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！

很多读者看到漂亮的图表都会问“这个怎么做”，“用什么工具实现”。制作漂亮的可视化一般有这样几个方式：

利用Excel内置的图表做一些常规的统计图。高级复杂的譬如动态图表，图表的筛选展示可以通过写VBA来实现。通过R、Python一类的数据分析语言，调用图表功能包，呈现可视化的数据，数据分析常用。借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

可视化最实用的场景就是做报表。既然这次的主题是可视化，那小编今天就细细地讲一下酷炫的可视化报表是怎么做的？有哪些基础和高级的可视化图表？代码开发是怎么一回事？大屏又是如何操作？

代表工具FineReport，此前介绍过FineReport的使用场景和功能。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

你用过Excel，却不知还有一款神器“FineReport”这款效率远超Excel的表格工具，没用过就可惜了！

基础图表+表格

柱形图、折线图、饼图、气泡图、散点图等能满足常规的数据统计。拿到数据后，先分析要展示几个维度，选用什么样的图表，需要几个图表展示等。

如何选择图表的类型？

基础图表的制作流程

在FineReport中，图表的操作流程类似Excel，数据准备——插入图表——选择图表类型—选择分类轴、系列名称和系列值——选择图表样式。

各式各样的表格

表格主要在于文字、数字、格间的美感，以及整体的色彩搭配和谐，这些在FineReport中都可通过自定义来是实现。

高级图表

高级图表都是在基本图表的基础上展开来一些新特性。

饼图类：等弧度玫瑰图、不等弧度玫瑰图…

柱形图类：堆积柱形图、百分比堆积柱形图…

条形图类：堆积条形图、百分比堆积条形图…

折线图类：堆积折线图、面积图…

仪表盘类：多指针的仪表盘360度、多指针的仪表盘180度、百分比圆环仪表盘、百分比刻度槽型仪表盘、试管型仪表盘…

雷达图类：普通雷达图、堆积柱形雷达图…

气泡图类：普通气泡图、力学气泡图、十字象限气泡图…

地图类：区域地图、点地图、大数据流向地图…

还有各种组合图，比如“柱形图—折线图、柱形图—面积图、堆积柱形图—折线图、自定义地图”…

其他，还有漏斗图、甘特图、词云、框架图等等。

这些图在FineReport都是现成使用的。在其他工具或其他使用场景中，可由交由可视化工程师开发。

为了高度结合数据分析的过程，更好的理解数据背后的业务意义。可视化图表除了形态还有动态展示部分，就是所谓的动态可视化。

例1：地图的钻取和联动

例2：图表联动

例3：点击词云跳转链接

例4：图表切换

过去这些动态特效和交互属性都要写代码开发，这个在FineReport都已经封装成一个个功能，还有图表缩放、自动刷新、数据提示。再复杂点，就是设动态参数加超链。

利用开源插件开发

就是用市面上开源的数据可视化工具， 譬如Highcharts、D3.js、百度Echarts、蚂蚁金服AntV、GoogleCharts、Raphael.js、Sigma.js、three.js等。

像在7月，我们举办了一场可视化插件开发大赛上，很多开发者开发了令人心动的图表插件。

譬如下方的3D城市全景地图，作者Little使用Echart-GL开源库和MapBox，与地图结合，基于真实地图和基本建筑数据构造都市圈级别的宏大场景，适用于政府部门、连锁企业、LBS提供商等对真实经纬度和展现区域范围敏感的用户。插件的底层是WebGL（Web Graphic Library），它是一个 JavaScript API，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++，可在 GPU 上执行。

比如滚动报表图。传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据，除非编写大量的js代码，对一般人来说就只能望洋兴叹。

而插件安装后，可以用图表的形式展现报表，通过设置数据集，显示成类似报表块列表，零代码获取数据库信息并配置自动更新时间，支持通过字段名称配置表头，支持自定义颜色配置等多种丰富的配置项，这样制作的决策报表效果也更酷炫。

数据大屏

大屏展现作为数据可视化的一个典型使用场景，涵盖的知识太多。一个完整的大屏项目从开始调研到实施交付可能需要开发工程师、项目经理、视觉工程师、UI工程师、硬件工程师等等众多专业人员的参与。

于数据大屏设计美学：大屏做成这样，领导不重用你都难！数据大屏的具体制作：4步教你玩转可视化大屏设计｜内附实际操作

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最后，12月28日晚上20：00，帆软将在知乎上举办 “如何成为企业需要的数据分析人才” Live 直播，教大家如何找到数据职业生涯的破局点，欢迎大家参加！

在excel中可以利用FREQUENCY函数进行频数统计，利用“数据分析”中的“直方图”宏程序进行频数分析。

函数 FREQUENCY 可以计算数值在某个区域内的出现频率，然后返回一个垂直数组，

由于 函数FREQUENCY 返回一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。

通过频数分布函数可以对数据进行分组和归类，从而使数据的分布形态更加清楚地表现出来。

下图是某课程的学生成绩，我们对其进行统计分析。

我们把学生成绩进行分段0-60、60-70、70-80、80-90、90-100。

我们在C2：C5区域一次输入59、69、79、89作为频数的接收区域（输入的不是每组上限，上限不在本组内）,因为分5组，所以有4个分段点，最后一个不用分段点，但是在计算时要包含进去。

选中D2:D6区域，编辑栏中输入：=FREQUENCY（B2：B25，C2：C5），再按Ctrl+Shift+Enter组合键，得到频数分布结果。

重新整理得到频数分布表。

我们利用直方图也可以获得各组的频数，在菜单“数据”选项卡下“数据分析”选项。如果没有找到需要先在excel选项中的“自定义功能区”中把“开发工具”选中。

然后打开“开发工具”加载项，选中“分析工具库”和“分析工具库-VBA函数”复选框。

这时我们打开“数据”选项卡，单击“数据分析”，弹出“数据分析”对话框。我们选择“直方图”。

在弹出的“直方图”对话框中选工作表中B2:B25填入输入区域，C2:C5填入接收区域。在输出区域中选一个单元格作为输出图表的起始区域，我们这里选G11，同时选中“累计百分比”、“图表输出”。（选中相应单元格区域系统自动加上绝对引用符号）如下图所示：

单击确定按钮，得到频数分布表、直方图及累计频数图。

这年头，不会点数据分析，都不好意思投简历找工作。

可是说起来容易做起来难，数据分析究竟是什么鬼？

不会HPCC也不会Hadoop，只会Excel可以吗？——答案是，可以！

对于非科班出身的人来说，Excel就是最接地气的数据分析工具。Excel中有自带的数据分析工具箱，只不过默认情况下，这个工具箱不在菜单栏中，要自己把它找出来哦。

在Excel工具箱中有多个数据分析，有相关系数、协方差、指数平滑等。看到这些名称先别晕，其实这些工具的使用方法很简单。不信？那么今天就来看看，如何通过相关系数分析，找出影响销量下降的原因。

第1步：在Excel表格中输入数据。例如你怀疑影响销量的原因可能有售价、客流量、促销折扣，但是不知道究竟哪个原因是罪魁祸首。

第2步：现在需要调出数据分析工具箱。如下图所示，单击【文件】菜单中 的【选项】选项。

第3步：在【加载项】菜单中选择【Excel加载项】，然后单击【转到】按钮。

第4步：选择【分析工具库】选项，单击【确定】按钮。此时就成功将分析工具添加到菜单栏中了。

第5步：单击【数据】选项卡下的【数据分析】按钮，这就是前面步骤中添加的数据分析工具库。

第6步：选择【相关系数】分析工具，单击【确定】按钮。

第7步：在【相关系数】对话框中设置数据区域。在【输入区域】中选择表格中的所有数据区域，分组方式为【逐列】，因为表格中，每一列为一组数据。选择【标志位于第一行】，这样分析结果中才会有标题字段。设置一个输出区域，例如选择G2单元格，表示要将输出结果放到G2单元格开头的单元格中。

第8步：此时就可以查看分析结果了。因为我们需要判断影响销量的因为，所以只需要在I列中，看销量与其他因素的相关系数值就可以了。负数表示负相关，正数表示正相关，正数正大和负数越小都表示相关系数很大。

例如在下图中，销量与促销折扣的相关程度是最大的，为-0.763，说明折扣是影响售价的最大因素。此外第二个因素是售价，为-0.3389。

虽然今天的案例比较简单，但是使用相关系数工具的思路却可以用到其他复杂的案例上。大家只要将各因素的数据列出来，使用相关系数分析，找到相关系数最大或最小的那个值就可以了。

回归分析法，即二元一次线性回归分析预测法

先以一个小故事开始本文的介绍。十三多年前，笔者就职于深圳F集团时，曾就做年度库存预测报告，与笔者新入职一台籍高管Edwin分别按不同的方法模拟预测下一个年度公司总存货库存。令我吃惊的是，本人以完整的数据推算做依据，做出的报告结果居然与仅入职数周，数据不齐全的Edwin制定的报告结果吻合度达到99%以上。仍清楚记得，笔者曾用得是标准的周转天数计算公式反推法，而Edwin用的正是本文重点介绍的二元一次线性回归分析法。

二元一次线性回归分析法是一种数据分析模型。

在EXCEL函数公式是FORECAST（英文意思是：预测），其用途是根据一条线性回归拟合线返回一个预测值，此函数使用可对未来销售额、库存需求或未来数据趋势进行预测分析。

要做好库存预测须具备几个条件，首先须具备过去较长的某个时间段的完整整的数据。这里说的时间段最好是上一年度一整年或最近两年的数据。

完整的数库据指的是需要有年度对应每个月的实际库存与营收额或销货成本。

同样我们把库存预测肢解成几个关键步骤。

第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入

先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。

第二步：依KPI目标调整预测数据

假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。

第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：

物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。

仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。

这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。

第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。

存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。

依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。

如下截图，两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。

企业管理中，要快速地对企业活动做出判断，需要完整的数据管理积累支撑

二元一次回归分析法做库存预测速度快，效率更高。而标准的周转天数计算预法会更准确与准确。到底应当选择哪个方法？不同的时期，不同的方法如何选择则是仁者见仁，没有对或错，只有合适与否。但有肯定的一点，那就是类似二元一次回归分析法管理工具的熟练应用，则一定对会对企业管理起到更好的帮助，在做数据调研时也是个好的选择。

　　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。

在工作中我们经常会做统计，例如统计某些产品的进货量、销量什么的，但是当统计的数据较多的时候，我们就很难快速的看出每样产品的数据变化了，例如下面这张表格截图：

上面是各种产品1~9月份的出口数据。由于数据太多，很难看出每个产品一年来的数量变化情况。

BUT！我们可以借助2个excel工具，让表格马上变得直观起来。（注：2010以前版本无法使用哦）

方法1、条件格式的色阶

根据颜色深浅，可以很清晰的看出某种产品在一年中的出口变化情况。

制作演示：选择表格--条件格式--色阶

方法2、迷你图

通过在单元格中添加微型折线图，同样可以看出每一种产品在一年中的出口变化情况。

制作演示：在表格尾部插入新的一个列，表头填写折线图--选择折线图这个列--在插入菜单下选择迷你图--选择折线图--创建迷你图并选择数据范围--选择线条样式

K哥是谁？

男神！男神

我们为男神做什么

转发！转发！

什么时候转？

每天都转！

本文来源：excel精英培训

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本号总运营――K哥

一、描述统计

在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。

数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。

案例：北京房屋价格（数据文件：house_price.xlsx）

分析问题:

1)北京市政府为调控房地产价格，希望知道北京各小区房屋价格的分布，请分析房地产价格的集中趋势，并选择合适的图形呈现。

2)房地产商想知道北京各个环线房屋装修状况的对比情况，以便进行产品设计和市场拓展，计算指标并设计合适的图形呈现结果，最后给房地产商一些建议。

3)选择合适的图形反映北京各个区住宅区房屋分布情况

操作步骤：

1)基本描述统计

打开excel数据文件house_price.xlsx

选择描述统计，单击“确定”按钮。

2)直方图

根据描述统计的结果，在空白列构造间隔为0.5的等差数列作为接收区域D1:D19，最大值为9,最小值为0。

选择数据，单击“数据”选项卡，选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项

输入区域选择房屋价格avgprice列$B$2:$B$186，接收区域选择第一步构造的接收数据，即D1:D19数据。

输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。

选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。

备注：

基本概念：数据的集中趋势 离散程度 数据分布情况 透视表 直方图 柱形图 饼形图 堆积柱形图

二、排位与百分比排位

“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。

例：10名同学统计学考试成绩如下：

试进行排位和百分比排位。

（1）在EXCEL数据分析工具库中选择“排位与百分比排位”，弹出对话框如下：

排位与百分比排位对话框设置

（2）单击“确定”生成排位结果如图。

排位与百分比排位结果

（3）其中的百分比排位为：小于该值的个数/（小于该值的个数+大于该值的个数）

如88，小于该值的有7个，大于该值的有2个，百分比排位为7/9＝77.78%，该工具截去了十分位数。

快捷键

Excel的快捷键很多，以下主要是能提高效率。

Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+Shift+方向键，对单元格快读框选，选择到数据边缘（空格位置）。

Ctrl+空格键，选定整列。

Shift+空格键，选定整行。

Ctrl+A，选择整张表。

Alt+Enter，换行。

Ctrl+Enter，以当前单元格为始，往下填充数据和函数。

Ctrl+S，快读保存。

Ctrl+Z，撤回当前操作。

如果是效率达人，可以学习更多快捷键。Mac用户的Ctrl一般需要用command替换。

格式转换

Excel的格式及转换很容易忽略，但格式会如影随形伴随数据分析者的一切场景。

通常我们将Excel格式分为数值、文本、时间。

数值常见整数型 Int和小数/浮点型 Float。两者的界限很模糊。

文本分为中文和英文，存储字节，字符长度不同。

时间格式在Excel中可以和数值直接互换，也能用加减法进行天数换算。

时间格式有不同表达。例如2016年11月11日，2016/11/11，2016-11-11等。当数据源多就会变得混乱。我们可以用自定义格式规范时间。

数组

数组很多人都不会用到，甚至不知道有这个功能。。

数组由多个元素组成。普通函数的计算结果是一个值，数组类函数的计算结果返回多个值。

数组用大括号表示，当函数中使用到数组，应该用Ctrl+Shift+Enter输入，不然会报错。

先看数组的最基础使用。选择A1

1区域，输入={1,2,3,4}。记住是大括号。然后Ctrl+Shift+Enter。我们发现数组里的四个值被分别传到四个单元格中，这是数组的独有用法。

我们再来看一下数组和函数的应用。利用{}，我们能做到1匹配a，2匹配b，3匹配c。也就是一一对应。专业说法是Mapping。

=lookup(查找值，{1,2,3}，{"a","b","c"})

分列

Excel可以将多个单元格的内容合并，但是不擅长拆分。分列功能可以将某一列按照特定规则拆分。常常用来进行数据清洗。

上文我有一列地区的数据，我想要将市和区分成两列。我们可以用mid和find函数查找市截取字符。但最快的做法就是用“市”分列。

合并单元个格

单元格作为报表整理使用，除非是最终输出格式，例如打印。否则不要随意合并单元格。

一旦使用合并单元格，绝大多数函数都不能正常使用，影响批量的数据处理和格式转换。合并单元格也会造成Python和SQL的读取错误。

数据透视表

数据透视表的主要功能是将数据聚合，按照各子段进行sum( )，count( )的运算。

下图我选择想要计算的数据，然后点击创建透视表。

此时会新建一个Sheet，这是数据透视表的优点，将原始数据和汇总计算数据分离。

数据透视表的核心思想是聚合运算，将字段名相同的数据聚合起来，所谓数以类分。

列和行的设置，则是按不同轴向展现数据。简单说，你想要什么结构的报表，就用什么样的拖拽方式。

删除重复项

一种数据清洗和检验的快速方式。想要验证某一列有多少个唯一值，或者数据清洗，都可以使用。

条件格式

条件格式可以当作数据可视化的应用。如果我们要使用函数在大量数据中找出前三的值，可能会用到rank( )函数，排序，然后过滤出1，2，3。

用条件格式则是另外一种快速方法，直接用颜色标出，非常直观。

冻结首行首列

Excel的首行一般是各字段名Header，俗称表头，当行数和列数过多的时候，观察数据比较麻烦。我们可以通过固定住首行，方便浏览和操作。

Header是一个较为重要的概念。在Python和R中，read_csv函数，会有一个专门的参数header=true，来判断是否读取表头作为columns的名字。

自定义下拉菜单（数据有效性）

数据有效性是一种约束，针对单元格限制其输入，也就是让其只能固定几个值。下拉菜单是一种高阶应用，通过允许下拉箭头即可。

自定义名称

自定义名称是一个很好用的技巧，我们可以为一个区域，变量、或者数组定义一个名称。后续要经常使用的话，直接引用即可，无需再次定位。这是复用的概念。

我们将A1:A3区域命名为NUM

直接使用=sum(NUM) ，等价于sum(A1:A3)。

查找公式错误

公式报错也不知道错在哪里的时候可以使用，尤其是各类IF嵌套或者多表关联，逻辑复杂时。查找公式错误是逐步运算的，方便定位。

分组和分级显示

分组和分级显示，常用在报表中，在报表行数多到一定程度时，通过分组达到快速切换和隐藏的目的。越是专业度的报表（咨询、财务等），越可以学习这块。在数据菜单下。

分析工具库

分析工具库是高阶分析的利器，包含很多统计计算，检验功能等工具。Excel是默认不安装的，要安装需要加载项，在工具菜单下（不同版本安装方式会有一点小差异）。

分析工具库是统计包，规划求解是计算最优解，类似决策树。

内容来源：网络整理

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本文是上一篇文章《全国及重点城市“数据分析”岗位需求量及工资水平分析》的续篇，从“数据分析”职位招聘单位给出的职位描述中分析各种工具的热门程度。

1.整体概览

经常看见有网友争论R和python谁才是主流的数据分析工具，网友们分门别派各抒己见。今天我们从实际需求出发，在招聘单位的职位描述中用正则表达式匹配统计常用的数据分析工具出现的频率，看看谁才是你最应该掌握的工具。

话不多说，先上图

毫无疑问，excel才是最主流的数据分析工具，在招聘单位的职位描述中出现频率远远高于其他工具（实际上居第八位的office也含有excel，其真实数据应该比这还高），作为最基础的工具，excel是一个数据分析工作者的必备技能。excel之后的4门工具分别是sqlsever、spss、sas和r，其中排名第二位的sqlsever频率高出另外两门主流数据库语言mysql、oracle近两倍，spss作为无需编程的专业统计软件也在职位描述中有较高的频率，sas则是编程类统计软件的代表，今年来火热的r语言也水涨船高，另一门火热的程序语言python在数据分析方面则要稍稍落后。

2.各职位具体情况

数据分析也有细分很多具体职位，那么不同的职位以上各种工具的要求是否存在差异呢？

表中数据显示“大数据分析师”需掌握的工具主要是r、python、hadoop、spark和java；“数据分析工程师”需要掌握的工具主要是sqlsever、r、python和hadoop，这两个职位都很看重编程开发能力。

“数据分析经理”、“高级数据分析师”和“数据分析师”需要掌握的工具大体一致，均为excel、sqlsever、spss、sas和r。

“数据分析主管”、“数据分析”、“数据分析专员”和“数据分析员”等职位对基础技能的要求更为突出，excel、ppt、word等office办公软件出现的频率较其他工具明显更高。

作为一名数据分析从业者或者想转行过来的人来说，要想有好的职业发展，首先，必须熟练掌握office办公软件，尤其是excel（不要瞧不起excel，你不一定玩得转）；其次，还需要学习一门数据库语言，sqlsever是不错的选择（mysql、oracle与sqlsever较为类似，通一门后，其他的学起来也很容易）；专业的统计分析工具也需要掌握一门，如果讨厌编程，可以选择spss，如果有编程能力那么sas和r可以选择一个学习，如果你精通python也可以用python做统计分析；如果想往大数据方向发展，或者是做数据分析工程师那就还需要掌握python、hadoop等工具。

最后附上一张数据分析职位描述的词云图，可以看出招聘单位除了看重工具的使用外，也很注重分析、业务、经验、沟通、团队等方面的能力。

本文作者：Mr.Hu，转自：一胡诌先生