excel数据分析与决策（excel数据分析与决策心得体会）

本篇文章给大家谈谈excel数据分析与决策，以及excel数据分析与决策心得体会对应的知识点，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数据分析与决策的知识，其中也会对excel数据分析与决策心得体会进行解释，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、【数据分析】Excel数据分析全流程

• 2、请问EXCEL表格怎么做数据分析?

• 3、excel供应链经营数据分析

• 4、在Excel中如何进行数据统计与分析

• 5、如何运用EXCEL进行数据分析

• 6、怎样用 Excel 做数据分析

【数据分析】Excel数据分析全流程

作为数据分析师excel数据分析与决策， 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excel数据分析与决策：

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excel数据分析与决策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excel数据分析与决策你的结论，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。

请问EXCEL表格怎么做数据分析?

1、新建并打开excel表格，

2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，

3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，

4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，

6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。

excel供应链经营数据分析

excel供应链经营数据分析

excel供应链经营数据分析，传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。所以企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐，每一个细分的供应链的点，对企业都有大影响。以下分享excel供应链经营数据分析。

excel供应链经营数据分析1

Excel连通数据库，供应链进度追踪效率倍增

企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐。传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。连接和共享是数字化阶段的重要因素。每一个细分的供应链的点，对企业的价值都有强大的影响。

数据连接以后，我们从需求的产生到寻源到采购到智能制造，到仓储到风险控制全部都要想办法实现数字化，但是整个供应链没有打通的话，这个点会成为一个瓶颈，会制约企业数字化的进程。

供应链进度追踪表的背景

对任何一家企业来说，销售与供应链永远是天平秤上的两端，如何摆放两个砝码，非常考验企业的管理能力。我们今天先来说说供应链管理，井然有序的供应链可以保证充足的货源供应，提高卖家的发货效率,节约时间成本,从而提升客户体验。

如果供应链能力较弱，会影响到后续的采购决策、产品销售和用户体验，产生一系列的问题。随着互联网的快速发展，供应链管理在现代企业的发展中占有越来越重要的地位，而数据分析作为非常重要的一种运营手段，在营销管理、供应链管理等环节都需要应用到数据分析的结果。

在供应链管理中，有大量的进度追踪表，追采购、追入库、追生产、物流、回款等各个环节。这些进度追踪表有三个特点：

1、有大量明细数据

2、在明细数据上有计算字段。

3、基于明细数据做些汇总分析、透视表分析。

大致是“明细表+加工表+统计表”的三表模式。

进度追踪表的痛点

最大的痛点是 明细数据的获取。

进度追踪表需要每天更新，每天下班前，报表制作人员就要到各种IT系统中下载数据，然后拷贝到Excel中，效率低、容易出错。

为什么不连接数据库呢？直接从数据库中取数据，工作效率肯定增加不少。

但遗憾的是，Excel的数据库功能非常难用，微软并没有把各家数据库的驱动集成到office安装包中，所以当你想连接数据库时，会弹出提示窗口—“此连接需要安装一个或多个其他组件才能使用”。相信这时候99%的用户都会放弃。

安装驱动后，接下来就要输入用户、密码、SQL语句，普通用户一脸懵逼，对于企业IT管理员更是安全噩梦。

智分析，大幅降低数据库门槛

智分析是思迈特软件推出的云端BI产品，采用 Excel插件 +云端BI服务的功能组合，让IT管理员统一管控数据连接，普通用户在Excel中能方便的使用数据库，大大降低了数据库的使用门槛。

excel供应链经营数据分析2

首先说常用的几种方法：

1、交叉表分析

交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。

简单的说就是将一份数据的两个列做交叉进行分析。比如一列数字是性别，一列数字是消费金额，做成交叉表就是男性和女性分别的消费总额是多少。所谓交叉表说的高大上，平时也可以叫透视表分析。其实excel的透视表基本可以满足，稍微大型一些数据，用SQL语句也完全可以查询出来。

2、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

聚类分析最经典的案例要算啤酒与尿布的购物篮算法，至于其中的故事，网上有好多，此处不予赘述。购物篮分析最常用的便是Apriori算法，现在使用R语言或者Python便可以轻松调用其相关算法包，进行支持度和置信度的计算。

2、回归分析

回归分析常用在预测模型当中，回归分析主要是分析两个事物之间的相关情况，然后寻求其中的规律，如线性回归、logistic回归等等。

3、杜邦分析

杜邦分析一般是财务上常用的分析方法，其将利润或者毛利进行细致拆分，通过各个指标的变化比较，来分析其多总体的影响。一般情况，杜邦分析多采用多个企业或项目进行比较，对于单个企业或项目的杜邦分析，意义较小。

4、RFM分析

RFM分析是在客户运营和会员运营方面最最常用的方法，通过看客户在一段时间内的购买次数、最近购买时间和购买金额，来对客户进行分类，对客户进行打标签，进而对其进行有针对性的精准营销。

当然，数据分析的方法模型，不仅仅限于这几种，对于数据分析来说，涉及供应链不同环节的企业，分析方法和分析指标也有所区别，其数据分析的侧重点也有所不同。

excel供应链经营数据分析3

一、Excel小技巧

【教学目的】Excel很多的小技巧，可以迅速提高数据分析效率，本模块的目的在于讲述最实用的小技巧，目的在于提高学员的积极性、提升工作效率。

1、快速输入今天的日期

2、使用智能填充实现自定义填充功能

3、使用定位进行高效数据整理

4、使用数据分列实现数据格式转换

5、使用照相机工具实现Dashboard的制作

6、使用自定义格式实现数字格式的灵活定义

二、Excel函数（可以根据客户需求定制） 【教学目的】函数是Excel经典功能之一，也是学习Excel的一个难点。本模块通过讲解最常用的函数，解决最常见的数据分析问题，同时起到抛砖引玉的作用，让学生有思路学习其他工作中常遇到的函数。

1、数据的引用（绝对引用、相对引用、混合引用）

2、使用VLOOKUP实现精确查找

【案例】对销售数据进行高效的分类分析

3、使用VLOOKUP实现模糊查找

【案例】使用函数实现员工的业绩考核

4、使用日期函数WEEKDAY与NETWORKDAYS计算工作日

5、使用OFFSET实现二维查找

6、使用MID、DATE、DATEDIF等函数实现员工身份证信息提取

【案例】使用函数实现员工信息管理

三、Excel数据透视表

【教学目的】毫不夸张的说，数据透视表是Excel最重要的功能，该工具可以立体化的分析数据，多维度的观察分析数据，是工作中最实用、并且很易用的工具，学员务必掌握。

1、数据、业务流程与执行力的关系

2、数据透视表原始数据要求

3、数据透视表结构介绍

4、制作基本的`数据透视表

5、结构百分比、环比、环比百分比报表的制作

6、报表筛选工具的使用

7、使用计算字段与计算项工具挖掘数据深层次关系

8、动态数据透视表的制作

【案例】使用数据透视表对销售数据进行全方位综合分析

四、Excel图表（可以根据客户需求定制）

【教学目的】合理的选择Excel图表可以使得数据的呈现更加生动，提高数据的可读性。本模块的目的在于讲解常见的商务图表。

1、Excel图表组成要素概述

2、Excel柱状图

3、Excel双坐标图

4、Excel气泡图

5、Excel饼图

6、Excel雷达图

7、Excel瀑布图

8、Excel甘特图

五、Excel条件格式

【教学目的】条件格式可以使得满足一定管理要求的数据更加醒目的呈现出来，使得管理者更快的锁定分析重点，本模块讲解如何使用条件格式实现应收账款管理。

1、使用条件格式工具实现应收账款管理

2、使用条件格式标示出特征数据，实现高效数据分析

3、动态条件格式的运用

【案例】使用条件格式实现应收账款管理

六、使用Excel做经营决策（可以根据客户需求定制）

【教学目的】数据分析的最终目的是要帮助决策，本部分讲解Excel在决策方面的应用，本部分需要学员结合专业知识进行学习。

1、单变量求解工具的使用

2、方案工具的使用

3、统计工具箱的使用

4、线性规划求解工具的使用

5、本量利模型分析

6、利用Excel做财务分析

【案例】使用规划工具实现定价、营销、财务等方面的决策

七、Excel宏

【教学目的】Excel宏是通过程序的方式可以代替Excel的重复操作，目的在于代替重复的手工操作，但是由于宏需要编程，因此本模块无需重点掌握，只需要知道宏的作用即可。

1、Excel宏的基本原理

2、使用录制宏工具

3、关于宏的基本语句

在Excel中如何进行数据统计与分析

1.首先，需要对原数据简单的处理一下，方便对比，在任意空白单元格输入-1 ，然后复制。

2.选中E列数量，右击选择性粘贴，点击数值和乘，然后点击确定。

3.选择性粘贴后，我们看到数据已经变成了负数。

4. 然后，选择一个空白单元格，为了是存放比对的数据结果，点击数据选项卡，然后点击合并计算。

5.引用位置，首先选择第一组数据，对应AB列。

6.点击添加，把数据添加到所有引用位置中；

7.函数选择求和，在把第二种数据添加到所有引用的位置中，点击确定；

8.来看一下效果，如果是0，那么就是没有差异的，非0就是差异额了。

如何运用EXCEL进行数据分析

在安装excel的加载项之后，在“数据”菜单中，有“数据分析”一栏，可以用这些工具进行比较专业的数据分析。具体设置方式和步骤如下（以excel2007为例）：1、进入excel选项；2、加载项——转到3、选择需要的“加载宏”，根据实际需要，可多选或全选，确定；4、在“数据”菜单中，找到“数据分析”，点击；5、选择必要的分析工具，根据提示输入参数，对您的数据进行分析，通过分析后，能自动产生数据分析报告，根据报告再进行数据解读。6、根据报告内容，对报告和数据进行必要的解读。

怎样用 Excel 做数据分析

用 Excel 做数据分析详述：

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

分析工具库是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 (加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。)程序。但是，要在 Excel 中使用它，用户需要先进行加载。

具体操作步骤如下：

1 单击“文件按钮” ，然后单击“选项”。

2 单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。

3 在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。

提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。

4 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。

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