多维度分析表格,excel的维度包括

excel表格四大元素是直尺、网络线、标题、编辑栏，分别对应的立体维度是点、线、面、体，代表着不同的维度，所以在excel表格中的作用都是不一样的。

?找到excel表格四大元素是比较容易的，首先打开对应的excel表格，点击视图可以看到直尺、网络线、标题、编辑栏这四大要素，点击不同的元素，在表格中呈现的效果是不一样的。

谢邀，我是Excel大全，每日分享实用的Excel小技巧。

这里，我将从以下几个部分分享，Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？

（PS. 只分享下具体思路，相关的技巧，可以到我头条上找）

希望能帮到你：

“好的开始，是成功的一半”，有了规范的数据源，统计分析将事半功倍！

这点在统计分析中，我认为是最重要的，比各种各样花枝招展的技巧要重要。

多年的职场中，我发现，身边大部分同事统计效率低下，最主要的原因，并不是Excel不熟悉，并不是技巧不够多，而是，数据源不规范。

他们在做数据分析时，往往需要花大量的时间在规范数据源上。如：

出现了文本型数字；

不统一的日期格式；

不一样的简称信息；

价格和单位无法计算；

等等等等

所以，规范的数据源，是最重要的！

之前的回答中，我就分享过一些良好的数据习惯，需要的朋友，可以翻下我的相关回答。

我向来喜欢使用快捷键，两三个按键能搞定的事情，向来不劳烦鼠标！

快捷键，提升效率最快的方式，也是简单实用的技巧！

在Excel中，快捷键也是无处不在的：

鼠标在功能菜单上稍作停留，即刻有快捷键提示和功能简介；

按住Alt键，菜单上有字母提示，这是通用快捷键；

网上有很多的快捷键对照表，需要的可以打印出来看看，这里送大家一张我珍藏的速查表

函数，是Excel中最重要的一个部分，也是用好Excel必备技能之一。

想用好Excel，提升效率，必会Excel函数公式！

Excel提供了几百个的函数，每个函数针对不同的用户需求点。

熟练运用各种统计函数，自然就能提升统计分析的效率。

试想下，本来一个函数就能搞定的统计，非要自己搞个复杂的算法，那不是自讨苦吃。

顺便分享下几个函数使用的小技巧：

函数向导：菜单“公式”-“插入函数”，这里，Excel将一步一步带你找到需要的函数，并指导你如何使用；

函数分类：菜单“公式”-函数分类，财务、逻辑、文本、日期、查找、数学、统计、工程等分类，有空多看看，熟悉下相关行业的函数，用到时，自然而然能想到；

帮助：按下F1，这里是Excel的百科全书，输入关键词，就能找到相关的主题帮忙；

透视表，也是我最喜欢使用的功能之一，能用透视表搞定的统计分析，我绝不用函数。

只要用过透视表，就能体会到，Excel中统计分析的高效了：简简单单几个操作，只需拖动下鼠标，便能搞定日常工作中80%的统计分析，不信，你就试试，绝对超乎你的想象！

很多情况下，透视表只需3个操作就能完成：

插入透视表；

调整布局；

设置统计方式；

这里给大家举一个简单例子：

别怀疑，靠着这招，我已经横行办公室多年了。。。

自从用上透视表，各种维度的统计分析，各种数据的分分合合，都是鼠标几个点击间的事儿！

PQ官方的介绍“Power Query 是一种数据连接技术，可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析需要。Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一！”

好吧，PQ就是大数据分析工具，Excel2016中自带集成。

复杂的数据来源，文件、数据库、网站等各种来源的数据，交给PQ，妥妥的！

这，绝对是你处理复杂数据来源的大器，提高统计分析效率最好的依仗！

Excel看起来很简单，实际上水很深！

功能是死的，但，思路是活得。

不管是做统计分析，还是处理业务数据，最重要的思路，谋定而后动！

先想好目标（最终的展示）和实施步骤（用什么功能来实现比较简单）再动手，就能事半功倍，效率才能杠杠的！

不同数据图表的使用场景、优劣势都一样，一起了解下！

1、柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

3、折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4、饼图/环图

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

5、雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

6、漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:网站分析中，通常用于分析转化率，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

7、词云（标签云）

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

8、面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图，堆积图可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的分布关系。

10、计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

在 Service Manager 控制台 中，单击“数据仓库”，展开“数据仓库”节点，然后单击“多维数据集”。

在“多维数据集”窗格中，选择多维数据集名称，然后在“任务”之下，单击“在 Excel 中分析多维数据集”。

例如，选择“SystemCenterWorkItemsCube”并对其进行分析。

当在 Excel 中打开工作表时，可以从数据透视表字段列表拖放字段，并创建切片器和图表。

例如，想要查看当前打开的事件总数，请展开“IncidentDimGroup”，然后选择“已打开事件”。

你可以添加其他字段用以生成更复杂的分析。

例如，你可以通过选择“DisplayName”字段

一、选中要做汇总的工作表的那个单元格比如sheet5的a1

二、按上面的求和按钮∑

三、点击sheet1,按住shift,再点击sheet4,松开shift,选择a1单元格，回车，ok.（当然，你也可以按住ctrl，选择你要选择的每一个工作表）

动态图表有很多，这里介绍一个利用组合框控件制作动态图表的方法。 软件版本：Office2007 方法如下：

1.开发工具，插入，组合框：

2.拖动插入组合框后，右键点击，设置控件格式：

3.使控件与源数据建立联系，并设置连接的单元格：

4.再利用Offset函数并用控件链接的单元格作为其中的参数，建立辅助列：

5.选择辅助列，插入图表：

6.这样就制作了一个，利用控件控制的动态图表：

一图以蔽之：

数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？

比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图......而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。

正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：

一、比较类图表

主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别

1、多系列柱状图

应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分

评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比

2、堆积柱状图

应用场景：用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小

评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比

3、对比柱状图

应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图

评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显

4、分区柱状图

应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比

评价：用于展示大数据集的数据分析，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度

5、雷达图

应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标

评价：一般适合不同维度的比较分析，对比表达比较明显

6、漏斗图

应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的数据分析

评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策

7、迷你图

应用场景：用于多个维度、多个指标的数据对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况

评价：没有具体数值的对比

8、词云图

应用场景：直观展示数据频率，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息

评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词

二、占比类图表

目的：在数据分析时查看部分占总体的百分比

1、玫瑰饼图

应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。

评价：不适合较大的数据集（分类）展现，数据项中不能有负值；而且当比例接近时，人眼很难准确判别

2、仪表板图

应用场景：直观展示KPI数值的组件，可直接显示所选字段的数值，比如展示销售额、毛利、毛利率等指标数值

评价：展现维度只能有一个，展现指标不宜过多，而且只是数字面板，不具有图形的各种优势

3、矩阵树图

应用场景：矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行逐级钻取显示下层数据情况

评价：不够直观、明确、不像树图那么清晰，而且分类占比太小时不容易排布

4、雷达图

上面说过了，这里不展示了

三、相关类图表

主要目的：数据分析时显示各个值之间的关系

1、散点图

应用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联，或者发现数据的分步或者聚合情况

评价：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他信息均不能很好展现

2、甘特图

应用场景：直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求的对比

评价：主要用于项目进展，其他情况使用很少

3、树状图

应用场景：用于表示各个节点之间的上下级关系，同时还能展示每个节点的的值

评价：多用于框架图，逻辑关系比较明确，但没有数据数值的对比

4、矩形树图、仪表板图

上面说过了，这里不展示了

四、趋势类图表

主要目的：展示数值随维度的变化情况

1、线图

应用场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征

评价：不适合多个指标进行趋势对比

2、面积图

应用场景：范围面积图用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累积、减少以及变化

评价：大多用来展示差值变化

3、瀑布图

应用场景：当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程时，即可使用瀑布图，比如应发工资与实发工资之间的消长变化

评价：同样基本表示差值的变化趋势

4、柱状图

上面介绍过来，这里不展示了

五、地图类图表

主要目的：根据地区或者区域展示数值的情况

1、热力地图

应用场景：用来表示地理范围内各个点的权重情况

评价：对比不会很精准，只能进行大体的对比

2、流向地图

应用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景

评价：不好展示数值的大小、对比、趋势等情况

3、点地图

应用场景：想要查看的是某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置

评价：精准、快速，但是不适合多数据集中展示，不容易区分

差不多能够想到的就这么多了吧，可能还有其他类型的图表，比如组合图之类的，都属于上面这些图表类型的拓展，不必太过纠结。

还是那句话，图表一定要根据场景需求来找，各表有各好，能够明确表达才是最终的目的。

1.

在Excel表中做好三个指标的数据,然后用全选数据表格。

2.

选择PPT中 “插入”选项卡中的“图表”,选择插入“组合”图表。

3.

选择“同比增长”曲线,然后右键“设置数据系列格式”,再选择“次坐标”即可将曲线调至次坐标。

4.

我们再通过调整图表样式,展示图表明细数据。选中“图表”,点击选项卡“设计”中“快速布局”中的“布局5”即可。这样就解决了...

枢纽分析表就是excel表格中的数据透视表。

一、功能：

1、Excel数据透视表能够快速汇总、分析、浏览和显示数据，对原始数据进行多维度展现，提高Excel报告的生成效率。

2、数据透视表能够将筛选、排序和分类汇总等操作依次完成，并生成汇总表格，是Excel 数据处理能力的具体体现。

3、创建一个数据透视表以后，可以任意的重新排列数据信息，还可以根据习惯将数据分组。

二、以excel2016为例说明使用方法：

1、首先选中数据单元格区域并点击“插入”选项卡中的“数据透视表”。

2、将“分类”拖入筛选框，将“数据”拖入求值框。

3、点击“分类”右侧的下拉菜单，根据需要选择不同的分类，点击确定按钮。

4、即可将选择的分类在下方进行汇总求和，该选项可以根据需要自行设置成平均值、计数值