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Excel中or和if函数的使用方法的实例教程

作者:小牛IT网
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发布时间:2025-07-24 13:13:56 | 更新时间:2025-07-24 13:13:56
本文将深入解析Excel中OR与IF函数的核心用法,提供从基础到进阶的实战案例教程。通过10大核心技巧,结合销售、人事、考勤等真实场景,详解单函数逻辑判断、多层嵌套组合、动态结果输出及常见错误规避。每个技巧均配备2-3个操作实例,帮助用户掌握"or函数的使用方法及实例"及IF的灵活应用,实现高效数据决策。
Excel中or和if函数的使用方法的实例教程

       一、理解逻辑函数核心:OR与IF的本质差异

       OR函数属于逻辑测试函数,用于判断多个条件中是否至少有一个为真(TRUE)。其语法为=OR(条件1, 条件2, ...),当任一条件成立即返回TRUE(根据Microsoft Office官方文档)。IF函数则是条件分支函数,根据指定条件的真假返回不同结果,语法为=IF(测试条件, 真时返回值, 假时返回值)。二者本质区别在于:OR专注于多条件的"或"关系判定,IF则根据判定结果执行差异化输出。

       二、OR函数独立应用:多条件快速筛查

       场景1:销售业绩初筛。判断销售员是否完成季度指标(>50万)或新客户数达标(≥10个)。公式:=OR(B2>500000, C2>=10)。若销售A业绩48万但新客户12人,返回TRUE;销售B业绩55万但新客户8人,同样返回TRUE。

       场景2:项目风险预警。监控项目是否超预算(实际成本>预算)或超期(当前日期>截止日)。公式:=OR(D2>E2, TODAY()>F2)。任一条件触发即标记高风险。

       三、IF函数单层判断:基础条件分流

       场景1:考试成绩分级。分数≥60显示"及格",否则"不及格":=IF(G2>=60, "及格", "不及格")。若学生A得分75,返回"及格";学生B得分58,返回"不及格"。

       场景2:库存状态标识。当库存量≤安全库存时显示"补货",否则显示"充足":=IF(H2<=I2, "补货", "充足")。商品A库存100(安全库存150),触发"补货"提醒。

       四、OR嵌入IF:实现"或关系"条件判断

       场景1:复合型奖金资格判定。员工需满足:工龄≥3年或绩效考核为A。公式:=IF(OR(J2>=3, K2="A"), "有资格", "无资格")。员工A工龄2年但绩效A,返回"有资格";员工B工龄4年绩效B,同样符合。

       场景2:灵活休假审批。当申请天数≤3天或为年假类型时自动批准:=IF(OR(L2<=3, M2="年假"), "批准", "需审核")。申请2天病假将触发"需审核",而5天年假则返回"批准"。

       五、多层IF嵌套OR:复杂业务规则建模

       场景1:客户等级动态划分。规则:消费额>10万或VIP年限≥5年为"钻石";消费>5万或年限≥3年为"黄金";其余为"普通"。公式:
=IF(OR(N2>100000, O2>=5), "钻石", IF(OR(N2>50000, O2>=3), "黄金", "普通"))
客户A消费8万年限4年,满足黄金条件;客户B消费12万年限2年,仍评为钻石。

       场景2:产品质检分流。外观无瑕疵且(功能测试全通过或抽检批次=1)为"合格";否则"返工"。公式:
=IF(AND(P2="无", OR(Q2="全通过", R2=1)), "合格", "返工")
产品A外观有瑕疵但功能全通过,仍返回"返工"。

       六、数组公式进阶:OR与IF批量处理多条件

       场景1:批量标记高风险订单(需按Ctrl+Shift+Enter)。同时满足:金额>10万或付款逾期>30天。公式:=IF(OR(S2:S100>100000, T2:T100>30), "高风险", "正常")。该数组公式将一次性输出整个区域结果。

       场景2:多科目补考名单筛选。任意科目低于60分需补考:=IF(OR(U2:Y2<60), "需补考", "通过")。学生C数学52分英语70分,整行标记为需补考。

       七、动态结果生成:结合文本与计算

       场景1:智能折扣提示。当会员等级为"白金"或消费累计>1万时,显示具体折扣率:=IF(OR(Z2="白金", AA2>10000), "尊享8折", "无折扣")。消费1.2万的普通会员触发"无折扣"。

       场景2:自动化运费计算。省内订单或重量≤1kg免运费:=IF(OR(AB2="省内", AC2<=1), 0, AD210)。省外2kg订单将计算运费20元。

       八、错误处理机制:避免VALUE!与N/A

       场景1:防御性空值处理。当奖金计算基础为空时返回0:=IF(OR(AE2="", AE2=0), 0, AE20.1)。避免因空单元格导致公式链断裂。

       场景2:兼容VLOOKUP查找失败。当员工ID不存在或部门为空时显示"信息缺失":=IF(OR(ISNA(VLOOKUP(AF2,AG:AH,2,0)), AH2=""), "信息缺失", VLOOKUP(...))

       九、日期逻辑判断:结合TODAY与DATEDIF

       场景1:合同续约提醒。到期日≤30天或已过期需预警:=IF(OR(AI2-TODAY()<=30, AI2。今日为2023-10-01时,2023-10-05的合同将触发预警。

       场景2:员工周年奖励。入职满1年或5年时触发:=IF(OR(DATEDIF(AJ2,TODAY(),"Y")=1, DATEDIF(AJ2,TODAY(),"Y")=5), "发放", "")

       十、性能优化技巧:替代复杂嵌套方案

       场景1:用OR简化多重IF。原嵌套公式:=IF(AK2>90,"A",IF(AK2>80,"B",IF(AK2>70,"C","D"))) 可优化为:
=IF(OR(AK2>90), "A", IF(OR(AK2>80), "B", ...)) 虽非直接替代,但合理拆分条件可提升可读性。

       场景2:布尔逻辑替代法。判断是否VIP或大客户:=(AL2="VIP")+(AM2>100000)>0,利用TRUE=1的特性简化计算。

       十一、跨表引用整合:多数据源条件验证

       场景1:跨表校验订单状态。当订单表!AN2为"已发货"或物流表!AO2="已签收"时标记完成:=IF(OR('订单表'!AN2="已发货", '物流表'!AO2="已签收"), "完成", "处理中")

       场景2:多部门预算汇总。当财务部或市场部超支时预警:=IF(OR(SUMIF(部门列,"财务部",金额列)>财务预算, SUMIF(...)>市场预算), "超支", "正常")

       十二、条件格式联动:可视化逻辑结果

       场景1:高亮逾期任务。设置条件格式公式:=OR(AP2AR2)) 过期或未开始但已过计划日期的任务自动标红。

       场景2:双指标异常预警。当温度>38℃或湿度<20%时单元格变黄:=OR(AS2>38, AT2<20)

       十三、与AND函数协同:构建精确条件网

       场景1:精准促销对象。新注册用户且(消费满200或领取过优惠券):=IF(AND(AU2="新用户", OR(AV2>=200, AW2="是")), "发送", "排除")。满足复合条件才触发动作。

       场景2:设备检修标准。运行超5000小时或(有故障记录且上次检修>180天):=IF(OR(AX2>5000, AND(AY2="有", AZ2>180)), "立即检修", "定期维护")

       十四、实战综合案例:考勤与绩效联动系统

       规则:全勤奖发放需满足:无迟到早退 且 (绩效≥B或参与重点项目)。公式:
=IF(AND(BA2=0, OR(BB2="A", BB2="B", BC2="是")), 500, 0)
员工D全勤但绩效C且未参与项目,奖金为0;员工E缺勤1天但绩效A,同样不满足。

       该案例完整展示"or函数的使用方法及实例"与IF的深度整合,覆盖90%职场场景需求。

       十五、常见陷阱规避:逻辑值处理要点

       陷阱1:数值与文本混用。OR(BD2>10, BE2="Yes")中若BD2为文本,将返回VALUE!。解决方案:=OR(IFERROR(BD2>10,FALSE), BE2="Yes")

       陷阱2:空单元格误判。OR(BF2>100, BG2<50)中若BF2为空,Excel会视为0导致条件成立。需增加空值检测:=OR(AND(BF2<>"",BF2>100), AND(BG2<>"",BG2<50))

       十六、未来技能延伸:XOR与IFS函数前瞻

       延伸1:XOR异或判断。用于互斥条件如"仅接受银行卡或支付宝支付":=IF(XOR(BH2="银行卡", BI2="支付宝"), "有效", "方式冲突")

       延伸2:IFS替代多层嵌套。员工评级公式简化为:=IFS(BJ2>=90,"A",BJ2>=80,"B",BJ2>=70,"C",TRUE,"D")

       通过系统掌握OR与IF的组合策略,用户可构建从简单状态标识到复杂业务规则引擎的解决方案。建议从本文案例出发,结合自身数据场景调整参数,逐步提升逻辑建模能力。

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