上次给大家分享了《2017年最全的excel函数大全14—统计函数（3）》，这次分享给大家统计函数（4）。

FORECAST.ETS.CONFINT 函数

说明

返回指定目标日期预测值的置信区间。 95% 的置信区间意味着 95% 的未来点预计将处于 FORECAST.ETS 预期结果中的此范围内（使用正态分布）。 使用置信区间可以帮助掌握预测模型的准确度。较小的区间意味着在针对此特定点的预测中有更多置信。

用法

预测. ets . confint ( target_date 、值、时间线,[ confidence_level ]、[ seasonality ],[ data_completion ],[汇总])

FORECAST.ETS.CONFINT 函数用法具有以下参数：

target_date 必需。要为其预测值的数据点。目标日期可以是日期/时间或数字。 如果目标日期在历史时间线结束前按时间顺序排序，则 FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #NUM! 错误。

值必需。 值是历史值，您要为其预测下一点。

时间线必需。独立数组或数值数据区域。时间线中的日期之间必须有一致步长且不能为零。 无需对时间线进行排序，因为 FORECAST.ETS.CONFINT 会对其进行隐式排序，以进行计算。 如果无法在提供的时间线中识别一致步长，则 FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #NUM! 错误。 如果时间线包含重复值，则 FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #VALUE! 错误。 如果时间线和值的范围大小不同，则 FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #N/A 错误。

confidence_level 可选。0 和 1 之间的一个数值（独占），指示计算置信区间的置信度。 例如，对于 90% 的置信区间，将计算 90% 置信度（90% 的未来点将处于此预测范围内）。 默认值为 95%。 对于 (0,1) 范围外的数值，FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #NUM! 错误。

季节性可选。一个数值。 默认值为 1，意味着 Excel 自动检测季节性进行预测，并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性，意味着预测为线性预测。 正整数指示算法使用此长度模式作为季节性。 对于其他任何值，FORECAST.ETS.CONFINT 将返回 #NUM! 错误。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小时数）。 该数字上方的任何 seasonality 将导致# NUM ! 错误。

数据完成可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.CONFINT 支持最多 30% 的丢失数据，并会自动对其进行调整。 0 表示算法将缺少的点视为零。 通过将缺少的点算为邻接点的平均值，默认值 1 将计算缺少的点。

聚合可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.CONFINT 会聚合具有相同时间戳的多个点。聚合参数是一个数值，指明要用于聚合具有相同时间戳的多个值的方法。默认值 0 将使用 AVERAGE，而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数

说明

返回 Excel 针对指定时间系列检测到的重复模式的长度。 FORECAST.ETS.Seasonality 可用于FORECAST.ETS之后，确定已检测到的自动季节性和 FORECAST.ETS 使用的季节性。 虽然它可以独立于 FORECAST.ETS 使用，但鉴于相同的输入参数会影响数据完整性，函数会受到限制，因为在该函数中检测到的季节性与 FORECAST.ETS 使用的季节性相同。

用法

FORECAST.ETS.SEASONALITY(值, 时间线,[data_completion], [聚合])

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数用法具有下列参数：

值 必需。 值是历史值，您要为其预测下一点。时间线 必需。独立数组或数值数据区域。时间线中的日期之间必须有一致步长且不能为零。 无需对时间线进行排序，因为 FORECAST.ETS.SEASONALITY 会对其进行隐式排序，以进行计算。 如果无法在提供的时间线中识别一致步长，则 FORECAST.ETS.SEASONALITY 将返回 #NUM! 错误。 如果时间线包含重复值，则 FORECAST.ETS.SEASONALITY 将返回 #VALUE! 错误。 如果时间线和值的范围大小不同，则 FORECAST.ETS.SEASONALITY 将返回 #N/A 错误。数据完成 可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 支持最多 30% 的丢失数据，并会自动对其进行调整。 0 表示算法将缺少的点视为零。 通过将缺少的点算为邻接点的平均值，默认值 1 将计算缺少的点。聚合 可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 会聚合具有相同时间戳的多个点。聚合参数是一个数值，指明要用于聚合具有相同时间戳的多个值的方法。默认值 0 将使用 AVERAGE，而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.STAT 函数

说明

返回作为时间序列预测的结果的统计值。

统计值类型表明此函数请求的统计信息。

用法

FORECAST.ETS.STAT(值, 时间线, statistic_type, [季节性], [data_completion], [聚合])

FORECAST.ETS.STAT 函数用法具有以下参数：

值 必需。 值是历史值，您要为其预测下一点。时间线 必需。独立数组或数值数据区域。时间线中的日期之间必须有一致步长且不能为零。 无需对时间线进行排序，因为 FORECAST.ETS.STAT 会对其进行隐式排序，以进行计算。 如果无法在提供的时间线中识别一致步长，则 FORECAST.ETS.STAT 将返回 #NUM! 错误。 如果时间线包含重复值，则 FORECAST.ETS.STAT 将返回 #VALUE! 错误。 如果时间线和值的范围大小不同，则 FORECAST.ETS.STAT 将返回 #N/A 错误。statistic_type 必需。 数字值介于1和8之间，指示哪些统计值将不会为计算预测返回。季节性 可选。一个数值。 默认值为 1，意味着 Excel 自动检测季节性进行预测，并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性，意味着预测为线性预测。 正整数指示算法使用此长度模式作为季节性。 对于其他任何值，FORECAST.ETS.STAT 将返回 #NUM! 错误。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小时数）。 该数字上方的任何 seasonality 将导致# NUM ! 错误。

数据完成 可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.STAT 支持最多 30% 的丢失数据，并会自动对其进行调整。 0 表示算法将缺少的点视为零。 通过将缺少的点算为邻接点的平均值，默认值 1 将计算缺少的点。聚合 可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长，但 FORECAST.ETS.STAT 会聚合具有相同时间戳的多个点。聚合参数是一个数值，指明要用于聚合具有相同时间戳的多个值的方法。默认值 0 将使用 AVERAGE，而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列可选的统计信息可以返回：

Alpha ets 算法的参数 返回参数较高值基值为最近的数据点的详细粗细。Beta ets 算法的参数 返回参数的趋势值较高值为最近的趋势的详细粗细。ets 算法的伽玛参数 返回参数 seasonality 值较高值为最近使用的季节性期间内的详细粗细。mase 跃点 返回绝对按比例缩放的错误平均值跃点数度量值预测的准确性。smape 跃点 返回绝对跃点数基于百分比错误的准确性度量值的百分比错误的对称平均值。mae 跃点 返回绝对跃点数基于百分比错误的准确性度量值的百分比错误的对称平均值。rmse 跃点 返回 根 平均值平方值错误跃点数预测和观察值之间的差异的度量。检测到步骤大小 返回历史时间线中检测到的步骤大小。

FORECAST.LINEAR 函数

说明

根据现有值计算或预测未来值。 预测值为给定 x 值后求得的 y 值。 已知值为现有的 x 值和 y 值，并通过线性回归来预测新值。 可以使用该函数来预测未来销售、库存需求或消费趋势等。

用法

预测.线性( x , known _ y ' s , known _ x ' s )

FORECAST.LINEAR 函数用法具有以下参数：

X 必需。 需要进行值预测的数据点。

Known_y's 必需。 相关数组或数据区域。

Known_x's 必需。 独立数组或数据区域。

FREQUENCY 函数

说明

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。 例如，使用函数 FREQUENCY 可以在分数区域内计算测验分数的个数。 由于 FREQUENCY 返回一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。

用法

FREQUENCY(data_array, bins_array)

FREQUENCY 函数用法具有下列参数：

Data_array必需。 要对其频率进行计数的一组数值或对这组数值的引用。 如果 data_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回一个零数组。Bins_array必需。 要将 data_array 中的值插入到的间隔数组或对间隔的引用。 如果 bins_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回 data_array 中的元素个数。

备注

在选择了用于显示返回的分布结果的相邻单元格区域后，函数 FREQUENCY 应以数组公式的形式输入。返回的数组中的元素比 bins_array 中的元素多一个。 返回的数组中的额外元素返回最高的间隔以上的任何值的计数。 例如，在对输入到三个单元格中的三个值范围（间隔）进行计数时，确保将 FREQUENCY 输入到结果的四个单元格。 额外的单元格将返回 data_array 中大于第三个间隔值的值的数量。函数 FREQUENCY 将忽略空白单元格和文本。对于返回结果为数组的公式，必须以数组公式的形式输入。

案例

GAMMA 函数

说明

返回 gamma 函数值。

用法

GAMMA(number)

GAMMA 函数用法具有下列参数：

Number 必需。 返回一个数字。

备注

GAMMA 使用以下公式：

Г(N+1) = N * Г(N)如果 Number 为负整数或 0，则 GAMMA 返回 错误值 #NUM!。如果 Number 包含无效的字符，则 GAMMA 返回 错误值 #VALUE!。

案例

GAMMA.DIST 函数

说明

返回伽玛分布函数的函数值。 可以使用此函数来研究呈斜分布的变量。 伽玛分布通常用于排队分析。

用法

GAMMA.DIST(x,alpha,beta,cumulative)

GAMMA.DIST 函数用法具有下列参数：

X必需。 用来计算分布的数值。Alpha必需。 分布参数。Beta必需。 分布参数。 如果 beta = 1，则 GAMMA.DIST 返回标准伽玛分布。Cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE，则 GAMMA.DIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

备注

如果 x、alpha 或 beta 为非数值型，则 GAMMA.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 x 0，则 GAMMA.DIST 返回 错误值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，则 GAMMA.DIST 返回 错误值 #NUM!。伽玛概率密度函数的计算公式如下：

标准伽玛概率密度函数为：

当 alpha = 1 时，GAMMA.DIST 返回如下的指数分布：

对于正整数 n，当 alpha = n/2，beta = 2 且 cumulative = TRUE 时，GAMMA.DIST 以自由度 n 返回 (1 - CHISQ.DIST.RT(x))。当 alpha 为正整数时，GAMMA.DIST 也称为爱尔朗 (Erlang) 分布。

案例

GAMMA.INV 函数

说明

返回伽玛累积分布函数的反函数值。 如果 p = GAMMA.DIST(x,...)，则 GAMMA.INV(p,...) = x。 使用此函数可以研究有可能呈斜分布的变量。

用法

GAMMA.INV(probability,alpha,beta)

GAMMA.INV 函数用法具有下列参数：

Probability必需。 伽玛分布相关的概率。Alpha必需。 分布参数。Beta必需。分布参数。如果 beta = 1，则 GAMMA.INV 返回标准伽玛分布。

备注

如果任一参数为文本型，则 GAMMA.INV 返回 错误值 #VALUE!。如果 probability 0 或 probability 1，则 GAMMA.INV 返回 错误值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，则 GAMMA.INV 返回 错误值 #NUM!。

如果已给定概率值，则 GAMMA.INV 使用 GAMMA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = probability 求解数值 x。 因此，GAMMA.INV 的精度取决于 GAMMA.DIST 的精度 GAMMA.INV 使用迭代搜索技术。 如果搜索在 64 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。

案例

GAMMALN 函数

说明

返回伽玛函数的自然对数，Γ(x)。

用法

GAMMALN(x)

GAMMALN 函数用法具有下列参数：

X必需。 要计算其 GAMMALN 的数值。

备注

如果 x 为非数值型，则 GAMMALN 返回 错误值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，则 GAMMALN 返回 错误值 #NUM!。数字 e 的 GAMMALN(i) 次幂的返回值与 (i - 1)! 的结果相同，其中 i 为整数。GAMMALN 的公式为：

其中：

案例

GAMMALN.PRECISE 函数

说明

返回伽玛函数的自然对数，Γ(x)。

用法

GAMMALN.PRECISE(x)

GAMMALN.PRECISE 函数用法具有下列参数：

X必需。 要计算其 GAMMALN.PRECISE 的数值。

备注

如果 x 为非数值型，则 GAMMALN.PRECISE 返回 错误值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，则 GAMMALN.PRECISE 返回 错误值 #NUM!。数字 e 的 GAMMALN.PRECISE(i) 次幂返回与 (i-1)! 相同的结果，其中 i 为整数。GAMMALN.PRECISE 计算公式如下：

GAMMALN.PRECISE=LN(Γ(x))

其中：

案例

GAUSS 函数

说明

计算标准正态总体的成员处于平均值与平均值的 z 倍标准偏差之间的概率。

用法

GAUSS(z)

GAUSS 函数用法具有下列参数：

z 必需。返回一个数字。

备注

如果 z 不是有效数字，GAUSS 返回 错误值 #NUM!。如果 z 不是有效数据类型，GAUSS 返回 错误值 #VALUE!。因为 NORM.S.DIST(0,True) 总是返回 0.5，所以 GAUSS (z) 将总是等于 NORM.S.DIST(z,True) - 0.5。

案例

GEOMEAN 函数

说明

返回一组正数数据或正数数据区域的几何平均值。 例如，可以使用 GEOMEAN 计算可变复利的平均增长率。

用法

GEOMEAN(number1, [number2], ...)

GEOMEAN 函数用法具有下列参数：

number1, number2, ...Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算平均值的 1 到 255 个参数。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

参数可以是数字或者是包�...

一份学生成绩单，需要分别统计出60分以下、60-69、70-79、80-89、90-100各阶段成绩的学生数量。下面分别介绍4种方法来统计符合要求的学生数量。

1、利用FREQUENCY函数

FREQUENCY函数为：计算数值在某个区域内的出现频率（个数）。函数语法为：

FREQUENCY(data_array, bins_array)：

Data_array 必需。 要对其频率进行计数的一组数值或对这组数值的引用。 如果 data_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回一个零数组。Bins_array 必需。 要将 data_array 中的值插入到的间隔数组或对间隔的引用。 如果 bins_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回 data_array 中的元素个数。使用FREQUENCY函数难点为函数返回的是一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。C2:C26 为学生成绩，E2：E6为成绩分数区间分割点，对应的分别在F2：F6统计数量。

1）选中F2：F6单元格区域（由于是数组函数，必须选中F2：F6单元格区域），选定后在F2输入公式：

=FREQUENCY(C2:C26,E2:E6)。

2）公式输入完后同时按Shift+Ctrl+Enter键，会在F2:F6中分别返回满足条件的成绩个数。

2、使用COUNTIFS函数

COUNTIFS函数为：统计满足某个条件的单元格的数量（个数）。函数语法为：

=COUNTIF(要检查哪些区域? 要查找哪些内容?)

这里将学生成绩按成绩范围各自计数，E2:F6为成绩范围，在G2输入公式：

=COUNTIFS($C$2:$C$26,">="&E2,$C$2:$C$26,"<="&F2)，然后向下拖动复制到G6即可。注意C2:C26为绝对引用，按F4加"$"符号。

3、利用数据透视表

数据透视表处理大量数据时比较常用的方法，而且比较直观。

4、利用分析工具库

首先加载分析工具库。打开Excel选项，点击加载项，在管理下拉列表选择excel加载项，点击转到，勾选分析工具库。在excel数据工具栏下会加载数据分析选项。

1）点击工具栏数据—数据分析，在数据分析对话框中选择直方图，确定。

2）在直方图对话框输入区域和接收区域分别输入数据区域，在输出区域选择一个空单元格，下面柏拉图、累积百分率、直方图3个选项任选一个，我这里选直方图，确定。

同样一个任务，一个人花了5小时，吃了很多苦，做到60分；另一个人花了5分钟，轻轻松松，做到了80分。你会给第一个人点赞，夸她棒吗？

在职场，过程不重要，结果才是最重要的。

1.格式相同的表格，要在第一个表汇总后面所有表格D列的总量。

格式相同的表，多少个都一样，一个SUM函数就秒杀了。

=SUM('4.1:4.7'!D3)

语法：

SUM(起始表格名称:结束表格名称!单元格)

表格名称没有规律也可以，在有特殊字符的情况下需要加''。

我们知道*是通配符，代表所有的意思，在这里也可以用*来实现统计。

=SUM('*'!D3)

2.同样也是格式相同，但要汇总的形式不一样，要汇总每一个月份的总销量。

这里是用SUM+INDIRECT函数的组合实现。

可能很多人一开始直接就用SUM，可惜得到的是错误值。A2&"!C:C"被当成文本处理，而不是区域。

=SUM(A2&"!C:C")

我们正常的引用都是直接引用，如区域C:C。间接引用就是通过第三者才能获得的，如INDIRECT("C:C")。也就是说，只要嵌套个INDIRECT函数就可以。

3.跟上一个例子很像，唯一的差别就是最后多一个合计的实发数量，而每一个表格的行数不确定。现在要获取每个表合计的实发数量。

这种有很多种处理方法，最简单的办法有两种。

01 查找每个表，最后一个数量。

=LOOKUP(9E+307,INDIRECT(A2&"!B:B"))

02 统计每个表的数量后再除以2。

=SUM(INDIRECT(A2&"!B:B"))/2

4.现在换成统计商品的销售量。

明细表

汇总表

难度瞬间就上来了，要结合好多函数。

=SUMPRODUCT(SUMIF(INDIRECT(ROW($1:$6)&"月!B:B"),A2,INDIRECT(ROW($1:$6)&"月!C:C")))

看起来很复杂，但实际上也不是太难理解。

INDIRECT(ROW($1:$6)&"月!B:B")这部分就是获取1-6月的B列

INDIRECT(ROW($1:$6)&"月!C:C")这部分就是获取1-6月的C列

SUMIF(1-6月的B列,A2,1-6月的C列)就是分别统计这6个表

SUMPRODUCT(SUMIF())就是将最终这6个表进行求和

看了这个技巧是不是很惊喜。惊喜就分享给你的朋友吧！

当我们在Excel单元格输入数据信息时，Excel会自动对输入的数据类型进行判断。Excel可识别的数据类型总共有4种：文本、数值、逻辑值、错误值。

充分了解Excel单元格数据类型，可以最大程度地避免因数据类型错误而造成时间和精力上的浪费。

小技巧：Excel将除了数值和公式以外的单元格输入值统称为文本，默认文本形式的数据靠左（左对齐），数值形式的数据靠右（右对齐），逻辑值只有TRUE和FALSE两种形式、错误值一般情况下是由公式运算导致的。

教程基于Excel 2016

在Excel中做统计求和，相信大家会想到很多办法，函数公式？数据透视表？

今天，院长给大家介绍一种常常让人忽视，但却非常实用的功能：分类汇总。

分类汇总，各位小伙伴基本都能做出第一级，但二级、三级甚至是多级分类汇总怎么做？相信很多小伙伴都会一脸懵逼。

大家好，我是案例：

案例中，我们需要实现先按日期，再按组别对服务人数进行汇总。

1. 先对汇总条件进行排序

使用自定义排序功能，添加排序条件，主要关键字选择【日期】，次序选择【升序】；次要关键字选择【组别】，次序选择【升序】。

2. 按日期为分类做一级汇总

使用菜单【数据】中的【分类汇总】功能，分类字段选择【日期】，选定汇总项勾选【服务人数】。

如下图所示，按日期分类，计算出服务人数的汇总数。

3. 按组别为分类做二级汇总

使用菜单【数据】中的【分类汇总】功能，分类字段选择【组别】，选定汇总项勾选【服务人数】，注意：必须要把【替换当前分类汇总】勾选去掉。

如下图所示，按组别和日期作为分类条件，计算出服务人数的汇总数。

好了，今天的教程就到这里了。从现在开始，你也能通过分类汇总功能，快速做出多级统计求和了。

来源：Excel成长学院， 作者：院长

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Excel分类汇总是Excel外理数据时的一个高级功能。学习和应用起来有些技巧在里面，如果不掌握技巧的话，可能完全不理解分类汇总有啥用。以下通过实例讲解Excel分类汇总对一个班级男生和女生的语文成绩分别求平均值的方法。

1、以下是分类汇总前的原始数据

2、这一步是重点，首先对性别排序（如果对排序功能不清楚的话可以参考我的其它文章），最后所列的表格如下

3、鼠标放在上面表格有数据的地方，比如B2单元格。然后选择菜单：数据--分类汇总

4、弹出分类汇总对话框

5、分类字段选性别，汇总方式选平均值，汇总项选语文。然后点击 确定

6、点击确定后，就列出了以下分类汇总表格。

7、点击分类汇总的表格左上角数字1，则显示总计平均值

8、点击分类汇后的表格左上角数字2，则显示男平均值、女平均值、总计平均值

9、点击分类汇后的表格左上角数字3，则全部展开数据

10，当我们不需要分类汇总数据的时候，我们可以按刚才第三步，打开分类汇总对话框，选择 全部删除 功能，这样就可以删除分类汇总的数据。

11、以下删除分类汇总后的表格状态

总结：分类汇总的关键点首先进行排序，然后选择分类字段、汇总方式、汇总项，这里要注意分类字段和汇总项字段的区别，通过上面实例可以体会一下。

本百家号时代新生分享工作、生活、技能方面的经验，愿和您一起成长。请多多收藏或关注哦！

在 Excel 中，分类汇总是对数据按类进行统计汇总；例如一个服装销量表，可以用分类汇总统计男装或女装的数量及销量。Excel分类汇总既可以汇总一列也可以汇总多列，但一次只能分类汇总一列，若一次要汇总多列需要用 VBA 实现。另外，某些情况下，分类汇总呈灰色不能用，并且排序和筛选也有这样的问题，出现这种情况的原因是什么以怎么解决？下面先说明分类汇总、排序和筛选呈灰色的原因并分享解决方法，再介绍Excel分类汇总怎么用以及表格如何汇总，操作中所用版本为 Excel 2016。

一、Excel分类汇总和排序与筛选为什么呈灰色不可选择

1、选中一个服装销量表，选中“1月销量”，再选择“数据”选项卡，分类汇总、排序及筛选都呈灰色不可选择，如图1所示：

2、这个服装销量表套用过表格样式，在它的右下角有一个蓝色的直角小图标，它已经是表格而不是区域，而在 Excel 中，表格不能分类汇总，也不能排序及筛选，只有把表格转为区域才能进行这三项操作。选中整个表格，在其上右键，在弹出的菜单中依次选择“表格”→ 转换为区域，如图2所示：

3、弹出一个询问是否将表转换为普通区域小窗口，如图3所示：

4、选择“是”，表格右下角的直角小图标不见了，再选中表格任意一列，例如“小类”这列，此时，分类汇总、排序和筛选都可以选择了，如图4所示：

二、Excel分类汇总怎么用

(一）排序

1、分类汇总前应该先排序，把属于一类的归在一起，不然，若同一类分布在不连续的行会进行多次汇总，如图5所示：

2、图5中对“小类”进行了分类汇总，由于衬衫分布在 2、3 行和 12 行，因此进行了两次分类汇总，这是由于没有排序造成的。

3、排序。选中 D 列，选择“数据”选项卡，单击“排序”左上角的“升序”图标，打开“排序提醒”窗口，选择“扩展选定区域”，单击“确定”，则对“小类”排好序，三条衬衫记录已经归在一起（3 到 5 行），操作过程步骤，如图6所示：

(二）对一列分类汇总

1、选中已经排序好的 D 列，选择“数据”选项卡，单击屏幕右上角的“分类汇总”，打开“分类汇总”窗口，“分类字段”已经选择了选中的“小类”，“汇总方式”选择了“计数”（即统计每类有几条记录），“选定汇总项”勾选了唯一的“小类”（因为当前只选中了一列），单击“确定”，则对“小类”进行分类汇总，操作过程步骤，如图7所示：

2、在汇总列的右下角有一个刷子，单击它展开有三个选项，即“与左边格式相同、与右边格式相同和清除格式”，如图8所示：

3、当前选择的是“与左边格式相同”，即插入的汇总结果列放在汇总列（D 列）的左边且格式与 D 列左边的列相同；如果选择“与右边格式相同”，则汇总结果列放在汇总列（D 列）右边且格式与 D 列右边的列相同，同时汇总结果也被清除；如果选择“清除格式”，则会把汇总结果列的格式清除，同样会把汇总结果清除；演示操作如图9所示：

（三）对多列分类汇总

1、先对“小类”分类汇总，再对“1月销量”分类汇总。单击 D 选中“小类”列，选择“数据”选项卡，单击“分类汇总”，打开“分类汇总”窗口，各选项保持默认设置即可，单击“确定”，则对小类按“计数”汇总出结果；选中“E 列和 F 列”，再次单击“分类汇总”，打开“分类汇总”窗口，注意“分类字段”要选择“小类”，单击“替换当前分类汇总”，再单击“确定”，则对“1月销量”按“求和”汇总出结果；操作过程步骤，如图10所示：

Excel 一次不能同时对多列分类汇总，所以要对多列分类汇总需要分步进行，每次只能对一列分类汇总；对多列分类汇总时，应该先汇总分类，再汇总产品；但要注意，分类汇总产品时要把分类列一起选中，同时不能勾选“替换当前分类汇总”。

2、除对两列分类汇总外，Excel还可以对三列以上进行分类汇总，图11就是对三列的分类汇总效果：

从图11中可以看出，总共只有8条“女装”记录，但“大类”统计出 10，这是因为统计“小类”和“1月销量”时新插入了两行用于放统计结果。

（四）删除分类汇总

选中 C、D、E、F 四列，单击“分类汇总”，在打开的窗口中单击“全部删除”，则对三列的分类汇总结果全部被删除，但还留下一列空列，右键该上面的字母，在弹出的菜单中选择“删除”，则空列被删除，操作过程步骤，如图12所示：

Excel分类汇总一次只能汇总一列，如果一次要汇总多列，则需要用 VBA 实现；若用 VBA 分类汇总，还可以加多个条件。

三、Excel表格汇总

1、在 Excel 中，区域是不能汇总的，只有表格才能汇总。在分类汇总之前，我们已经把“服装销量表”由表格转换为区域，选中表格右键菜单中已经没有“表格”选项，因此要汇总必须把它重新转为表格，操作过程步骤，如图13所示：

2、操作过程步骤说明：框选整个表格，在上面单击右键，弹出的菜单中没有“表格”选项；单击“开始”选项卡下的“套用表格样式”，选择一种表格样式，在弹出的窗口中单击“确定”；Excel 自动切换到“设计”选项，单击“筛选按钮”把标题行的“筛选”图标去掉；再次右键表格，在弹出的菜单中依次选择“表格”→ 汇总，则自动对“总销量”汇总。

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！

想要这样的效果？ 往下看~

在表格中选中任意需要分类汇总的任意单元格，然后使用【Ctrl ＋ A 】组合键，然后选中整个区域；

如图所示：

依次选中表格左上角的【数据】按钮，然后选中【分类汇总】按钮；

如图所示：

在弹出的【分类汇总】菜单中，我们选中【分类字段】是 按照门店划分，汇总方式选中【求和】（可以有多个不同的选项，计算平均值等），然后勾选需要汇总的类目，点击【确定】；

如图所示：

如果是数据量较大的可能自动生成的会慢些，这个时候我们会注意到，图表中的汇总值是红色显示这个是为了更加明确的标注；那么怎么才可以调整为红色呢？如果是一个一个填充颜色肯定是慢了些！

这个时候可以用到【筛选功能】，然后选中【文本筛选】选中【包含】，在弹出的提示框中输入汇总行的共同字符【汇总】，然后【确定】

如图所示：

最后一步，把字体着色后，然后在筛选功能中，选中全选数据，确定，就可以看到如图所示效果，数据和汇总值为两种颜色；

如图所示：

我的 安志斌

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！