你肯定没用过的excel效率倍增快捷键
Excel是我们做数据分析的老朋友了，但虽说是老朋友，但我们可能对它的过去也并不了解（其实谁都有过去……我帮大家简单地理一下Excel的过去吧～～）
Excel出生于1985年，至今已有33岁了（控制住！不要习惯性地跟自己的年龄比较～），至今为止，不知道具体经历了多少个大大小小的版本。我在网上搜寻资料，找到了Excel部分版本的相关图片，让大家简单了解一下它的过去：
Excel也有过去～从1.01～2016（你用过最旧的版本是？）
这30多年来，可谓翻天覆地呀～Excel走到此刻，最新的正式版本是Excel 2016（你跟上节奏了吗？）。简要了解Excel发展史后，我想说的是：基于我们都是Excel的重度使用者，建议大家要升级到Excel 2016版本，因为该版本已很成熟，处理数据也比旧版本更高效！工欲善其事，必先利其器！纵使你有n个客观理由不升级，但是办法总比困难多～
你可以原地踏步，但Excel一直在为提升数据分析效率而进步，微软在2018年底已发布Excel 2019了~
讲了那么多历史～，进入今天的技能主题：
Excel版本：Excel 2013以上
技能名称：快速填充（快捷键：Ctrl + E）
功能路径：开始-填充-快速填充（填充下面的最后一个功能，藏得还是比较深的，太不起眼了～位于Excel程序的右上角，如下图）
数据分析之前，我们有一个重要步骤—数据清洗，这个功能就能帮到我们，提升数据处理的效率！（当然我们还可以用函数、分列等方法处理，Ctrl+E 有时会更高效，我们都掌握，然后灵活运用就更好了～）
1、快速从日期中分离年、月、日
我们处理日期的办法一般是，把假日期转化为标准日期，然后就可以利用数据透视表将字段分组，生成年、季、月等时间字段。但有些朋友还是习惯在数据源中生成时间字段，或者只需要以年为分析日期……那么 Ctrl + E 就是你的福音了。
以下示范中，A列是日期，要求在B、C、D列中分别提取出年＼月＼日来，以年为例操作步骤如下：
在【年】下方的B2单元格，输入2018后按下回车键（此时光标停留在B3单元格），再按下键盘上的Ctrl + E，这时神奇的效果就发生了：
可以看到年、月都快速的提取出来了，为什么不示范一下提取【日】？因为如果你在D2中输入1的时候，Excel程序还不知道你的规则，年份2018也有一个1，你是要提取2018中的1，还是第2个“/”后的1，Excel并不知道。处理的方法就是多输入几个结果：D2中输入1，D3中输入2，然后再按下 Ctrl + E，即可提取【日】：（以下示范中，第一次操作为只输入D2，第二次操作为输入D2、D3，请看两者的结果区别）
输入了1、2这两个数字后，Excel就明白了规则，知道你要第2个“ / ”后的部分内容；若有更多的可能情况，如果2个不足以明确规则，就输入3个或更多以表明你的规则。
这个快速填充功能，既然能分，自然也能合，若你要把年、月、日字段组合成标准日期，这也是可以用Ctrl + E 来完成的（比你用函数来合并要快多了吧～）：
2、快速分离中文、英文、数字、符号
在清洗数据时，有时我们会遇到一些中文和符号、中文和英文、中文和数字混合的情况，这一些规则明确的分离，我们都可以用 Ctrl + E 进行处理：（尤其是提取类别这个例子，如果用函数也是挺麻烦的，还是按一下快捷键来得干脆～）
有人能想明白为什么店铺名提取要输入5个店铺名后，再Ctrl+E？答案见下文注意事项
3、使用注意事项
要在相邻的列 或连续不间断的数据源 中使用，Excel不会跨列去识别你的参考列
上图就是隔断了一列，这时按Ctrl+E无法使用～
那什么是连续？就是中间没有间隔空列，具体看下图：
在连续的数据源中，即使跨列，Excel也能检测你的参考列
要实现快速填充（Ctrl+E）功能，切记规则要明确，如中文、英文、符号、数字等这些，Excel是会作为不同的类型去识别的。
如果你输入了一个参考，按Ctrl+E没达到结果，表明规则还无法明确唯一，那就再多输几个，直到规则明确。若规则实在无法明确，请用函数、分列等方法处理。【前文提取店铺名时，为什么要输入个店铺名？因为店铺1、2后面是-，店铺3、4后面是英文字母，店铺5后面是符号，即有三种情况，你都要写有参考，Excel就明白规则了。】
关于Excel知识的学习、Excel版本选择：
Excel的知识体系非常庞大，基本没有人能全面精通Excel（越学越觉得自己有太多不懂了……）。持续关注本号发的Excel文章，花几分钟学个小功能，今天这个Ctrl+E的小功能，说不定在某个时候能帮你一个大忙～～
关于Excel版本，若是做数据分析的朋友，真的建议你选择Excel 2016，新版本操作会更高效，也会让你看到更多的数据分析的功能，突破Excel处理100万行数据的限制（靠内置的插件Power Query，Power Pivot、Power View
