excel數據分析與決策（excel數據分析與決策心得體會）

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本文目錄一覽：

• 1、【數據分析】Excel數據分析全流程

• 2、請問EXCEL表格怎么做數據分析?

• 3、excel供應鏈經營數據分析

• 4、在Excel中如何進行數據統計與分析

• 5、如何運用EXCEL進行數據分析

• 6、怎樣用 Excel 做數據分析

【數據分析】Excel數據分析全流程

作為數據分析師excel數據分析與決策， 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excel數據分析與決策：

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excel數據分析與決策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excel數據分析與決策你的結論，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。

請問EXCEL表格怎么做數據分析?

1、新建并打開excel表格，

2、首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角“EXCEL選項”按鈕，點擊，

3、然后點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方"轉到"按鈕，

4、然后出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定。

5、經過上一步已經成功添加”數據分析插件“，在”數據“-”數據分析“下可以找到，

6、然后點擊”數據分析“，可以找到相關的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。

excel供應鏈經營數據分析

excel供應鏈經營數據分析

excel供應鏈經營數據分析，傳統供應鏈是鏈式的，數字化階段是網狀的結構。所以企業不進行轉型，就很難跟上時代的步伐，每一個細分的供應鏈的點，對企業都有大影響。以下分享excel供應鏈經營數據分析。

excel供應鏈經營數據分析1

Excel連通數據庫，供應鏈進度追蹤效率倍增

企業不進行轉型，就很難跟上時代的步伐。傳統供應鏈是鏈式的，數字化階段是網狀的結構。連接和共享是數字化階段的重要因素。每一個細分的供應鏈的點，對企業的價值都有強大的影響。

數據連接以后，我們從需求的產生到尋源到采購到智能制造，到倉儲到風險控制全部都要想辦法實現數字化，但是整個供應鏈沒有打通的話，這個點會成為一個瓶頸，會制約企業數字化的進程。

供應鏈進度追蹤表的背景

對任何一家企業來說，銷售與供應鏈永遠是天平秤上的兩端，如何擺放兩個砝碼，非常考驗企業的管理能力。我們今天先來說說供應鏈管理，井然有序的供應鏈可以保證充足的貨源供應，提高賣家的發貨效率,節約時間成本,從而提升客戶體驗。

如果供應鏈能力較弱，會影響到后續的采購決策、產品銷售和用戶體驗，產生一系列的問題。隨著互聯網的快速發展，供應鏈管理在現代企業的發展中占有越來越重要的地位，而數據分析作為非常重要的一種運營手段，在營銷管理、供應鏈管理等環節都需要應用到數據分析的結果。

在供應鏈管理中，有大量的進度追蹤表，追采購、追入庫、追生產、物流、回款等各個環節。這些進度追蹤表有三個特點：

1、有大量明細數據

2、在明細數據上有計算字段。

3、基于明細數據做些匯總分析、透視表分析。

大致是“明細表+加工表+統計表”的三表模式。

進度追蹤表的痛點

最大的痛點是 明細數據的獲取。

進度追蹤表需要每天更新，每天下班前，報表制作人員就要到各種IT系統中下載數據，然后拷貝到Excel中，效率低、容易出錯。

為什么不連接數據庫呢？直接從數據庫中取數據，工作效率肯定增加不少。

但遺憾的是，Excel的數據庫功能非常難用，微軟并沒有把各家數據庫的驅動集成到office安裝包中，所以當你想連接數據庫時，會彈出提示窗口—“此連接需要安裝一個或多個其他組件才能使用”。相信這時候99%的用戶都會放棄。

安裝驅動后，接下來就要輸入用戶、密碼、SQL語句，普通用戶一臉懵逼，對于企業IT管理員更是安全噩夢。

智分析，大幅降低數據庫門檻

智分析是思邁特軟件推出的云端BI產品，采用 Excel插件 +云端BI服務的功能組合，讓IT管理員統一管控數據連接，普通用戶在Excel中能方便的使用數據庫，大大降低了數據庫的使用門檻。

excel供應鏈經營數據分析2

首先說常用的幾種方法：

1、交叉表分析

交叉列表分析法是指同時將兩個或兩個以上有一定聯系的變量及其變量值按照一定的順序交叉排列在一張統計表內，使各變量值成為不同變量的結點，從中分析變量之間的相關關系，進而得出科學結論的一種數據分析技術。

簡單的說就是將一份數據的兩個列做交叉進行分析。比如一列數字是性別，一列數字是消費金額，做成交叉表就是男性和女性分別的消費總額是多少。所謂交叉表說的高大上，平時也可以叫透視表分析。其實excel的透視表基本可以滿足，稍微大型一些數據，用SQL語句也完全可以查詢出來。

2、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。

聚類分析最經典的案例要算啤酒與尿布的購物籃算法，至于其中的故事，網上有好多，此處不予贅述。購物籃分析最常用的便是Apriori算法，現在使用R語言或者Python便可以輕松調用其相關算法包，進行支持度和置信度的計算。

2、回歸分析

回歸分析常用在預測模型當中，回歸分析主要是分析兩個事物之間的相關情況，然后尋求其中的規律，如線性回歸、logistic回歸等等。

3、杜邦分析

杜邦分析一般是財務上常用的分析方法，其將利潤或者毛利進行細致拆分，通過各個指標的變化比較，來分析其多總體的影響。一般情況，杜邦分析多采用多個企業或項目進行比較，對于單個企業或項目的杜邦分析，意義較小。

4、RFM分析

RFM分析是在客戶運營和會員運營方面最最常用的方法，通過看客戶在一段時間內的購買次數、最近購買時間和購買金額，來對客戶進行分類，對客戶進行打標簽，進而對其進行有針對性的精準營銷。

當然，數據分析的方法模型，不僅僅限于這幾種，對于數據分析來說，涉及供應鏈不同環節的企業，分析方法和分析指標也有所區別，其數據分析的側重點也有所不同。

excel供應鏈經營數據分析3

一、Excel小技巧

【教學目的】Excel很多的小技巧，可以迅速提高數據分析效率，本模塊的目的在于講述最實用的小技巧，目的在于提高學員的積極性、提升工作效率。

1、快速輸入今天的日期

2、使用智能填充實現自定義填充功能

3、使用定位進行高效數據整理

4、使用數據分列實現數據格式轉換

5、使用照相機工具實現Dashboard的制作

6、使用自定義格式實現數字格式的靈活定義

二、Excel函數（可以根據客戶需求定制） 【教學目的】函數是Excel經典功能之一，也是學習Excel的一個難點。本模塊通過講解最常用的函數，解決最常見的數據分析問題，同時起到拋磚引玉的作用，讓學生有思路學習其他工作中常遇到的函數。

1、數據的引用（絕對引用、相對引用、混合引用）

2、使用VLOOKUP實現精確查找

【案例】對銷售數據進行高效的分類分析

3、使用VLOOKUP實現模糊查找

【案例】使用函數實現員工的業績考核

4、使用日期函數WEEKDAY與NETWORKDAYS計算工作日

5、使用OFFSET實現二維查找

6、使用MID、DATE、DATEDIF等函數實現員工身份證信息提取

【案例】使用函數實現員工信息管理

三、Excel數據透視表

【教學目的】毫不夸張的說，數據透視表是Excel最重要的功能，該工具可以立體化的分析數據，多維度的觀察分析數據，是工作中最實用、并且很易用的工具，學員務必掌握。

1、數據、業務流程與執行力的關系

2、數據透視表原始數據要求

3、數據透視表結構介紹

4、制作基本的`數據透視表

5、結構百分比、環比、環比百分比報表的制作

6、報表篩選工具的使用

7、使用計算字段與計算項工具挖掘數據深層次關系

8、動態數據透視表的制作

【案例】使用數據透視表對銷售數據進行全方位綜合分析

四、Excel圖表（可以根據客戶需求定制）

【教學目的】合理的選擇Excel圖表可以使得數據的呈現更加生動，提高數據的可讀性。本模塊的目的在于講解常見的商務圖表。

1、Excel圖表組成要素概述

2、Excel柱狀圖

3、Excel雙坐標圖

4、Excel氣泡圖

5、Excel餅圖

6、Excel雷達圖

7、Excel瀑布圖

8、Excel甘特圖

五、Excel條件格式

【教學目的】條件格式可以使得滿足一定管理要求的數據更加醒目的呈現出來，使得管理者更快的鎖定分析重點，本模塊講解如何使用條件格式實現應收賬款管理。

1、使用條件格式工具實現應收賬款管理

2、使用條件格式標示出特征數據，實現高效數據分析

3、動態條件格式的運用

【案例】使用條件格式實現應收賬款管理

六、使用Excel做經營決策（可以根據客戶需求定制）

【教學目的】數據分析的最終目的是要幫助決策，本部分講解Excel在決策方面的應用，本部分需要學員結合專業知識進行學習。

1、單變量求解工具的使用

2、方案工具的使用

3、統計工具箱的使用

4、線性規劃求解工具的使用

5、本量利模型分析

6、利用Excel做財務分析

【案例】使用規劃工具實現定價、營銷、財務等方面的決策

七、Excel宏

【教學目的】Excel宏是通過程序的方式可以代替Excel的重復操作，目的在于代替重復的手工操作，但是由于宏需要編程，因此本模塊無需重點掌握，只需要知道宏的作用即可。

1、Excel宏的基本原理

2、使用錄制宏工具

3、關于宏的基本語句

在Excel中如何進行數據統計與分析

1.首先，需要對原數據簡單的處理一下，方便對比，在任意空白單元格輸入-1 ，然后復制。

2.選中E列數量，右擊選擇性粘貼，點擊數值和乘，然后點擊確定。

3.選擇性粘貼后，我們看到數據已經變成了負數。

4. 然后，選擇一個空白單元格，為了是存放比對的數據結果，點擊數據選項卡，然后點擊合并計算。

5.引用位置，首先選擇第一組數據，對應AB列。

6.點擊添加，把數據添加到所有引用位置中；

7.函數選擇求和，在把第二種數據添加到所有引用的位置中，點擊確定；

8.來看一下效果，如果是0，那么就是沒有差異的，非0就是差異額了。

如何運用EXCEL進行數據分析

在安裝excel的加載項之后，在“數據”菜單中，有“數據分析”一欄，可以用這些工具進行比較專業的數據分析。具體設置方式和步驟如下（以excel2007為例）：1、進入excel選項；2、加載項——轉到3、選擇需要的“加載宏”，根據實際需要，可多選或全選，確定；4、在“數據”菜單中，找到“數據分析”，點擊；5、選擇必要的分析工具，根據提示輸入參數，對您的數據進行分析，通過分析后，能自動產生數據分析報告，根據報告再進行數據解讀。6、根據報告內容，對報告和數據進行必要的解讀。

怎樣用 Excel 做數據分析

用 Excel 做數據分析詳述：

Excel里面自帶的數據分析功能也可以完成這些專業統計軟件有的數據分析工作，這其中包括：描述性統計、相關系數、概率分布、均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。

分析工具庫是在安裝 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加載項 (加載項：為 Microsoft Office 提供自定義命令或自定義功能的補充程序。)程序。但是，要在 Excel 中使用它，用戶需要先進行加載。

具體操作步驟如下：

1 單擊“文件按鈕” ，然后單擊“選項”。

2 單擊“加載項”，然后在“管理”框中，選擇“Excel 加載宏”，單擊“轉到”。

3 在“可用加載宏”框中，選中“分析工具庫”復選框，然后單擊“確定”。

提示：如果“可用加載宏”框中未列出“分析工具庫”，請單擊“瀏覽”以找到它。如果系統提示計算機當前未安裝分析工具庫，請單擊“是”以安裝它。

4 加載分析工具庫之后，“數據分析”命令將出現在“數據”選項卡上的“分析”組中。

關于excel數據分析與決策和excel數據分析與決策心得體會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數據分析與決策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數據分析與決策心得體會、excel數據分析與決策的信息別忘了在本站進行查找喔。

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