excel數據分析與可視化（Excel數據分析與可視化項目）

本篇文章給大家談談excel數據分析與可視化，以及Excel數據分析與可視化項目對應的知識點，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數據分析與可視化的知識，其中也會對Excel數據分析與可視化項目進行解釋，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、如何利用Excel做數據分析

• 2、【數據分析】Excel數據分析全流程

• 3、Excel數據可視化圖表制作必須要注意的11個問題

• 4、已有excel數據，如何做圖表數據分析，即讓數據呈現可視化圖表！！！

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。

【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。

Excel數據可視化圖表制作必須要注意的11個問題

大數據發展迅速的時代，數據分析驅動商業決策。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現至關重要。

工作中我們可能會接觸到很多業務數據，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、注意圖形的統一感

統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

展示多個區塊比例大小，所有區塊（圓弧）的加和等于 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,反而容易區分彼此的區別。

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、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，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，很難區分值。

10、使用相同細節

添加的細節(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 統計圖多數為自己開發，類型全，效果好，采用向導化設置，能夠在較短時間內開發出非常美觀的圖形。

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。

已有excel數據，如何做圖表數據分析，即讓數據呈現可視化圖表！！！

1、首先輸入數據，點擊插入菜單，在圖表命令組找到柱形圖命令，插入柱形圖。

2、按下alt鍵調整圖表大小，并使圖表自動吸附網格線。發現圖表中有兩個系列，四組數據。

3、在其中一個系列上右鍵單擊，點擊更改系列圖表類型。在彈出來的對話框中，找到底部的組合，選擇其中一個系列，點擊圖表類型下拉箭頭，將柱形圖改為折線圖。就可以看到其中的一個系列改為了折線圖。

3、如果數據相差大，可以將一個系列放在次坐標軸上，調整坐標軸值得大小，以顯示正確的圖形。 關于excel數據分析與可視化和Excel數據分析與可視化項目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數據分析與可視化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數據分析與可視化項目、excel數據分析與可視化的信息別忘了在本站進行查找喔。

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