这三个步骤是，确定目标、列出公式、确认元素。

我们以某互联网金融公司A为例。

假设A公司正准备上市，当前核心目标为利润。

针对利润，我们列出公式。上面公式中，利润拆解成了 付费用户数、投资金额、投资时长、对应利率 四个元素。其中对应利率取决于资产端，跟用户侧关系不大。

因此如果我想提升核心KPI—利润，就要尽可能的提升付费用户、投资金额和投资时长。

恭喜你，已经找到了发力点。

注意，核心目标会随着业务发展不断变化，比如用户运营，App初期看重新增，中期看重转化，后期看重留存。如果仍然难以确定，看看你的核心KPI。

确认需要提升的元素后，问题来了。

- 如何提升每个元素的量级？

- 怎样制定策略，分配资源？

- 如何验证策略是否有效？

你需要掌握3个模型。

A. 漏斗模型

适用范围：需要多个步骤达成的元素。

比如投资用户数。

达到投资用户的状态，需要多个步骤。每个步骤都存在转化率，放在一起就成了层层缩减的漏斗。

漏斗模型作用：提升量级。

通过提升转化率，提升单个元素量级。

有了漏斗模型，就可以分析每层漏斗衰减的原因。有些原因显而易见，有些需要做A/B测试。你可以逐层提升转化；也可以改变用户路径，减少漏斗层级。

比如，支持H5内投资的理财产品漏斗，要比下载App投资的漏斗少2个层级，转化率要高很多。

盈利还是亏损，有时只取决于一个漏斗。

注意，优化漏斗是个长期过程，需要每天关注。

B. 多维坐标

适用范围：具有多重属性的单个元素。

比如，本文公式中的投资用户，就有投资金额和投资时长两个属性。可以将其作为横纵坐标轴，把所有投资用户分成四组。

电商品类运营有个经典坐标，按流水和利润划分品类。

用户运营也有个经典坐标，叫RFM坐标。

R=最近一次行为(Recency)

F=行为频率(Frequency)

M=行为量级(Monetary)

这里的行为指和你的核心目标密切相关的行为。比如在本文的金融产品中，就是投资。

R代表可触达，毕竟6个月没来投资的用户，说不定都卸载了，甚至已经忘了你这个App；

F代表忠实度，高频次的使用App，虽然ta可能每次只投几块钱的活期；

M代表价值，比如累计投了50万，这可是个高净值用户。

多维坐标作用：精细化运营。

通过多维坐标将用户分组，对不同组用户采取对应的运营措施。

首先，一定有一个象限是好的。

比如下面的坐标图，高金额、高时长的A象限，就是好的。

A象限的用户，是核心用户（俗称爸爸），公司的现金牛，你的重点运营对象。

A象限往往占整体流水的80%。你的活动效果好不好，运营策略给不给力，往往要看这些爸爸们的反应。你甚至可以建立一个微信群，把爸爸们都拉进去，多多交流，做好服务，时不时发个红包啥的。

接下来，你要把B、D两个象限的用户往A象限拉。

D象限，是高潜力用户。可以定向发一些大额度长期标的优惠券，比如投20w，6个月，送3000元红包。提升他们的投资时长。

B象限，是高忠诚用户。虽然可能没什么钱，但使用频次很高。可以定向发送梯度优惠券，比如投资1000送10元，投5000送投资80元，投10000送200元，逐步拉升他们的投资额度。

A是现金牛，D是A的孵化器，B用户价值低但忠诚度高，产品开拓新场景后也有可能进化成现金牛。

重要性，A>D>B。

资源有限时，请参照此排序。

时刻牢记，投入产出比！忘了的都去复习《破解这「七宗罪」，你才能晋升高级运营》

多维坐标的适用范围非常广。

比如你可以按事物价值的精力投入和价值衰减速度建立二维坐标，优化你的精力分布。

C. 分组表格

适用范围：随时间变化的用户属性元素。

比如投资用户数。

分组表格的原理，是将某一周（或一天，一个月）进入App的新用户，作为单独的一组用户。

上面的表格，就是投资用户分组表格。

横向看，是某组用户的投资用户数，随时间变化的留存情况。

比如第一行，第一周共新增200名投资用户，到第二周留存100名，到第三周留存80名……

纵向看，是某一周投资用户的构成情况。比如第三列，显示第三周的730个投资用户，是由第一周进入的80个+第二周进入的150个+第三周进入的220个构成的。

通过投资用户分组表格，我们还能计算出留存率分组表格，只需将每一行，每周的留存用户除以对应的新增用户数，即可获得下表：

这个表格也可以做适度变形，比如将所有数据向左对齐：

作用：监测&验证。

分组表格可以帮你分析清楚一个复杂元素的变化。

比如你发现投资用户数在提升，你其实很难判定原因，因为投资用户是由很多组用户构成的。因此提升的可能原因有很多，比如：

- 新增用户量级增大

- 渠道质量提高

- 运营策略起作用

这时候，把留存率分组表格掏出来瞅瞅。

先看新增用户数这一列，发现新增用户量级确实在提升；

纵向看每一列，比较不同组用户留存。发现次周留存确实上升了，说明运营策略可能起到了一定作用。但后续的留存情况都在下降，可能是渠道质量在下降。

横向看，留存始终没能稳定在一个值，说明产品的粘性还不够。

是不是很溜？

确定核心目标，通过公式拆解成元素，找到发力点。

用漏斗模型提升元素量级；用多维坐标进行精细化运营，更好的分配精力和资源；用分组表格检验效果，监测数据。

以上，就是极简数据分析法。

|来源： 数据挖掘与大数据分析 原文作者：孙金龙

袁帅，互联网数据分析运营实践者，智能一体化会展活动运营服务平台会点网事业合伙人/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。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。互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者，执牛耳媒体特约撰稿人。

1 用于展示数据分析结果的表格

以下是同样的数据、不同的格式所展示出的数据可读性：

很明显，第二份表格更具有可读性，显得一目了然，而不是杂乱无章。

是怎么做到的呢？

1.1 行高设为“18”（字体“11”保持默认）；

1.2 数字字体设为Arial；

1.3 项目下的细项进行了缩排（缩进栏宽设为“1”）；

1.4 数字列调整为相同宽度，其他列视内容调整宽度。且在上、下、左、右都有空白；

1.5 表格框线：上下粗，其余细或虚，保留横线，去掉竖线，具不显示网格线；

1.6 文字靠左对齐，数字靠右对齐；

1.7 善用背景色凸显重点；

1.8 一列数据尽量不要包括复合的内容，如将“单位”放到单独的列。

2 内容按手动输入、引用、公式区分字体颜色

举例

字体颜色

手动输入的数字

50

黑色

计算公式的数字

=A1+A2

绿色

引用其它工作表的内容

=Sheet3!A1

蓝色

如：

3 用于进行数据分析的事务性数据

具体内容请见《Excel技巧 | 高效的数据分析需要良好的制表习惯》。

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！

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。

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。

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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一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

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！

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。

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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！