京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
EXCEL数据分析处理(3)
高级筛选可以使用较多的条件来对数据清单进行筛选,这些条件既可以是与条件,也可以是或条件,或与条件,与或条件的组合使用,还可以使用计算条件。
1.一般情况下的高级筛选
利用高级筛选对数据清单进行筛选的步骤如下:
(1)首先应建立一个条件区域。在条件区域中,同一行中的条件是与条件,也就是这些条件必须同时满足;不同行中的条件是或条件,也就是这些条件只要满足其一即可。如需要查找张三销售彩电的所有记录,则建立条件区域如图2-45所示。
图2-45 建立条件区域
(2)单击数据清单或数据库中的任一非空单元格,然后单击【数据】菜单,选择【筛选】子菜单中的【高级筛选】项,则系统弹出如图2-46所示的【高级筛选】对话框。
图2-46 【高级筛选】对话框
(3)一般情况下,系统将自动给出了数据区域,用户只需在【条件区域】栏中输入条件区域(本例中为B19:C20,也可以用鼠标拾取单元格区域,此时在条件区域中将显示“销售明细清单!$B$19:$C$20”。
(4)高级筛选结果可以显示在数据清单的原有区域中,也可以显示在工作表的其他空白单元格区域,系统默认的方式是在数据清单的原有区域中显示结果。若需要在工作表的其他空白单元格区域显示结果,则在【方式】项中选中“将筛选结果复制到其他位置”,并在【复制到】栏中输入需要显示筛选结果的单元格(开头的一个单元格即可)。图2-47为在原有区域显示的高级筛选结果。
图2-47 在原有区域显示的高级筛选结果
当需要显示原始的全部数据时,可以单击【数据】菜单,选择【筛选】子菜单中的项目,在【筛选】子菜单中选择【全部显示】即可。
同样的方法可以进行建立或条件、与条件与或条件的组合使用情况下的高级筛选。
2.计算条件情况下的高级筛选
在有些情况下,筛选的条件不是一个常数,而是一个随数据清单中数据变化的计算结果,此时无法直接利用高级筛选进行数据筛选。不过,我们可以通过计算条件的方法解决。以例2-20为例(见图2-37),这里要找出销售额大于平均销售额的所有记录。步骤如下:
(1)在数据清单以外的任一空单元格内输入平均值计算公式,比如在单元格H20中输入公式“=AVERAGE(E3:E16)”,这里要特别注意的是存放平均值计算公式的单元格的列标不能与数据清单的任一列标相同,如图2-48所示。
图2-48 计算条件情况下的高级筛选
(2)设置条件区域,条件区域的列表可以是除数据清单中数据标题以外的任何文本,而筛选条件可在单元格B20中输入“=E3>$H$20”,这里要特别注意:必须以绝对引用的方式引用销售额平均值,以相对引用的方式引用数据清单中的数据。
(3)按照前面介绍的步骤进行高级筛选,其中高级筛选的数据区域为$A$2:$G$16;高级筛选的条件区域为$B$19:$C$20,则筛选结果如图2-48所示。
在对数据进行分析时,常常需要将相同类型的数据统计出来,这就是数据的分类与汇总。在对数据进行汇总之前,应特别注意的是:首先必须对要汇总的关键字进行排序。
例如,在例2-11中,要按地区进行自动分类汇总,其步骤如下:
(1)首先对“地区”进行排序,排序方法见前面所述。
(2)单击数据清单或数据库中的任一非空单元格,然后单击【数据】菜单,选择【分类汇总】项,系统弹出如图2-49所示的【分类汇总】对话框。
图2-49 【分类汇总】对话框
(3)在【分类汇总】对话框中,【分类字段】选项下选择“地区”,【汇总方式】选项下选择“求和”,【选定汇总项】选项下选定“数量”和“金额”,单击【确定】按钮,则分类汇总的结果如图2-50所示。
图2-50 按地区分类汇总结果
在图2-50中,左上角有3个按钮,按钮1表示1级汇总,显示全部的销售数量和销售金额汇总;按钮2表示2级汇总,显示各地区的全部销售数量和销售金额汇总;按钮3表示3级汇总,显示各地区的销售数量和销售金额的汇总明细及汇总额(即图2-50所示的汇总结果)。
图2-50中,左边的滑动按钮
为隐藏明细按钮,单击此按钮,则将隐藏本级的明细数据,同时
变为显示明细按钮
,再单击
按钮,则将显示本级的全部明细数据,同时
变为
。
在上述自动分类汇总的结果上,还可以再进行分类汇总,例如再进行另一种分类汇总,两次分类汇总的关键字可以相同,也可以不同,其分类汇总方法与前面的是一样的,此处不再介绍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01