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！

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！

工欲善其事，必先利其器。说起来道理大家都懂，只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？

Excel

Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

1、数据透视功能

一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。

2、统计分析

其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。

3、图表功能

这几乎是Excel的独门武工，其他程序望其项背而自杀。

4、高级筛选

这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受。

5、自动汇总功能

这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。

6、高级数学计算

只要一两个函数轻松搞定

SAS软件

SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

主要优点如下：

1、功能强大，统计方法齐，全，新

SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

2、使用简便，操作灵活

SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。

其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。

同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。

3、提供联机帮助功能

使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

主要优点如下：

数据存储和处理系统数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）完整连贯的统计分析工具优秀的统计制图功能简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。

R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件。

主要优点如下：

操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。

模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。

Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

主要优点如下：

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。

速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。

解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

工具不是万能的，业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦！

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~

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。

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

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。

　　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。

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！

说到Excel表格的使用，很多人首先想到的肯定是求和、统计、函数、透视表等等，对于这些常用的Excel功能技巧，我们就不多说了，

其实在Excel表格中，它还有一个隐藏的小技巧——快速分析，不知道有多少人知道了？

1.图表功能

在Excel表格制作中，我们可以通过快速分析功能快速制作图表，其实用这个快速分析功能是非常简单的，首先选中【数据】-点击数据右下角的【快速分析功能】-选择【图表】，这时我们选择的图表就会根据单元格中的数据进行变化，用这个完成图表的创建是十分的简单、方便。

2.数据条功能

数据条功能其实是相对于【条件格式】，首先全选数据，然后通过点击快速分析中的【格式化】选择【数据条】，然后点击【色阶】进行对数据的填充，最后点击【大于】标记处特定大小数据，这样我们的整个数据条就会变得很清晰

3.迷你图功能

迷你图功能也是包含在快速分析功能中的，其实他的操作和上面的差不多，都需要先选中数据，然后点击快速功能中的迷你图，然后我们可以对创建好的迷你图进行修改，如，点击【设计】，标出最高点。

4.汇总功能

很多时候，我们需要对数据进行汇总求和，有的是需要利用公式才能进行计算，今天的这种最常规的计算是不需要进行输入公式或是函数的。具体操作如下：

选中数据区域，然后通过快速分析功能选择【汇总】，然后就可以对数据进行求和、求平均值等计算。

5.表格功能

虽然我们可以用菜单中的功能对数据制作透视表，但今天我们不用菜单栏中的功能制作，用的是Excel中隐藏的功能——快速分析功能

首先选中数据区域，然后利用快速分析功能中的【表格】功能，然后点击【透视表】，就可以对数据制作透视表了。

在Excel表格制作时，这些都是我们需要用到的一些小技巧，虽然这只是一个小小的功能，但可以给你带来不少的便捷了，喜欢就赶紧动手试试吧。

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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