做数据统计，有人用筛选排序，有人用分类汇总，有人用合并计算，当然还有数据透视表。

正所谓，条条大路通罗马，行行会计出状元！这不，今天老板想考验一下新招的小姑娘是否可胜任这份工作，让小姑娘快速统计一下数据，小姑娘使了我教她的这一招，征服了老板，职位保住了。

今天，我们就来看看，小姑娘是如何操作征服老板的。

假设有以下销售表格，需要统计一下每种商品的销售金额。

1、源数据表的规范

在建立数据透视表以前，首先要检查源数据表有没有存在下面这几种不规范的情况。

标题行

名称缺失，无法正常建立数据透视表，需要把标题名称补充完整。

名称重复，导致创建数据透视表后，字段名称相同并标注序号，导致语义不明确，需要修改相同名称的标题。

源数据

合并单元格，无法正常使用筛选和排序，合并单元格除了首个单元格有数据以外，其他单元格数值为空，解除合并单元格并补充完整数据。

文本型数字，统计值为零，无法正常参加求和、平均值等数值计算，使用分列功能重新修改为数值。

不规范日期，无法正常使用筛选排序和组合，使用分列功能规范日期格式。

2、插入数据透视表

选中需要做统计分析的源数据表，点击插入选项卡，点击数据透视表，在新工作表或现有工作表中的单元格新建数据透视表。“选择一个表或区域”用鼠标选择A1到E18整个区域就可以了。“选择放置数据透视表的位置”如果选择放在现有工作表，就是当前光标所在的位置。

3、选择要添加到报表的字段

源数据表中的标题行为数据透视表中的统计字段，用于拖动到不同的区域。

数据透视表的区域分成四个部分：

筛选区域，用于对数据透视表整体的筛选

行区域，字段放在行区域，以行的方式展示

列区域，字段放在列区域，以列的方式展示，行区域和列区域

值区域，把字段拖动到值区域，实现不同类型的计算，达到数据统计的效果。

那如何正确地拖到字段到数据透视表的区域呢？

我要统计出每种商品的销售总额，在这里，行标签是商品名称，统计值是销售金额，统计类型是求和，可以得到下图的数据透视表。

这个方法简直是太赞了！此技能你get到了吗？

经常看到有些人在汇报时会拿出一大串的数据与图表，看着很高大上而且很有说服力。

但却没人告诉我那些数据与图表是如何获取的。

不告诉我又怎么样，我可以自己找啊！今天就将他们公之于众，看你们以后还怎么装！

举个例子，为了更好的说明，我们现在假设一个竞争对手“清风”，可别以为我被收买了。

首先我们可以通过百度指数查看竞争对手近期的大致状况。

这里，系统自动给出了几个峰值，但更重要的是低谷开始上升的时候，因为对手在低谷发了力，才会出现峰值。（这里我只截了一张图，在顶部标红线的地方还可以选择查看需求图谱、用户画像等内容）

当然，百度指数很好用，但还需要配合一个更高级的：微指数（大家不要着急，文章结尾我会将这些各种工具与使用方法打包给大家）

在这个图表中，点击每一个节点都可以看到波动原因。

然而仅仅靠这个来推测波动原因还是不够的，我们还可以在百度指数那一栏，点击资讯关注

也可以看到，每一次波动对应的数据，百度指数和微指数相结合，就差不多把握住大致方向了。

但仅仅做这些，还是有点low。

我们还可以用 百 度 新 闻 与微博搜索 （对手任何发动顾客做的事，都会在微博体现）， 网络 广 告 监 测 数 据 与 新 闻 监 测 数 据，以竞争对手品牌名为关键词搜索，看竞争对手用付费媒体做了哪些事，用用户口碑做了哪些事。

然而我们忘了一件事……

微信！

不担心，这个直接用搜狗微信搜索就可以了

然后全部是公号文章，再加一个工具：新榜，直接就可以看出每篇文章或公号的影响力有多大，还可以实时监测操作、对比分析等。

然而以上这些学会了也没啥用，用这些工具得出来的东西于你而言顶多装一下格调！

土鸡瓦狗！

带不来实质性的改变与效果，下篇文章带大家在这些基础之上来一些更深层次的东西。

谢谢大家的阅读，我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化、理性化。

如果有一张上千行的销售表，像下图（各个地区按天统计的1至12月的物品销量），要统计每个月，每个地区的数据，当看到上千行的数据，是不是发愁无从下手呢，利用数据透视表，轻松搞定。

1、选中数据表中任意单元格，点击工具栏插入——数据透视表。弹出创建透视表对话框，点击确定。

2、在右边数据透视表字段对话框添加字段，这里勾选订购日期、地区、分类、销售额和成本。字段勾选根据数据分析的要求勾选。

勾选后，左边单元格会生成下图所示数据表。

3、但是日期是按天来统计，我们需要的是按月统计，选中行标签统计的某一天的单元格，例如2015/1/24，右键创建组，在组合对话框中，选择月，确定。

4、确定后生成下图所示的统计表，但是原始数据没有统计利润，这里我们为了说明问题，我们简单统计利润。

5、增加字段，统计利润，假设利润为销售额减去成本，点击数据透视表工具的分析菜单选项。

6、点击字段、项目和集——计算字段。

7、在插入计算字段对话框中，名称填写利润，公式填写=销售额-利润，确定。

8、则上千行的数据按月份统计完成。

这里只是数据透视表的基本用法，数据透视表还可以排序、筛选，还可以转换称图表，还有很多更强大用途。

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。

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。

本期，我们总结不同设计类型分类数据在在各种情况下比较所用的统计分析方法、泊松分布数据的统计分析方法以及变量之间关联性的统计分析方法。

分类数据的统计分析

1. 样本数据与总体比较

1)二分类资料：

(1)小样本数据：用二项分布进行确切概率法检验；

(2)大样本数据：用U检验；

2)多分类数据：用Pearson检验（又称拟合优度检验）。

2. 四格表（2×2表）数据

1)完全随机设计的四格表数据的分析

（1）当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于5时，则用Pearson 检验；

（2)当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数<5时，则用校正检验或用fisher’s精确概率法检验；< span="">

（3)当样本量n40或存在任一格子理论数<1，则用精确概率法检验；< span="">

2)配对设计的四格表数据的分析

（1)b+c≥40，则用McNemar配对检验；

（2)b+c<40，则用二项分布确切概率法检验；< span="">

3. 2×C表或R×2表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则可以采用行平均得分差（Row Mean Scores Differ）的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验；

2)列变量为效应指标并且为二分类，行变量为有序多分类变量，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。

3)行变量和列变量均为无序分类变量：

(1)当样本量n>40，并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验；

(2)当样本量n40，或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验；

4. R×C表数据的统计分析

1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析

（1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验；

（2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义；

（3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析或者非零相关（none zero correlation）的CMH ；

（4)列变量和行变量均为无序多分类变量：

i. 当样本量n>40并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验进行分析；

ii. 当样本量n40或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验；

2)配对设计的C×C表数据：

（1)配对比较：用McNemar配对检验；

（2）一致性检验（Agreement）：用Kappa检验；

Poisson分布数据

1. 单样本数据与总体比较：

1)当观察值较小时：可以用确切概率法进行检验。

2) 当观察值较大时：可以用正态近似的U检验。

2. 两个样本数据的比较：可以用正态近似的U检验。

两个变量之间的关联性分析

1. 两个变量均为连续型变量

1)当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时，可以用Pearson相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2)当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2. 如果两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

3. 如果一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性。

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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！

平常工作的话会对数据进行查看和梳理，比如查看网站的pv、uv等数据都是通过什么功能呢，今天咱们就聊聊数据统计那些事，那在平常的工作中如何做好数据分析呢？

1、懂工具

利用做的很成熟的数据统计平台，基本的功能都会有实时访客统计、浏览量、访问量、热力图监控分析、页面深度阅读等来监控核心的业务数据，提高用户的转化率。

2、懂分析

应该需要掌握数据分析的原理及方法，比如：加入购物车的颜色，应该可以分析出那种颜色对用户来说更具有吸引力，通过分析的方法来提高业绩的转化。

3、懂设计

这个是重中之重的技能，你只有对execl等图表工具操作的很熟练并对其进行美观的设计才能对数据分析进行梳理清楚。

上一篇给大家分享了一下筛选功能的使用，特别要注意不能随意复制粘贴的原因和解决办法。有兴趣的朋友们可以点击或关注百家号，进去查看历史文章。

那么，今天给大家分享下EXCEL透视表功能的简单使用。通常情况下，我们需要做批量数据的统计、用excel出图表等等的时候，需要计数或者求和的结果作展示的时候都会用到。可以说是在大数据分析以及展示结果的时候，所必须会使用到的一个功能。

在此，让我们一起通过一个实例来看一下，excel数据透视表的具体使用方法。只需要简单几步，就可以完成一个简单的数据透视！

首先，我们打开一个要处理的EXCEL，比如需要统计各部门总工资。如下图的数据。通过1月到5月每个人的工资记录，来计算出部门工资的总数及每个月的走势。

第一步：选定A列到H列，即包含所有数据的列。

第二步：点击插入-数据透视表，出现一个创建数据透视表的小窗口，直接点击确定。

此时出现了一个新的sheet页，如下图。这里为了方便大家看全，我把表格横向缩小到了一起。实际上数据透视表字段是在EXCEL最右侧。

第三步：新sheet页的最右侧数据透视表字段，有一个选择要添加到报表的字段，可以看到原始表格的标题列。继续往下看，有四个区域，分别为筛选器，列，行，值。我们把月份点住，拖动到列的区域中。

再分别把部门、姓名拖动到行，部门在上。最后把工资拖动到值。

第四步：值里边默认是计数项，我们需要修改一下，工资是以求和来统计。点击计数项：工资，会出现值字段设置。打开后，选择求和，然后点击确定。

第五步：此时已经可以看到表中的数据都已经出现，每个部门每个人1月到5月工资以及总计的工资。可以点击技术部、科研部、运营部前边的-号，代表隐藏姓名；最后一列的总计，每一行代表这一行数据的总计，比如第一行代表技术部1月到5月的总计工资数目；最后一行的总计，每一列代表的是这一列数据的总计，比如1月的那一列代表1月各个部门的总计工资。这样就满足我们的需求了，可以看到每个部门在每个月以及合计的工资数目。

习惯而言，统计的数据都喜欢有高低顺序来浏览，方便一眼看出哪个部门的工资总额高低。我们可以再点击一下总计那列，然后点击排序，选择降序排列。这样就可以看到一个按高到低排序的工资图表了。

好了，本篇就给大家讲到这里，大家可以自己试着随意在四个区域里，把其他的标题也拖进去，看看会出现什么变化？其实看似枯燥的Excel工具也有非常有趣的一面，更多的技巧就留给大家自己开发吧！有什么问题欢迎留言给我们哦！

1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

在页眉中插入图片即要

来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、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。