现在的我们确实比以往幸福了很多，因为工具越来越发达。

目前最强大的工具是——互联网。

就我们办公工具来说，按照用途来分，可以分为下面一些类别。

1.用于统计分析

2.用于效果和结果呈现

3.用于整理和加工运算

4.用于监督和跟踪服务

5.用于档案资料的分类保管

……

今天就重点谈一下EXCEL在绩效管理过程中的运用。

以之前供职过的一家企业为例，说一说，如何用EXCEL表格做出绩效管理软件的效果来。

总的来说一共三大特点：

特点一：自动匹配计算

（一）自动匹配筛选人员考核资格

1.根据公司的绩效游戏规则，只有“入职超过1个月”的才能资格参加考核，还有就是职等为“一等一级”的人不能参加考核，那么此处就设定了两个条件：

A.入职时间＞30天

B.非“一等一级：

凡是符合其中一种的，都会出现基本信息为红色带下划线字样，视为排除考核资格。系统自动判定不进行数据匹配和计算。

分值显示为“1”。实际就是代表不参与计算。

划红线——是通过设置条件格式实现的。

显示为“1”是通过简单的IF函数实现的。公式如下：

=IF(OR($G13="/",$H13="/",$I13="/",$F13="/"),"",IF(OR($G13="",$H13="",$I13="",$F13=""),1,IF($O13="",SUMIF('1.员工级'!$AA$5:$AA$1110,$G13,'1.员工级'!AB$5:AB$1110),1)))

通过这三项的判断，用公式得出了下图的判定结果中数据为“1”。

2.除了时间和职等限制以外，还有部门岗位等的匹配和计算规则。

表一（基础资料表）

表二（积分表）此表一般是隐藏起来的

表二的公式为：

=IFERROR(IF($AA5="/","",U6+U39+U72+U105+U138),"")

表三（绩效考核表）

这三个表里的名单，必须确保绝对一致，连字体，格式都要设置一致。才能保证可以互相匹配，数据互通。

数据关联的规则是：表三的计算数值——表二——表一。

当然还有一些关于人员资格的匹配计算，这里就不一一罗列的。（有兴趣的伙伴，可以与我联系，领取文章中整套的绩效考核表，公式都在里面。）

（二）自动匹配人员考核时间

整个表单，分为四种：

第一种是：基础资料汇总表

第二种是：绩效考核表

第三种是：绩效奖金结果汇总表

第四种是：奖金标准表

如下图。

在这三种表单中，都需要设置好对应的考核时间。设置好公式以后，EXCEL可以自动防呆。出错了，就显示不出来数据，提醒操作人员，哪里有问题，便于修改。

（三）自动匹配计算人员考核分值

此处才是重头戏，这里就牵涉到绩效考核的积分规则了。话不多说，上图上公式。

一般来说有四类公式：

第一类是根据百分比递增递减的函数计算，并且是正比关系的递增递减。比如效率的百分比，达成的越高，分值就越高；还可以设置上下限。

计算公式如下：

=IF(INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1))="","",IF($G39="/","",IF(INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1))<$AB$63,0,IF(((INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1)))-$U$38)*$AB$62*100>$AB$60,($AB$60+$F$38),IF(INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1))>($U$38-0.1%),($F$38+(INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1))-$U$38)*$AB$59*100),($F$38+$AB$61+(INDEX($I$39:$T$70,(ROW()-38),($X$4-$AA$1))-$U$38)*$AB$62*100))))))

第二类是根据百分比递增递减的函数计算，但是反比关系的递增递减。比如报废率的数值，数字越小，分值就越高；也可以设置上下限。（公式和上面很像）

第三类是根据数字递增递减的函数计算，成正比。比如存货周转次数。

=IF(INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1))="","",IF($G52="/","",IF(INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1))<$AB$57,0,IF(((INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1)))-$U$51)*$AB$56*100>$AB$54,($AB$54+$F$51),IF(INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1))>($U$51-0.1%),($F$51+(INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1))-$U$51)*$AB$56*100),($F$51+$AB$55+(INDEX($I$52:$T$55,(ROW()-51),($X$4-$AA$1))-$U$51)*$AB$56*100))))))

第四类是根据数字递增递减的函数计算，成反比。比如报废的PPM值。

=IF(INDEX($I$72:$T$103,(ROW()-71),($X$4-$AA$1))="","",IF($G72="/","",IF(INDEX($I$72:$T$103,(ROW()-71),($X$4-$AA$1))>$AB$110,0,IF(INDEX($I$72:$T$103,(ROW()-71),($X$4-$AA$1))<($U$71+1),($F$71+($U$71-INDEX($I$72:$T$103,(ROW()-71),($X$4-$AA$1)))/1000*$AB$106),($F$71+$AB$108+($U$71-INDEX($I$72:$T$103,(ROW()-71),($X$4-$AA$1)))/1000*$AB$109)))))

第五类是根据整数个数来递增递减，此处仅举一个成反比关系的。比如缺勤天数。

=IF(INDEX($I$6:$T$37,(ROW()-5),($X$4-$AA$1))="","",IF($G6="/","",IF(INDEX($I$6:$T$37,(ROW()-5),($X$4-$AA$1))=0,$F$5,IF(($AB$47-INDEX($I$6:$T$37,(ROW()-5),($X$4-$AA$1))*($AB$48))<-$F$5,0,($F$5+$AB$47-INDEX($I$6:$T$37,(ROW()-5),($X$4-$AA$1))*$AB$48)))))

第六类是一个最粗暴的判定性函数。一般用于否决性指标，用于简单的判定0和1的。

=IF($G138="/","",IF(INDEX($I$138:$T$169,(ROW()-137),($X$4-$AA$1))=0,0,-100))

总之，此处充分运用IF函数的强大之处！

（四）自动匹配计算人员奖金

设置一个 IF函数即可，在基础资料里，将奖金标准关联过去。

=IF(OR(I8="/",I8=""),"",SUMIF(奖金标准!$A$4:$A$41,I8,奖金标准!$F$4:$F$41))

特点二：自动整理汇总输出结果

（一）自动整理出奖励人员名单

此处7月积分里的红色的“97”，“96”等数字就是根据绩效规则，只选取小单位的前30%来自动筛选出，用红色标注的。

这里主要是用到了条件格式。

（二）自动整理出奖金明细和汇总

这里是根据EXCEL的最基本的筛选功能，选择出上图中红色字体的即为奖励人员明细。自动排列好，复制到《绩效报告汇总表》里即可。

此处复制，需要使用，仅“粘贴数值”功能，否则会出现乱码。

特点三：自动罗列分析

此处主要是用到了透视表，便于数据的各种排列组合，用以分析不同情况下的不同状况。

需要了解的伙伴可以百度下，本文就不一一讲解了。

特点四：防呆放错

比如，为了防止绩效的原始考核数据输入错误，我们做了一些数据有效性防呆设置。

具体设置如下：

总之，EXCEL的功能真的是强大无匹。希望各位HR伙伴可以继续使用出更多的功能，用于优化日常的工作。（有兴趣的伙伴，可以与我联系，领取文章中整套的绩效考核表，公式都在里面。）

既然微软都已经把这么强大的工具送给我们了，当我们需要的时候，就要把它用到极致哦哦。

最后说下SAAS平台的人事管理软件。由于本人之前也是从事HR管理软件开发的，不过公司的产品定位是一款针对绩效的，因此更多强调的是企业管理和各个部门之间的联动的功能。

当时，我们站在一个潜在竞争对手的角度去重点研究过2号人事部的功能和定位，发现它的用户体验对于处理人事日常事务来说，非常便捷，非常高效。仅一个员工花名册的导入动作，就很人性化，充分站在广大HR用户角度实际操作中的痛点去考虑，可以省去很多重复和繁杂的动作，也便于资料的管理，存档，归类，分析。当然还有需要优点，具体怎么个方便法，说的再多，不如自己去体验一下，即可感受。

文/瓮春春

来源：三茅人力资源网

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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！

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

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。

如果想高效的解决问题，必须要借助工具，数据分析有极强的专业性，工具的作用更为重要。

大数据分析也是数据分析，虽然有很多不同，但初级分析都是一样的，大数据分析师也要接地气，而Excel就是最接地气的工具。

数据分析能用到的工具太多太多了，如果全部罗列，少说几十种，多则上百种！！一听这数字，感觉很吓人的样子，啥时候能学的完呢？其实不用担心，我们根本不需要、也没必要掌握所有工具，再说，很多工具是类似的，会了一个其他的也就差不多了。

这篇文章主要说说数据分析入门必须要掌握的一个工具，那就是Excel。

Excel虽然可以零门槛使用，但玩转高级功能并不是人人都行的，数据分析工作，特别是业务分析最常用的工具就是Excel。

数据分析用的最多的模块主要有：

1、各种函数

Excel内置有大量的函数可用，善于利用各种函数能解决很多问题：

这些函数不需要死记硬背，但都大概了解，知道有这么个函数，用到的时候再仔细研究，久而久之也就熟练运用了！

2、数据透视表

数据透视表是学习数据分析应该掌握的第一个重要功能，只需要点几下鼠标，拖动一些字段，就能轻松实现对原始数据的各种加工和汇总，还能根据原始数据的变动实现自动刷新。

学习建议：多练多动手。

3、数据模块

对于普通使用而言，数据模块是经常被忽略的，但对于数据分析来说，简直就是宝贝盒子，数据模块主要分为获取外部数据、排序和筛选、数据工具、分组显示、数据分析等几大子模块，也是数据分析经常用到的一些操作：

这一块的学习使用，建议买一本好的工具书，全面了解，用到了随时翻阅深入研究，是一个孰能生巧的过程。

4、数据分析模块

数据分析模块是数据菜单下的一个子模块，单独拉出来说，是因为其重要性，功能包含了常见的一些数据分析方法：

这个模块的使用就要有一定的数据分析和统计的理论基础才可以，不然无从用起，但放心，也没那么难，初入门只了解必须的内容即可

学习建议是按照这些分析方法名逐个去了解，知道其用在什么地方，能分析什么样的问题等等。

5、图表模块

之前的文章说过，数据分析的重要一步就是组织数据、展现数据，也就是数据可视化，而最直接高效的就是将数据转为各种图表，Excel能轻松实现：

图表的使用和学习，必须要知道具体的图适合表达什么样的数据，要用的恰当，如果用不恰当，反而会引起误会。

图表使用的第一原则是简单，不要为了追求华丽丽的效果而违背了数据可视化的初衷，以最简单的方式表达出数据要反馈的信息就好。

常用的数据分析工具很多，如SAS、SPSS、SQL、Tableau、BDP、R、Python等等，但是作为初学入门来说，先熟练使用Excel就好，其他这些工具随着数据分析工作的需要再去学习不迟。

数据分析是个复合型技能，要学的东西不少，特别是高级数据分析，正因为如此，初学者要学会做减法，不要把一堆东西都摆到眼前，先从最常用最基础的学起，其实入门并不难，只要入门了，其他的内容就可以逐步消化了。

所以工具篇在众多的工具中只推荐Excel，马上学起来吧！

我是公号「大数据分析狮」，只谈大数据力量！

俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？

商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。

Excel

Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

ETHINK大数据平台

一款集数据可视化分析、数据挖掘、机器学习等功能为一体的综合性大数据平台。拖拽式操作，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。通过强大的2次开发能力，帮助快速复制与行业推广。

Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。

Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

Google Chart API

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Crossfilter

Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变

Raphael

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML.

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统

计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

PolyMaps

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

Timeline

Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

jsDraw2DX

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

iCharts

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

Modest Maps

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

Many Eyes

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

Anychart

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

Kartograph

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。

Sigma.js

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

Echarts

经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Zoho Reports

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QDIS)

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

Tableau Public

Tableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。

Paper.js

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

Dundas Chart

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

Gantti

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

Smoothie Charts

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

Pizza Pie Charts

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

Protovis

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Arbor.Js

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

Highchart.js

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Circos

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

NodeXL

NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

BirdEye

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

Visualize Free

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

OpenStreetMap

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

　　随着数据量的增大，数据统计分析的计算量和复杂性也随之剧增，所以需要借助各种统计分析软件来提高运算效率与分析准确性。

　　Excel也提供一组数据分析工具，包含常用的数据统计分析工具，能够满足基本的数据分析需求。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果，某些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。

　　一、常用的函数

　　1、Vlooup()：它可以帮助你在表格中搜索并返回相应的值。让我们来看看下面Policy表和Customer表。在Policy表中，我们需要根据共同字段 “Customer id”将Customer表内City字段的信息匹配到Policy表中。这时，我们可以使用Vlookup()函数来执行这项任务。

　　2、CONCATINATE()：这个函数可以将两个或更多单元格的内容进行联接并存入到一个单元格中。例如：我们希望通过联接Host Name和Request path字段来创建一个新的URL字段。

　　3、LEN()-这个公式可以以数字的形式返回单元格内数据的长度，包括空格和特殊符号。

　　4、LOWER()， UPPER() and PROPER()—这三个函数用以改变单元格内容的小写、大写以及首字母大写(即每个单词的第一个字母)。

　　5、TRIM()：这是一个简单方便的函数，可以被用于清洗具有前缀或后缀的文本内容。通常，当你将数据库中的数据进行转储时，这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且，如果你对这些内容不进行处理，后面的分析中将产生很多麻烦。

　　二、由数据得出结论

　　1. 数据透视表：每当你在处理公司的数据时，你需要从“北区分公司贡献的收入是多少?”或“客户购买产品A订单的平均价格是多少?”以及许多类似的其它问题中寻找答案。

创建数据透视表的方法： 第一步：点击数据列表内的任何区域，选择：插入—数据透视表。EXCEL将会自动选择包含数据的区域，包括标题名称。如果系统自动选择的区域不正确，则可人为的进行修改。建议将数据透视表创建到新的工作表，点击New Worksheet（新工作表），然后点击OK。

第二步：现在，你可以看到数据透视表的选项板了，包含了所有已选的字段。你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。

从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。现在，数据透视表中展示了“Premium”按照不同区域、不同产品费用的汇总情况。你也可以选择计数、平均值、最小值、最大值以及其他的统计指标。

2.创建图表：在EXCEL里面创建一个图表，你只要选择相应的数据，然后按F11，就会自动生成系统默认的图表。除此之外，你可以手工改变不同的图表类型。如果你倾向于在当前工作表中生成图表，可以按ALT+F1，而不是F11。

当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。

三、数据清洗

1.删除重复值：EXCEL有内置的功能，可以删除表中的重复值。它可以删除所选列中所含的重复值，也就是说，如果选择了两列，就会查找两列数据的相同组合，并删除。

如上图所示，可以看到A001 和 A002有重复的值，但是如果同时选定“ID”和“Name”列，将只会删除重复值（A002，2）。

按照下列步骤操作可以删除重复值：选择所需数据-转到数据面板-删除重复值

2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示：

如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。我们需要将其进行分列，建议使用EXCEL的文本分列功能。按照下面的步骤可以实现分列：1.选择A1：A62.点击：数据—分列

上图中，有两个选项，“分隔符号”和“固定宽度”。我选择“分隔符号”是因为有分隔符“；”。如果我们希望按照宽度分列，例如：前四个字符为第一列，第五到第十个字符为第二列，则可以选择按固定宽度分列。3.点击下一步—点击“分号”，然后下一步，然后点击完成。

评语：EXCEL作为使用最广泛的数据统计分析软件，无论你是小白还是资深用户，总会有一些东西值得你去学习。

今天静静给大家分享新媒体运营中关于数据分析方面常用的四类分析工具，可能很多人听说过但不知道其作用，没关系，今天你就知道了。毕竟对于我们什么都得会的新媒体运营小编来说，灵活的使用各种工具可是能大大的帮助我们提升效率的呢，因此对于数据分析的工具也是大家必须掌握的，好啦不多说了，进入我们今日的正题。常用的四类数据分析工具分别是：网站统计分析工具、自媒体分析工具、第三方分析统计工具以及我们常用的EXCEL表格。

我们先说第一种网站统计分析工具，网站统计分析工具就很常见了，大家常听说的有CNZZ统计、站长工具、爱站网等，主要是为网站运营者提供代码统计数据支持，网站运营者可以在上述提到的相关网站注册账号，然后申请统计代码，获得代码后再植入到网站对应位置即可。大约过几天就可以在你注册的平台看到网站的相关数据了。做过网站运营的人对这块儿应该并不难理解，如果没有做过这方面也没有关系，公司里面都应该有负责网站运营的同事，可以咨询一下他们。

第二种：自媒体分析工具，自媒体分析工具就比较容易了，不需要占用运营者太多的时间去整理代码，所有的数据都是直接后台形成的，不管是微博、微信公众号还是今日头条等自媒体平台，都具有完整的数据统计功能，作为运营者只需要通过后台自带的分析工具就可以直观的看到用户增长等相关数据了，相信有自己自媒体的同学一定能明白静静所说的后台的含义。

第三种：第三方分析工具，这种工具通常是指非官方平台自带的统计工具，需要官方授权后才可以使用的数据分析工具，毕竟不是所有平台都有自带统计工具，第三方分析工具需要运营者单独注册账号，且需要相关平台的授权才可以使用，不过一旦授权成功，那看数据的操作就与自媒体分析工具一样方便简单和直观了。在这里静静推荐几个常见的第三方分析工具吧，比如新榜数据、西瓜助手等。

第四种：EXCEL表格，这种方式比较适合excel玩得好的人了，数据来源通常要么是后台导出，要么是人工统计。人工统计的数据一般会包括每天发布文章的数量、后台互动的数量与类别、同行口碑的分析等，因为这些数据统计是一般平台都不含有的，那么自然就需要人工亲自查阅相关数据进行统计了。至于后台导出的EXCEL表格方式，通常是因为相关平台里的一些数据不能够满足个性化增加或删减了，于是需要靠人工手动进行调整。

以上四类常用的数据分析工具都不难，只要多加练习都是很容易掌握的哈，另外静静再给大家一个建议，对于自己未来肯定是要用的工具，最好自己提前在电脑上注册账号存储起来，以后不管去哪里肯定是要用到的，到时候就可以直接用了，省的再注册耽误时间哈。好啦，本期分享就到这里了，我们下期再继续分享哈~

大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天，最有价值的商品则是数据。那么今天小编在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

项目地址：https://tableau/

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

项目地址：http://echarts.baidu/

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

项目地址：https://hcharts/

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

项目地址：http://moojnn/

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

项目地址：http://tubiaoxiu/

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

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！