基于 Data-Science-For-Beginners 的 Soda Profits 实战用电子表格公式与函数补齐可口可乐毛利核算【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本文是对 Data-Science-For-Beginners 课程第 6 课《非关系型数据》配套作业 Soda Profits关联文档 的完整技术解读与实战指南。作业要求在一份缺少部分计算的可口可乐利润表CocaColaCo.xlsx中用手动公式补齐 2015—2018 财年的毛利润再用函数计算十年平均毛利从而验证第 6 课所讲的电子表格公式Formula与函数Function两大核心概念。读完本文你将掌握电子表格的单元格寻址、开头的公式写法、AVERAGE/SUM函数的参数规则以及跨平台编辑.xlsx文件时需要注意的兼容性细节并可通过仓库内的 Python 示例脚本复核结果。作业所依托的两类核心能力——公式与函数——正是第 6 课 README 中Spreadsheets一节重点讲解的内容下图展示了课程中 Inventory 示例里公式与函数在 Excel 界面中的实际形态作业概览Soda Profits 要解决什么问题本作业位于第 6 课非关系型数据末尾是课程 Assignment 环节 指定的课后任务英文原文位于 translations/en/2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md数据文件为 CocaColaCo.xlsx数据来源Yiyi Wang 整理的可口可乐财务公开数据。作业原文给出的任务共三步计算 FY 15、16、17、18 四个财年的毛利润Gross Profit其中Gross Profit Net Operating revenues − Cost of goods sold计算全部毛利润的平均值并且尽量使用函数完成其中Average 各财年毛利之和 ÷ 财年数量10该文件虽然是 Excel 文件但应当能够在任意电子表格平台中编辑。从任务设计可以看出前三步分别对应三个技能点行列定位与四则运算公式、内置统计函数的参数与区域引用、跨平台文件兼容性。作业题名 Soda Profits 取自可口可乐碳酸饮料的利润表围绕毛利 净营业收入 − 销售成本这一核心损益口径展开是检验第 6 课电子表格部分掌握程度的实战题。先读懂数据结构CocaColaCo.xlsx 的行列布局要填写公式第一步是精确掌握工作簿的结构。经实际读取 CocaColaCo.xlsx该工作簿只有一个工作表名为COCA COLA CO有效区域为 A1:L8具体布局如下行号A 列B 列C 列…H 列I 列J 列K 列L 列1Profit Loss statement3in million USDFY 09…FY 14FY 15FY 16FY 17FY 184Net operating revenues30990…45998442944186335410318565Cost of goods sold11088…17889174821646513255117706Gross Profit19902…28109空白待填空白待填空白待填空白待填8Average Gross Profit from FY 09 TO FY 18Put Formula Here关键观察点表头在第 3 行B3 标注单位 in million USD金额单位为百万美元C3:L3 依次为 FY 09 至 FY 18 共 10 个财年因此列 C 对应 FY 09、列 I 对应 FY 15、列 L 对应 FY 18。数据行第 4 行为净营业收入Net operating revenues第 5 行为销售成本Cost of goods sold。第 6 行为毛利Gross ProfitFY 09—FY 14C6:H6已预先填好结果19902、22426、28327、28964、28433、28109而FY 15—FY 18I6:L6为空白这正是本作业第一步要补全的部分。第 8 行A8 是说明文字 Average Gross Profit from FY 09 TO FY 18B8 单元格中预置了占位文本 Put Formula Here用于提示在此处填写平均值公式——这正是作业第二步要完成的位置。理解行列映射后公式的落点就非常明确毛利行是第 6 行四个待填单元格分别是I6、J6、K6、L6平均值公式应填写在B8。第一步用公式Formula计算毛利润第 6 课 README 的 Managing an Inventory 一节指出当一个单元格的取值依赖其他单元格时可以使用公式——公式以等号开头后跟计算表达式单元格可以互相引用参与运算课程中 Inventory 示例即用[QTY]*[COST]计算库存价值。将同样的思路套用到可口可乐利润表FY 15 的毛利润等于该财年净营业收入I4减去销售成本I5因此在I6单元格输入I4-I5按回车后I6会显示计算结果 26812百万美元。同理其余三个财年依次填入待填单元格公式计算结果百万美元I6FY 15I4-I526812J6FY 16J4-J525398K6FY 17K4-K522155L6FY 18L4-L520086小技巧由于四个财年的公式模式完全相同上一行的营收减下一行的成本可以在I6写好I4-I5后用右下角的填充柄向右拖动至L6电子表格会自动按相对引用平移公式生成其余三个单元格无需逐一手写。完成后可以顺手验证C6:H6 中已存在的 FY 09—FY 14 毛利如 FY 0930990−1108819902与第 4、5 行数据完全吻合说明公式口径毛利 净营业收入 − 销售成本在整张表中保持一致。第二步用 AVERAGE 函数计算平均毛利第 6 课 README 同时强调当计算涉及大量单元格时应使用函数预定义的公式。课程示例用SUM函数一次性汇总整列库存价值本作业第二步则要求使用平均值函数。作业原文明确给出的口径是Average 各财年毛利润之和 ÷ 财年数量10电子表格中最直接的解法是使用AVERAGE函数。由于 10 个财年的毛利现在完整位于 C6:L6 这一连续区域可在B8单元格替换占位文本 Put Formula Here输入AVERAGE(C6:L6)参数写法C6:L6是区域引用range表示从 C6 到 L6 的连续单元格矩形。AVERAGE会自动累加区域内所有数值单元格并除以数值个数等价于SUM(C6:L6)/10但更简洁、更能体现用一个函数的作业要求。计算结果10 个财年毛利合计为 250612百万美元平均值为 250612 ÷ 10 25061.2百万美元即约 250.612 亿美元的平均毛利。作业原文特别强调尽量使用函数与课程中用 SUM 函数替代手工逐格相加的教学目标一脉相承对于跨行跨列的汇总计算手写C6D6…L6既繁琐又易错而AVERAGE/SUM这类函数把对区域内的数值求和再平均封装为单个可读的调用同时当区域内的数据更新时函数结果会自动重新计算。第三步跨平台编辑与兼容性注意作业原文第三条要求指出This is an Excel file, but it should be editable in any spreadsheet platform——即该文件虽然是.xlsx格式但应保证在任意电子表格平台中都能打开、编辑并得出相同结果。这一点可以从两个层面理解文件格式本身是开放的.xlsx是基于 XML 的开放标准Office Open XML格式并非 Excel 私有格式。使用 LibreOffice Calc、Google Sheets、Apple Numbers、WPS 等任一主流电子表格软件打开 CocaColaCo.xlsx均可正常显示工作表结构并编辑单元格。基础公式与函数的兼容性开头的四则运算公式、AVERAGE/SUM这类基础统计函数在各大电子表格平台中语法一致部分本地化版本使用本地化函数名如德语的MITTELWERT中文版 Excel 中AVERAGE显示为平均值。本作业涉及的只是最基础的运算与函数不存在平台特有的高级特性因此跨平台结果应当一致。实操层面的几个建议建议在编辑完成后重新打开文件确认公式已参与计算、B8不再显示占位文本 Put Formula Here若使用在线表格如 Google Sheets编辑注意以.xlsx或兼容格式导出保存避免丢失公式若只复制计算后的数值粘贴到别处会丢失公式本身——需要保留公式时应使用粘贴公式或直接编辑原单元格。用 Python 复核计算结果可选为验证手工填写的公式结果可以借助仓库中 Python 课程2-Working-With-Data/07-python所讲的openpyxl库读取工作簿并复算。下面这段脚本以 CocaColaCo.xlsx 为输入直接复算四个财年毛利与十年平均值from openpyxl import load_workbook # data_onlyTrue 读取单元格的缓存计算值公式字符串需用 data_onlyFalse 查看 wb load_workbook(2-Working-With-Data/06-non-relational/CocaColaCo.xlsx, data_onlyTrue) ws wb[COCA COLA CO] # FY 15~18 分别位于 I、J、K、L 列第 4 行营收、第 5 行成本 years {col: ws[f{col}3].value for col in IJKL} gross {col: ws[f{col}4].value - ws[f{col}5].value for col in IJKL} for col in IJKL: print(years[col], gross[col]) # FY 15 26812 / FY 16 25398 / FY 17 22155 / FY 18 20086 # 十年毛利区域 C6:L6求平均 all_gross [ws[f{c}6].value for c in CDEFGHIJKL] print(sum(all_gross) / len(all_gross)) # 25061.2说明data_onlyTrue返回的是工作簿保存时缓存的数值在 Excel 中填入公式并保存后重新用脚本读取即可得到与界面一致的结果。该脚本仅作为结果核对手段作业本身的评分对象仍是电子表格中的公式实现。评分参考Rubric与自检清单原作业文档附带的评分表只给出了三个等级列Exemplary / Adequate / Needs Improvement具体标准由授课者结合三步任务细化。作为自学者可以对照作业原文的三条要求进行自检检查维度通过标准公式正确性I6:J6:K6:L6 中均填写了以开头的减法公式或等价的数值计算结果分别为 26812、25398、22155、20086单位百万美元函数使用B8 中使用了AVERAGE函数或等价写法SUM(C6:L6)/10结果为 25061.2且不是手工相加的静态数值跨平台可编辑文件以保留公式的方式在至少一个非 Excel 平台中打开、编辑后结果一致若三步全部达标即可对照 Exemplary 档若结果正确但平均值是手工加总、未使用函数则介于 Adequate 档。需要说明的是该关联文档是经 AI 翻译服务Co-op Translator自动翻译的版本官方原始英文文档2-Working-With-Data/06-non-relational/assignment.md应被视为权威来源涉及关键信息时请以原文为准。与课程体系的衔接本作业是第 6 课《非关系型数据》的收尾实战。整课除电子表格Spreadsheets外还讲解了键值Key-value、图Graph、列族Columnar、文档Document四类 NoSQL 数据库以及使用 Cosmos DB 模拟器探索文档数据详见 README。其中文档数据库的 SQL 查询依赖上一课 05-relational-databases 打下的 SQL 基础而本课的 PersonsData.json 与 TwitterData.json 则用于模拟器中上传与查询练习。Soda Profits 作业专注于电子表格侧它把毛利 净营业收入 − 销售成本这一业务口径转化为单元格定位、减法公式与AVERAGE函数的实践正是数据科学工作流中用最轻量的工具完成结构化数据清洗与派生计算的典型场景。【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