excel数据分析软件工具有哪些(最实用的5个分析工具及用法)

excel数据分析软件工具有哪些(最实用的5个分析工具及用法)

excel数据分析软件工具有哪些(最实用的5个分析工具及用法)

数据分析,听上去好像很高端的样子。但实际上在高手眼里,只需要掌握以下几个小工具的使用方法,你也可以成为数据分析的大神。

海量数据的克星——数据透视表

数据透视表是一种交互式的表,可以对数据的不同项目进行快速地统计,并且动态地改变数据的版面布置,让分析以不同的角度来分析数据。

这是透视表的基本概念,听起来比较抽象。那么来看一个实际的例子。服务公司的货物销售数据量十分大,每天都会产生大量的销量数据,如下图所示,仅仅只是销售数据的冰山一角。面对这样的如何,如何快速分析,不同日期下,不同商品的销量?不同地区的销量?不同商品的售价波动情况?不同地区的退货量?不同销售员的总销量大小?不同销售员的退货总量大小?

将海量数据建立成数据透视表,可以通过选择字段的方式,快速切换数据版面,以不同的角度汇总商品数据。

如下图所示,显示了不同日期下不同商品的销量。

数据透视表还提供了交互工具,以便动态地查看数据,方法是利用【切片器】功能,如下图所示,选择需要查看的条件(王强销售员的相关数据),就能快速显示符合条件的数据。

总结一下,Excel的数据透视表是一个强大的工具,它可以将海量数据做成各种报表,并实现报表数据的快速切换。

还可以对数据进行统计、排序、筛选。使用交互工具,如切片器、日程表,可以从项目名称和时间的角度动态地查看数据。

让抽象数据直观展现的利器——图表

数据分析少不了图表分析,图表不仅是后期制作数据报告时,数据展现的重要形式,还能在数据分析过程,以直观的方式带给分析者“灵感”,发现数据中隐藏的信息量。

在Excel软件中,包含了很多各类的图表,这些图表侧重于数据分析,也可以在后期制作分析报告时所用。

而Excel软件之外的一些网站、软件也可以制作图表,这些图表更加美观,更适合用在数据分析报告中。

1.Excel图表在Excel中,选中数据后,打开【插入图表】对话框,可以看到所提供的图表类型,一共15种图表类型,每一种图表类型下,又细分为多种形式的图表。Excel图表的种类如此丰富,基本能覆盖90%的数据分析需求。使用图表有两个注意点:可以将图表的格式设置好后,添加到【模板】中,方便下次快速调用;图表的呈现形式是多种多样的,通过调整布局元素的格式,可以制作出效果丰富、惊人的图表。

因此图表制作,不要固化思维,多思考与数据切合的呈现形式。

2.外部图表

简单工具也能有大用处——条件格式

Excel中提供了条件格式工具,该工具操作简单,提高数据分析效率。适用于表格数据的分析,通过更改表格数据的格式,让分析者快速掌握表格数据的概况。条件格式工具的操作选项如下图所示:

利用Excel的条件格式工具,具体可以做的是:

快速找出符合要求的数据。使用【突出显示单元格规则】菜单中的选项,可以快速找出符合一定数值范围的单元格数据,并为这些数据单元格填充底色突出显示;找出数值排名靠前、靠后的数据。利用【最前/最后规则】选项可以突出显示数值排名靠前多少位、靠后多少位的单元格数据;根据单元格数据大小添加长短不一的数据条,通过数据条的长度来快速判断单元格数据大小的分布,方法是使用【数据条】选项功能;根据单元格数据大小添加颜色深浅不一的数据条,通过数据条的颜色深浅来快速判断单元格数据大小的分布,方法是使用【色阶】功能;为单元格中不同类型的数据添加图标,以示区分,方法是使用【图标集】选项功能;通过函数实现更复杂的数据突出显示功能。通过【新建规则】选项,可以编写函数同,实现更复杂的单元格数据显示。

数据归类统计利器——分类汇总

Excel提供了分类汇总功能,顾名思义就是方便数据以不同的形式进行汇总。在数据分析时,如果需要统计不同数据项目的总和,以便对数据的总数值有一个了解,同时对比各项目的总和大小,可以使用分类汇总功能。例如在原始表格中,包含多个项目,有产品名称、型号、销售部门、销量、日期、单价、销售额项目,使用分类汇总功能,可以汇总不同日期下的商品销量、销售额;汇总不同销售部门的商品销量、销售;汇总不同商品的销量、销售额;汇总不同商品型号的销量、销售额。针对一份数据的不同汇总要求,均能快捷简便地实现。如下图所示,是汇总不同日期下销售额总值的效果。

交互式数据可视化工具——Power BI

在互联网时代,随着大数据分析的热潮日益汹涌,各行业不仅需要数据分析,更对数据的呈现方式、可视化呈现要求更高。

Power BI的功能亮点较多,下面介绍主要功能,方便读者在后期学习时、或者是实际运用中有侧重点地进行学习、研究。

1.多种类数据源获取Power BI支持多个种类的数据源,包括Excel、XML、CSV、文本等文件类型的数据源,和Access MSSQL、Oracle、BD2、Mysql等数据库类型的数据源、以及R脚本、Hadoop、Web等外部数据源类型。对数据的广泛支持表明用户不用再担心数据文件格式导致数据可视化出现障碍的问题,最大限度满足各行业需求。

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