推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

经常使用图表的朋友们都知道：折线图与散布图在呈现数据上，不仅方便比较，还可知道分布的走势。相信大家在会议报告上经常使用。不过，除了基本的趋势呈现之外，如果还能加上后续的走势，就更能凸显出你的资料分析能力。

在Excel 2016中，提供了名为「预测工作表」的工具，可从历年的数据中来分析后续的走势，方便你可以先拟定下个月或是下一季的策略方向。

前言：

如前面所提，需有历年的数据外，数据的时间间隔也必须要一致，如下图，每笔数据的纪录点皆为每个月的1号。不能一下是1号，一下是15号。

数据都确认好，我们就来看如何制作预测分析图来。

Step1

将数据范围选取后，开启预测工作表

Step2

马上就会看到一张图表，图表后方橘色的部分，就是预测趋势走向。系统也会自动帮你抓取预测结束时间，如下图示，预测结束日期为2019/1/1。但，怎么怪怪的，后续走势怎么可能都是水平，这是因为我们还没设定季节性数据，这部分后面会再说明。

Step3

点击画面左下的「选项」，开启更多设定功能，将季节性改为手动设定，并输入对应的设定。

Step4

因给予的数值不同，走向也会有所改变。最好的判断方式就是透过已有的历史数据中的最后一期走势来判断。首先，将预测开始改为「2018/4/1」。

Step5

接着，调整季节性中的手动设定值，直到让橘色的走势线与原本的蓝色相同。以下图来说，小编在设定为15时，是最符合原始走向的，这样一来，后续数据的准确性也会相对比较可观。

Step6

图中的三条橘线，由上至下分别为「较高的信赖联系结」、「趋势预测」、「较低的信赖联系结」。可以把它想成是误差范围，至于修改，就是设定窗口中的「信赖区间」，预设为95%，下图小编将它改为30%，可以看到间距就相对变小了许多。

Step7

设定完成后，就可以按下「建立」来产生图表与数据，下表就是预测出来后续的销售状况表。

Step8

虽然制作出来的资料并非绝对，但仍有参考的价值，针对数据，就可以先大胆的预设后续的销售状况，先做好销售策略的规划。产生的图表，也可比照一班的图表方式，修改呈现的样式。

结论：你一定会好奇，到底Excel是怎么预测的呢？其实是基于FORECAST.ETS 的函数功能实现的，有兴趣的可以参考官方文件。

有了走势图，再加上你的营销规划，相信在会议上，一定会让老板对你刮目相看。不仅只是报告了近期的状况，更进一步想到后续的策略，不加分都很难了，快来试试看吧。如果你觉得这篇文章很实用，也别忘了分享给你的亲友们喔！

在excel2016中，总共内置了14中基本图表，包括一些常见的柱形图、折线图、饼图；也有一些比较少见的股价图、曲面图；还有一些新增的图表，比如树形图、箱型图等。在这里仅为大家说明这14种图表的基本作用和展示效果。当然，由这些基本图表可以延伸出更多的显示效果和更多的显示方式，比如迷你图、三维效果、堆积效果、数据标记等，会在以后的文章中为大家介绍。

一、柱形图。柱形图是我们常用的图表之一，可以直观地展现数据的对比情况和变化趋势。如下图所示，我们以姓名为横轴，销售量为纵轴，可以看到每个人1-5月的销量情况。也可以以月份为横轴，显示1-5月各月每个人的销量。

二、折线图。折线图也是我们常用的图表之一，可以直观地显示变动的趋势。如下图所示，我们以月份为横轴，销量为纵轴，可以看出每个人1-5月销量的变动趋势。另外如果把所有人的数据放在一个折线图放在一个图表中看起来杂乱的话，我们可以只选择一个人1-5月的销量数据生成折线图进行趋势显示。

三、饼图。饼图也是我们常用的图表之一，可以显示各个元素的占比情况。如下图所示，我们选择姓名和一月的两列数据，可以生成右面的饼图，直观地看到1月每个人销量的对比情况和所占一月总销量的比例。我们选择第二行和第三行数据，可以生成下面的饼图，看到诸葛亮1—5月的销量情况。

四、条形图。条形图和柱状图的展现效果很相似，最明显的区别就是前者横向展示，后者纵向展示。如下图所示，我们选择销量为横轴、姓名问纵轴，可以横向展示出每个人不同月份的销量情况。如果销量为负数的话（仅为了举例），显示横轴为负数的效果应该比纵轴为负数的效果好好一些。

五、面积图。面积图也可以明显地展示出数据的大小。如下图所示，我们选择姓名和一月两列，生成右面的面积图，就可以看到一月份每个人的销量对比情况。也可以选择第二行和第三行，生成下面的面积图，可以看到诸葛亮每个月的销量情况。

六、X、Y散点图。散点图描述的是数据的分布情况，主要展现变量之间的某种函数关系。如下图所示，我们选择销量为横轴，工资为纵轴，制作如下散点图，然后增加一条趋势线，可以发现工资和销量之间的关系。这里的数据标签和直线如果去掉会图表会更加简洁。

七、股价图。有过证券交易经验的朋友，股价图见过很多次了。股价图不仅可以运用到交易市场，在有起始值、终点值、最高值、最低值或者其中的一部分值，我们都可以考虑用股价图进行分析。下图是2018年12月第一周的上证指数生成的股价图。可以直观地看到每一天的四个价格之间的关系和股价走势。

八、曲面图。曲面图可以明显展示出层次感。最常见的是地理上的等高线、等温线等图表。如下图所示，我们用一个乘法表分别生成一个二维曲面图和三维曲面图，然后把乘积的值区间设置为500，可以看到，颜色越深，代表值越大。

九、雷达图。雷达图可以很直观地对比数据大小。常用于性格分析，指数分析等。如下图所示，我先选中第二行和第三行，生成右边的雷达图，可以直观地看到诸葛亮每个月销量的相对大小；或者我选中B、C两列，就可以看到1月份每个人销量 的相对大小。

十、树形图。树形图利用区域的大小来对比各个数据的大小，如下图所示，生成树形图，我们可以看到每个月的每个人销量相对情况。

十一、旭日图。旭日图也是利用区域大小来突出数据的对比，类似于多个圆环图嵌套。如下图所示，我们生成一个旭日图，可以直观地看到每个月销量的比重以及单个月份中每个人销量的比重。

十二、直方图。直方图主要用于区间的频数分段统计，如下图所示，选中C列数据，生成右图所示直方图，可以直观地看到销量在某一个区间的分布情况。

十三、箱形图。箱形图可以反映一组数据的最大最小值、第一四分位数、第三四分位数、中位数和平均值，可以看出数据的变化程度和对称性。如下图所示，我们生成右变的箱形图，不仅可以看到一个人1-5月销量的最值，分位数等，也可以看到销售员之间各个数值的对比。

十四、瀑布图。瀑布图以阶梯的形式显示数据的变化，如下图所示，我们选择第二行行第三行的数据，生成右图所示的瀑布图，可以直观地看到每个月的增减变化以及销量的累计数。

这就是excel2016内置的14种基本图表。这些图表形式是非常丰富的，既可以单个使用，也可以组合使用，使用图表能够更加直观地显示数据和分析数据。

工欲善其事，必先利其器。

一位优秀的数据分析师应该是全能型的，我们需要具备更多的硬能力。写报告时需要优秀的文案能力、做可视化分析时需要创意策划能力、分析问题时需要有热点捕捉的能力。同时还要懂PPT、PS、Visio、脑图、Excel、Axure、SPSS、SQL、SAS………等各种数据分析工具。

下面是小编精心为大家准备的数据分析，必知网站，必备工具，请各位笑纳！

热点捕捉工具

无论你是数据分析师，还是公司的管理者，你都要对社会的热点有捕捉能力。为了增强对市场敏锐度的观察，你需要以下工具的辅助。

1、百度指数http://index.baidu/

2、IWebChoicehttp://iwebchoice/

3、阿里指数https://alizs.taobao/

4、艾瑞网http://iresearch/

5、企鹅智库http://re.qq/

6、微博指数http://data.weibo/index/

7、友盟指数http://umeng/

8、百度预测http://trends.baidu/

9、199IT互联网数据资讯中心http://199it/

10、亿邦动力网http://ebrun/

数据来源网址工具

1、 国家统计局http://stats.gov/

这个就不做解释了，想必大家都知道，国家每个季度的GDP就是他们出的。反正在天国，他算是老大。

2、 中商情报局http://askci/

专业的研究报告及金融咨询服务机构，主要提供行业分析，市场调研,财经资讯，行业研究分析报告，市场调查报告,投资咨询报告。

3、 易观http://analysys/

目前中国互联网市场为数不多的一家领先大数据分析公司。以用户数据及大数据算法模型为核心，打造了强大的数据分析服务体系，通过对用户资产的运营分析，帮企业打开互联网应用新通路。官网的所有数据都是可以免费使用的。

2016年排名前三的国外数据公司网址:

1、Nielsenhttp://nielsen/us/en.html/

全球性的市场研究公司，它的调研集中在快消、汽车、电信等领域，数据涉及消费者偏好、购买行为等多项内容，有时还会提供具有代表性的案例研究。

2、 IMS Healthhttp://imshealth/

艾美仕是一家工作效率高，专业的药企数据分析（据说数据分析强大到可怕！）

3、 Kantarhttp://kantar/

一家综合性的市场研究公司，研究覆盖快消、健康、品牌、金融等领域，数据涉及产品的用户喜好、品牌认知度等内容。Kantar对公众比较开放，网站上的数据和分析可以免费查看。

词云工具

我经常看到一些网站有标签云，现实生活中，应该也会有很多人想做词云，但找不到合适的工具。这就是我分析给大家词云制作工具的原因。

1、 Wordlehttp://wordle/

这些年国内外一直很火的一款词云软件。Wordle优点是可以快速的分析文本或网站的词频，并以多种风格，字体，配色进行展现。做完词云图，生成图像后还可以保存在网络之中供你查看、链接、下载以及与好友分享。

2、 Tagulhttps://tagul/

Tagul是专为网络大师们要放置在网页上漂亮的云彩而准备的。Tagul云可以自定义字体、词云的形状，颜色等，做出来的词云图很酷炫，为网站访问者提供良好的用户体验。

3、 WordItOuthttp://worditout/

操作简单，进入网站后只需要输入一段文本，然后就可以生成各种样式的“云”文字。用户可以根据自己的需要对WordItOut进行再设计，比如颜色、字符、字体、背景、文字位置等，保存下载后，可以复制。

4、 图悦http://picdata/

5、 BDP个人版https://me.bdp/home.html

两款国内词云工具，相对比较容易上手，首先页面全体都是中文简体，操作一番就能了解大概。

数据可视化工具

以下是一些非常狂拽酷炫叼炸天的数据可视化工具。你可以看到各种题材，像人口、世界状况，甚至人类的情感，都可以将进行可视化，帮助你更好地理解数据。

1、Tableauhttp://tableau/zh-cn

2、Infogr.amhttps://infogr.am/

3、ChartBlockshttp://chartblocks/en/

4、iChartshttp://icharts.in/

5、Visual.lyhttp://visual.ly/

6、NVD3http://nvd3.org/

7、Leaflethttp://leafletjs/

8、n3-chartshttps://oschina/p/n3-charts

9、百度EChartshttp://echarts.baidu/

10、Datawrapperhttps://github/datawrapper/datawrapper/

在线调查工具

1、 腾讯问卷调查http://wj.qq/

2、 麦客http://mikecrm/

3、 调查派http://diaochapai/

4、 问道网http://askform/

5、 问卷星http://sojump/

思维导图制作工具/网站

1、XMindhttp://xmindchina/ 价格：免费

2、Cogglehttps://coggle.it/ 价格：免费

3、Freemindhttp://freemind.en.softonic/ 价格：免费

4、LucidCharthttps://lucidchart/ 价格：基础版本 每月4.95美元

5、MindManagerhttps://mindjet/ 价格：完整版 349美元，179美元升级费用

6、SpiderScribehttps://spiderscribe/ 价格：免费(个人版本)

7、 Bubbl.ushttps://bubbl.us/ 价格：免费

8、 Text2MindMaphttps://text2mindmap/ 价格：免费

PPT模板工具

1、 我图网http://so.ooopic/

2、 无忧PPThttp://51ppt/

3、 51PPT模板http://51pptmoban/ppt/

4、 站长之家http://sc.chinaz/ppt/

5、 设计师网址导航http://hao.uisdc/

其他数据分析网址

1、 人大经济论坛-计量经济学与统计区http://pinggu.org/bbs/index.php?gid=148

2、 数据挖掘学习交流论坛http://businessanalysis/

3、 网站数据分析http://webdataanalysis/

4、 数据分析网http://afenxi/

5、 数据分析论坛http://spsschina/

以上网址和网站，都是经过小编亲自从众多网址中精心筛选出来的，赶紧收藏吧！

欢迎关注天善智能微信公众号，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区。

本文为小编学习天善学院李奇老师用数据说话-Excel BI商业智能分析零基础精讲课程第一章第五节笔记。

Excel商业智能分析中常用的到的五种方法：数据标准化、加权平均、转换变量类型、直方图、盒须图。

重要性：不同指标进行对比评价时，经常会遇到由于各指标间的性质，量纲，或者是数量级的不同而造成各指标间的水平相差很大时，直接用原始指标值进行数据分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用。为了保证结果的可靠性，需要对原始的指标数据进行标准化处理。

方法：主要介绍2种：

MIN-MAX标准化：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）

注：原数据映射在0-1区间内，同意数量级，方便进行进一步比较、分析

Z-SCORE标准化：新数据=（原数据-均值）/标准差

注：围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

利用交叉表求权重方法介绍：

1. 纵向和横向对比，横向重要则为1，纵向重要为0

2. 横向加总

3. 每个阶段合计值/合计总值*100%

实操部分：

变量类型：

1. 名义型变量： 值与值之间没有等级顺序之分，仅代表不同类的事物。

例： 性别、民族、职业

2. 有序型变量： 值与值之间有等级顺序之分，不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序。

例： 销售阶段、优良中差

3. 连续型变量：不仅能将变量区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离。

例： 营业额、身高、体重

实操：

频数与频率

频数是落在各类别中的数据个数。各类别频数与总频数之比称频率。频数和频率分别从绝对数和相对数上，反映出数据在各变量值上的分布状况。（学习直方图前了解这两个概念）

组距=（最大值-最小值）/组数

1. 选择数据

2. 设置接受区域

3. 调整频率分布

直方图与柱形图区别：柱形图看的是高度，对比数值，直方图看的是面积，组距内频率的分布情况，展现整体分布趋势。

实操：

调出数据分析库之后打开直方图

设置好参数

注意：此时显示的是频数而不是频率，需要调整一下。

设置好之后调整直方图，邮件调出数据系列格式，“分类间距”调为“0”。加上相应轮廓即可。

盒须图用来体现数据分散情况，版本建议excel2016版。

四分位数：将数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数

上边缘 = Q3+1.5*（Q3-Q1）

下边缘 = Q1-1.5*（Q3-Q1）

通过盒须图，可以清晰发现一组数据的分散情况。

实战：

选中所有数据之后，找出所有图标中的“箱形图”

本章笔记就到这里，后续继续更新哈，欢迎大家关注。感兴趣的同学也可以留言一起交流学习，记得点赞哈。

更多精彩内容，请登陆天善学院：hellobi。

很多人不太喜欢Excel2016，今天我们就来看看Excel2016版和之前的版本做仓库统计有什么不同。

本文介绍如何应用Excel的PowerPivot组建搭建简易的规范的进销存系统，重点在于如何数据分析和输出，而是不原始表单的设计和录入。

近来很多人不管是不是IT人事，都把大数据、云计算、数据挖掘挂嘴边，好像不说这些就跟时代脱节了。不管你愿不愿意，数据库管理已经进入到生活的方方面面。

初学者对于数据库很迷茫，特别是用过Excel的，热衷于简单的电子表格，一提到数据库的名词概念就觉得复杂。自从Excel2013以来，安装时自动增加了PowerPivot这组应用程序和服务，强大的分析功能可以取代Access数据库的一些基本功能，也简化了很多运算。

应用场景描述：管理员小云每天都要登记本企业生产的产品，产品名称有上百种，平均每种产品有10个左右的规格，实际就是要管理上千个库存单品（SKU）。每天要记录各SKU的进库数，出库数，每月进行盘点核查，每月要找出库存低于安全库存的SKU提交生产部门。

需求分析：①规范的进出库原始台账；②输出报表：计算月末库存、计算安全库存；③盘盈盘亏的调整记录。

1、建三张基础数据表。

表设计要规范，不能直接拿进出仓单的表式，规范的标准是符合数据库范式，有兴趣就上网搜索，没空闲就按照图示去做吧。

规范要求：首行是标题行，2行起是数据行，每一行就是一条记录。如图，建立：

编码表（SKU号、产品名称、型号规格、单位）

年初库存表（SKU号、年份、年初库存）

进出仓表（SKU号、日期、进仓数、出仓数）

这里的SKU号是关键字段（标签），有了它，就可以打通三张表的关联。这里有2个容易犯错的地方：①编码表的SKU号不可重复；②进出仓表的日期用日期格式，注意是用减号“-”连接年月日。

2、使用PowerPivot的数据模型功能导入表。

选择“编码表”的数据→点选菜单的PowerPivot→点添加到数据模型。而后会出现数据模型界面（多弹出一个对话窗），显示刚才添加的编码表的数值。

注意：

①第一次启动PowerPivot的工具或组件，会很慢，要耐心等待，不要急于操作下一步；

②数据表不能重复添加，添加一次就够了；

③数据模型里面的表是链接表，是只读的，要修改就要回到Excel主界面进行工作表的修改；

④选择数据最好是整列整列地选择，不要仅选择数据区域，因为当以后增加数据的时候，如果是选择区域的话就要修改链接表的选择范围。

然后，回到Excel主界面，同样操作添加“年初库存表”和“进出仓表”到数据模型。这三个表链接过来后，默认是叫表1、表2、表3，为方便使用，改名为“编码表”、“库存表”、“进出仓”。

3、在数据模型里面建立关系。

“关系”是关系型数据库里面一个很重要的概念，这里不展开，有兴趣可自己上网查。这里应用“关系”，起到数据从一个表传递到另一个表的作用。

回到PowerPivot界面，右下角点击关系视图。将“编码表”的SKU号拖到“库存表”，再将“编码表”的SKU号拖到“进出仓”。这样，就建立了2个一对多的关系。

4、用数据模型建数据透视表。

新建一个工作表“统计表”，插入→数据透视表→选择“使用此工作表的数据模型”，由于之前建立了数据模型，所以这个选项没有致灰→位置选现有工作表，统计表!A8，确认。

5、用数据透视表显示各SKU进出仓情况。

之前虽然改了名字，但数据透视表中显示的还是表1表2表3，这里只好把这个Bug放一放，期待office升级解决吧。拖拉表2的年份到“筛选器”，拖拉SKU码到“行”，拖拉表2的年初库存、表3的进仓数和出仓数到“值”。

这样，数据透视表就按每一个SKU输出了其合计进仓数和出仓数，也将期初库存显示出来了。注意：系统会对值增加汇总方式的描述，例如：以下字段求和汇总:进仓数，我嫌太长，手工改成进仓数了。

6、用度量值计算期末库存。

Excel界面下，菜单→PowerPivot→管理数据模型，进入PowerPivot界面。选进出仓表，点选该链接表下方的非数据区域某一个单元格，在公式栏敲上

期末库存:=sum([进仓数])-sum([出仓数])+SUM('库存表'[年初库存])

为了计算安全库存，再选择非数据区域某一个单元格，在公式栏敲上

最大出仓:=sum([出仓数])

注意：①公式栏对中文输入法可能不大接受，我是在文本文件打好中文再复制粘贴上去的；②[进仓数]等字段名字，可以不手工敲，而是用鼠标点选那一列；③公式可以跨表引用列，如期末库存就应用了库存表的年初库存列。

理解度量值。完成了上述公式后，系统会立刻显示结果，例如：135。大家也许会疑问，这样的求和有什么意义？有意义！现在的求和结果是基于没有分类的条件下的求和。应用到刚才建立的数据透视表，就会按SKU分类求和。下来还会讲到“日程表”，就会既按SKU求和，又按时间分段（如：月、季）求和。

7、添加日程表。

回到Excel界面，选择数据透视表，在值里面增加刚才建立的度量值“期末库存”。在点选了已制作好了的数据透视表前提下，菜单→分析→筛选，插入日程表。用这个日程表，就可以自由选择1-4月的进出仓量，1-12的进出仓量了，也可以看到期末库存量随着时间段变化而变化。

8、用每月出仓数计算安全库存。

安全库存的计算方法很多，这里只用最简单的一种，求出历史以来单月出仓数的最大值，若当前库存量低于这个值，就需要补充进仓其中的差值。步骤六已经建立了出仓数求和公式了。下面就插入新数据透视表，选择日期为列标题（增加日程表后，就会多了日期（月）的度量值，系统自动将这个度量值一同放到列标题），出仓数的求和为值，SKU号为行。将日程表与这个新的数据透视表关联起来。

点选新数据透视表→设计→总计→选择仅对列启用。在N24格（根据新透视表的实际位置而定）写上标题：最大出货量，O24写上标题：需补进仓。在N25输入公式=MAX(B25:M25)，在O25输入公式=N25-VLOOKUP(A25,A9:E17,5)。其中A9:E17的区域根据第一个透视表实际区域而定。

9、盘盈盘亏怎么办？

答案：修改年初库存表。所以这里为什么每年设一次年初库存，就是应对每年盘点后库存的变化。而且，用年份做筛选条件，也是这个原因。

10、如何显示产品名称。

光看SKU码不直观，要将名称、规格加进去怎么做？进入PowerPivot界面。选进编码表，在数据表区域，新增一列名叫“名称型号单位”，在该列1行的单元格输入=[SKU号]&","&[产品名称]&[型号规格]&"，"&[单位]选择。系统会自动填充整列。回到Excel界面，数据透视表的行标题统统用“名称型号单位”就可以解决这个问题了。

注意事项：

1、上述操作过程几乎没有在原始表上操作，能保证原始表数据不会被破坏。

2、上述表格式是最基本的格式，可自行添加修改字段。也可根据ERP导出的表格修改。

3、非数据区域的度量值，必须用聚合函数，如：sum,max,min,count等等。

在excel2016版本中，有一个快捷键ctrl+Q，可以用来进行简单的数据统计与分析。如果能够熟练其中的功能并且熟练使用，可以节省许多操作步骤。

如下图所示，首先我们把光标定位到单元格区域内，直接按ctrl+Q，会全部选中单元表并在右下角出现一个小提示框，这个提示框中可以有格式化、图表、汇总、表格、迷你图五个选项，分别对应快捷键F、C、O、T、S，我们能够利用这五个字母的快捷键进行选项的快速选择。下面简单介绍下这五个选项能的效果和作用。

一、格式化。在这个选项卡中，可以选择数据条、色阶、图表集、大于、前10%对单元格进行突出显示。主要注意的是这里只有“大于”这个选项可以自定义选择数值和填充的颜色和方式，从而实现对某一段的值进行差异化标记。其他选项都是不能自定义的，只可以用来数据的对比。

二、图表。在图表选项中，可以选择现有的图表或者选择“更多图表“。在生成的图表中，单元格的数值会随图表数据的变化而发生变化。如果想要对图表进行修改或者完善，可以点击图表右侧的图表元素、图表样式和图表筛选器按钮对图表进行设计。

三、汇总。在汇总选项中，对于行和列分别有五个功能，即求和、求平均值、计数、百分比、累计求和。我们可以用来对进行简单的数值统计。其实这五种计算方式就可以满足我们大部分日常工作需要了。

四、图表。这里的图表有两个选项。一个是“表”，也就是快捷键“ctrl+T”生成的”超级表“，这个表也有一些非常实用的功能（有兴趣的可以看我之前发的文章）。另一个就是大家熟悉的数据透视表。我们可以利用这两种表进行复杂一些的数据分析。

五、迷你图。在迷你图中，三个选项分别是折线图、柱状图、和盈亏图，选中后分别生成这三种图表并且放在每一行最后一个单元格中，我们可以直观地看到每行数据的变动趋势。

这就是ctrl+Q能够实现的功能，确实能够给我们在单一工作表中进行数据分析与统计提供便利，而且这里的一些功能也让我们免于在功能区进行切换。

Excel表格作为职场处理数据使用频率最高的办公软件，掌握一些常用快捷键，可以快速提高工作效率，告别加班，今天以Excel表格2016版本为例给大家分享一个含金量超高的数据快速分析快捷键Ctrl+Q，GIF动图演示、文字详细描述，快速掌握并灵活运用这一高级技巧，给大家快速提高工作效率带来极大的帮助。

Ctrl+Q界面及功能

如下图所示，首先在Excel表格选定数据源，按下键盘“Ctrl+Q”组合键，或单击选定数据源右下角的图标，打开界面，从动图画面大家可以了解到其主要功能有：“格式化”、“图表”、“汇总”、“表格”、“迷你图”。

功能一：格式化

如下图所示，选定数据源，打开Ctrl+Q界面，第一个功能是“格式化”，格式化下有“数据条”、“色阶”、“图标集”、“大于”、“前10%”、“清除格式”6个小功能，每一个功能都非常有特色，以“大于”小功能为例动画进行了演示，设置数值范围，填充颜色，确定即可。

功能二：图表

如下图所示，选定数据源，打开Ctrl+Q界面，鼠标点击第二个功能“图表”，下方小功能选项区预置了很多“图表”样式，或单击“更多图表”选择查看更多预置“图表”样式。

功能三：汇总

如下图所示，选定数据源，打开Ctrl+Q界面，鼠标点击第三个功能“汇总”，其下方选项区常见汇总命令有求和、平均值、计数、汇总百分比等。

功能四：表格

如下图所示，选定数据源，打开Ctrl+Q界面，鼠标点击第四个功能“表格”，其下方选项区常见预置功能有表、各种数据透视表以及其他预置表格样式。

功能五：迷你图

如下图所示，选定数据源，打开Ctrl+Q界面，鼠标点击第五个功能“迷你图”，其下方选项区常见小功能有折线图、柱状图、盈亏图，每一个小功能都非常好用，形象生动直观。

以上GIF动图给大家演示了Excel表格数据分析快捷键Ctrl+Q非常实用的功能，这里很多功能在条件格式中都较难实现，希望大家掌握这一技能，灵活运用，快速提高工作效率，大家在日常工作学习过程中遇到什么问题可以在留言区留言讨论，谢谢！

一、已经完成的数据透视表，表名为TS001，移动复制，建立副本打√，选中TS001，如下图：

二、新建数据透视表表名为TS001（2），分析-更改数据源-选择一个表或区域，由于我是选定的002的表名，所有的数据表都是统一的列内容，告诉大家个技巧直接把'001'!$A:$R手动输入更改'002'!$A:$R，确定后，马上生成数据透视内容，不用再进去重新选择行列了。如下图：

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。