可口可乐损益表实战用 Excel 公式与 AVERAGE 函数计算毛利Data-Science-For-Beginners 第 6 课作业解析【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners本篇文章围绕 Data-Science-For-Beginners 课程处理非关系型数据Non-Relational Data一课中的配套实战作业Soda Profits / Soda-Gewinne展开以仓库中的 CocaColaCo.xlsx 为数据载体手把手讲解如何用电子表格公式计算可口可乐公司各财年的毛利润、并用 AVERAGE 函数批量求平均值。读完本文你将掌握电子表格中公式Formula与函数Function的核心区别与实战写法能独立完成同类损益表的数据补全任务。作业来源与课程背景本作业来自课程第 6 课处理数据非关系型数据其德文版位于 translations/de/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md英文原版位于 2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md。该课的 README.md 明确指出电子表格是存储与探索数据的流行方式之一课程重点讲解表格的组成要素工作簿、工作表、单元格、行与列、表头以及公式与函数的用法并以 Microsoft Excel 为演示工具其余表格软件的概念与步骤基本一致。作业的核心任务就是在一份存在缺失计算的电子表格中用刚学到的公式与函数知识补齐财务数据——这正是对课程公式与函数章节最直接的实战检验。数据文件与工作表结构解析作业数据文件为仓库中的 CocaColaCo.xlsx。从该文件的 OpenXML 结构xl/workbook.xml、xl/worksheets/sheet1.xml、xl/sharedStrings.xml可以确认工作簿只包含1 个工作表名为COCA COLA CO见docProps/app.xml的TitlesOfParts单元格区域为A1:L8金额单位为百万美元表头 B3 标注 in million USD行 3 为财年表头从 C3 到 L3 依次为 FY 09、FY 10……FY 18共 10 个财年行 4 为 Net operating revenues净运营收入行 5 为 Cost of goods sold销售成本行 6 为 Gross Profit毛利润其中 FY 14H6已带有一个示例公式H4-H5其余财年的单元格为空——这正是作业要求我们补齐的部分行 8 为 Average Gross Profit from FY 09 TO FY 18对应单元格 C8 标注为 Put Formula Here在此填写公式。从sheet1.xml中提取的原始数据单位百万美元如下财年FY 09 (C)FY 10 (D)FY 11 (E)FY 12 (F)FY 13 (G)FY 14 (H)FY 15 (I)FY 16 (J)FY 17 (K)FY 18 (L)净运营收入行430990351194654248017468544599844294418633541031856销售成本行511088126931821519053184211788917482164651325511770毛利润行6199022242628327289642843328109待计算待计算待计算待计算说明表中 FY 09FY 13 的毛利润值已存在于原文件中FY 14 的 28109 由示例公式H4-H5计算得出FY 15FY 18 四个财年即为本次作业的空白点。任务一计算 FY 15 至 FY 18 的毛利润作业第一步要求计算 FY 15、16、17、18 四个财年的毛利润公式为毛利润Gross Profit 净运营收入Net Operating Revenues - 销售成本Cost of Goods Sold在电子表格中公式以等号开头直接对单元格进行运算参见课程 README.md 中关于公式的讲解双击或选中单元格即可查看其背后的公式。因此在行 6 对应的空白单元格中应分别填写单元格输入公式计算过程结果百万美元I6I4-I544294 − 1748226812J6J4-J541863 − 1646525398K6K4-K535410 − 1325522155L6L4-L531856 − 1177020086值得强调的是作业特意在 FY 14 列保留了示例公式H4-H5原文件sheet1.xml中fH4-H5/f即为公式节点结果 28109 由公式自动计算。这种引用单元格而非直接输入数值的写法正是电子表格的核心价值一旦上游数据收入或成本发生变化所有依赖它的公式结果都会自动更新。课程中的公式示例图可以帮助你直观理解公式的形态以课程库存示例中的乘法公式QTY*COST类写法为参照本作业则使用减法任务二用 AVERAGE 函数计算十年平均毛利润作业第二步要求计算 FY 09 至 FY 18 共10 个财年的平均毛利润并明确提示尝试使用函数完成。计算公式为平均毛利润 全部财年毛利润之和 ÷ 财年数量10虽然可以逐格相加但那是繁琐且易错的做法。课程 README.md 指出函数Function是预定义好的公式用于对单元格值执行计算函数需要传入参数Arguments当参数不止一个时需按特定顺序列出。这里的 AVERAGE 函数即接收一个单元格区域作为参数AVERAGE(C6:L6)C6:L6覆盖行 6 中 FY 09 至 FY 18 的全部 10 个毛利润单元格AVERAGE 会先对这些值求和再除以区域内数值单元格的个数此处为 10由于 FY 15FY 18 的四个毛利润已在任务一中通过公式计算出来AVERAGE 会自动读取它们的计算结果因此务必先完成任务一再写本公式或按依赖顺序由表格自动重算。课程中的函数示例图展示了 SUM 这类函数在单元格中的实际形态与本作业使用 AVERAGE 的方式完全同构将本作业数据代入后最终参考结果为财年毛利润百万美元19902, 22426, 28327, 28964, 28433, 28109, 26812, 25398, 22155, 20086十年合计250612平均毛利润C825061.2即在单元格 C8 中填写AVERAGE(C6:L6)应得到25061.2百万美元。任务三跨平台可编辑性与文件格式说明作业第三点指出这是一份Excel 文件.xlsx但应当能在任何表格软件中编辑。这一点在技术上是成立的.xlsx基于 Office Open XML 规范本仓库文件中包含[Content_Types].xml、xl/workbook.xml、xl/worksheets/sheet1.xml等标准部件是开放的压缩文档格式因此可以使用 LibreOffice Calc、Google Sheets、Apple Numbers、WPS 等任意兼容 OpenXML 的软件打开并编辑公式与函数I4-I5、AVERAGE(C6:L6)均会保留并自动重算课程 README.md 也强调虽然示例用 Excel 演示但大多数组成部分与主题在其他表格软件中都有相似的名称与步骤。完整参考结果一览完成全部三步后行 6 与 C8 应呈现如下结果单位百万美元财年FY 09FY 10FY 11FY 12FY 13FY 14FY 15FY 16FY 17FY 18净运营收入30990351194654248017468544599844294418633541031856销售成本11088126931821519053184211788917482164651325511770毛利润19902224262832728964284332810926812253982215520086指标单元格公式结果平均毛利润FY 09–18C8AVERAGE(C6:L6)25061.2评分标准Rubric作业提供了三档评分框架德文版为 Vorbildlich / Angemessen / Verbesserungswürdig对应英文版 Exemplary / Adequate / Needs Improvement。结合作业要求可从以下维度自查评价维度优秀Vorbildlich / Exemplary合格Angemessen / Adequate需改进Verbesserungswürdig / Needs Improvement毛利润计算正确使用减法公式完成 FY 15–18 全部 4 个财年计算结果正确但采用手算直接填数值存在错误或漏算平均值计算使用 AVERAGE 函数对 10 个财年取平均结果正确结果正确但使用手工逐格相加未完成或结果错误文件可编辑性可在其他表格软件中正常打开并自动重算公式仅在原软件中可用无法在其他平台正常编辑数据来源与延伸学习作业中标注的数据来源为 Yiyi Wang 整理的 Coca-Cola 损益表数据集Kaggle 平台本文所有数字均直接提取自仓库中的 CocaColaCo.xlsx 原始文件可用于自行校验。完成本作业后建议继续阅读该课的 README.md它以非关系型数据为主题在电子表格之后还讲解了 NoSQL 的四种类型键值、图、列族、文档以及使用 Cosmos DB Emulator 对 JSON 文档执行 SQL 查询的方法上一课 05-relational-databases 则覆盖 SQL 语言基础与本课的表格计算、文档查询共同构成关系型 vs 非关系型两条数据管理主线的完整闭环。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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