原文标题：A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals

作者：Pavleen Kaur ； 翻译：李清扬 ； 校对：卢苗苗；

本文共 4000字 ，建议阅读 8分钟 。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。

简介

“查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。”

Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。 它使您能够以交互和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果图。

它的用途不仅仅是创建传统的图表和图表。 您可以使用它来挖掘可操作的数据解析，这要归功于它提供的大量功能和自定义。

以其易用性和简单的功能而闻名，制作如下所示的富有洞察力的仪表盘只需点击几下鼠标：

在本文中，我们将看到一些超越拖放功能的高级图表。 我们将创建计算以深入研究数据以提取对数据的分析。 我们还将看看R如何与Tableau相互集成和使用。

本文假定您掌握丰富的使用Tableau的知识，例如基本图表形成，计算，参数等。如果您不这样做，我会建议先参考以下文章，然后再返回此处：

Tableau for Beginners - 简化数据可视化

中级Tableau指南 - 适用于数据科学和商业智能专业人员

目录

1. 高级图形 - 可视化超越“显示我”

运动图

凹凸图

甜甜圈图表

瀑布图

帕累托图

2. 在Tableau中引入R编程

1. 高级图形 - 可视化超越'Show Me'

几乎所有的Tableau用户都知道各种基本图形，例如介绍仪表板中显示的那些图形。 这些图表可以使用Tableau的“Show Me”功能轻松完成。 但由于这是一篇面向高级用户的文章，因此我们将超越“Show Me”并探索需要额外计算的图表。

首先，让我们快速浏览一下我们将在接下来的几节中做什么。 以下是我们超市的销售额和利润的一些基本分析。 简单的图表可以达到与主板中的相同的目的，但我认为您会对这些图表的宏伟感到兴奋和激动。

1.1动态图表

在开始之前，先看看Hans Rosling的世界经济图表展示 #_chart-type=bubbles) 。 点击播放键，看到魔法在你面前展开。

有兴趣自己做一个类似的图表展示吗？ 不要担心如何做这些动画！你所看到的被称为动态图表。 使用此功能，您可以实时查看数据中的变化。

因此，我们首先下载可在此处找到的Superstore数据集 。

现在让趋势线如下图所示对你来说应该很容易：

但是本节我们首先要学习的是如何使下面的趋势线运动（gif动图）：

https://s3-ap-south-1.amazonaws/av-blog-media/wp-content/uploads/2017/08/23131759/2.gif

所以让我们开始吧！

导入您的数据集，并创建上述趋势图。 我们的X轴是订单日期（月份格式），销售额和利润是度量值。

您只需将“订单日期”拖到“页面”功能区，然后再次更改格式以与X轴匹配。

将标记类型从自动更改变更为圆形。

转到“显示历史记录”，然后选择“追踪”以查看趋势变化。 瞧！ 您的动态图表已准备好启动。

按箭头按钮查看动作，更改“显示历史”定制项，速度项等：

1.2凹凸图

假设你想探索Superstore各个部门的销售额（整整一年）。 其中一种方法是：

然而备选方案如下：

虽然折线图能够显示每个细分部门之间的销售差异，但凹凸图（上图）给出了更清晰和简明的相同结果图。

这些图表通常用于了解多年来特定产品的受欢迎程度如何变化。

现在让我们尝试自己创建一个：

1)首先，我们需要考虑度量单位，根据这些度量单位我们对我们的测量维度进行排名。 这里我们采取的度量单位是销售量，测量维度是部门。

2)您需要计算模块的帮助才能制作凹凸图表。 所以快速创建一个如下所示的计算。 我们将对每个细分部门的销售总额进行排名：

3)现在将“订单日期”拖到列中并将格式更改为月。 在标记窗格中将“Segment”拖动到Marks Pane里的颜色。 最后将“Rank”拖到行。

4)在你现在可以看到的图表中，排名是根据月份数量分配的。但是，我们需要他们在细分部门的基础上。 因此，右键单击行中的排名，然后转到编辑表格计算。

5)由于我们希望使用细分部门计算，请将配置更改为：

您将获得的图表看起来不像仪表板中的图表，因为它缺少标签。 让我们在双轴(Dual Axis)的帮助下快速修复：

6)再次将排名拖到行上并重复步骤4)和5)以得到：

您在Marks Pane中看到了Rank和Rank(2)吗？我们将使用这些来创建带圆圈的标签。

7)要将上述内容转换为双轴图表，请右键单击第二个图表的Rank轴并选择双轴。

8)在Marks Pane中，Rank或Rank(2)，然后将标记类型更改为圆形而不是自动。

9)这里的排名按降序排列。 要将其更改为升序，请右键单击左侧的Rank轴 - >编辑轴 - >反向比例。 对右边的Rank轴重复同样的操作。

10)最后，将“销售额”拖放到标签 - >快速表计算 - >总计百分比上，以获得我们期望的凹凸图。

1.3甜甜圈图

圆环图是初级图的另一种表现形式。 坦率地说，它是一个中间有一个洞的饼图，但它有助于更加强调各个细分市场，如下所示：

让我们了解这个区别的不同之处。

1)我们将从一个简单的饼图开始描绘每个细分部门的利润：

2)要创建饼图的双轴，将measure的number of records拖动到rows两次。 通过右键点击它们并选择最小值代替默认总和来更改每个绿色药丸的度量：

3)选择Marks Pane中的第二个饼图，并将其中的每个度量/维度拖出。 减小图表的大小，并将颜色更改为白色（尽管此处未显示）：

4)要创建双轴，右键单击第二个饼图的Y轴，然后选择双轴，以获得图表。

现在你必须明白，以上所有图表虽然在最终外观上都不相同，但都是从“显示我”功能的核心图表中获得的。 但是等一下，它还没有结束。 我有更多要展示给你。

1.4瀑布图

瀑布图的名称来自于其类似的方向和流动。在这里，我们绘制了Superstore多年来的运行销售情况，您可以在2013年中和2014年初看到两个小红色区域，表明销售额实际下降了，并且还有多少。

这意味着这些图表被用来分析一个度量的累积效应，并且看它是如何作为一个整体增加和减少的。 为了更好地理解这一点，让我们想象它。

瀑布图是折线图的衍生物，因此我们将从该图开始：

注意：这里的X轴是订单日期（以月 - 年格式并转换为离散型）, Y轴是利润

1)右键单击绿色的Profit Pill，然后选择Quick Table Calculation - > Running Total。

2)将标记类型从自动更改为甘特条：

3)创建一个名为'NegProfit'的计算字段：

4)将这个NegProfit拖到Marks框架中的Size上，得到：

计算的字段用于填写甘特图中的空间。 利润中的负值将向下延伸，而正值则会向上延伸。

图表中每个小条的长度表示利润从一个月到下一个月的变化量。

5)最后，将利润拖到颜色：

6)您可以继续前进，将颜色更改为两步变化，并清楚地查看上升和下降：

您将获得的图表也可以非常容易地以条形图的形式表示。 请注意，我在这里将颜色分置，以使其凸显出来：

但我相信你会同意使用瀑布图是一种更直观的表示数据的方式，特别是看看多年来度量的变化，例如销售和利润。

1.5帕累托图

下面我已经将一个流行的80-20数据分析原理可视化出来。 如果你还没有听说过它，让我试着用例子来解释它。我们会经常观察到超市的大部分销售来自少数几种产品。

人们不能指望面包和鸡蛋与蛋糕有相同的销售数字，对吧？ 这正式被称为80-20原则，这意味着80％的销售额来自20％的产品。 在我们的超市里，这个原则可以在下面的图表中看到，其中大部分销售是由电话和椅子生成的：

这是一种相当流行的可视化，帕累托图通常用于风险管理，以确定对项目造成最大负面影响的最常见问题; 但正如我们将看到的，它也可以有其他应用程序。

让我们看看它是如何完成的：

1)我们将从下面的图表开始。 这具有作为X轴的子类别和作为Y轴的销售。 图表按降序排列：

2)接下来，将销售额拖放到图表上，直到您看到绿色突出显示的条形和最右边的虚线轴：

3)在此处下降销售以创建双轴。 将第一个图表的标记类型更改为条形图，将第二个图表更改为直线，最终得到：

4)右键单击第二个绿色销售药丸，并为其添加运行总计算：

5)剩下的只是改变配色方案，并且您的帕累托图表已准备就绪！

2.在Tableau中引入R编程

我喜欢Tableau的一个原因是，它不仅仅是一个工具，而且意味着只需拖放操作即可创建漂亮的图形。随着2013年Tableau 8.1的发布，出现了许多新的功能。

R编程的引入使得更丰富和动态的可视化得以实现，这是主要特征之一。 R编程可与Tableau一起用于聚类、预测等技术。

我想通过Clustering开始对R和Tableau的探索，所以我使用了超流行的Iris Dataset 。 它包含不同的功能来区分3种类型的flowers，即Virginica，Setosa和Versicolor。 正如你在下面的图片中看到的那样，R编程整合很容易创建这三种物种的集群：

如果你有兴趣，可进行一下操作。首先，深入了解基础知识和安装过程，然后深入研究可视化问题！

以下描述了Tableau和R之间的控制流程，以实现此集成：

R脚本作为表计算写入Tableau，并发送到R的R服务包。在此模块执行必要的计算并将结果返回给Tableau。

注意：为了正确理解并使用此功能，您必须具备R及其各种语法的一些知识。 对于相同的你可以参考以下教程：

Learn Data Science in R from scratch:

现在让我们看看这个集成的步骤：

1)安装R -project.org)

2)安装Rserve软件包

在R命令行中运行以下命令：

3)配置Tableau以在R中运行

打开Tableau - >帮助 - >设置和性能 - >管理R /外部连接。 使用以下默认信息填写字段并选择测试连接：

所以，现在你已经准备好了适当的配料，让我们开始吧！

如上图所示，您可以使用Tableau的表计算与R进行通信：

如果您向下滚动功能列表，您将遇到以下四种情况：

当计算区域中包含这些函数时，Tableau会自动理解该脚本适用于R.

我希望你最初兴奋的制作集群仍然存在！ 我们继续。

1)从这里下载Iris数据集。

2)在Tableau中导入数据集，并制作下图：

3)在这里，您可以通过不同的度量获得总和。要获得离散值，请转至分析，并取消选中聚合度量，以获取：

4)最后，要形成群集，请在标记窗格中将类维度拖到颜色上：

我们上面有一个散点图，它显示了分为3个不同群集的数据点群集。

现在让我们尝试与R一样，并比较我们将得到的两个可视化。 我们将使用最常见的聚类算法K-Means：

1)从与上面第2点相同的散点图开始。

2)创建一个新的计算字段并填写以下内容：

为了清楚起见，上述计算是：

3)最后，将新形成的Field Cluster拖放到Marks Pane中的Color，以使您的集群准备就绪！

虽然有一些重叠，但这两个可视化确实看起来相当准确。

这是将R与Tableau集成的潜力的一个小要点。 它的应用程序是无限的，我相信你一定已经开始考虑可以与之交互的不同方式。

结束笔记

如果我说这就是Tableau的全部，这可能稍显幼稚。随着新版本的推出，新功能也将随之推出。

不仅如此，人们总是在试验和探索Tableau，并提出新的视觉效果。在很多博客里，人们也发布了其数据实验。可以搜索一下。

您还可以在Tableau官方图库页面上查找每周更新的可视化图像 。 建议你继续参考这些帖子，创建自己的视觉效果，并与社区分享。

作为一名数据探索者，保持创意并保持最佳状态！

原文链接：

译者简介：李清扬 ， 清华大学工商管理研究生在读，主修管理学。对大数据、人工智能在经济金融领域的应用感兴趣。希望能在数据派平台获得大数据前沿知识，找到志同道合的朋友，一起研究和应用数据分析工具于企业管理实践当中。

END

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能够快速地分析数据，帮助你制定更佳的业务决策。但很多时候不知道从何处下手，尤其是有大量数据时。数据透视表是汇总、分析、浏览和呈现数据的好方法。只需单击几下即可创建。数据透视表灵活度高，并且可根据所需的结果显示方式快速调整。也可根据数据透视表创建数据透视图，此类图将自动随附数据透视表一并更新。

例如，下面是一张简单的家庭开支列表和基于该列表的数据透视表：

接着是数据透视图：

注意: 本文的所有图片素材图取自 Excel 2016。如果使用其他版本，视图可能会略有不同，但功能相同，除非另有说明。

开始之前

应将数据整理为表格格式，且没有任何空白行或空白列。理想情况下，可使用类似上述示例的 Excel 表格。表格是很棒的数据透视表数据源，因为刷新数据时，添加到表中的行会自动包含到数据透视表中，且所有新列均包含到“数据透视表字段”列表中。否则，需要手动更新数据源区域或使用动态命名区域公式。列中的数据类型应相同。例如，同一列中不得混合使用日期和文本。数据透视表处理数据的快照（称为缓存），因此不会以任何方式更改实际数据。

创建数据透视表

如果在数据透视表方面经验欠缺或不确定如何开始，“推荐的数据透视表”会是一个不错的选择。使用此功能时，Excel 将通过在数据透视表中使数据与最合适的区域相匹配，确定有意义的布局。这可为你进行其他实验提供一个起点。创建好推荐的数据透视表后，可尝试不同的方向，并重新排列字段来达到特定结果。Excel 2013 增添了“推荐的数据透视表”功能，因此若使用较早版本，请按照以下说明，了解如何手动创建数据透视表。

使用“数据透视表字段”列表

在顶部的“字段名称”区域，选择要添加到数据透视表的任何字段的复选框。默认情况下，非数值字段添加到“行”区域，日期和时间字段添加到“列”区域，数值字段添加到“值”区域。也可将任意可用项手动拖放到任意数据透视表字段，或者，如果不再需要数据透视表中的某个项，只需将其拖出字段列表或取消选中该项。数据透视表的一项功能是能够重新排列字段项，便于快速轻松更改其外观。

数据透视表值

默认情况下，“值”区域下的数据透视表字段显示为 SUM。如果 Excel 将数据解释为文本，则会显示为 COUNT。这就是为何需要确保不混合使用值字段的数据类型。可以先单击字段名称右侧的箭头，然后选择“值字段设置”选项来更改默认计算。

接着，更改“汇总值依据”部分的计算。请注意，更改计算方法时，Excel 会自动将其附加到“自定义名称”部分（如“字段名求和”），但可进行更改。如果单击“数字格式”按钮，可更改整个字段的数字格式。

提示: 由于更改“汇总值依据”部分的计算会更改数据透视表字段名称，因此完成数据透视表设置前，最好不要重命名数据透视表字段。一个技巧：使用“查找和替换”(Ctrl+H) >“查找内容”>“总和”，然后将“替换为”留空，一次性替换所有内容，而不是手动重新键入。值显示方式还可将其显示为字段的百分比，而不是使用计算进行数据汇总。下例中，更改了家庭开支金额，使其显示为“总计 %”，而不是值的总和。

打开“值字段设置”对话框后，可从“值显示方式”选项卡进行选择。

将值同时显示为计算和百分比。只需将项两次拖到“值”部分，然后为每个项设置“汇总值依据”和“值显示方式”选项。

刷新数据透视表

如果向数据透视表数据源添加新数据，需要刷新基于该数据源生成的所有数据透视表。若要只刷新一张数据透视表，可右键单击数据透视表区域的任意位置，然后选择“刷新”。如果有多个数据透视表，首先在任意数据透视表中选择任意单元格，然后在“功能区”上转到“数据透视表工具”>“分析”>“数据”，然后单击“刷新”按钮下的箭头并选择“全部刷新”。

删除数据透视表

如果创建了数据透视表但不再需要它，只需选择整个数据透视表区域，然后按“删除”。不会对周围的其他数据、数据透视表或图表产生任何影响。如果数据透视表位于单独工作表上，里面没有你想要保留的数据，则快速删除数据透视表的方法是删除该工作表。

好了，今天关于Excel透视表的介绍就到这儿。如果想学习更多office教程，请点击关注！

今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

免责声明：本文使用图文及视频等作品部分源于网络，我们尊重著作权所有人的合法权益，如涉及版权争议，请著作权人告知我方删除

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析，是运营中很重要的阶段，是信息流推广中一个非常关键的工作，拥有一套清晰的账户数据表，能让你的数据分析过程，轻松自如、得心应手。

笔者在进行数据分析的时候，一般会用到五张表，这五张表进行分析汇总，然后发现账户中的问题，最终解决问题，让账户效果变得更好。

1、营销流程数据表

2、计划消费数据表

3、搜索词报告表

4、多维度数据表

5、关键词报告

营销流程表格

统计营销流程数据（包括各账户展现、点击、消费、平均点击价格）、统计商务通有效对话、统计预约系统的预约量和到诊量，这些全部放在一张表格上，方便计算预约率和到诊率，也方便对比近期的数据，及时发现波动和异常。

如果经常账户提前下线，或者钱花不出去，就要看看是不是市场有波动，或者竞争对手有大动作，还是账户哪里出了问题。都可以在营销流程数据表中找到问题。只有细心的统计数据，才能为以后的优化方向做好铺垫。

昨日计划消费数据报表

统计昨日计划消费数据，把咨询和预约归类在这张表上统计，可以直观的看出消费、对话成本、预约成本和到店成本。

如果某计划成本过高，就要看一下这个计划的投产比合理不合理。短平快、风险小、利润大的计划，会比其他成本要高，这个要结合公司的经营方向来做调整，把成本控制在一个可以接受的范围里。

搜索词报告

搜索词报告，一般1周统计一次，数据量大的时候3天一次，然后把搜索词报告和和关键词报告进行合并统计。可以很直观的看出某个词的展现或者点击。把这些词在账户里重点标记，或者单独管理，对账户优化有很大意义。

这样结合来看，可以让你对整个账户关键词和数据方面了解会非常清晰。再结合数据分析思路，持续优化账户，往好的方面发展，往高质量方面走。这就是小编整理的数据分析所用到表格的分析。希望能帮到正在竞价一线奋斗的竞价员们。

多维度数据表

多维度数据表是把账户数据和客服转化数据结合起来的一个非常重要的表格，我的习惯是把关键词、搜索词、展现、点击、消费、对话词，通过EXCEL的（vlookup）函数调用，把这些数据全部展现在一张表里，这样就不用看好几张报表，劳神劳力还容易迷糊。

通过这张表，可以直观的看出该关键词的展现量、点击量、消费情况以及是否产生对话。针对这些数据，可以很直观的看出来很多问题，调价、添词、否词、优化账户，基本上全靠这张表。

竞价员可能要看好几张表格，而且容易混乱，很难发现问题，所以在这里笔者着重推荐多维度数据表，然后结合关键词报告，这两张表是较为重要的。

关键词报告表

高消费的词通常是核心词，这种词出价都高，但只要着陆页问题不大，转化还是不错的。这种词，可以往上抢一抢，这类词虽然出价高，但点击总体不会太多，消费一般在一半以上，在账户预算够的情况下，尽力保证排名。如果预算不足，就找出主推项目和利润最大的项目来调整。

一般关键词报告是结合搜索词报告一起看的。每天在筛选完这张表之后，根据关键词的数据分析，如果实在没有点击，那就直接否掉。否掉一批词，再往账户里新增一批词，把该否的否掉，该删的删掉，注入新鲜血液，账户才更有活力。

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

今天学习如何通过数据透视表实现表格的形式汇总数据分析如下图的效果：

一、首选创建数据透视表：为了方便查看，选择新工作表

二、设计-报表布局-以表格形式显示，如下图：

下图显示出来，但是看起来不是很直观，有汇总显示，如何去掉汇总，再有如果做二次数据函数取数的话，那就要标签内的文本内容完全显示，如何处理呢？

设计-分类汇总-不显示分类汇总

设计-报表布局-重复所有项目标签

三、去掉汇总，标签内显示重复项目效果如下：

四、日期如何以月份显示，采购日期右键单元格式-数字-日期-类型选择 2012年3月，确定。如下图：

如果你创建组合的，只能以单独的列显示年、月。

五、如何选择经典数据透视表布局进行拖拉效果：数据表右键选择数据透视表选项-显示-经典数据透视表布局打√即可。

工作中我们常常会遇到各种各样的数据，为了分析这些数据，往往会将其可视化。

数据可视化的第一步就是选择合适的图表。

怎么做图表？从Excel时代起，大家固有的思维就是按：有几个“分类”，分几个“系列”去填充数据。选择能直观展现结果的图表来展现。这个过程其实是先有大致的数据分析结果，后用图表来表达，我们称之为可视化1.0。而且，对于这种传统图表的展示形式，数据分析统计的人员来说往往会存在这样一些问题：

a.可视化效果取决于工具所提供的有限的图表类型

工具提供的图表类型是有限的，而分析的需求是无限的。设想一旦分析的结果是多维的，手中的图表就那么几个，那数据可视化就很受局限。

b.理解 “分类”/ “系列”等一系列人为定义的属性，本身就有很大的使用难度

这个小编深有体会，每次用excel做图表，我都不懂何为分类，何为系列，各种抓瞎点击。虽然excel 2013版本之后能自动出图表，但维度一多，免不了各种调试。其实“分类”，“系列”等概念，对于初步接触分析的用户来说，还是要花点时间深入理解的。

c.不知道用什么图表，为了做图而做图

从大部分想要数据分析的用户调研来看，有59%的用户表明“采用什么图表分析展示数据，是用户面临的最大问题。”

所以，现如今数据分析盛行且极有可能在未来成为必备技能的时代，图表更应该辅助分析，在庞大、杂乱无序的数据中讲信息精简出来，伴随分析思路，帮助探索式分析，我们称之为可视化2.0时代。

市面上的可视化工具大多是1.0，能辅助分析思路，可视化展现图表的工具并不多，Tableau是先驱。而最新出来的FineBI 5.0版本，除了探索式数据分析的体验，带有数据挖掘属性，可动态展现的特性，也同样值得推荐。

FineBI V5.0的可视化分析是基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计，由此提供了无限的图表推荐，不限制属性映射效果以及全新的分析功能。

它取消了图表类型的概念，以“形状“和对应的“颜色“，“大小“，“提示“，“标签“等属性（除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现）进行图表类型替代，这样一来FineBI也就摆脱图表类型对可视化效果的限制，从而达到无限制图表类型的展现能力。

智能图表推荐展现

FineBI能够根据用户拖入的字段（维度类型/个数、指标个数、数据周期性）进行智能图表类型推荐，用最适合的形态进行当前的数据统计呈现。

举个简单的例子，你拿到一串数据，比方说讲“月份”“销量“两个维度拖到面板汇总，就会自动选择用柱形图来展现。

如上图所示，从此以后再也不用纠结用饼图做好还是用折线图做好了。

FineBI可视化效果：

分析性图表

图表是追随于数据分析思路的。

比如“分面展示”其实是提供了一种将多项指标并列分析的数据观察视角。比如我想同时观察温度和衬衫销售的数据趋势，这个时候就可以使用分面分析来进行数据统计观察。通过分面，可以分析不同指标的相关性，从而发现数据的潜在关联。

列举一个简单的例子，我们使用分面展示模式来观察不同学历对加班时长和收入的影响（非实际数据）：

不同年份的销量与增长值之间的关联（非实际数据）：

Dashboard——构建数据分析故事

通常我们在做一些数据报告性质的场景下，需要利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事。而FineBI除了提供无限的图表分析之外，仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析，轻松构建出你的数据图表思维逻辑，让你拥有独到的洞察性数据见解，进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。

地产销售可视化数据分析故事

——销售额逐年逐月上涨

——各市房地产销售额均较高

——高层卖的好，销售面积遥遥领先

——住宅的销售在各年份都处于领先地位

多角度销售可视化数据分析故事

——何时何地应该出售什么？儿童服装、女士服饰、男士服饰？

——哪种品类销量最好？

——哪个区域销量最好？

——哪个门店销量最好

——哪个品牌销量最好

——哪一天销量最好？

图表自适应

除了丰富的图表呈现心态之外，FineBI中提供四种图表内部的自适应模式，包括：

标准适应：内置算法，当横纵向数据较多时，图表内部自动生成对应方向的滚动轴。

整体适应：横纵向填充满当前展示组件.

宽度适应：横向填充满数据，纵向根据数据情况，判断是否出现内部滚动轴。

高度适应：纵向填充满数据，横向根据数据情况，判断是否出现内部滚动轴。

四种适应模式，满足用户dashboard设计时，不同的布局需求。同时，FineBI还支持用户手动调整坐标轴元素宽度，满足更多的自定义展示需求。

动态图表呈现

除了静态的图表展现之外，FineBI还支持用户增加图表注释以及闪烁动画，可由用户自由定义条件进行动态展示，打破了传统图表静态呆板的呈现形式，让用户体验更加生动的数据图表展现效果。

大数据图表性能

此外，FineBI提供的图表大数据模式，依靠前端性能，可支撑百万以上数据量的图表展示。

数据分析人员的新利器——数据挖掘

FineBI这个数据分析工具，目前支持时间序列算法、聚类算法、分类算法等三类数据挖掘方法，还支持和R语言的集成。

如果你想预测未来的销售额，你想智能的给用户群分类，或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大，这些在FineBI中都将会成为现实。

此外，FineBI还将时间序列算法和聚类算法，和图表分析相结合，也就是大家不止可以实现预测和聚类，更进一步，只需要简单的拖拖拽着就可以立即看到预测和聚类的结果，让数据挖掘不止于能用，更要易用。

最后

由于篇幅限制，本文所讲的图表只是FineBI工具的冰山一角。其本质既是一个数据分析可视化工具，又是可以协助企业数据分析的工具。感兴趣的同学们可以到FineBI官网激活试用（个人免费），可以戳下↓↓↓了解！希望这款BI工具能够帮助大家提高日常工作中的数据分析效率。

Amazon ppc广告数据分析其实不难，思路清晰了，一切就会变得很简单。

本篇文章主要从以下几个方面向大家介绍如何运用EXCEL分析亚马逊PPC广告数据报告。（本文用到是excel2016版本）

1、PPC数据分析的思路

2、什么是数据透视表？

3、如何用数据透视表处理亚马逊广告数据

4、如何根据数据报告优化广告（这部分下次作详细分享）

一、PPC数据分析的思路

大数据时代，不管是你分析亚马逊ppc广告数据，还是你想分析个人消费数据，其实数据分析的思路万变不离其宗。

总的来说，ppc数据分析分为六步：

1、确定目标

做任何事情，首先目标很重要。

分析ppc广告报告，大家有很多目标：

比如：看看哪些词的曝光量比较高？点击率高的词是哪些？哪些关键词的转化率不错？客户都用什么词来搜索产品？哪些词只烧广告费，并没有带来转化？等等。

这些都是大家想了解的问题，那就带着这些问题有针对性的去分析广告。

2、获取数据

想分析问题，深挖根源，没有数据不行，亚马逊后台6份广告数据报告，为我们提供了广告数据来源。

3、清洗数据

一般来讲，获取数据之后，需要对数据进行清洗，特别是那些通过问卷调查、爬虫软件抓取来的数据，首先会将这些数据的重复项、无效数据、空值等等全部清洗掉。

但是我们从亚马逊后台下载的数据，因为已经是经过亚马逊后台处理，是相对完整的广告数据报告，所以这一步就不需要大家费心了。

4、整理数据

后台下载的广告数据报告，是原始数据，包括了很多的内容，但是这些数据可能并不直观，我们需要针对表格以及数据指标作进一步处理。

整理数据部分就是今天要重点讲解的数据透视表。

5、分析数据

数据做出来了，我们要学会通过数据指标深挖这些数据表现后面的逻辑。

6、优化决策

找到问题的根源，有针对性的对广告进行调整，优化，这是我们分析亚马逊数据最终要达到的效果。

简单说完广告数据分析的思路，那接下来就好好聊聊如何使用数据透视表进行PPC数据分析。

二、什么是数据透视表

首先简单来讲一下概念，数据透视表是Excel中的一个数据分析工具，可以对大量数据进行快速分类汇总等，帮助用户分析、组织数据。

这个工具可以将很多看似复杂的数据简单化，直观化。

三、如何用数据透视表处理广告数据

注：因真实数据不方便透露，本文采用的数据来源是网上下载，并做了相应的后期调整，大家尽量关注数据分析的方法，不必纠结报表中的数据本身。

接下来，我将分步骤详细讲解使用这个分析工具的方法：

1、将原始报告转化为数据透视表界面

在亚马逊后台下载完ads report后，打开文件，你看到的原始数据是这样展示的：

这么多数据，非常冗杂，令人头疼。

2、接下来，我们就要把它转化成数据透视表：

步骤一：左上角点击“插入”→点击“数据透视表”

步骤二：选择透视表数据区域和位置

”选择要分析的数据“：一般系统会自动帮你将这个sheet中的所有原始数据全部选中，所以这个不需要再设置；

”选择放置数据透视表的位置“：为了方便分析数据，一般选”新工作表“。

步骤三：点击“确定"后，我们就会看到这样一个界面，这就是数据透视表工具界面。

下面我简单讲一下数据透视表界面的结构：

上图中的左右红框是相互对应的关系，右边的数据字段的拖曳变动，左边的数据都会作相应的调整。

数据透视表中出现的字段名，都是原始数据表中的标题字段。

3、在数据透视表中添加需要分析的字段数据:

比如说：

现在我们要分析自动广告报告中customer search term的数据。

注：一般我们主要就是针对keyword 、customer search term两个字段分析具体的数据情况，经常会把这两个字段拖入行区域。

在右边字段列表中，勾选”Campaign Name“，将其拖曳至下面的”筛选“框内，在报表左上方的会看到这个字段，

其它的字段拖曳方法与上面一样，大家在操作的时候，可以左、右对应着看数据变化，这样比较有感觉。

这样，你重点想看哪些数据情况，都可以比较自由的选择拖拉至相应的区域进行分析。

如何快速分类汇总呢？

举例子：

比如说：手动广告中，如果设置了很多广泛匹配、词组匹配的关键词，在分析报告的时候，如何快速的知道：客户是通过搜索哪些词触发了这些关键词广告的展示呢？

其实有两种方式：

一是通过”筛选“功能，这个是直接在原始数据表格中进行筛选，

步骤如下图：

“数据”→“筛选”→“ad group name"下拉列表→选择“Manual Group"→”keyword"下拉列表选择关键词→完成。

此处我设置的compaign name与ad group name是对应的，所以大家在操作过程中按照自己实际的广告结构筛选数据。

但是这种方式比较慢，特别是数据很多的时候，其实不够直观。

第二种方式：利用数据透视表

按照上述创建数据透视表的方法，将"keyword“和”customer search term"字段拖入行标签区域。

可以看到如下图左边的效果，每个“keyword"对应哪些”customer search term"，一目了然。

如何使用排序功能？

比如说：我想让曝光量从高到低排列，找出那些高曝光的关键词。

具体操作方法：

点击鼠标右键（选择impressions列任意一个单元格）→排序→降序。

你会发现impressions的数据都是按照降序排列。

如何查看关联流量的数据情况呢？

举例说明：

比如我想看看自动广告中，ppc广告在关联asin下面的表现情况。

具体可以这样操作：

按照上文介绍的步骤，生成一个数据透视表。

大家可以看到在行标签，也就是customer search term字段，里面不仅有asin，还有其它的具体搜索词，怎么办？

从行标签（customer search term)筛选出所有关联的asin，方法如下：

行标签下拉列表→“标签筛选”→”开头是“→输入”b0“(因为一般asin是以b0开头）

设置之后，表格里就会全部显示关联asin的广告数据。

如何突显自己最关注的数据呢？

这里用到的方法是：设置条件格式，突出显示数据。

比如：在这个表格中，我想突出显示曝光量在5000以上。

可以这样操作：

选中Impressions的所有数据→点击“开始”选项卡→点击“条件格式”→“突出显示单元格规则”→大于→填写5000，选择颜色→完成。

当然，“条件格式”中，还有一些其它的数据展示设置，感兴趣的朋友可以试一试。

以上是运用数据透视表分析ppc数据最常用的方法与具体设置，相比于透视表其它的功能，这些都非常简单，不熟悉的朋友可以多加练习，举一反三。

文章来源于：十点跨境