**Funções de pesquisa** estão entre os recursos mais poderosos do Excel, permitindo que você busque, combine e faça referência a dados em diferentes planilhas e conjuntos de dados. 

Dominar essas funções pode aumentar dramaticamente a eficiência do manuseio de dados:

- **Encontrar e recuperar** rapidamente dados específicos de um grande conjunto de dados;
- Conectar elementos de dados **em diferentes tabelas** com base em chaves comuns;
- **Reduzir erros de busca manual** e economizar tempo ao gerenciar dados;
- Permitir **atualização dinâmica de pontos de dados em fórmulas**, tornando suas planilhas reativas a alterações nos dados de origem.

# Tarefa

Agora é a sua chance de praticar.

Localize o **Product_ID** na tabela **Sales** para a transação com **Transaction_ID** 500. Você pode usar qualquer abordagem que funcione para você.

Qual Product_ID você encontrou na tarefa?

Análise de Dados com Excel oferece um guia prático para dominar as técnicas mais essenciais de gerenciamento, manipulação e análise de dados usando o Microsoft Excel. Você ganhará proficiência nas poderosas capacidades do Excel, progredindo através de métodos de análise de dados e criando visualizações dinâmicas e dashboards interativos. Ao final, você aprenderá a automatizar relatórios e aplicar análises avançadas, capacitando-o a tomar decisões informadas e baseadas em dados de forma eficiente.

Aprenda a importar, limpar e transformar dados com funções avançadas do Excel para preparar conjuntos de dados para análise aprofundada. Domine técnicas para navegar por dados complexos com funções de pesquisa.

Mergulhe no núcleo do poder analítico do Excel dominando análises condicionais, funções estatísticas e Tabelas Dinâmicas. Esta seção ensina como extrair insights significativos de grandes conjuntos de dados usando uma variedade de ferramentas analíticas.

Adquira as habilidades para criar gráficos estatísticos e construir painéis interativos que comunicam dados visualmente. Aprenda a automatizar tarefas repetitivas e gerar relatórios de maneira eficiente, melhorando a produtividade e a interação com os dados.

Aborda a análise de correlação para determinar relações entre variáveis usando o coeficiente de correlação de Pearson, regressão linear para explorar relações entre variáveis, a adição de linhas de tendência para análise de padrões em previsões, e o uso de testes t e testes z em testes de hipóteses para avaliar a significância estatística.

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