1.百度统计

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百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。目前主要提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析等多种统计分析服功能。

2.LeanCloud统计

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LeanCloud统计内置稳定实时的数据统计分析服务，从用户量，用户行为，渠道效果，自定义事件等多个维度，帮助您更清楚的了解用户习惯，提高用户黏性和活跃度。(原名AVOS Cloud，现更名为LeanCloud)。主要亮点是AVOS Cloud 提供一流的 web 管理后台，可以通过它看到各个维度的统计结果。

3.Appsee

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Appsee是一个简单而强大的视觉应用分析平台,在我们的移动应用程序中，使我们能够测试,了解和改善用户体验。通过Appsee平台，我们将能够准确了解用户如何与移动应用程序进行交互。

4.Segment.io

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Segment.io允许我们将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，我们只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。

5.有数

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有数简称data.u，是一种可以灵活内置于手机应用运行过程的简单、透明的分析手段。data.u实现了高效采集分析数据，并初步整理减少冗余数据，压缩封装数据，利用智能策略传输数据，不挤占用户的网速。开发者可基于此开发包分析应用程序的运行情况，包括页面停留时长、页面跳转率、按时间或地理位置分析用户量、用户的发展情况等信息，同时为用户提供了在线配置参数获取等实用功能。

首先说下，找网络上的行业报告的用途是什么？

如果是for公司的战略决策，或者产品方向，市场策略，产品设计，广告定价，投资，任何方向，不同的部分不同的人对行业报告的深浅度需求不一致。所以会需要不同层次的行业报告。

另外，行业报告良莠不齐，需要有一定的经验和对行业的理解来判断，而且不同行业报告的口径不一致，可能导致结论对接不上，所以在行业报告的选择和使用，解读和判断上也需要一定的经验和专业技能，否则引用臆断的行业报告结论来做出判断，危害巨大。

最后，行业报告的材料都是偏行业性质的，比较大范围和大规模，不一定适用本公司的具体情况。在获得大概的了解后，最好结合案头研究（行业报告），定性和定量的的研究来辅助定位问题和寻找解决方案。

好了，大概说下互联网行业报告大部分在哪里看

一，国内咨询机构网站数据报告列表

艾瑞研究（互联网行业报告，包含移动端和PC端的月度活跃和日活跃）199IT互联网数据中心（所有行业报告，内容很多，支持搜索）中国互联网络信息中心（CNNIC数据可以当作互联网人口普查基础表来看）友盟+（参考）DCCI（参考）北京赛诺市场研究有限责任公司（智能机出货量专业统计）中国信通院（国家智能机出货量的官方统计）TalkingData（行业报告可看）爱媒网（行业报告可看）dataeye（手游报告）ASO100（APP数据ASO优化IOS榜单查询）艺恩网（提供娱乐行业报告）旅游圈（旅游行业报告）

二，国内互联网公司数据报告网站列表

讲座PPT（腾讯大讲堂）

腾讯大数据（腾讯云数据分析出来的行业报告）百度开放服务平台（百度云数据分析出来的行业报告）阿里研究院（阿里行业研究报告）

腾讯MXD（移动互联网设计中心）网易UED（用户研究报告）优酷网络视频数据报告PPTV指数行业报告（PP指数 PPTV聚力）91手机资讯行业报告（提供安卓苹果等智能机行业报告）

360研究报告（360应用商店等产品出品报告）企鹅智酷（腾讯出品行业报告）

三，企业信息报告

新三板在线（各行各业的新三板上市公司财务数据，高管数据等）

企查查（查询企业产品，品牌和法人信息）天眼查（同企查查）SEC（美国上市公司年度财务报告）巨潮资讯（中国上市公司季度年度财务报告）

四，投资机构的统计网站（创业方向选择，投融资选择的时候用）

IT桔子（中国创业公司投融资数据和报告)

天天投（创业公司数据库）Fellow plus（投资人列表和支持数据库查询）CBI insights（旗下一系列产品，包括公司的估值，独角兽公司列表也包括公司估值下降趋势）PrivCo（美国金融数据公司，主要关注未上市公司的所有投融资资料，包括全世界）东方财富网（国内卷商的行业报告，策略报告，可以筛选行业，筛选报告类型）慧博投研咨讯（投资研究报告数据平台证券，股票，卷商，行业，公司，投资分析等研究报告）

做数据统计，有人用筛选排序，有人用分类汇总，有人用合并计算，当然还有数据透视表。

正所谓，条条大路通罗马，行行会计出状元！这不，今天老板想考验一下新招的小姑娘是否可胜任这份工作，让小姑娘快速统计一下数据，小姑娘使了我教她的这一招，征服了老板，职位保住了。

今天，我们就来看看，小姑娘是如何操作征服老板的。

假设有以下销售表格，需要统计一下每种商品的销售金额。

1、源数据表的规范

在建立数据透视表以前，首先要检查源数据表有没有存在下面这几种不规范的情况。

标题行

名称缺失，无法正常建立数据透视表，需要把标题名称补充完整。

名称重复，导致创建数据透视表后，字段名称相同并标注序号，导致语义不明确，需要修改相同名称的标题。

源数据

合并单元格，无法正常使用筛选和排序，合并单元格除了首个单元格有数据以外，其他单元格数值为空，解除合并单元格并补充完整数据。

文本型数字，统计值为零，无法正常参加求和、平均值等数值计算，使用分列功能重新修改为数值。

不规范日期，无法正常使用筛选排序和组合，使用分列功能规范日期格式。

2、插入数据透视表

选中需要做统计分析的源数据表，点击插入选项卡，点击数据透视表，在新工作表或现有工作表中的单元格新建数据透视表。“选择一个表或区域”用鼠标选择A1到E18整个区域就可以了。“选择放置数据透视表的位置”如果选择放在现有工作表，就是当前光标所在的位置。

3、选择要添加到报表的字段

源数据表中的标题行为数据透视表中的统计字段，用于拖动到不同的区域。

数据透视表的区域分成四个部分：

筛选区域，用于对数据透视表整体的筛选

行区域，字段放在行区域，以行的方式展示

列区域，字段放在列区域，以列的方式展示，行区域和列区域

值区域，把字段拖动到值区域，实现不同类型的计算，达到数据统计的效果。

那如何正确地拖到字段到数据透视表的区域呢？

我要统计出每种商品的销售总额，在这里，行标签是商品名称，统计值是销售金额，统计类型是求和，可以得到下图的数据透视表。

这个方法简直是太赞了！此技能你get到了吗？

如果有一张上千行的销售表，像下图（各个地区按天统计的1至12月的物品销量），要统计每个月，每个地区的数据，当看到上千行的数据，是不是发愁无从下手呢，利用数据透视表，轻松搞定。

1、选中数据表中任意单元格，点击工具栏插入——数据透视表。弹出创建透视表对话框，点击确定。

2、在右边数据透视表字段对话框添加字段，这里勾选订购日期、地区、分类、销售额和成本。字段勾选根据数据分析的要求勾选。

勾选后，左边单元格会生成下图所示数据表。

3、但是日期是按天来统计，我们需要的是按月统计，选中行标签统计的某一天的单元格，例如2015/1/24，右键创建组，在组合对话框中，选择月，确定。

4、确定后生成下图所示的统计表，但是原始数据没有统计利润，这里我们为了说明问题，我们简单统计利润。

5、增加字段，统计利润，假设利润为销售额减去成本，点击数据透视表工具的分析菜单选项。

6、点击字段、项目和集——计算字段。

7、在插入计算字段对话框中，名称填写利润，公式填写=销售额-利润，确定。

8、则上千行的数据按月份统计完成。

这里只是数据透视表的基本用法，数据透视表还可以排序、筛选，还可以转换称图表，还有很多更强大用途。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析，是运营中很重要的阶段，是信息流推广中一个非常关键的工作，拥有一套清晰的账户数据表，能让你的数据分析过程，轻松自如、得心应手。

笔者在进行数据分析的时候，一般会用到五张表，这五张表进行分析汇总，然后发现账户中的问题，最终解决问题，让账户效果变得更好。

1、营销流程数据表

2、计划消费数据表

3、搜索词报告表

4、多维度数据表

5、关键词报告

营销流程表格

统计营销流程数据（包括各账户展现、点击、消费、平均点击价格）、统计商务通有效对话、统计预约系统的预约量和到诊量，这些全部放在一张表格上，方便计算预约率和到诊率，也方便对比近期的数据，及时发现波动和异常。

如果经常账户提前下线，或者钱花不出去，就要看看是不是市场有波动，或者竞争对手有大动作，还是账户哪里出了问题。都可以在营销流程数据表中找到问题。只有细心的统计数据，才能为以后的优化方向做好铺垫。

昨日计划消费数据报表

统计昨日计划消费数据，把咨询和预约归类在这张表上统计，可以直观的看出消费、对话成本、预约成本和到店成本。

如果某计划成本过高，就要看一下这个计划的投产比合理不合理。短平快、风险小、利润大的计划，会比其他成本要高，这个要结合公司的经营方向来做调整，把成本控制在一个可以接受的范围里。

搜索词报告

搜索词报告，一般1周统计一次，数据量大的时候3天一次，然后把搜索词报告和和关键词报告进行合并统计。可以很直观的看出某个词的展现或者点击。把这些词在账户里重点标记，或者单独管理，对账户优化有很大意义。

这样结合来看，可以让你对整个账户关键词和数据方面了解会非常清晰。再结合数据分析思路，持续优化账户，往好的方面发展，往高质量方面走。这就是小编整理的数据分析所用到表格的分析。希望能帮到正在竞价一线奋斗的竞价员们。

多维度数据表

多维度数据表是把账户数据和客服转化数据结合起来的一个非常重要的表格，我的习惯是把关键词、搜索词、展现、点击、消费、对话词，通过EXCEL的（vlookup）函数调用，把这些数据全部展现在一张表里，这样就不用看好几张报表，劳神劳力还容易迷糊。

通过这张表，可以直观的看出该关键词的展现量、点击量、消费情况以及是否产生对话。针对这些数据，可以很直观的看出来很多问题，调价、添词、否词、优化账户，基本上全靠这张表。

竞价员可能要看好几张表格，而且容易混乱，很难发现问题，所以在这里笔者着重推荐多维度数据表，然后结合关键词报告，这两张表是较为重要的。

关键词报告表

高消费的词通常是核心词，这种词出价都高，但只要着陆页问题不大，转化还是不错的。这种词，可以往上抢一抢，这类词虽然出价高，但点击总体不会太多，消费一般在一半以上，在账户预算够的情况下，尽力保证排名。如果预算不足，就找出主推项目和利润最大的项目来调整。

一般关键词报告是结合搜索词报告一起看的。每天在筛选完这张表之后，根据关键词的数据分析，如果实在没有点击，那就直接否掉。否掉一批词，再往账户里新增一批词，把该否的否掉，该删的删掉，注入新鲜血液，账户才更有活力。

对于做招聘的HR来说，招聘分析报告的主要目的是，及时做好招聘工作阶段性总结和分析，为招聘工作质量改进和采取更加有效措施提升招聘质量奠定良好的管理基础。就像你感觉身体不舒服，却不能说出具体的病症一样。因此我们需要给身体做一个全面体检，看看身体各部位与器官的运作情况，出一个体检报告，然后才能知道身体哪些地方需要治疗，从而制定康复计划，提升健康水平。

一句话：招聘分析报告就起着体检的作用。

1、招聘“体检”有何用

招聘分析报告就是阶段性的(一般是半年度或年度，本文以年度为例)对招聘工作的结果与运行状况进行系统的、深度的、客观的分析而形成的报告，其目的在于提升招聘工作的效率和效果，提高招聘工作者的绩效、能力与职业化水平，提升内外部客户对招聘工作的满意度，更好地实现招聘对企业的价值。

招聘分析报告的具体功能包括以下几点：

一、透过日常招聘事务，从本质与内在机理层面把握招聘规律。招聘已日益成为一场数据化的战争，日复一日的筛选简历、通知面试、若干轮的面试、录取入职、转正与离职等数据的背后，隐藏着若干有用的信息，有必要抽丝剥茧、提炼总结，让招聘工作更上一个台阶。

二、多角度反馈招聘工作的效果，给招聘工作改进提供客观依据。招聘工作有着多个客户，内部客户有公司领导、用人部门、其他相关部门(比如薪酬部、培训部)、内部员工(需要内部推荐时)等;外部客户有应聘者、潜在求职者等。招聘工作是否给客户提供了应有的价值，只有通过收集多方面的信息才能清楚地了解到。

三、为制定年度招聘工作计划书提供重要的参考信息。招聘分析报告系统分析了年度招聘工作的得失，有利于指导来年招聘策略与计划的制定。如果说招聘工作计划是作战地图，招聘分析报告就是敌我双方信息的分析报告，对作战的成功起到重要的支撑作用。另外，招聘分析报告还给招聘工作的发展创新提供有益的思路。因此，招聘分析报告与招聘工作计划书是年度招聘工作最为重要的报告，起着承前启后的作用。

2、撰写报告三步走

撰写招聘分析报告一般分为三大步骤：

第一步是对年度招聘工作结果的数据汇总统计，并分析其中体现的问题与规律，客观呈现招聘工作运行状况;

第二步是通过多角度的调查反馈，与多个相关主体进行沟通，对招聘工作的运行状况进行评价与反馈，揭示招聘数据结果背后的深层原因与影响因素;

第三步是对前两部分的延伸，针对工作结果与原因分析，提出相应的改进措施，因此，它是前两部分工作的目的与归宿，也是与年度招聘工作计划联系最为密切的部分。

3、数据统计与分析

招聘数据统计与分析主要包括五类指标：关键绩效指标、过程管理指标、分类统计指标、入职异动指标、团队管理指标(详见表)

指标类别

指标

计算方法

关键绩效指标

招聘计划完成率

实际报到人数/计划招聘人数

人均招聘成本

总招聘成本/实际报到人数

平均招聘周期

总招聘时间/总招聘人数

过程管理指标

简历初选通过率

人力资源部初选合格简历数/收到的简历总数

有效简历率

部门选择合格通知面试的人数/HR初选合格简历数

初试通过率

初试通过人数/面试总人数

复试通过率

复试通过人数/初试通过人数

录用率

实际录用人数/面试总人数

报到率

实际报到人数/发出录用通知人数

分类统计指标

招聘渠道分布

不同招聘渠道录用的人数占录用总人数的比率

录用人员分布

不同性别、学历、层级、职类、区域的录用人数占录用总人数的比率

入职异动指标

招聘转正率

转正人数/入职人数

招聘离职率

离职人数/入职人数

团队管理指标

招聘人员胜任率

胜任工作的招聘人员数/招聘团队总人数

招聘服务优良率

服务优良的招聘人员数/招聘团队总人数

内部客户满意度

对招聘工作满意的内部客户数/内部客户总人数

文章来源：儒思HR人力资源网（HR资讯）

2017年1-12月中国机械手表进口数量为230万只，同比增长12%；2017年1-12月中国机械手表进口金额为1339064千美元，同比增长10.4%。2017年1-12月中国机械手表进口情况如下图所示：

2012-2017年中国机械手表进口数量统计图

数据来源：中国海关，智研咨询整理

2012-2017年中国机械手表进口金额统计图

数据来源：中国海关，智研咨询整理

2017年1-12月中国机械手表出口数量为1049万只，同比下降3.7%；2017年1-12月中国机械手表出口金额为197804千美元，同比下降32.3%。2017年1-12月中国机械手表出口情况如下图所示：

2012-2017年中国机械手表出口数量统计图

数据来源：中国海关，智研咨询整理

2012-2017年中国机械手表出口金额统计图

数据来源：中国海关，智研咨询整理

本期，我们总结不同设计类型分类数据在在各种情况下比较所用的统计分析方法、泊松分布数据的统计分析方法以及变量之间关联性的统计分析方法。

分类数据的统计分析

1. 样本数据与总体比较

1)二分类资料：

(1)小样本数据：用二项分布进行确切概率法检验；

(2)大样本数据：用U检验；

2)多分类数据：用Pearson检验（又称拟合优度检验）。

2. 四格表（2×2表）数据

1)完全随机设计的四格表数据的分析

（1）当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于5时，则用Pearson 检验；

（2)当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数<5时，则用校正检验或用fisher’s精确概率法检验；< span="">

（3)当样本量n40或存在任一格子理论数<1，则用精确概率法检验；< span="">

2)配对设计的四格表数据的分析

（1)b+c≥40，则用McNemar配对检验；

（2)b+c<40，则用二项分布确切概率法检验；< span="">

3. 2×C表或R×2表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则可以采用行平均得分差（Row Mean Scores Differ）的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验；

2)列变量为效应指标并且为二分类，行变量为有序多分类变量，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。

3)行变量和列变量均为无序分类变量：

(1)当样本量n>40，并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验；

(2)当样本量n40，或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验；

4. R×C表数据的统计分析

1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析

（1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验；

（2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义；

（3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析或者非零相关（none zero correlation）的CMH ；

（4)列变量和行变量均为无序多分类变量：

i. 当样本量n>40并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验进行分析；

ii. 当样本量n40或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验；

2)配对设计的C×C表数据：

（1)配对比较：用McNemar配对检验；

（2）一致性检验（Agreement）：用Kappa检验；

Poisson分布数据

1. 单样本数据与总体比较：

1)当观察值较小时：可以用确切概率法进行检验。

2) 当观察值较大时：可以用正态近似的U检验。

2. 两个样本数据的比较：可以用正态近似的U检验。

两个变量之间的关联性分析

1. 两个变量均为连续型变量

1)当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时，可以用Pearson相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2)当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2. 如果两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

3. 如果一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性。

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1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

在页眉中插入图片即要

来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。

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！