excel數據分析組合（excel如何進行分類匯總）

本篇文章給大家談談excel數據分析組合，以及excel如何進行分類匯總對應的知識點，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excel數據分析組合的知識，其中也會對excel如何進行分類匯總進行解釋，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數據分析常用的功能

• 2、怎樣用Excel做數據分析

• 3、excle如何實現數據排列組合？

• 4、【數據分析】Excel數據分析全流程

• 5、excle中如何實現數據排列組合？

• 6、如何利用Excel做數據分析

excel數據分析常用的功能

1、連接。CONCATENATE是進行數據分析時最容易學習但功能最強大excel數據分析組合的公式之一。將多個單元格中的文本excel數據分析組合，數字excel數據分析組合，日期和更多內容組合為一個。

2、LEN。LEN快速提供給定單元格中的字符數。

3、COUNTA。COUNTA標識單元格是否為空。在數據分析師的生活中，每天都會遇到不完整的數據集。COUNTA允許評估數據集可能存在的任何空白，而無需重新組織數據。

4、DAYS/NETWORKDAYS。DAYS正是它的含義。此功能確定兩個日期之間的日歷天數。這是根據服務時間評估產品，合同和運行評級收入的生命周期的有用工具——數據分析必不可少。

5、SUMIFS。SUMIFS是數據分析師的“必備知識”公式之一。

6、平均。與SUMIFS一樣，AVERAGEIFS允許你基于一個或多個條件取平均值。

7、VLOOKUP。VLOOKUP是最有用且可識別的數據分析功能之一。

8、查找/搜索。FIND/=SEARCH是用于隔離數據集中特定文本的強大功能。

9、錯誤。IFERROR是任何主動提供數據的分析師都應利用的東西。

怎樣用Excel做數據分析

前言

最近松懈了excel數據分析組合，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excel數據分析組合的，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，“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excel數據分析組合？

2）數據分師的薪水如何excel數據分析組合？

3）根據工作經驗的不同，薪酬是怎樣變化的excel數據分析組合？

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。

excle如何實現數據排列組合？

=INDEX($A:$ATRANSPOSE($B:$B),INT((ROW(A1)-1)/20)+1,MOD(ROW(A1)-1,20)+1)

數組公式 按CTRL+SHIFT+ENTER

如果你的excel版本是M365就更方便了

【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節呢？

我將一次完整的數據分析流程主要分為六個環節，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， 及時發現業務的問題。

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務方決策的依據。

專題探索型 : 主要是針對業務發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，通常這一個環節是利用 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節的流失情況，所以需要提取下單的每一個環節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節之間的轉化率。

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節是在哪里。我們發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。

excle中如何實現數據排列組合？

在C2中輸入或復制粘貼下列公式之一

=IF(ROW(A1)(COUNTA(A:A)-1)*(COUNTA(B:B)-1),"",INDEX(A:A,INT((ROW(A1)-1)/(COUNTA(B:B)-1))+2)INDEX(B:B,MOD(ROW(A1)-1,COUNTA(B:B)-1)+2))

=IF(ROW(A1)(COUNTA(A:A)-1)*(COUNTA(B:B)-1),"",INDIRECT("A"INT((ROW(A1)-1)/(COUNTA(B:B)-1))+2)INDIRECT("B"MOD(ROW(A1)-1,COUNTA(B:B)-1)+2))

=IF(ROW(A1)(COUNTA(A:A)-1)*(COUNTA(B:B)-1),"",OFFSET(A$1,INT((ROW(A1)-1)/(COUNTA(B:B)-1))+1,)OFFSET(B$1,MOD(ROW(A1)-1,COUNTA(B:B)-1)+1,))

下拉填充

如何利用Excel做數據分析

Excel是日常工作中最常用excel數據分析組合的工具，如果不考慮性能和數據量excel數據分析組合的話，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excel數據分析組合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excel數據分析組合：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excel數據分析組合？

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一處理。數據中的購買時間列和出生日期列為常規格式，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。 關于excel數據分析組合和excel如何進行分類匯總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。 excel數據分析組合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excel如何進行分類匯總、excel數據分析組合的信息別忘了在本站進行查找喔。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。