每个EXCEL、WPS达人和管理者，虽然不一定会编程，却都有一个编程梦，总希望把工作和管理进行批量化、智能化、协同处理，以提高效率，然而EXCEL功能是有限的，无论对EXCEL玩的多精通，软件的功能也很难实现。今天就给普通的你，分享一个类EXCEL平台的工具，可以像用EXCEL那样去搭建你想要的软件和APP。你也可以变成IT达人！

你想不想用excel做一个，功能强大又好用的管理软件？

用EXCEL的方式，搭建真正的软件系统，可行吗？

我们说的真正的软件，必须得具备智能录入、数据校验、工作流程、多用户协同、数据共享、用户权限控制，三方软件对接、手机APP应用、拍照上传、统计查询、附件上传、组织架构管理……。等等，传统代码编程开发软件具有的功能，它都得有。

那用EXCEL的方式可以做到么？肯定可以！但绝不是EXCEL和WPS，而是一款类EXCEL平台，云表！

可以兼容EXCEL用法，比如自定义表单样式，拖拉拽的操作方式、导入导出EXCEL……等等，也就是说你只要会用EXCEL或WPS就能用云表。

看一下上图：能不能发现，云表设计器界面与EXCEL界面有哪些差别？而且云表设计界面和EXCEL长得还挺像的，不过他们可没有血缘，顶多和WPS有点亲戚关系，云表开发团队源自金山系创业者，就是WPS团队出来的。而且，云表完全独立，不用安装WPS或EXCEL就能使用。

会画表格就能快速搭建管理软件，请看有多方便！

只需要用EXCEL的操作方式，把软件需要用的表单或界面样式画出来（只要你愿意，就能画得很漂亮），比如采购单、销售单、库存表、报表等基本表格样式，然后用中文公式（纯中文，会认字就能看懂）把表间关联配置好，设置好组织架构和用户并分配不同权限，还有设置好相应的业务流程和审批流程，再加上导航（也可以不要），那这个软件就完成，如果需要和已有软件比如财务软件等对接，也是可以的。

一键自动生成APP，手机上随时随地使用！

上面把软件功能搭建完成后，只需要在手机端安装云表APP并简单配置一下，另外在云表设计界面勾选适用手机APP，那这个功就可以在手机上使用了。是不是超级简单，整个过程，完全不用编程。

云表做的手机APP

说的可能比较笼统，可以到官网安装个软件做一遍就明白了。

Excel作为一个具有强大的数据处理的办公软件，对于白领一族来说，使用频率应该较高。在处理数据过程中，您是否碰到过清单之类汇总的情况，就是将同一个工作簿中的所有工作表的内容合并到一个工作表中。对于不会取巧的朋友，可能就是一个表一个表的复制，然后粘贴拼凑在一块，若碰到表格数量不多的情况，这种方法还好，若是碰到工作表数量庞大，例如50个工作表，100个工作表......这种方法就很鸡肋。今天本篇以Excel2013为例，教大家如何一键实现所有工作表合并到新工作表中，同样适用于Excel其他版本，碰到细微差异，可以适当调整代码。

教程将内容分成三部分：第一部分是新建一个汇总的工作表，并重新自定义命名；第二部分是逐一将各个工作表复制粘贴到汇总工作表中；第三部分为提示，即当合并工作完成后弹出提示。具体操作如下：

打开工作簿，在工作表标签中会显示包含的工作表名称，教程以下图中三个工作表为例，分别是Sheet1，Sheet2，Sheet3.按下组合键Alt+F11即可从Excel工作界面切换到VBA界面，在VBA窗口单击菜单栏中的插入，找到模块命令，单击该命令即可创建一个新的模块窗口，在模块窗口复制粘贴以下代码：

Sub Comb()

Dim i%

On Error Resume Next

Sheets(1).Select

Worksheets.Add '新建一个工作表

Sheets(1).Name = "汇总工作表" '对新建工作表重命名

For i = 2 To Sheets.Count 'For循环，遍历所有工作表

Sheets(i).Activate '激活工作表

Range("a1").Select

Selection.CurrentRegion.Select '选择活动工作表数据区域

Selection.Copy Destination:=Sheets(1).Range("a65536").End(xlUp).Offset(1) '粘贴到汇总工作中

Next

MsgBox ("工作表已全部合并到指定工作表中！") '弹窗提示合并完成

End Sub

1、 Talend Open Studio

是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。

2、DYSON

探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具.

3、YARN

一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源管理和作业调度/监控的功能分割到单独的守护进程。

4、Mesos

由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

5、Datale

由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。

6、 Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。目前已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

7、ZooKeeper

一个分布式的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的工具，让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。ZooKeeper现在已经成为了 Apache的顶级项目，为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

9、Chukwa

监测大型分布式系统的一个开源数据采集系统。建立在HDFS/MapReduce框架之上并继承了Hadoop的可伸缩性和可靠性，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还包括灵活而强大的显示工具用于监控、分析结果。

10、Lustre

一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

11、HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

12、GlusterFS

一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

13、Alluxio

前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

14、Ceph

新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

15、PVFS

一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。PVFS特别为超大数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法支持。

16、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一个高性能、容错好、分布式的文件系统，用于开发支持 MapReduce处理或者需要顺序读写大文件的应用。

17、 Logstash

一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供了Web接口用于查询和统计。

18、Scribe

Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。

19、Flume

Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。

20、RabbitMQ

一个受欢迎的消息代理系统，通常用于应用程序之间或者程序的不同组件之间通过消息来进行集成。RabbitMQ提供可靠的应用消息发送、易于使用、支持所有主流操作系统、支持大量开发者平台。

21、ActiveMQ

Apache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。

22、Kafka

一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据，目前已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

23、Spark

一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。

24、Kinesis

可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序，来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

25、 Hadoop

一个开源框架，适合运行在通用硬件，支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集，支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号，它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

26、Spark Streaming

实现微批处理，目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用，支持Java、Scala和Python，和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。

27、Trident

是对Storm的更高一层的抽象，除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。

28、Flink

于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

29、Samza

出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

30、Storm

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单，显著地降低了实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比，Storm最大的优点是毫秒级低延时。

31、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一个分布式流计算平台，具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点。程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流（continuous unbounded streams of data）的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白，并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

32、HaLoop

是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本，其目标是为了高效支持 迭代，递归数据 分析任务，如PageRank，HITs，K-means，sssp等。

33、Presto

是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，让用户可以使用基于SQL的查询，查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询，支持一系列广泛的数据库，包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。

35、Phoenix

是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

36、Pig

是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、转换数据以及存储最终结果。Pig最大的作用就是为MapReduce框架实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句。

37、Hive

是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

38、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL抛弃原有Shark的代码并汲取了一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

39、Stinger

原来叫Tez，是下一代Hive，由Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL。

40、Tajo

目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。

41、Impala

Cloudera 声称，基于SQL的Impala数据库是“面向Apache Hadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速、交互式的SQL查询。

42、 Elasticsearch

是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。

43、Solr

基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。

44、Shark

即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

45、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地执行全文搜索。据官方网站声称，它在现代硬件上每小时能够检索超过150GB的数据，它拥有强大而高效的搜索算法。

46、Terracotta

声称其BigMemory技术是“世界上首屈一指的内存中数据管理平台”，支持简单、可扩展、实时消息，声称在190个国家拥有210万开发人员，全球1000家企业部署了其软件。

47、 Ignite

是一种高性能、整合式、分布式的内存中平台，可用于对大规模数据集执行实时计算和处理，速度比传统的基于磁盘的技术或闪存技术高出好几个数量级。该平台包括数据网格、计算网格、服务网格、流媒体、Hadoop加速、高级集群、文件系统、消息传递、事件和数据结构等功能。

48、GemFire

Pivotal宣布它将开放其大数据套件关键组件的源代码，其中包括GemFire内存中NoSQL数据库。它已向Apache软件基金会递交了一项提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire数据库的核心引擎。

49、 GridGain

由Apache Ignite驱动的GridGrain提供内存中数据结构，用于迅速处理大数据，还提供基于同一技术的Hadoop加速器。

50、MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++...

今天给大家更新一期干货，满满的实用技巧，记得留脚印哦！

在英文中，“Excel”的意思是“优于、擅长”。而作为软件，微软的Excel表格软件则是众多“表哥”、“表姐”安身立命的神器。

Excel有哪些不为人知的技能让你相见恨晚，恨不得立即献出自己的膝盖？

一起来学习这45个职场Excel小窍门，轻轻松松提高工作效率，超实用，新技能get√！

1、快速填充公式的三种方式

2、最快求和

3、添加文字下面线条的2种方法

4、设置列宽的3种方法

5、以cm为单位设置行高跟列宽

6、输入0开头数字的2种方法

7、快速输入当天日期与时间

8、如何输入分数？

9、生成序列的3种方法

10、快速录入相同内容

11、隐藏没有数据区域

12、填充合并单元格内容

13、保留整数跟保留小数

14、定义名称的3种方法

15、管理名称

今天先给大家更新15个 ，明天继续更新，记得留脚印上车哦，点击关注不迷路！

关于多表汇总的问题，我在类似的问题中介绍了一种非常好的方法：Power Query（有兴趣的同学，请参考仅需3分钟，轻松帮你搞定Excel多表数据汇总）。下面我来介绍一种更为简单的汇总多表数据的技巧。如何快速汇总下图中的12个sheet中的数据到总表呢？

一、无链接简单汇总法（各个数据源发生变化，汇总表不发生变化）

1.选择sheet汇总中的任意空白单元格，依次单击“数据”--“合并计算”，如下图所示：

2.在弹出的对话框中函数设置为：“求和”。单击引用位置的折叠按钮选择在各个sheet中的数据区域并添加到所有引用位置列表中。勾选标签位置下的“首行”和“最左列”选项，单击确定。

3.我们将得到如下的汇总表，这时候我们可以删除B列和C列，或者将任意sheet中的B列和C列数据复制粘贴到汇总表中即可。

二、有链接的数据汇总（汇总结果随数据源的变化而变化）

此种方式与上面介绍的方法唯一不同的地方就在于多勾选了一个选项，操作技巧都一样，只是在上面设置合并计算对话框时勾选一下：“创建指向源数据的链接”即可。

得到的结果也会有所不同。

包含了公式，且前面变成分类汇总的样式。

excel使用技巧大全如何汇总多个excel表格这是很多朋友都非常困扰的一个问题，今天我们来介绍一下不用公式如何来轻松的完成。

如下图所示，在一个工作簿中有4个城市的销量表，我们现在要将这4个表用数据表来汇总起来。

方法如下：1、按alt+d键，松开后按d键。这时就会打开数据透视表和数据透视图向导，第1步选取“多重合并计算数据区域”，请看下图。

2、点击“自定义页字段”

3、添加区域和设置字段数目和名称。

4、添加要合并的所有表格，并且依次的给所有表设置名称和字段数目。

5、点击完成后就会生成数据透视表，将页字段名字从“页1”改成“城市”，“行”改成“产品”。

没更改前：

更改后为：

设置ok!

下面我们就能够通过字段位置的调整来完成模式不同的汇总。

以城市+产品汇总

以产品+城市汇总

数据透视表只是可以完成一些比较简单的表格的合并，但一些行数列数比较多比较复杂，格式又不一致的表格就要用到SQL语句来合并了。在之后的课堂上我们会讲到这个的，谢谢。

无论各位职场人士日常办公用的是微软Excel，还是金山出品的WPS表格，都常常遇到很多情况需要运用Excel函数公式，才能快速解决问题。

比如，最简单的求和，鼠标选定指定区域一拉，就得出总和，这个时候可以把它填进表格里头了。

可数据非常多的时候，比如有100行100列，还得分行分列求和，要想快就得用一下Excel函数公式了。需要求和的那一栏输入=SUM(A1:A100),这样每次在指定区域填写数据才能自动求和。

但如果还有其他需求呢，隔行求和、多行列汇总数据、有条件求和等等，很多职场人士玩不转就只能用最落后的方式去处理。还有些人会去查公式，平时浏览网上资讯看到Excel公式也会收藏，可最后这些东西还是静静躺在了收藏夹里了。

总是人工输入数据很累吧，总是复制粘贴着重复的数据也很累吧，但又不知道如何去解决。

其实我们可以利用使用Excel的经验、利用工作的经验去使用这样的一个加班大杀器-----云表，解放你的键盘、解放你的手指。

云表是一个类似于Excel表格的软件，可以让人无需编程制作办公管理软件。比如说，在工作中我们常常需要给文件编号，有些公司的做法是按照日期编号，特别是仓库管理。

我们只要有一定的办公需求，都可以用云表简单制作一个管理软件，小至一个填报系统，大至一个工厂常用的ERP管理软件。

接下来简单教大家怎么用云表根据天或者月份、年份来自动编号的。

在云表变得开发控制界面里，设定好表单的填写样式，再设计数据接口就可以了。具体请看图。

云表却远不止做一个自动编号，库存提醒、自动计算绩效工资.......不管你是想做电商进销存软件、物流管理软件，还是一个人力资源管理软件、采购运算管理软件，都可以用云表来做。

无需编程，就能用云表将企业独有的管理运作模式体现出来，做出一个最合适的管理系统。虽然云表功能如此强大，但它仍然提供了免费版，还有详细教程和技术客服助你快速入门！！！

物以类聚：Excel的分类汇总功能

大家好，我是@爱玩电脑，今天给大家讲讲办公软件Excel中的分类汇总功能。分类汇总功能就是根据某一列数据的不同类别，对其它列的数据进行汇总操作。比如下图的表格：

当我们要分别汇总每个区县上半年和下半年产值数据时，分类汇总功能就帮上大忙了。开始来操作一下吧。办公软件为Office2007。

1.将需要汇总的列进行排序。在我们这个例子里面，就是列A，排序后相同的区县就放在一起 了。

2.分类汇总。选中所有单元格的数据，然后点"数据"、"分类汇总"

出现如下对话框：

分类字段我们选择区县，汇总方式我们这里选择的"求和"，还有其他的选项，可以根据实际需要选择。汇总项我们这里也进行了选择，确定就好了。

3.显示汇总信息。可以看到，每个区县的汇总数据都显示在了各个区县的下方，最下方还有整个汇总数据。上图左上角有个1、2、3，点击"3"就是最详细的数据，就是上图，如果选择"2"就是显示各个项目的汇总数据，如下图：

至于选择"1"，就显示总的汇总数据了。

好吧，办公软件Excel的分类汇总功能就简单讲到这里，文章由@爱玩电脑创作，转载请注明出处。

Excel中如果想对某类数据进行汇总，除了使用数据透视表之外，还可以使用分类汇总功能。

1. 首先必须对要汇总的数据进行排序，选中所有数据，点击“数据”——“排序”——主要关键字设为“姓名”——排序依据设为“单元格值”——次序设为“升序”——“确定”。这里的关键字跟你要汇总的方法是相关的，你想怎么分类就选哪个关键字，这里想汇总每个人的销量，因此选择“姓名”为排序关键字。至于次序为“升序”或“降序”都可以的。

2. 选中排好序的数据，点击“数据”——“分类汇总”。在这个界面上有多个设置项，分类字段表示你要为哪个字段进行汇总，这里应该选择步骤1排序的关键字；汇总方式有求和、计数、平均值、最大值、最小值和乘积这几种统计方式；汇总规则有表格中的几列标题，选择哪一个就表示要为哪一个进行统计。本例中分类字段设为“姓名”，汇总方式设为“求和”，汇总规则设为“销量”，并勾选“汇总结果显示在数据下方”。

3. 这样分类汇总就制作好啦。每个姓名下都有一行汇总了这个人的销量总和，界面左侧多了一些分级标志，点击其中的数字可以收缩或展开数据，例如点击数字“2”，就会收缩所有原始数据，只显示汇总结果；点击数字“1”就只会显示“总计”结果。

4. 如果想用多种规则汇总，就重复上述步骤2，在分类汇总设置窗口中不勾选“替换当前分类汇总”即可。如果不想要分类汇总了，就点击“数据”——“分类汇总”“全部删除”。

Excel数据透视表怎么做

来源：解晴新生，点击文章开头的“解晴新生”或“关注”可以查看更多相关文章哦。方便的话，请点赞支持下，谢谢！

施老师：

大家好，我们平时在使用EXCEL表格进行数据计算时，往往表格中有很多同类项目，如果一个一个的计算实在太麻烦，那EXCEL中提供了这个分类汇总功能，可以轻松实现分类汇总合并计算的效果。下面就看我演示一遍吧！

一、首先我们打开EXCEL表格

二、然后选中表格要合并计算的数据区域，在这里我们以“男”“女”性别为分类进行统计计算。并且选择［数据菜单］－［分级显示］－［分类汇总］，然后在弹出的菜单中选中［性别］为汇总项。如下图

然后进行汇总计算，得到如下结果

这样，以“男”“女”为性别的汇总项就计算出来了。

当然要删除分类汇总，也可以再次点击［数据菜单］－［分级显示］－［分类汇总］，在弹出的对话框中，选择［全部删除］就可以了。

看到这里，大家看一下，EXCEL中的分类汇总是不是很方便呢。极大的方便了我们同类的汇总计算。

大家平时在碰到同类计算是怎么计算的呢，是一个一个的手动计算，还是用分类汇总进行计算呢，欢迎在下方评论区点评。喜欢此文就转发点赞吧！