excel数据分析与可视化（Excel数据分析与可视化项目）

本篇文章给大家谈谈excel数据分析与可视化，以及Excel数据分析与可视化项目对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享excel数据分析与可视化的知识，其中也会对Excel数据分析与可视化项目进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何利用Excel做数据分析

• 2、【数据分析】Excel数据分析全流程

• 3、Excel数据可视化图表制作必须要注意的11个问题

• 4、已有excel数据，如何做图表数据分析，即让数据呈现可视化图表！！！

如何利用Excel做数据分析

Excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量的话，可以应付绝大部分的分析工作。数据分析的最终目的是解决我们生活和工作中遇到的问题，明确的问题为数据分析提供了目标和方向。

Excel数据分析步骤分为：明确问题-理解数据-清洗数据-数据分析或构建模型-数据可视化。

一、明确问题

以上篇文章中提到的淘宝和天猫婴儿用品数据为数据集来进行数据分析。

1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？

2、不同季度对用户购买行为有什么影响？

2、不同年龄对用户购买行为有什么影响？

3、不同性别对用户购买行为有什么影响？

二、理解数据

参考 沐沐：描述统计分析 理解数据集部分

三、数据清洗

数据清洗步骤为：选择子集-列名重命名-删除重复值-缺失值处理-一致化处理-数据排序-异常值处理。

1、选择子集

有时候原始数据量过大，有时候并不需要全部字段，我们可以将不需要用到的字段进行隐藏，为了保证数据的完整性，尽量不要删除数据。从问题中我们可以发现购买商品表中的商品属性对于我们分析数据没什么帮助，可以将其隐藏（选中商品属性列-右击-选择隐藏）。

2、列名重命名

我们可以将原始数据集的英文字段改成中文字段，方便阅读和理解，双击列名直接修改即可。

3、删除重复值

从购买商品表和婴儿信息表示中可知，如果全部字段重复，我们才认为数据是有重复的，从操作来看，是没有重复值的。

4、缺失值处理

可以看总共有多少行数据，然后鼠标选中列来看缺少多少数值。如果有缺失值，我们可以用定位找到缺失值（选中列-F5-定位条件-空值）。未找到缺失值。

5、一致化处理

对数据列的数据格式进行统一处理。数据中的购买时间列和出生日期列为常规格式，我们需要转换为日期类型（选中列-右击-设置单元格格式-日期），然后再选中列-分列-下一步-下一步-列数据格式：日期：YMD-完成。

6、数据排序

我们通过对购买次数列进行降序排序，发现用户‘2288344467’在2014年11月13日购买了10000份的‘50018831’二级分类、‘50014815’一级分类商品。

7、异常值处理

通过数据透视表没有每列数据中的异常值。

至此，我们已经得到分析问题的数据了，下一步，利用Excel中的数据透视、函数和分析工具来进行数据分析来解决我们的业务问题了。

1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？

将商品一级分类放在行标签，值为购买数量的求和项，得出最受欢迎的一级商品为28，购买数量为28545。

在此分类下，即在一级分类28商品下，最受欢迎的是哪类二级商品？

2、季度对用户购买行为有什么影响？即看每个季度销量怎么样？

从数据透视结果来看，我们发现，12-14年的第四季度在该年的销售量都是最高的。

3、不同年龄对用户购买行为有什么影响？

在分析这个问题之前，我们需要将一级分类商品和二级分类商品用Vlookup函数V到婴儿信息表中，然后计算出婴儿的年龄。

根据计算出的数据透视出来各年龄段的购买量为：从透视表中我们可以看出4岁以前的婴儿为主要用户群体。

从婴儿不同年龄段购买二级商品数量来看，各年龄段最受用户欢迎的二级商品如下图所示：

4、不同性别对用户购买行为有什么影响？

我们可以看出男婴儿和女婴儿的人数相差小，但是女婴儿的购买数量将近是男婴儿的两倍。

最受男女婴儿欢迎的二级分类商品的TOP5

此外，我们还可以看出最受男女婴儿欢迎的二级分类商品TOP5。

【数据分析】Excel数据分析全流程

作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程。

作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展。

那么数据分析流程包含哪些环节呢？

我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确 分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议 。

做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开, 常见的数据分析目标包括以下三种类型：

指标波动型 : 主要是针对某个指标下降了，上涨或者异常所做的分析， 比如DAU(日活跃用户数)降低了， 留存率降低了， 电商平台的订单数量减少了， 收入降低了，质量指标如卡顿率上涨的，分析的主要目的是挖掘指标波动的原因， 及时发现业务的问题。

评估决策型 ：主要是针对某个活动上线， 某个功能上线， 某个策略上线的效果评估以及下一步迭代方向的建议，这些建议是指导产品经理或者其他业务方决策的依据。

专题探索型 : 主要是针对业务发起的一些专题的分析， 比如增长类的专题分析， 怎么提高用户新增，活跃，留存，付费， 比如体验类的专题分析， 如何提高用户查找表情的效率， 比如方向性的探索， 微信引入视频号的功能的用户需求分析以及潜在机会分析。

明确了数据分析目的之后， 第二步就是根据我们的分析目的，提取相对应的数据，通常这一个环节是利用 hive sql 从数据仓库中提取数据。

提取的数据通常要注意提取的维度和对应的指标个数，以电商app 的付费流失严重分析案例,我们需要提取的维度和指标可以根据具体的业务流程来(如图):

首先从维度上，我们需要确定好，比如时间维度我们提取的时间跨度是多长，比如今天的数据和昨天的对比，那就是取2天的数据，如果是这周和上周那就是十四天的数据。

设备维度的值是否需要提取ios和安卓的用户进行不同的平台的对比，分析付费流失严重是否主要发生在某个平台。

年龄、性别、地域维度，就是提取用户这些维度的信息， 主要是为了在哪一个年龄层， 哪一个性别，哪一个地域流失最严重。

新老用户的维度， 主要是从新旧维度上分析流失严重是否是集中在新用户还是老用户(如图所示)

确定好了维度以后， 接下来就是指标信息， 维度+ 指标才是一个完整的数据 。

因为需要分析每一个环节的流失情况，所以需要提取下单的每一个环节对应的指标的人数和次数。

基于这些人数和次数，我们可以计算每一个环节之间的转化率。

活跃浏览比 = 浏览的人数/活跃的人数

浏览添加比 = 添加的人数/浏览的人数

添加下单比 = 点击下单人数/添加购物车人数

成功下单率 = 成功下单的人数/点击下单的人数

当我们知道我们应该从哪里获取数据， 以及获取哪些指标数据后，为了保证我们提取的数据的质量，我们通常要对数据进行处理。

常见的数据处理有异常值处理，空值处理。举个例子， 比如我们在提取用户的年龄数据之前，我们需要去除掉年龄中的空的数据以及异常的数据， 异常的数据指得是比如年龄超过120岁这种。

数据处理好了之后，就可以开始分析，根据我们的分析目标，我们要选择合适的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。

常见的分析方法包括：漏斗分析， 相关性分析， 5w2h 分析， aha 时刻分析， 麦肯锡逻辑树分析法，用户画像分析，RFM用户分群，对比分析等方法，这些方法详细的介绍会在第三章展开， 在这里不做赘述

针对我们的订单流失的问题，典型的分析思路和方法是利用漏斗分析和用户画像分析。

漏斗分析主要是可以挖掘付费流失严重的主要流失环节是在哪里。我们发现付费流失严重主要是因为用户活跃到浏览商品的转化率从50%跌倒30%， 减少了20%，那就可以把问题定位到为什么用户浏览变少的问题上。

用户画像分析，可以帮助我们分析流失严重的用户是什么特征，比如什么样的年龄， 性别， 地域等， 那就可以知道这种流失是集中在哪一个年龄群体，哪一个地域群体以及其他的行为特征。

通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，俗话说得好，“文不如表，表不如图"，用图表可以更清晰展现你的结论，通常的可视化我们可以利用excel 自带的可视化的功能， 也可以通过python或者R脚本进行可视化。

常见的图表有: 柱形图，折线图，饼图，条形图，面积图， 散点图，组合图，箱线图

当我们利用图表把我们的数据分析结论展示出来以后，最后就是数据分析的总结的部分，主要分成我们得出了什么具体的结论以及给业务具体的建议，告诉他们改进的方向。

这就是一次完整的数据分析的流程，从分析目的到提取数据，到分析数据给出结论的完整的过程。

Excel数据可视化图表制作必须要注意的11个问题

大数据发展迅速的时代，数据分析驱动商业决策。对于庞大、无序、复杂的数据要是没经过合适的处理，价值就无法体现。

可以想象一本没有图片的教科书。没有图表、图形或是带有箭头和标签的插图或流程图，那么这门学科将变得更加难以理解。人类天生就是视觉动物，而视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要。

工作中我们可能会接触到很多业务数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离？让用户一眼Get到重点？让老板赞同你的汇报方案呢？

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。

对于excel数据可视化图表制作，为了能够清晰准确的表达数据的价值需要注意以下几点

1、条形图的基线必须从零开始

Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。 

2、使用简单易读的字体

有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。

3、条状图宽度适中

条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度

虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。除非有必要，不然坚持2 d图形，确保数据准确。

4、使用表格数字字体

表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。

5、注意图形的统一感

统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源……

连贯的设计将有效融入背景，使用户能够轻松处理信息。最佳可视化帮助观众快速得出数据所呈现的结论

6、不要过分热衷于饼图

展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用大量饼状图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

7、折线图中使用连贯的线条

虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。

尊重部分所占整体的比例

在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。

8、面积、尺寸可视化

对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

9、使用大小来可视化值

大小可以帮助强调重要信息并添加上下文提示，使用大小来表示值配合地图使用的效果也非常好。如果您的可视化中有多个大小相同的数据点，它们会混在一起，很难区分值。

10、使用相同细节

添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及最有效的方式是什么。

11、合适的数据可视化工具

“工欲善其事,必先利其器”,在工作中使用一款实用的数据可视化工具比自己去制作可视化图表效率快的多，制作也比自己制作的精美。思迈特软件Smartbi就是一款方便初学者上手，设计界面更加时尚，操作方便。内置丰富的样式风格，做出来的可视化图表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花费点时间设置下。Smartbi 统计图多数为自己开发，类型全，效果好，采用向导化设置，能够在较短时间内开发出非常美观的图形。

总结一下：数据可视化可以让人们更容易获取数据中的价值，为了方便突出重点和使读者更好的理解，需要对于数据可视化的细节和展现形式进行合理的处理，除了使用excel制作数据可视化图表，有效提高工作效率可以使用数据可视化工具思迈特软件Smartbi。

已有excel数据，如何做图表数据分析，即让数据呈现可视化图表！！！

1、首先输入数据，点击插入菜单，在图表命令组找到柱形图命令，插入柱形图。

2、按下alt键调整图表大小，并使图表自动吸附网格线。发现图表中有两个系列，四组数据。

3、在其中一个系列上右键单击，点击更改系列图表类型。在弹出来的对话框中，找到底部的组合，选择其中一个系列，点击图表类型下拉箭头，将柱形图改为折线图。就可以看到其中的一个系列改为了折线图。

3、如果数据相差大，可以将一个系列放在次坐标轴上，调整坐标轴值得大小，以显示正确的图形。 关于excel数据分析与可视化和Excel数据分析与可视化项目的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 excel数据分析与可视化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于Excel数据分析与可视化项目、excel数据分析与可视化的信息别忘了在本站进行查找喔。

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