京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
EXCEL数据分析处理(1)
Excel提供了强大的数据分析处理功能,利用它们可以实现对数据的排序、分类汇总、筛选及数据透视等操作。
在进行数据分析处理之前,首先必须注意以下几个问题:
(1)避免在数据清单中存在有空行和空列。
(2)避免在单元格的开头和末尾键入空格。
(3)避免在一张工作表中建立多个数据清单,每张工作表应仅使用一个数据清单。
(4)在工作表的数据清单应与其他数据之间至少留出一个空列和一个空行,以便于检测和选定数据清单。
(5)关键数据应置于数据清单的顶部或底部。
Excel允许对字符、数字等数据按大小顺序进行升序或降序排列,要进行排序的数据称之为关键字。不同类型的关键字的排序规则如下:
数值:按数值的大小。
字母:按字母先后顺序。
日期:按日期的先后。
汉字:按汉语拼音的顺序或按笔画顺序。
逻辑值:升序时FALSE排在TRUE前面,降序时相反。
空格:总是排在最后。
(1)单击数据区中要进行排序的任意单元格。
(2)单击【数据】菜单,选择【排序】项,系统将弹出【排序】对话框,如图2-35所示。
图2-35 【排序】对话框
(3)在【排序】对话框中用下拉列表框选择要排序的关键字,关键字有“主要关键字”、“次要关键字”和“第三关键字”,根据需要分别选择不同的关键字;
(4)单击【确定】按钮,数据就按要求进行了排序。
当只有一个关键字时,可以单击工具栏上的升序按钮
或降序按钮
,进行自动排序。
在有些情况下,对数据的排序顺序可能非常特殊,既不是按数值大小次序、也不是按汉字的拼音顺序或笔画顺序,而是按照指定的特殊次序,如对总公司的各个分公司按照要求的顺序进行排序,按产品的种类或规格排序等等,这时就需要自定义排序。
利用自定义排序方法进行排序,首先应建立自定义序列,其方法可参阅第1章的有关内容。建立好自定义序列后,即可对数据进行排序,方法是:单击数据区中要进行排序的任意单元格,单击【数据】菜单,选择【排序】项,在弹出的【排序】对话框中单击【选项】按钮,系统弹出【排序选项】对话框,如图2-36所示,在【自定义排序次序】的下拉列表中,选择前面建立的自定义序列,然后单击【确定】按钮,即可对数据进行自定义排序。
图2-36 【排序选项】对话框
企业的管理人员经常需要在数据库或数据清单众多的数据中找出需要的数据,Excel提供了功能强大的数据查找与筛选工具。数据查找是指从原始数据中提取满足条件的数据记录,源数据不会改变,也不会被隐藏;数据筛选是指把数据库或数据清单中所有不满足条件的数据记录隐藏起来,只显示满足条件的数据记录。常用的数据查找与筛选方法有:记录单查找、自动筛选和高级筛选。
下面结合实例说明各种查找方法的具体应用。
【例2—11】图2-37为某公司的部分商品销售记录清单。
图2-37 某公司的商品销售明细清单
根据图2-37中的有关资料,可以分别采用记录单查找、自动筛选或高级筛选的方式查找或选择所需要的信息,如下所述:
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16