京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
EXCEL数据分析处理(4)
如果不再需要分类汇总结果,可在图2-49所示的【分类汇总】对话框中单击【全部删除】,即可撤消分类汇总。
数据透视表是用于快速汇总大量数据的交互式表格,用户可以旋转其行或列以查看对源数据的不同汇总,也可以通过显示不同的页来筛选数据,还可以显示所关心区域的数据明细。通过对源数据表的行、列进行重新排列,使得数据表达的信息更清楚明了。
以例2-11的数据为例,建立数据透视表的步骤如下:
(1)首先,要保证数据源是一个数据清单或数据库,即数据表的每列必须有列标。
(2)单击数据清单或数据库中的任一非空单元格,然后单击【数据】菜单,选择【数据透视表和图表报告】项,则系统弹出【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之1】对话框,如图2-51所示,根据待分析数据来源及需要创建何种报表类型,进行相应的选择,然后单击【下一步】按钮,系统弹出【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之2】对话框,如图2-52所示;
图2-51 【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之1】对话框
图2-52 【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之2】对话框
(3)默认情况下,系统自动将选取整个数据清单作为数据源,如果数据源区域需要修改,则可直接输入“选定区域”,或单击【浏览】按钮,从其他的文件中提取数据源。确定数据源后,单击【下一步】按钮,系统弹出【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之3】对话框,如图2-53所示。
图2-53 【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之3】对话框
(4)在【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之3】对话框中,单击【版式】按钮,出现【数据透视表和数据透视图向导—版式】对话框,如图2-54所示。
(5)【数据透视表和数据透视图向导—版式】对话框中,再根据需要,将右边的字段按钮拖到左边的图上,这里,将“销售人员”拖到“行(R)”图上,将“商品”拖到“列(C)”图上,将“数量(台)”和“金额(元)”拖到“数据(D)”图上,如图2-55所示。
图2-55 设置数据透视表的版式
(6)设置好版式后,单击【确定】按钮,则系统就返回到图2—44所示的【数据透视表和数据透视图向导—3步骤之3】对话框,然后单击【完成】按钮,数据透视表就完成了,如图2-56所示。
这样,通过图2-56的数据透视表,即可看出每个销售人员所销售商品的种类、数量、销售额及其合计数,从而以此为基础可很方便地对每个销售人员的销售业绩进行评价。
图2-56 各个销售人员销售商品的数据透视表
在图2-56所建立的数据透视表上,可以很方便地进行多角度的统计与分析。比如要了解李四所销售商品的情况,可在“销售人员”下拉列标中只选中“李四”,然后单击“确定”按钮,则李四的销售情况如图2-57所示。
图2-57 李四的销售情况汇总
还可以建立透视图,方法是:单击数据透视表中的任一单元格,单击鼠标右键,在快捷菜单中选择【数据透视图】项,则系统自动显示出数据透视图,从而得到每个销售人员的更为直观的销售情况。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16