浅谈大数据对统计学的挑战和机遇

引言　　国际数据公司的相关研究指出，2011年全球数据生产量达1.8ZB，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。　　1.大数据及其目的　　现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。　

　2.大数据与统计学的对比　　2.1样本统计与全样本统计的区别　　样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，收集整理庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。　　2.2预测分析与非预测分析的区别　　统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。　　3.大数据对统计学的挑战与机遇　　3.1数据生产、处理与应用的转变　

　相关统计部门经开展严格的统计设计工作，获得相关的统计数据，数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确，自大数据流环境而言，要不断探索新型抽样方法，并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法，还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。　　3.2大数据时代对市场营销的机遇　　3.2.1大数据营销的特点与价值　　大数据营销的特点：I.数据采集多平台化特点，即大数据时代下，大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点，随着信息技术的急速发展，互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点，采取了时间营销措施，即采取相应的技术方式全面获悉用户所需，于第一时间对用户当下的需求进行回应，以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点，在大数据时代下，广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代，现如今，广告商可应用大数据了解用户的地理方位，需求内容等信息，达到对用户个性化营销的目的。　　大数据营销的价值：I.升级营销与用户的匹配度，大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径，还能够与网络环境下，选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的，从而开展好营销工作，升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验，大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况，以给予用户最人性化的提醒。　　3.2.2大数据营销的应用　　（1）与消费者建立紧密关系　　现如今，我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段，而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下，经采用相关数据分析技术方法，基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析，达到特定营销活动明确开展的目的，实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处，与消费者建立紧密关系，极大的改善营销效率、质量[4]。　　（2）掌握竞争对手数据　　企业通过对竞争对手数据的有效掌握，获悉竞争对手发展状况，基于此帮助企业制定科学合理的产品价格，提升企业产品市场竞争优势。与此同时，企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段，广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化，经对企业一系列数据的充分优化、对接，促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘，降低生产成本，知己知彼，促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。　　（3）挖掘企业内部数据　　“市场未动，数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识，为了提升企业管理效率，要求企业要充分挖掘企业内部数据，并展开有效的整合、分析，以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据，提升决策准确性，促进企业可持续发展。

3.2.4 企业的应用案例——以亚马逊为例　　在应用大数据开展市场营销方面，美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单，先发货”功能，即结合用户的购物需求数据信息，分析用户想要购买的产品，达到用户未下单，提前发货的目的。此外，亚马逊通过对用户检索信息的分析，评估流感的传播，但这仅仅为海量检索数据中的一项用途，相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等，极大地降低了统计成本[5]。　　3.3大数据时代对市场营销的挑战　　3.3.1信息收集　　大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集，即便收集了再多的数据，倘若这些数据并非是市场营销所需要的，如此便会导致前期收集来的数据信息，变成一堆“数据垃圾”。鉴于此，为了避免这一情况发生，务必要充分分析业务需求，再对自身存在价值的数据展开收集、归纳，如此方可实现大数据的有效收集应用。　　3.3.2经验与数据　　数据采集完毕后，面对参差不齐的数据，还应当做好数据评估工作，评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此，要求采取科学合理的手段，将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的，经结合过去的经验，与采集数据进行有机融合，实现对目标受众的有效分析确定。　　3.3.3分析与优化　　数据分析，一方面是实现数据优化，一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同，这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要打造数据优化人才队伍。　

　3.4大数据营销的未来发展趋势　　信息技术不断发展，单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下，媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下，跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓，将使庞大的数据信息获取多维度的整合，并且在多样化网络环境下，消费者主观信息与客观数据有机融合，构筑全面用户数据库环节，将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。　　4.结束语　　总而言之，大数据为传统统计学带来了严峻的考验，也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时代发展潮流中，我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言，是补充而不是更替，构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学，仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下，为了实现企业市场营销的有效开展，相关人员务必要不断专研研究、总结经验，全面分析大数据与统计学的对比，充分认识大数据对统计学的挑战和机遇，“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等，积极促进企业市场营销的科学合理化。

可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。

其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。

一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。

数据可视化的优势

1、传递速度快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

2、数据显示的多维性

在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

3、更直观的展示信息

大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

4、大脑记忆能力的限制。

实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

很多研究已近表明，在进行理解和学习的任务的时候，图文一起能够帮助读者更好的了解所要学习的内容， 图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。

常用的可视化工具

1、Microsoft Excel

对于这个软件大家应该并不陌生，对于一般的可视化这个软件完全足矣，但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。

2、Google Spreadsheets

Google Spreadsheets是基于Web的应用程序，它允许使用者创建、更新和修改表格并在线实时分享数据。基于Ajax的程序和微软的Excel和CSV(逗号分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本链接标记语言(HTML)的格式保存。

3、Tableau Software

Tableau Software现在比较受大家的欢迎，既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析，又不用像R、Python哪种编程语言进行可视化那么复杂。好多人都有推荐这款软件。

4、一些需要编程性语言的工具

R语言、Java、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。这里主要是列举一下有哪些编程语言可以实现可视化，具体如何实现需要读者自行学习。

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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在职场摸爬滚打多年，磨掉了身上的戾气，却磨不掉心中的激情，生活用一声惊雷震慑我们的热血，同时，也会有一道闪电照亮眼前的路，我是阿K，就像这个普通的字母，虽不起眼，却又有存在的意义。

本号总运营――K哥

文 | 帆软数据应用研究院 船长

更多大数据资讯和企业案例可关注 ：知乎专栏《帆软数据应用研究院》

浙江天正电气股份有限公司（下文简称浙江天正），是中国工业电器行业规模最大的企业之一，是中国低压电器行业的领军企业。旗下有四处电气工业园：温州、嘉兴、上海、南京，低压电器行业业务以配电与工业控制为主。

2017年4月份，在温州，企业信息化交流会上，浙江天正电气控股的李书育谈起天正电气曾经面临的数据分析的挑战，分享了一年来的实践经验。

项目背景

浙江天正1999年成立，信息化也经历了近18年。浙江天正先后建设了大大小小十几套信息化系统（信息化应用简图如下），其中核心系统有四个：ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期）、CRM（客户关系管理）、EAP（管理信息门户）。系统越来越多，数据越来越多，但是总感觉想要的数据却不足。我们总结有三个原因：

一个是我们认识提高了，需要的数据维度、来源变多了，我们总在探索用引进新数据来支撑业务管理和业务决策；

二个是公司管理在精细化，需要越来越多个过程监控和管理数据；

三个是经营决策方式在变，不是数据不足，而是领导需要的决策报表不足。

这三个原因的意义我们也做了深入分析：

第一个原因，是我们做数据分析的真正业务驱动力；

第二个原因，是企业当下做精细化管理的实实在在的需求；

第三个原因，既是我们数据分析项目面临的压力，也是推动项目实施的动力

数据分析项目认知

数据分析项目，虽然最终表现形式会是各种报表。但其中不同层次的报表是为了满足不同层次的需求。通过数据分析项目，可以满足下面前三个层次的需求，通过人工报告来解决第四层次需求，通过经营实践，来探索满足第五层次需求的实践方案。前三层次需求便于实践，可以主要依托市场现成商业数据分析工具，而第四层和第五层整个业界也仍在摸索之中。

第一层：发生了什么? 通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现企业过去一段时间的经营指标。

第二层：为什么会发生? 通过即席查询、钻取，对各指标进行关联分析，挖掘指标间关系，发觉导致问题发生的关键指标。

第三层：正在发生了什么? 通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业某个业务某个指标处于什么状态，通过易于交互的平台及时发出预警。

第四层：将会发生什么? 通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析，告知业务将来的走势。

第五层：希望发生了什么? 我们对系统提出经营目标，借助系统，以事件驱动，战略和战术结合，让系统分解执行。

场景应用

基于前3个层次的数据分析需求，天正实践了销售主题分析、财务主题分析、生产主题分析、业务数据填报、车间制造看板、移动集成应用六个板块。其实2011年开始，我们用的是IBM的产品，已经完成了一些销售主题数据分析工作。当时我们深受IBM较高的产品费和服务费困扰，我们大胆做了新尝试，先选用水晶报表，但功能效果不足，2012年开始用帆软做数据分析。截至到2016年，我们不仅全部替换了销售、财务等传统主题分析，还做了应用创新。下面重点分享一下业务填报、生产分析、制造看板三个板块的创新。

业务数据填报

填报也算数据分析范畴吗？我们企业不争论这个概念，看的是实际效果。虽然我们也早已上线了各种业务系统，里面有丰富的业务数据。但我们面对不可否认的事实：企业中依然存在大量的Excel报表。这其中大部分都是汇总统计数据之用。从一个不是很起眼，但效果显著的财务填报管理来说起。

从财务经理处得知，公司的财务承兑汇票信息每天管理让她操心，稍有不注意就会有逾期风险。要经常查看财务系统，然后记录在Excel里面，总是悬着心工作。我们追问：为什么不用现成的财务系统呢？得知，不方便使用，麻烦。我们怎么从流程、管理上解决的呢？调研了财务的Excel报表，我们用帆软的填报功能做了采集页面，增加了审核流程，最后将审核过的填报数据做分析报表，及时预警承兑汇票即将到期。几乎消灭了逾期事件。这个事情给我们带来启发：企业数据分析平台，是需要能够采集数据的。灵活的采集企业经营中数据，为后续数据分析做好支撑。为什么不在原系统二次开发呢？成本太高，技术难，而且风险大。

生产主题分析

生产，也是我们企业的生命线。嘉兴作为重要的生产基地，备受公司领导关注。因为公司产品市场认可度高，订货量大，我们经常出现供不应求的状况？如何在现有生产条件下优化？我们首先执行的的方案是合理安排生产计划，最大限度保持全年高效生产。我们分析浙江嘉兴区事业部欠货前4名，分析系列元器件欠货前5名，适时调整生产。监控库存占比以及同上日欠货对比，在生产安排计划层面平滑安排生产，削弱不规律订单对生产的影响，保证全年的最大产出。

车间制造看板

浙江天正正在做精细化管理，正在打造“透明工厂”。那怎么才算是“透明工厂”呢？我们定了两个目标：一是公司领导可实时电脑查看车间工作绩效信息；二是车间员工可实时大屏查看生产线进度数据。两个目标具体怎么实现？首先，我们都是需要明确采集哪些数据做报表，协调取数，这个需要跨多个系统来实现。其次是具体的报表样式。最后也比较关键，是什么终端展现形式。我们生产车间，安装了电子显示器，讲实时生产数据显示出来，每5秒钟更新，各个生产线，各个车间进度一目了然，同时能及时分析出预期交工数据量和预期完成率。在领导办公室，我们采用网页版报表，领导只要点开页面即可查看。同时，还把报表集成到了移动端钉钉应用中，让领导能随时在手机上查看生产状况

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案例分享｜数据分析是为了规范业务——天业集团数据分析案例

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

身处这个大数据时代，似乎每个人都绕不开跟数据这位大boss打交道，作为一名互联网运营人员更是如此。你要对后台数据有一定的分析和处理能力，懂得每个数据背后的意义，根据数据的指导来调整你下一步的工作。

所以，学会数据分析是十分必要。目前比较常见的有数据分析工具有百度统计和谷歌分析，后者也就是我们常说的GA（Google Analytics）。

百度统计界面

谷歌分析界面

（那个，不好意思啊，图片像素真的好渣，是我截图的，原谅我~）

相对而言，GA会用得更普遍一些。（可能是我接触的同行都在用这个工具监测数据的原因？）

讲到数据分析，必然绕不开两个概念——维度和指标。

那么，什么是维度，什么是指标呢？

看看下面这些在数据分析中常见的名词，你知道哪些属于维度，哪些属于指标吗？

你能正确划分他们的属性吗？

理解起来其实并不难。维度就是一个事件本身，指标就是用来衡量事件的参数。

在数据列表中，维度与指标的关系，属于“一对多”的关系，下面，还用GA的那张图来做一下直观的说明。

表格中，维度站一列，指标站一行

在这里，广州就是一个维度，在这个维度下，有各项指标来描述它，比如会话数、新用户数、跳出率等。

因此，我们可以说，在某一个维度下，会拥有多个数据指标，用以放映这个维度的属性。

就好比张三这个人，他是一个维度，性别男，身高180cm，体重75kg，学历本科，籍贯广东，爱好打篮球，等等，这些用来描述张三这个人的参数，都属于指标的范畴。

通过这些指标，我们可以大概描绘出这个人的画像，了解他的一些属性，这也是指标的意义所在。

下面列举一些在互联网的数据分析中常见的一些维度和指标的名词。

指标又可细分为基础指标和复合指标。基础指标是一个简单数据的累加，不需要太复杂的运算。而复合指标则是需要通过较为复杂的四则运算得出来的数据。

比方说跳出率，这个词是指，看了你的页面之后就没有更多操作，直接退出的用户数占总访问量的比值，即跳出率=跳出访问量 / 全部落地访问量。

这个数据是需要通过计算得出的，通过跳出访问量（累加）和全部落地访问量（累加）这两个基础指标的比值得出，因此属于复合指标。

搞清楚了维度和指标，只是开启数据分析学习的第一步，所谓概念先行，希望对看完本文的你们有所帮助。

【摘要】：结合实际数据分析工作，简要介绍了VLOOKUP函数的基础应用，重点介绍亲测高效有难度的VLOOKUP函数高级应用。最后分享我运用Excel的一点技巧。

毕业后，第一份工作是在一家互联网公司做数据分析。

尽管和所学专业没那么匹配，但我还是挺满意。因为向来对数字很敏感，对常用统计软件也都有所了解。

正式入职，发现面试时说的什么SPSS，Eviews统统都不用，基本就是用Excel。对于研究生毕业，第一份工作，我多少有些落差。既来之则安之，我心想用什么工具最方便，工作中应该可以自己选择。对于word和ppt还算熟练，Excel也就一般。多学点总不会差。

开始工作，我发现Excel的功能简直太强大，我之前了解的仅是皮毛。尤其在更新到2013版后，操作更智能和快捷，数据量大时计算较费时。对于日常工作影响倒不大，借助Excel我的数据分析工作也很快上手。

除了宏不太会，工作之余也会多琢磨一些公式和操作。以至于同办公室的同事，甚至外部门的同事都来找我帮忙解决Excel的问题。时间久了，领导特意让我在部门内部定期做教学分享。

我确实喜欢和数据打交道的感觉，从冗杂的繁琐数据中分析出最终的结果相当有成就感。在简书上也看到了许多实用的Excel操作指南或技巧。

今天分享一个职场中最常用，功能强大，却少有人掌握的VLOOKUP函数。很多文章都提到过这个函数的基础应用，此外还有一个高级应用，是我在工作中遇到，亲测高效快捷的有力工具。

VLOOKUP函数---最最最常用的查找函数

四个必备参数=（要查找的值，要查找的区域，返回数据在查找区域的第几列数，逻辑值）

注： FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A（首选）

TRUE或1，则返回近似匹配值，如果找不到，则返回小于第一个参数的最大值。

VLOOKUP函数的基础应用：一对一的匹配

理解上述文字很晦涩，用实例来说明。

例1： 下图中左表为源数据：各类产品在三个城市的日销售数据。

需求：查询产品B和F在上海的销售额。

因为提供的数据量很少，人工查找就能完成。但实际工作中数据量很庞大，人工查找费时费力且准确率低。这时用VLOOKUP一秒搞定。

做法：在G2单元格内，输入公式，见红框内。回车后，出现结果；将公式复制或下拉至G3，同理可得结果。

参数解释：

（1）“F2”为我们要查找的参照值，即在源数据第一列查找“产品B”。当公式下拉复制时，自动切换为查找F3。

（2）“A：C”指我们要在此范围内查找数据。该参数也可写为“$A$2：$C$9”，即绝对引用。这样可保证无论公式如何拖拽复制，数据源始终固定引用该区域。

（3）参数“3”指在选择的数据源“A列-C列”范围内，要查询的销量在引用的第三列，即C列。

（4）FALSE，即精确查找。

这样，通过应用该函数，实现了产品型号和销量一对一的匹配查找。

应用该公式的硬性条件：

（1）必须保证需要查找的参照值与源数据格式一致。

即例1中：F列与A列完全一致，不仅内容相同，尤其保证单元格格式一致，否则只会返回错误值 #N/A。如不一致，查找前需转换成一致的格式。有时较难分辨。

（2）必须保证源数据表中的第一列没有重复项。

即A列中没有出现重复的产品类型。假如源数据中出现了多行“产品B”，那么在查找时只能返回第一次“产品B”出现时对应的销量。

当（2）无法满足时，查找不再是一对一，而是一对多的匹配。需要对VLOOKUP函数进行扩展才得以实现查找功能。

VLOOKUP函数的高级应用：一对多的匹配

例2：下图左表为客服中心的每日工作记录，日积月累，这个表数据量庞大且信息冗杂。

需求：王丹和张鹏岗位变动，需将他们接待过的全部客户汇总转交其他同事维护。

数据量小手动筛选即可，使用透视表也可完成。这里我借助简单的例子，介绍如何使用VLOOKUP完成。当数据量庞大，这是较便利的方法。

做法：

第一步：将A列排序，在A与B列间新插入两列。

第二步：计数。在B2输入公式=COUNTIF(A$2:A2,A2)，回车，下拉即可。

目的是对A列中同一个名字的出现次数进行计算。如图李珊出现了四次。

第三步：构建辅助列。在C2输入公式=A2&B2，回车，下拉即可。目的在于将A列B列的内容合并。这时C列即为辅助列。保证了源数据的唯一性，此时已满足VLOOKUP基础应用的第二个硬性条件。

第四步：进行匹配查找。在H2输入公式=VLOOKUP($G2&H$1,$C$2:$D$18,2,FALSE)， 复制公式至其他单元格即可得到结果。

与基础应用相比，仅参数1有变化，涉及相对引用和绝对引用问题。

参数1：将“客服姓名&序号“合并作为第一个参数。公式向右向下复制后，“客服姓名”行变列不变，所以锁定列。“序号”列变行不变，所以锁定行。即为：“$G2&H$1”。锁定即绝对引用。（此处较难理解，操作中通过尝试能够理解透）

参数2：绝对引用C2至D18区域。即为：“$C$2:$D$18”，新数据源。

参数3：返回所选区域C2至D18中的第2列数据。即为：客户姓名

参数4：FALSE，即精确查找。

第五步：将H2中的公式向下向右复制至K3，即得全部结果。可对比源数据表验证是否正确。

在序号为4的单元格内出现了#N/A值。表明没有找到“王丹4”和“张鹏4”对应的内容，说明这两人接待的客户仅有3人。

这样，通过其他功能辅助，实现了客服与客户一对多的匹配查找。

总结：VLOOKUP的高级应用是在基础应用的基础上，借助了COUNTIF和&函数，构建辅助列，使得源数据表中第一列无重复。四个必备参数中仅参数1涉及绝对引用和相对引用，略有难度。

应用Excel的技巧

1.填充了公式的单元格，在得到结果后，最好将计算结果转换为“值”。

两个好处：一是避免源数据的任何变动再次影响公式的计算结果；二是Excel本身计算较费时。如公式一直存在，每次打开该文件，或是刷新时都会重新计算，严重影响Excel运算速度。

2.Excel的数据承载量相对较小。2013版每个sheet能够填充接近105万行。

如果涉及较多sheet,数据量可想而知。因此在上一条的基础上，必须及时保存，否则数据量大时Excel难免会出现重启。毕竟多数人用的都是免费版，为了避免做无用功，及时保存很重要。这可是次次抓狂的经验教训。

3.Excel的功能很丰富，没有哪一本书或是哪一个老师能够完全教会所有功能。

更实际的是，从点到面去学习。比如说我介绍了VLOOKUP函数的应用，其中涉及到了绝对引用的概念，以及countif函数的应用，这时就引导你去学习新知识。

任何功能的组合都能起到耳目一新的作用。

4.Excel做不到死记硬背，多练习才利于掌握。

比如说，在工作中我给同事教过无数次VLOOKUP函数的应用，当时似懂非懂，勉强会用。想不到的是他们下一次遇到早已忘得一干二净。在我看来是很简单的一个公式而已，仅需掌握四个参数。关键是他们不常用，而我几乎天天用。

任何技能都是如此。孰能生巧，才能更快掌握更多功能。哪怕是多记几个快捷键，都会为你使用Excel加分不少。

多学一点技能，就能少求助别人，且让别人来求助于你。普通离优秀，永远差一项技能。

写出来为分享，也为记录。

PS：如果没有看懂，或是觉得现在用不到我介绍的公式。没关系，请收藏，因为工作后，无论做什么工作一定一定一定会用到VLOOKUP。

请尊重原创的辛苦。欢迎分享，欢迎交流。

在数据分析中定义成功已经有一段时间了。大约两年前，我试图在院长讲座的中探讨这个问题，但最终我认为我错过了这个标记。在那次演讲中，我试图找出标准（我称之为“美学”），通过这些标准，我们可以普遍地评估数据分析的质量，并尝试与音乐理论进行类比。这是一次有趣的谈话，部分原因是因为我必须扮演查尔斯艾夫斯的第二交响曲。

根据我的经验，统计学家不会非常讨论这个话题。这要么是因为它是如此愚蠢，以至于每个人都对它有一个（未说出口的）理解，或者每个人对它有一点点不同的理解，或者没有人理解它。无论哪种方式，在我作为统计学家近二十年的时间里，我认为我没有与任何人就数据分析的成功进行多次深入的对话。我讨论过话题这个最多的的的英文关于与希拉里帕克的非标准偏差，这是一个经常谈话的话题。最近，希拉里发表了一篇关于这个主题的演讲，所以我受到启发，写了一些东西。

我想我已经解决了以下数据分析成功的定义，即：

如果呈现它的受众接受结果，则数据分析是成功的。

这里有很多要解开的东西，所以我会介绍它们。我认为重要的两个关键概念的英文接受状语从句：观众的概念。

验收

第一个想法是接受的概念。将这与信仰混淆是很诱人的，但它们是两个不同的概念需要保持分离（尽管有时可能很难）。接受分析涉及分析本身 - 应用于其的数据和方法，以及解释结果的叙述。对结果的信任取决于分析本身以及分析之外的许多其他事情，包括先前的分析，现有文献和科学状态负责任的受众可以接受分析而不必相信其主要主张，但这两个概念可能是相关的。

例如，假设贵公司的一个团队设计了一个实验来收集数据，以确定降低窗口小部件的价格是否会对您的小部件制造公司的利润产生影响。在数据收集过程中，出现了一个问题，导致某些数据以潜在的信息方式丢失。然后将数据交给您。您可以通过多种插补或其他调整方法尽力解决缺失和由此产生的不确定性。在一天结束时，您向我展示分析并得出结论，降低小部件的价格将使利润增加3倍。我可能会接受您正确地进行了分析，并相信您已尽最大努力解决使用最先进方法在收集过程中遇到的问题。但我可能不同意这个结论，部分是因为缺少数据引入的问题（不是你的错），也部分是因为我们之前降低了我们销售的另一种产品的价格，并且没有相应的利润增长。考虑到进行实验的巨大成本，我可能最终决定放弃尝试修改小部件的价格并将其保留在原来的 位置（至少目前为止）。分析取得了成功。

这个简单的例子说明了两件事。首先，分析接受主要取决于分析的细节以及我是否愿意相信分析师所做的事情。丢失的数据是否占了？是否适当提出了不确定性？我可以推断数据并理解数据如何影响结果吗？其次，对我的查询查询结果信念部分取决于分析之外的事情，这些事情主要在分析师的控制范围之外。在这种情况下，这些是收集过程中缺少数据的存在以及降低不同产品价格的完全独立的体验。在您的分析中，我如何权衡这些外部事物是个人偏好。

验收与有效性

在科学背景下，考虑有效性的英文很有诱惑力的。在这里，如果声明是真的，则数据分析是成功的。如果我分析有关吸烟习惯和死亡率的数据，并得出吸烟导致肺癌的结论，那么如果这种说法属实，那么我的分析是成功的。该定义的优点在于它消除了接受的主观因素，这取决于呈现分析的受众。但是对于任何给定的分析来说，有效性是一个非常高的标准。在这个吸烟的例子中，吸烟和死亡率数据的初步分析直到完成几十年才被认为是成功的。大多数科学结论要求独立调查人员和分析人员在社区认为或得出结论认为是真实的情况下，多年来会发生多次重复。让数据分析师陷入困境这么长时间似乎不切实际，坦率地说，不公平。最后，只要我们认为他们做得很好，我认为我们不想惩罚数据分析师做出的结论是错误的。这些说法是否真实可能取决于他们无法控制的事情。

相关的分析标准本质上是内在有效性的概念。我们不是等到我们能够验证分析声明（可能是几十年后），我们可以通过正确或最好的方式评估分析方法已经完成，并采用了正确的方法。但这种方法至少存在两个问题。在许多情况下，不可能知道什么是最好的方法，或者什么是应用方法的最佳组合，这表明在许多分析中，我们不确定成功。这似乎相当不令人满意，最终不切实际。想象一下，聘请数据分析师并对他们说：“在你做的绝大多数分析中，我们都不会知道你是否成功。”其次，即使在理想情况下，我们知道什么是正确的或最好的，内在的有效性是必要的，但远远不够。这是因为上下文其中进行的分析对于理解什么是合适的是至关重要的。如果分析师不了解这种情况，他们可能会从分析和解释的角度出现重大错误。但是，同样的错误在不同的背景下可能是无害的。这一切都取决于，但分析师需要知道差异。

我想到的一个故事来自乔治·W·布什在2000年美国总统大选中对戈尔的选举胜利。这次选举取决于佛罗里达州的选票，布什和戈尔非常接近。最终，提起诉讼并进行了一次审判，以确定计票的确切方式。统计学家被要求为布什和戈尔作证。为戈尔团队作证的统计学家是前耶鲁大学的尼古拉斯·亨纳特纳（当我在那里时，他是我的本科顾问）。Hengartner对戈尔团队给他的数据进行了彻底的分析，并得出结论，佛罗里达州的选票数量存在差异，而且一些选票数量不足。但是，在盘问时，布什的律师能够在“陷阱”时刻抓住Hengartner，这最终与收集数据的方式有关，关于Hengartner一直没有意识到的数据。分析是否成功？没有直接参与就很难说。没有人质疑Hengartner在分析中使用的方法，这在很大程度上都是一个非常简单的分析。因此，人们可以说它具有内在的有效性。然而，人们也可以争辩说他应该知道如何收集数据（也许是更广泛的背景）的问题，并将其纳入他的分析和向法院提交。Hengartner的分析只是提出的一系列证据中的一个，因此很难说它在最终结果中扮演了什么角色。

听众

所有数据分析都有受众，即使您是这样的受众。最终，观众可能会接受分析结果，或者他们可能无法接受，在这种情况下，可能需要进行更多分析。分析师的成功可能取决于与分析师不同的人可能会让一些人觉得不舒服。但是，我认为这是所有数据分析的现实。不幸的是，成功取决于人类，这是分析师必须准备好应对的事情。认识到人性在决定数据分析的成功中起着关键作用，这解释了我们可能认为是好的或坏的分析的一些关键方面。

叙事的作用

数据分析应该是关于数据的，对吧？只是事实？在大多数情况下，直到您需要将您的发现传达给观众。问题在于，在任何对他人有意义的数据分析中，只有太多的结果要呈现，因此必须做出选择。根据受众的身份或受众群体的构成，您需要调整演示文稿，以便让受众接受分析。这是怎么做到的？这有两个极端。

在最糟糕的情况下，它是通过欺骗完成的。带有混乱轴的图形或模糊关键数据的表格; 我们都知道恐怖故事。复杂的观众可能会发现这种诡计并拒绝分析，但也许不会。那就是说，让我们假设我们是纯洁的。如何组织演示才能成功？我们都知道另一个恐怖故事，即数据转储。在这里，分析师展示了他们所做的一切，并基本上将解释的负担转移给了观众。很少这是理想的。在某些情况下，观众只希望数据进行自己的分析，但分析师不需要浪费时间进行任何分析。

最终，必须分析师选择要呈现的内容，这可能会导致问题。必须做出选择以适应分析师关于“数据发生了什么”的叙述。他们会选择包括一些情节而不是其他情况和一些表格而不是其他表格。这些选择由叙述和数据解释指导。当观众对数据分析感到不安并且他们是诚实的时候，他们通常会对选择的叙述感到不满，而不是事实本身。他们会对分析师选择包含的数据分析师状语从句：选择排除的数据的组合感到不满。你为什么不把这些数据包括在内？为什么这个叙事如此集中于这个或那个方面？

创造力的作用

在一个极端情况下，可以认为数据分析师应该很容易被机器取代。对于各种类型的数据和各种类型的问题，应该有一种确定性的分析方法，改变不会据同性质的，这可以被编码到计算机程序中，并且每次都可以将数据馈送到程序中，最后呈现结果。每个数据分析是如此不同以至于需要人来制定解决方案？“创造力”和“数据分析”这两个词怎么能出现在同一个句子里呢？

嗯，每个分析都是不同的，这是不正确的。例如，许多功率计算是相同的。但是，究竟如何使用这些功率计算可能会因项目而异。即使是相同研究设计的相同计算也可以在不同项目中进行不同的解释。其他类型的分析也是如此，例如回归建模或其他更奇特的建模。在数据分析中需要创造力的原因必须从根本上解决我们传统上认为在数据“外部“的事情。

观众是“外部数据”和影响力的一个关键因素是如何，我们分析数据并呈现结果。一种有用的方法是考虑需要生产什么样的最终产品，然后从那里向后工作以产生结果。例如，如果“观众”是另一种算法或程序，那么输出的确切性质可能并不重要，因为它可以适当地馈送到管道的下一部分。特别是，可解释性可能不会那么重，因为没有人会关注这部分的输出。但是，如果一个人会在查看结果时，您可能希望专注于一种建模方法，该方法可让该人推理数据并了解数据如何通知结果。例如，您可能想要绘制更多的数据图，或者如果数据集不是那么大，则显示详细的表。

在一个极端情况下，如果受众是另一个数据分析师，您可能希望进行相对“轻松”的分析，然后以这样的方式准备数据，以便可以轻松地将其分发给其他人进行自己的分析。这可以是R包或CSV文件或其他形式。其他分析师可能不关心你的幻想可视化或模型; 他们宁愿拥有自己的数据并制作自己的结果。

部分原因是需要创造力，因为数据分析师必须对受众的需求，背景和接收数据分析结果的偏好进行合理评估。如果分析师可以访问受众，分析师应该询问有关如何最好地呈现结果的问题。否则，必须做出合理的假设，或者为演示文稿本身准备意外事件（例如备份幻灯片，附录）。

“不一致”的结果

很多时候，我有过为两个不同的观众提供相同演示文稿的经验。一个观众喜欢它而另一个喜欢它。如果两种情况下的分析和表述完全相同，怎么可能呢？事实是，不同的受众可以接受或拒绝分析，具体取决于他们是谁以及他们的期望是什么。一个常见的场景是向“内部人士”做一个演讲，他们非常熟悉该领域的背景和标准实践。将该演示文稿逐字地呈现给不熟悉的“外部”观众通常会导致失败，因为他们无法理解正在发生的事情。如果外部受众希望将某些程序应用于数据，那么他们可能会要求您执行相同的操作，并拒绝接受分析，直到您这样做为止。

我清楚地记得我曾经介绍过一些我曾经做过的空气污染和健康数据分析的经历。在实践中，与我自己的小组进行的谈话一切顺利，我认为事情已经相当完整。当向外部小组发表同样的谈话时，他们拒绝接受我所做的（甚至解释结果），直到我还使用不同类型的样条模型进行单独的分析。这不是一个不合理的想法，所以我做了单独的分析，并且在同一组的未来事件中，我并排地提出了两个分析。他们对结论并不满意，但辩论不再集中在分析本身，而是集中在其他科学方面。回想起来，即使他们不一定相信结论，我还是接受了分析。

概要

我认为我提出的成功数据分析的定义具有挑战性（并且可能令人不安），因为它表明数据分析师负责数据之外的事情。特别是，他们需要了解收集数据的背景以及将呈现结果的受众。我也认为这就是为什么我花了这么长时间来解决它。但我认为这个定义更清楚地解释了为什么成为一名优秀的数据分析师的英文如此困难。当我们考虑使用统计学家开发的传统标准进行数据分析时，我们很难解释为什么有些人比其他人更好的数据分析师以及为什么有些分析比其他人好。但是，当我们考虑数据分析师必须兼顾数据的内部和外部各种因素以取得成功时，我们会更清楚地看到为什么这是一项如此艰巨的工作以及为什么好人很难得到。

数据分析成功定义的另一个含义是，它表明人性起着重要作用，而且许多成功的数据分析本质上是人类关系的成功谈判。与使用线性模型或二次模型相比，与受众的良好沟通往往在成功中发挥更大的作用。当分析师必须选择要呈现的内容和省略的内容时，分析师和受众之间的信任至关重要。承认人性在数据分析中发挥作用是困难的，因为人类是高度主观的，不一致的，并且难以量化。但是，我认为这样做可以让我们更好地了解如何判断数据分析的质量以及如何在将来改进它们。

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今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

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　　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。