场景描述
某公司的市场部门需要根据客户的问卷调查数据来分析客户的偏好和需求。记录表中包含了受访者的ID、年龄组、性别、所在城市、最喜欢的活动类型、最常用的产品类别等信息。现在需要根据这些数据进行市场调研分析，并确定不同年龄段和性别的客户需求。
需要使用的函数
QUERY：用于执行SQL-like查询。
CONCATENATE / CONCAT & TEXTJOIN：用于拼接字符串。
FREQUENCY：用于统计数值分布频率。
SUBTOTAL：用于计算列表或数据库中的数据。
数据表格示例
计算列和结果
在E列添加“年龄组统计”
在F列添加“城市统计”
在G列添加“产品类别统计”
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公式原理说明
QUERY函数
功能: QUERY函数用于执行SQL-like查询。
语法: QUERY(data, query, [headers])
data: 查询的数据源。query: SQL-like查询语句。[headers]: 数据是否有标题行（默认为1）。
应用: 使用QUERY函数可以对数据进行过滤、排序、汇总等操作。例如，统计每个城市的受访者数量：=QUERY(A:E,"SELECT D, COUNT(*) GROUP BY D")。
CONCATENATE / CONCAT & TEXTJOIN函数
功能: CONCATENATE函数用于拼接字符串，CONCAT和TEXTJOIN则提供了更现代的拼接方式。
语法:
CONCATENATE(text1, [text2], ...)CONCAT(text1, [text2], ...)TEXTJOIN(delimiter, ignore_empty, text1, [text2], ...)text1, text2, ...: 需要拼接的文本。delimiter: 分隔符。ignore_empty: 是否忽略空值。
应用: 如果需要将性别和所在城市拼接成一个新的字段，可以使用CONCATENATE或CONCAT函数，如=CONCATENATE(C2,"-",D2)。
FREQUENCY函数
功能: FREQUENCY函数用于统计数值分布频率。
语法: FREQUENCY(data_array, bins_array)
data_array: 需要统计的数据数组。bins_array: 分组区间。
应用: 在本场景中，FREQUENCY函数没有直接应用，但如果需要统计不同年龄段的人数分布，可以使用该函数。
SUBTOTAL函数
功能: SUBTOTAL函数用于计算列表或数据库中的数据。
语法: SUBTOTAL(function_num, ref1, [ref2], ...)
function_num: 指定计算类型（如1为平均值，9为计数等）。ref1, ref2, ...: 参与计算的引用范围。
应用: 在G2单元格中的公式=SUBTOTAL(9,E:E)表示计算E列（最常用的产品类别）中非空单元格的数量。
通过以上设置，我们可以有效地进行市场调研数据分析，并确定不同年龄段和性别的客户需求。希望这个例子能帮助你更好地理解客户的需求，并据此调整市场策略。