可視化數據分析excel怎么做？（可視化數據分析報告模板）

本篇文章給大家談談可視化數據分析excel，以及可視化數據分析報告模板對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享可視化數據分析excel的知識，其中也會對可視化數據分析報告模板進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、EXCEL實現數據可視化

• 2、如何利用Excel做數據分析

• 3、【數據分析】Excel數據分析全流程

• 4、Excel數據可視化圖表制作必須要注意的11個問題

• 5、怎樣用Excel做數據分析

EXCEL實現數據可視化

一、主要實現功能及加載項插件

EXCEL 數據切片（office2010版本以上）

插入-加載項-xltools.net unpivot tab (轉換數據格式為標準數據透視表樣式)

spr -excel 插件，制作微圖表

二、數據美化

1.去除網格線

視圖-網格線

2.圖標數據差距過大，優(yōu)化

數據-坐標軸格式-刻度-對數

3.次坐標軸展示不同類別數據

4.不同顏色的凸出顯示和圖標截斷

5.使用切片器圖表美化

步驟1：創(chuàng)建數據透視表，比如選擇總分合計

2.數據透視表分析-字項目和集

3.插入條形圖-百分比堆積條形圖，單擊空白處隱藏所有字段

4.插入切片器-

5.美化

6.圖表靈感來源

Excel模板，花瓣，good

三、index+match 實現快速查找

index(array,row_num,column_num) 返回一個區(qū)域中找出想要的行與列對應的單元格的值，

match(lookup_value, lookup_array, match_type)

MATCH函數屬于查找函數，第一個參數是查找的值，第二個參數是 查找值所在的區(qū)域，第三個參數代表查找方式：0代表精確查找、1 代表查找不到它的值則返回小于它的最大值，-1代表查找不到它的值則返回大于它的最小值。

index+match組合，match 返回查找對象對應的行數和列數，index定位單元格數值

公式：INDEX(數據范圍,match(查找值 ，行, ),match(查找值，列))

e.g. INDEX(考評表! 1: 69,MATCH(數據清洗!C2,考評表! 1: 69,0),MATCH(數據清洗!B2,考評表! 3: 3,0))

如何利用Excel做數據分析

Excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量的話，可以應付絕大部分的分析工作。數據分析的最終目的是解決我們生活和工作中遇到的問題，明確的問題為數據分析提供了目標和方向。

Excel數據分析步驟分為：明確問題-理解數據-清洗數據-數據分析或構建模型-數據可視化。

一、明確問題

以上篇文章中提到的淘寶和天貓嬰兒用品數據為數據集來進行數據分析。

1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？

2、不同季度對用戶購買行為有什么影響？

2、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？

3、不同性別對用戶購買行為有什么影響？

二、理解數據

參考 沐沐：描述統(tǒng)計分析 理解數據集部分

三、數據清洗

數據清洗步驟為：選擇子集-列名重命名-刪除重復值-缺失值處理-一致化處理-數據排序-異常值處理。

1、選擇子集

有時候原始數據量過大，有時候并不需要全部字段，我們可以將不需要用到的字段進行隱藏，為了保證數據的完整性，盡量不要刪除數據。從問題中我們可以發(fā)現購買商品表中的商品屬性對于我們分析數據沒什么幫助，可以將其隱藏（選中商品屬性列-右擊-選擇隱藏）。

2、列名重命名

我們可以將原始數據集的英文字段改成中文字段，方便閱讀和理解，雙擊列名直接修改即可。

3、刪除重復值

從購買商品表和嬰兒信息表示中可知，如果全部字段重復，我們才認為數據是有重復的，從操作來看，是沒有重復值的。

4、缺失值處理

可以看總共有多少行數據，然后鼠標選中列來看缺少多少數值。如果有缺失值，我們可以用定位找到缺失值（選中列-F5-定位條件-空值）。未找到缺失值。

5、一致化處理

對數據列的數據格式進行統(tǒng)一處理。數據中的購買時間列和出生日期列為常規(guī)格式，我們需要轉換為日期類型（選中列-右擊-設置單元格格式-日期），然后再選中列-分列-下一步-下一步-列數據格式：日期：YMD-完成。

6、數據排序

我們通過對購買次數列進行降序排序，發(fā)現用戶‘2288344467’在2014年11月13日購買了10000份的‘50018831’二級分類、‘50014815’一級分類商品。

7、異常值處理

通過數據透視表沒有每列數據中的異常值。

至此，我們已經得到分析問題的數據了，下一步，利用Excel中的數據透視、函數和分析工具來進行數據分析來解決我們的業(yè)務問題了。

1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？

將商品一級分類放在行標簽，值為購買數量的求和項，得出最受歡迎的一級商品為28，購買數量為28545。

在此分類下，即在一級分類28商品下，最受歡迎的是哪類二級商品？

2、季度對用戶購買行為有什么影響？即看每個季度銷量怎么樣？

從數據透視結果來看，我們發(fā)現，12-14年的第四季度在該年的銷售量都是最高的。

3、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？

在分析這個問題之前，我們需要將一級分類商品和二級分類商品用Vlookup函數V到嬰兒信息表中，然后計算出嬰兒的年齡。

根據計算出的數據透視出來各年齡段的購買量為：從透視表中我們可以看出4歲以前的嬰兒為主要用戶群體。

從嬰兒不同年齡段購買二級商品數量來看，各年齡段最受用戶歡迎的二級商品如下圖所示：

4、不同性別對用戶購買行為有什么影響？

我們可以看出男嬰兒和女嬰兒的人數相差小，但是女嬰兒的購買數量將近是男嬰兒的兩倍。

最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品的TOP5

此外，我們還可以看出最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品TOP5。

【數據分析】Excel數據分析全流程

作為數據分析師， 清晰了解數據分析的步驟是非常重要的，有助于清楚把控整個數據分析的流程。

作為想要學習數據分析的人員，了解整個數據分析的流程， 這樣在面對一個數據分析問題的時候，知道如何去開展。

那么數據分析流程包含哪些環(huán)節(jié)呢？

我將一次完整的數據分析流程主要分為六個環(huán)節(jié)，包括明確 分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、總結與建議 。

做任何事情都有其對應的目的，數據分析也是如此。每一次分析前，都必須要先明確做這次分析的目的是什么，只有先明確了目的，后面的分析才能圍繞其展開, 常見的數據分析目標包括以下三種類型：

指標波動型 : 主要是針對某個指標下降了，上漲或者異常所做的分析， 比如DAU(日活躍用戶數)降低了， 留存率降低了， 電商平臺的訂單數量減少了， 收入降低了，質量指標如卡頓率上漲的，分析的主要目的是挖掘指標波動的原因， 及時發(fā)現業(yè)務的問題。

評估決策型 ：主要是針對某個活動上線， 某個功能上線， 某個策略上線的效果評估以及下一步迭代方向的建議，這些建議是指導產品經理或者其他業(yè)務方決策的依據。

專題探索型 : 主要是針對業(yè)務發(fā)起的一些專題的分析， 比如增長類的專題分析， 怎么提高用戶新增，活躍，留存，付費， 比如體驗類的專題分析， 如何提高用戶查找表情的效率， 比如方向性的探索， 微信引入視頻號的功能的用戶需求分析以及潛在機會分析。

明確了數據分析目的之后， 第二步就是根據我們的分析目的，提取相對應的數據，通常這一個環(huán)節(jié)是利用 hive sql 從數據倉庫中提取數據。

提取的數據通常要注意提取的維度和對應的指標個數，以電商app 的付費流失嚴重分析案例,我們需要提取的維度和指標可以根據具體的業(yè)務流程來(如圖):

首先從維度上，我們需要確定好，比如時間維度我們提取的時間跨度是多長，比如今天的數據和昨天的對比，那就是取2天的數據，如果是這周和上周那就是十四天的數據。

設備維度的值是否需要提取ios和安卓的用戶進行不同的平臺的對比，分析付費流失嚴重是否主要發(fā)生在某個平臺。

年齡、性別、地域維度，就是提取用戶這些維度的信息， 主要是為了在哪一個年齡層， 哪一個性別，哪一個地域流失最嚴重。

新老用戶的維度， 主要是從新舊維度上分析流失嚴重是否是集中在新用戶還是老用戶(如圖所示)

確定好了維度以后， 接下來就是指標信息， 維度+ 指標才是一個完整的數據 。

因為需要分析每一個環(huán)節(jié)的流失情況，所以需要提取下單的每一個環(huán)節(jié)對應的指標的人數和次數。

基于這些人數和次數，我們可以計算每一個環(huán)節(jié)之間的轉化率。

活躍瀏覽比 = 瀏覽的人數/活躍的人數

瀏覽添加比 = 添加的人數/瀏覽的人數

添加下單比 = 點擊下單人數/添加購物車人數

成功下單率 = 成功下單的人數/點擊下單的人數

當我們知道我們應該從哪里獲取數據， 以及獲取哪些指標數據后，為了保證我們提取的數據的質量，我們通常要對數據進行處理。

常見的數據處理有異常值處理，空值處理。舉個例子， 比如我們在提取用戶的年齡數據之前，我們需要去除掉年齡中的空的數據以及異常的數據， 異常的數據指得是比如年齡超過120歲這種。

數據處理好了之后，就可以開始分析，根據我們的分析目標，我們要選擇合適的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。

常見的分析方法包括：漏斗分析， 相關性分析， 5w2h 分析， aha 時刻分析， 麥肯錫邏輯樹分析法，用戶畫像分析，RFM用戶分群，對比分析等方法，這些方法詳細的介紹會在第三章展開， 在這里不做贅述

針對我們的訂單流失的問題，典型的分析思路和方法是利用漏斗分析和用戶畫像分析。

漏斗分析主要是可以挖掘付費流失嚴重的主要流失環(huán)節(jié)是在哪里。我們發(fā)現付費流失嚴重主要是因為用戶活躍到瀏覽商品的轉化率從50%跌倒30%， 減少了20%，那就可以把問題定位到為什么用戶瀏覽變少的問題上。

用戶畫像分析，可以幫助我們分析流失嚴重的用戶是什么特征，比如什么樣的年齡， 性別， 地域等， 那就可以知道這種流失是集中在哪一個年齡群體，哪一個地域群體以及其他的行為特征。

通過數據分析得出結論后，還需要用圖表展示出來，俗話說得好，“文不如表，表不如圖"，用圖表可以更清晰展現你的結論，通常的可視化我們可以利用excel 自帶的可視化的功能， 也可以通過python或者R腳本進行可視化。

常見的圖表有: 柱形圖，折線圖，餅圖，條形圖，面積圖， 散點圖，組合圖，箱線圖

當我們利用圖表把我們的數據分析結論展示出來以后，最后就是數據分析的總結的部分，主要分成我們得出了什么具體的結論以及給業(yè)務具體的建議，告訴他們改進的方向。

這就是一次完整的數據分析的流程，從分析目的到提取數據，到分析數據給出結論的完整的過程。

Excel數據可視化圖表制作必須要注意的11個問題

大數據發(fā)展迅速的時代，數據分析驅動商業(yè)決策。對于龐大、無序、復雜的數據要是沒經過合適的處理，價值就無法體現。

可以想象一本沒有圖片的教科書。沒有圖表、圖形或是帶有箭頭和標簽的插圖或流程圖，那么這門學科將變得更加難以理解。人類天生就是視覺動物，而視覺效果對于分析數據、傳達實驗結果甚至做出驚人的發(fā)現至關重要。

工作中我們可能會接觸到很多業(yè)務數據，需要在總結匯報中展示呈現，俗話說“字不如表，表不如圖”，那么如何縮短數據與用戶的距離？讓用戶一眼Get到重點？讓老板贊同你的匯報方案呢？

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息，有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。因此在設計過程中，每一個選擇，最終都應落腳于讀者的體驗，而非圖表制作者個人。

對于excel數據可視化圖表制作，為了能夠清晰準確的表達數據的價值需要注意以下幾點

1、條形圖的基線必須從零開始

Y軸不從零開始，可以使數據看起來具有比實際存在的更大的差距。這使得可視化會誤導傳輸信息。條形圖的原理就是通過比較條塊的長度來比較值的大小。當基線被改變了，視覺效果也就扭曲了。

2、使用簡單易讀的字體

有些時候，排版可以提升視覺效果，增加額外的情感和洞察力。但數據可視化不包括在內。堅持使用簡單的無襯線字體(通常是Excel等程序中的默認字體)。無襯線字體即是那些文字邊緣沒有小腳的字體。字體選擇可以影響文本的易讀性，增強或減損預期的含義。因此，最好避免藝術字體并堅持使用更基本的常用字體。

3、條狀圖寬度適中

條形圖之間的間隔應該是1/2欄寬度

雖然他們看起來很酷，但是3d形狀可以扭曲感知,因此扭曲數據。除非有必要，不然堅持2 d圖形，確保數據準確。

4、使用表格數字字體

表格間距賦予所有的數字相同的寬度，使它們排列時能彼此對齊，使比較更容易。大多數流行字體都內置了表格。不確定字體是否正確?就看小數點(或任何數字)是否對齊就行。

5、注意圖形的統(tǒng)一感

統(tǒng)一感使我們更容易接收信息：顏色，圖像，風格，來源……

連貫的設計將有效融入背景，使用戶能夠輕松處理信息。最佳可視化幫助觀眾快速得出數據所呈現的結論

6、不要過分熱衷于餅圖

展示多個區(qū)塊比例大小，所有區(qū)塊（圓?。┑募雍偷扔?100%。但最好避免使用大量餅狀圖表，因為肉眼對面積大小不敏感。

7、折線圖中使用連貫的線條

虛線,虛線容易分散注意力。相反,使用實線和顏色,反而容易區(qū)分彼此的區(qū)別。

尊重部分所占整體的比例

在人們多選的問題上就會出現比例的重疊，不同選項的百分比之和大于一。為了避免這種情況，不能直接把比例做成統(tǒng)計圖。相較于呈現數值，有些圖更著重于表現部分與整體的關系。

8、面積、尺寸可視化

對同一類圖形（例如柱狀、圓環(huán)和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區(qū)別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。制作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達準確的尺度和比例。

9、使用大小來可視化值

大小可以幫助強調重要信息并添加上下文提示，使用大小來表示值配合地圖使用的效果也非常好。如果您的可視化中有多個大小相同的數據點，它們會混在一起，很難區(qū)分值。

10、使用相同細節(jié)

添加的細節(jié)(和數字)越多，大腦處理的時間就越長。想想你想要用你的數據傳達什么，以及最有效的方式是什么。

11、合適的數據可視化工具

“工欲善其事,必先利其器”,在工作中使用一款實用的數據可視化工具比自己去制作可視化圖表效率快的多，制作也比自己制作的精美。思邁特軟件Smartbi就是一款方便初學者上手，設計界面更加時尚，操作方便。內置豐富的樣式風格，做出來的可視化圖表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花費點時間設置下。Smartbi 統(tǒng)計圖多數為自己開發(fā)，類型全，效果好，采用向導化設置，能夠在較短時間內開發(fā)出非常美觀的圖形。

總結一下：數據可視化可以讓人們更容易獲取數據中的價值，為了方便突出重點和使讀者更好的理解，需要對于數據可視化的細節(jié)和展現形式進行合理的處理，除了使用excel制作數據可視化圖表，有效提高工作效率可以使用數據可視化工具思邁特軟件Smartbi。

怎樣用Excel做數據分析

前言

最近松懈了，花了很多時間在玩游戲看視頻上，把學習計劃耽擱了，總說要自律，但光說不做是沒用可視化數據分析excel的，最主要是自控能力太差了，得承認自己和大多數人一樣，愛玩、不愿意邁出舒適區(qū)，“知行合一”，只四個字，大道至簡，卻超過99%的人都做不到。在前進的路上，希望自己能克服惰性，提升自控力，按計劃耐心學習并踐行。

1、數據分析步驟：

提出問題→理解數據→數據清洗→構建模型→數據可視化

2、實踐案例：

利用一份招聘網站的數據作為實戰(zhàn)案例。

第一步提出問題：

1）在哪些城市找到數據分師工作的機會比較大可視化數據分析excel？

2）數據分師的薪水如何？

3）根據工作經驗的不同，薪酬是怎樣變化的？

第二步理解數據：

初始數據有6875條，14項內容。

設置表格列寬（步驟如下圖），顯示全部內容，方便后續(xù)操作，最后保存。

第三步清洗數據：

這一步需要花費的時間占大部分，把數據處理成自己想要的樣子。

1、選擇子集：選擇公司全名和公司ID兩列并隱藏（取消隱藏方法：全選表格→開始→格式→隱藏和取消隱藏→取消隱藏列）

2、列名重命名：雙擊列名可以修改成自己想要的列名。

3、刪除重復值：選擇職位ID將其重復值刪除（步驟如下圖）

4、缺失值處理：選擇職位ID列計數5032，選擇城市列計數5030，城市列缺失兩個數據。

查找并定位城市列的缺失值（步驟如下圖），缺失值填上海。

缺失值處理的4種方法，根據情況靈活使用：

1）通過人工手動補全；

2）刪除缺失的數據；

3）用平均值代替缺失值；

4）用統(tǒng)計模型計算出的值去代替缺失值。

5、一致化處理：對“公司所屬領域”進行一致化處理（步驟如下圖）

將原來的“公司所屬領域”列隱藏，并將復制的列進行分列：

6、數據排序：

7、異常值處理：

第四步構建模型

第五步數據可視化

通過上面的分析，我們可以得到的以下分析結論有：

1）數據分析這一崗位，有大量的工作機會集中在北上廣深以及新一線城市，如果可視化數據分析excel你將來去這些城市找工作，可以提高你成功的條件概率。

2）從待遇上看，數據分析師留在深圳發(fā)展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。

3）數據分析是個年輕的職業(yè)方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年。

對于數據分析師來說，5年似乎是個瓶頸期，如果在5年之內沒有提升自己的能力，大概以后的競爭壓力會比較大。

4）隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，10年以上工作經驗的人，能獲得相當豐厚的薪酬。

3、劃重點：

1）分列功能會覆蓋掉右列單元格，所以我們記得先要復制這一列到最后一個空白列的地方，再進行分列操作。

2）上面圖片中的函數：IF(COUNT(FIND({"數據運營","數據分析","分析師"},L2)),"是","否")。

3）Ctrl+Eneter快捷鍵，在不連續(xù)的單元格中同時輸入同一個數據或公式時很好用。

4）精確查找和近似查找（模糊查找）的區(qū)別

（1）精確查找是指從第一行開始往最后一行逐個查找。一找到匹配項就停止查詢，所以返回找到的第一個值。

（2）當你要近似查找的時候，它就會苦逼地查遍所有的數據，返回的是最后一個匹配到的值。

5）在使用vlookup函數時，在很多情況下使用的是精確匹配，而在進行分組時需要用模糊匹配，所以這里要輸入“1”來進行模糊匹配。

6）Excel設置了快捷鍵F4幫助用戶迅速切換相對引用、絕對引用和混合引用，步驟如下：

（1）選定包含該公式的單元格；

（2）在編輯欄中選擇要更改的公式內容，并按 F4 鍵；

（3）以引用單元格A1為例，每次按 F4 鍵時，Excel會依次在以下組合間切換：

按一次F4是絕對引用

按兩次、三次F4是混合引用

按四次F4是相對引用

7）使用這個函數過程中，如果出現錯誤標識“#N/A”，一般是3個原因導致：

（1）第2個參數：查找范圍里第一列的值必須是要查找的值。

比如這個案例里第2個參數選定的的范圍里第一列是姓名，是要查找值的列。

（2）數據存在空格，此時可以嵌套使用TRIM函數將空格批量刪除。

（3）數據類型或格式不一致，此時將數據類型或格式轉為一致即可。 關于可視化數據分析excel和可視化數據分析報告模板的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 可視化數據分析excel的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于可視化數據分析報告模板、可視化數據分析excel的信息別忘了在本站進行查找喔。

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