定數值集合的中位數。中位數是在一組數據中居於中間的數。 MEDIAN(number1,number2, ...)
MIN 返回給定參數表中的最小值。 MIN(number1,number2, ...)
MINA 返回參數清單中的最小數值。 MINA(value1,value2,...)
MODE 返回在某一數組或數據區域中出現頻率最多的數值。 MODE(number1,number2, ...)
NEGBINOMDIST 返回負二項式分布。 NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)
NORMDIST 返回給定平均值和標准偏差的正態分布的累積函數。 NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)
NORMINV 返回給定平均值和標准偏差的正態分布的累積函數的逆函數。 NORMINV(probability,mean,standard_dev)
NORMSDIST 返回標准正態分布的累積函數，該分布的平均值為 0，標准偏差為 1。 NORMSDIST(z)
NORMSINV 返回標准正態分布累積函數的逆函數。該分布的平均值為 0，標准偏差為 1。 NORMSINV(probability)
PEARSON 返回 Pearson（皮爾生）乘積矩相關系數，r，這是一個范圍在 -1.0 到 1.0 之間（包括 -1.0 和 1.0 在內）的無量綱指數，反映了兩個數據集合之間的線性相關程度。 PEARSON(array1,array2)
PERCENTILE 返回數值區域的 K 百分比數值點。可以使用此函數來建立接受閥值。例如，可以確定得分排名在 90 個百分點以上的檢測侯選人。 PERCENTILE(array,k)
PERCENTRANK 返回特定數值在一個數據集中的百分比排位。此函數可用於查看特定數據在數據集中所處的位置。例如，可以使用函數 PERCENTRANK 計算某個特定的能力測試得分在所有的能力測試得分中的位置。 PERCENTRANK(array,x,significance)
PERMUT 返回從給定數目的對象集合中選取的若干對象的排列數。排列可以為有內部順序的對象或為事件的任意集合或子集。排列與組合不同，組合的內部順序無意義。此函數可用於彩票計算中的概率。 PERMUT(number,number_chosen)
POISSON 返回泊松分布。泊松分布通常用於預測一段時間內事件發生的次數，比如一分鍾內通過收費站的轎車的數量。 POISSON(x,mean,cumulative)
PROB 返回一概率事件組中落在指定區域內的事件所對應的概率之和。如果沒有給出 upper_limit，則返回 x _range 內值等於 lower_limit 的概率。 PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)
QUARTILE 返回數據集的四分位數。四分位數通常用於在銷售額和測量值數據集中對總體進行分組。例如，可以使用函數 QUARTILE 求得總體中前 25% 的收入值。 QUARTILE(array,quart)
RANK 返回一個數值在一組數值中的排位。數值的排位是與數據清單中其他數值的相對大小（如果數據清單已經排過序了，則數值的排位就是它當前的位置）。 RANK(number,ref,order)
RSQ 返回根據 known_y's 和 known_x's 中數據點計算得出的 Pearson 乘積矩相關系數的平方。有關詳細信息，請參閱函數 REARSON。R 平方值可以解釋為 y 方差與 x 方差的比例。 RSQ(known_y's,known_x's)
SKEW 返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值為中心的分布的不對稱程度。正偏斜度表示不對稱邊的分布更趨向正值。負偏斜度表示不對稱邊的分布更趨向負值。 SKEW(number1,number2,...)
SLOPE 返回根據 known_y's 和 known_x's 中的數據點擬合的線性回歸直線的斜率。斜率為直線上任意兩點的重直距離與水平距離的比值，也就是回歸直線的變化率。 SLOPE(known_y's,known_x's)
SMALL 返回數據集中第 k 個最小值。使用此函數可以返回數據集中特定位置上的數值。 SMALL(array,k)
STANDARDIZE 返回以 mean 為平均值，以 standard-dev 為標准偏差的分布的正態化數值。 STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)
STDEV 估算樣本的標准偏差。標准偏差反映相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEV(number1,number2,...)
STDEVA 估算基於給定樣本的標准偏差。標准偏差反映數值相對於平均值（mean）的離散程度。文本值和邏輯值（如 TRUE 或 FALSE）也將計算在內。 STDEVA(value1,value2,...)
STDEVP 返回以參數形式給出的整個樣本總體的標准偏差。標准偏差反映相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEVP(number1,number2,...)
STDEVPA 計算樣本總體的標准偏差。標准偏差反映數值相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEVPA(value1,value2,...)
STEYX 返回通過線性回歸法計算 y 預測值時所產生的標准誤差。標准誤差用來度量根據單個 x 變數計算出的 y 預測值的誤差量。 STEYX(known_y's,known_x's)
TDIST 返回學生 t- 分布的百分點（概率），t 分布中數值 (x) 是 t 的計算值（將計算其百分點）。t 分布用於小樣本數據集合的假設檢驗。使用此函數可以代替 t 分布的臨界值表。 TDIST(x,degrees_freedom,tails)
TINV 返回作為概率和自由度函數的學生 t 分布的 t 值。 TINV(probability,degrees_freedom)
TREND 返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標值（y 值）。即找到適合給定的數組 known_y's 和 known_x's 的直線（用最小二乘法），並返回指定數組 new_x's 值在直線上對應的 y 值。 TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
TRIMMEAN 返回數據集的內部平均值。函數 TRIMMEAN 先從數據集的頭部和尾部除去一定百分比的數據點，然後再求平均值。當希望在分析中剔除一部分數據的計算時，可以使用此函數。 TRIMMEAN(array,percent)
TTEST 返回與學生氏- t 檢驗相關的概率。可以使用函數 TTEST 判斷兩個樣本是否可能來自兩個具有相同均值的總體。 TTEST(array1,array2,tails,type)
VAR 估算樣本方差。 VAR(number1,number2,...)
VARA 估算基於給定樣本的方差。不僅數字，文本值和邏輯值（如 TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 VARA(value1,value2,...)
VARP 計算樣本總體的方差。 VARP(number1,number2,...)
VARPA 計算樣本總體的方差。不僅數字，文本值和邏輯值（如 TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 VARPA(value1,value2,...)
WEIBULL 返回韋伯分布。使用此函數可以進行可靠性分析，比如計算設備的平均故障時間。 WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)
ZTEST 返回 z 檢驗的雙尾 P 值。Z 檢驗根據數據集或數組生成 x 的標准得分，並返回正態分布的雙尾概率。可以使用此函數返回從某總體中抽取特定觀測值的似然估計。 ZTEST(array,x,sigma)

『貳』 昆明北大青鳥分享學好java的思路是怎樣的呢

互聯網的不斷發展，讓市場上對IT人才的需求量在不斷的增大。IT行業作為一個新興科技產業，在對人才的需求量非常大，發展前景也很廣闊，而且IT行業的薪資待遇比其他行業要高。所以越來越多的人都想學一門技術，轉行做IT，在IT行業最火的當然屬java編程了，當然java編程是一個專業性較強的工作，對於沒有接觸過的人來說是有一定難度的，所以說想學java編程，學好java的思路是怎樣的呢?昆明北大青鳥http://www.kmbdqn.com/一起來看一下吧!

想要學習java編程有兩種方式：

第一選擇網上視頻教學，如果選擇視頻教學這種方式，可以減少記憶壓力。對於不太理解的部分可以反復的看，仔細的思考，從而培養自身獨立思考的能力。但是選擇視頻學習缺少老師指導，對於所學知識不能夠更深入的理解，從而成為學習路上的「攔路虎」，會打擊學習的積極性。通過這段時間的學習後，自我感覺良好，結果真正遇到問題時便一問三不知，這樣下來不僅浪費了時間也沒有學到有用的知識。

第二選擇java培訓，java培訓的目的就是為了可以更好的就業，所以在學習的過程中更注重學員的獨立思考和解決問題的能力。為了能夠跟上老師講課的思路，就會認真的聽課，做好筆記，下課遇到不明白的問題也能夠及時向老師請教。做到多練習、不會就問，這樣下去就可以學到真正的技術，而且還縮短了學習的時間。

想要知道學好java的思路是怎樣的嗎?那就來北大青鳥參加java培訓，北大青鳥致力於java培訓，本著把java做精、做強的准則，以學員利益為首。有著多年軟體開發實戰經驗和教學經驗的講師團隊，全程以面授加項目實戰的模式，把知識點穿插進項目中去講解，達到融會貫通的效果。

『叄』 初級會計職稱考試難嗎

2018年的中級會計職稱考試即將開始，有很多考生都希望一次性能通過中級會計職稱三門，但是通過考試並不是靠運氣也不是偶然，一定要真實達到中級會計職稱理論要求，我們才能成為中級會計師，外界普遍反映中級會計職稱比較難，通過率較低，結合歷年考生考試未通過的考後感，大家反映中級會計職稱並不難，存在問題都是共同，考生和大家分享中級會計職稱失敗的幾大原因，大家可以引以為戒，亡羊補牢，為時不晚。
第一是設置的目標過遠不切實際，有很多考生都希望在大學畢業之後一次性通過中級會計職稱考試，但是如果你的學習時間比較少，那學習的一個進度又比較慢，比如說，一天只可以去學習兩節，但是為了追趕進度你要學習完兩章，那就是說人的記憶力是有限的，即使真的看完，但是並不能把知識給記住。學好相關的基礎知識，不僅需要時間也需要基礎學習方法智商，如果只是說盲目地每天去完成工作目標，那是不可能通過中級會計師的。
第二個是自控力不強，有很多學生沒有通過中級考試是因為自控力太差，沒有客服懶惰的這個習慣，如果你自控力實在不行的話可能無法按照你最開始的一個學習計劃進行學習，那就建議你可以通過網校或者是輔導班進行有計劃的監督式學習。
第三個是學習的方法是不得當的，有很多學生，雖然說備考時間很長啊，但是在學習效率上以及效果並不如他人，那就說明，可能是自身的一個學習方式，一個學習方法。存在不得當，比如說財務管理，只是一味的看書，並沒有計算並沒有背誦相關計算公式。
中級會計職稱考試並不難，大家只要能夠規避備考雷區，認真腳踏實地備考，那中級會計職稱考試就只是一次普通的能力測試。

『肆』 學歷對於進入國企來說有多重要

對於招聘門檻極高的國企來說，學歷當然是進入國企的敲門磚，如果達不到招聘要求的最低學歷標准，即便專業能力出色同樣無法通過招聘，相信有過國企應聘經歷的大學生群體對此是深有感觸的，這也從客觀上說明當今社會依然存在重學歷而輕能力的職場認知，雖然主要是停留在國企層面，但對那些學歷不高的人來說依然是無法逾越的鴻溝。

由此作為參考可以發現，在高等教育日漸普及的客觀背景下，作為年輕人還是應該注重學歷水平的提高，其實考研人群的日漸增多，便足以說明大學生已經認識到了就業形勢的殘酷性，畢竟學歷水平不僅直接決定能否獲得國企工作機會，而且對於整個人生規劃都會產生無可比擬的重要作用。

『伍』 職場中，哪些習慣、行為或者說小動作會給你減分

一.禮儀方面
1.交談禮儀：叫別人名字時，習慣說：「喂」 ，減分！！！
雖說在職場中，並不要求每一個都精通人情世故，但是基本的禮儀一定要注重。在公司里，如果不知道別人的名字，可以尊稱聲「你好」，也可以叫XX哥，XX姐，但不要隨便叫別人「喂」，這樣會顯得特別沒有禮貌
2.手機禮儀：開會時手機鈴響，減分！！
手機是我們現在使用頻率很高的一個東西，有的人甚至會有手機依賴症，不管都在哪都必須帶著手機。但是切記在公司的時候，最好把手機設置成靜音或者震動，這樣來電話的時候也不會吵到別人。尤其是在開會的時候，手機鈴響不僅會打斷別人演講的思路，更容易引起大家的反感。
另外，在接聽電話時，尤其是私人電話，盡量去外面接，不要對別人造成打擾
3.電話禮儀：不問環境，直入主題，減分！！
在打電話時，一定要提前詢問別人是否方便接聽電話，如果不方便就另外選時間溝通，提升電話溝通的效率。
二.文件管理
1.文件命無規則，減分！！
這點在簡歷的命名中特別明顯，有的人的簡歷命名：xxx個人簡歷，xxx.pdf，這樣的簡歷一看就很讓人崩潰，完全找不著主旨，想要看到你投的什麼崗位還得打開文件查看。
2.對外郵件不發PDF，減分！！
這點也是很讓人崩潰的，尤其是現在不同系統電腦office的兼容不同，很容易就會發生文件亂碼的現象。所以，在對外的文件中，如果不是有特別的規定，最好還是發PDF格式的吧
3.發給你的文件轉手刪除，減分！！
我曾經碰到一個同事就有這樣的習慣，凡是發到他手上的文件，絕對活不過三分鍾，一般文件還好，但是如果是那種重要的，需要再次使用的文件，一定會拉著你再給他發一次，說實話，這種行為在職場中真的是大忌。
三.郵件
1.郵件無主題，減分！！
寫郵件是我們在工作中經常會遇到的，但有些人總有這樣的習慣：郵件無主題，這樣的你又怎麼能讓別人在看到你郵件的第一眼找到你想要表達的事情呢？
2.應該回復給某一人的郵件回復了全部人，減分！！
既然選擇了郵件交流，那就代表有一定的私密性，將一個人的郵件回復給所有人不僅對其他收到郵件的人是一種打擾，更為嚴重的，是私密信息的泄露，有時候這種事情的後果是特別嚴重的。
3.郵件日期不對，郵件文件老是出現錯別字，減分！！！
試想一下，如果你是領導，對於犯這種低級錯誤的人，你能容忍幾次。小細節看似不起眼，卻能反應一個人的工作態度，是否認真。
總之，郵件是考察工作態度和工作專業性的重要部分，因此，一定要在發送郵件之前做好審查審查再審查！！