数据图表与分析教学课件

数据图表与分析教学课件课程目录数据分析基础概念•数据处理技巧•Excel统计函数详解•图表制作与美化•数据透视表实战•案例分析与综合应用•第一章数据分析基础概念什么是数据分析？数据分析定义与重要性统计学与数据分析的关系数据分析的类型与应用场景数据分析是指对收集来的数据进行系统性检查、清洗、转换和建模的过程，目的是发现有用信息、得出结统计学是数据分析的理论基础，提供了数据收集、整理、分析和解释的方法论数据分析则是统计学在实论并支持决策在信息爆炸的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的核心竞争力际业务中的应用，更加注重问题解决和决策支持数据的类型与结构定性数据与定量数据数据尺度分类数据表格与数据集定性数据（如颜色、性别、满意度）描述性质或类别的数据，通常无法进行数学运名义尺度仅用于分类，如性别、颜色数据集通常以表格形式组织，包含变量（列）和观测值（行）良好的数据结构应遵•算循以下原则序数尺度有顺序关系，如满意度评级•定量数据（如身高、收入、温度）可以用数字表示并进行数学运算的数据，能够测•区间尺度等距但无绝对零点，如温度•每列代表一个变量量差异的大小•比例尺度有绝对零点，如重量、收入•每行代表一个观测值数据分析流程概览数据收集与预处理数据探索与可视化收集数据并进行清洗、转换和标准化处理缺失值、异常值和重复数据，通过描述性统计和图表了解数据分布、趋势和关系，发现潜在模式和异确保数据质量常模型建立与结果解释决策支持与报告撰写根据分析目的选择合适的统计方法或模型，对数据进行深入分析，并解将分析结果转化为可操作的洞见，编写专业报告，支持业务决策，并提释结果含义出具体建议第二章基础操作与技巧Excel界面与基本操作Excel工作簿、工作表、单元格工作簿是的文件单位，包含多个工作表；工作表由行和列组成Excel网格；单元格是行列交叉点，是数据的基本存储单位数据输入与格式设置掌握数据输入方法、复制粘贴技巧（包括选择性粘贴）、格式刷使用以及数字、日期、文本格式的设置绝对与相对引用数据范围与命名管理定义与使用命名区域快速定位与筛选数据通过公式选项卡中的定义名称功使用（转到）功能可以快速定Ctrl+G能，可以为常用的单元格范围创建有位到特定命名区域结合对话框中F5意义的名称命名区域可以提高公式的定位条件功能，可以快速找到空的可读性，简化数据引用，使公式更白单元格、含公式单元格或特定数值易于理解和维护的单元格例如将销售数据范围命名为销售数据筛选功能（）可以Ctrl+Shift+L，然后在公式中直接使用该快速分析和查看符合特定条件的数据_2023名称子集避免合并单元格的最佳实践合并单元格会导致数据处理和排序困难，建议使用跨中心格式而非合并单元格对于需要视觉上合并效果的报表，可以在最终展示版本再合并，保留原始数据的完整结构高效技巧分享1快速填充与自动序列使用向下填充或向右填充数据；利用填充柄（单元格右下角的小方块）拖动创建数字、日期或自定义序列；使用双击填Ctrl+D Ctrl+R充柄自动填充至数据区域末尾2条件格式应用条件格式可视化数据特征，如高亮显示大于平均值的单元格、为负值添加红色背景、使用数据条表示数值大小、利用色阶区分数据范围掌握规则管理可以创建复杂的视觉效果3工作表管理技巧为工作表添加不同颜色标签，使导航更直观；使用右键菜单批量操作多个工作表；采用一致的命名规范提高文件可读性；使用群组功能同时处理多个工作表提示条件格式是数据分析的强大工具，可以让您在大量数据中快速识别模式、趋势和异常值，提高数据解读效率第三章常用统计函数详解ExcelExcel提供了丰富的统计函数，是数据分析的核心工具本章将系统介绍各类统计函数的使用方法和应用场景，帮助您高效处理和分析数据统计函数分类与应用数学与三角函数统计函数查找与引用函数求和，可处理多个区域计算平均值垂直查找（左侧依据列）•SUM•AVERAGE•VLOOKUP四舍五入到指定小数位计算中位数水平查找（上方依据行）•ROUND•MEDIAN•HLOOKUP取整，不同舍入方式计算众数返回指定位置的值•INT/TRUNC•MODE.SNGL•INDEX计算平方根总体样本标准差返回值在区域中的位置•SQRT•STDEV.P/STDEV.S/•MATCH计算乘方总体样本方差强大的查找组合•POWER•VAR.P/VAR.S/•INDEX+MATCH加权求和最大值最小值新一代查找函数（版•SUMPRODUCT•MAX/MIN/•XLOOKUP365本）在实际分析中，这些函数往往需要组合使用熟练掌握这些函数，能够大幅提高数据处理效率，减少手动操作的时间和错误逻辑判断函数函数及其嵌套其他常用逻辑函数IF处理错误值，返回替代值IFERROR=IF逻辑测试,真值,假值示例=IFB290,优秀,IFB280,良好,IFB260,所有条件都满足时返回及格,不及格AND TRUE任一条件满足时返回OR TRUE逻辑取反NOT处理多个条件（）IFS Office365多值匹配（）SWITCH Office365函数是中最常用的逻辑函数，用于根据条件返回不同的结果多层嵌套可以处理复杂的条件逻IF Excel辑，但建议不超过层，以保持公式的可读性3实用技巧在复杂的嵌套函数中，可以使用在公式编辑栏中插入换行，使公式结构更清晰在实际应用中，结合条件格式，可以创建动态的数据可视化效果ALT+Enter频率与分布函数系列函数COUNT•COUNT计数数字单元格•COUNTA计数非空单元格•COUNTBLANK计数空单元格•COUNTIF按条件计数•COUNTIFS按多条件计数函数应用FREQUENCYFREQUENCY是一个数组函数，用于计算数据落入各个区间的频率通过定义适当的区间，可以分析数据的分布特征使用步骤

1.定义区间（如0-10，10-20等）

2.选择结果区域（比区间多一个）

3.输入数组公式并按Ctrl+Shift+Enter进阶函数示例函数排名应用RANK和用于计算数值在数据集中的排名在重复值时赋予相同排名，RANK.EQ RANK.AVG RANK.EQ则赋予平均排名RANK.AVG=RANK.EQB2,$B$2:$B$100,0参数说明是待排名值，是数据区域，表示降序排名（表示升序）B2$B$2:$B$10001截尾平均数TRIMMEAN用于计算去除一定比例极端值后的平均数，能够减少异常值对分析结果的影响TRIMMEAN=TRIMMEANA2:A100,

0.1此例中，去除了最高和最低的数据，然后计算平均值，适用于排除异常的稳健统计10%分位数计算用于计算分位数，用于计PERCENTILE.INC/PERCENTILE.EXC QUARTILE.INC/QUARTILE.EXC算四分位数=PERCENTILE.INCA2:A100,

0.75此例计算了数据的分位数，即有的数据小于等于此值四分位数分析可揭示数据分布特征和离75%75%散程度第四章图表制作与数据可视化数据可视化是数据分析的关键环节，能够直观展示数据特征和洞察本章将介绍Excel中各类图表的制作方法、选择原则以及美化技巧图表类型介绍柱状图与条形图折线图与面积图饼图与散点图柱状图（垂直）和条形图（水平）适用于类别比较柱状图适合时间序列折线图展示数据随时间变化的趋势，特别适合连续数据面积图是折线图饼图显示部分与整体的关系，适合比例数据散点图用于展示两个变量之数据，条形图适合类别较多的情况可显示频率、数量或百分比的变体，填充了线下区域，强调总量变化，可用于显示部分与整体的关系间的关系，寻找相关性和模式，也可添加趋势线进行回归分析直方图箱线图雷达图直方图用于显示数据的分布情况，将连续数据分成若干区间，统计每个区箱线图展示数据的分布特征，包括中位数、四分位数和异常值可直观比雷达图用于多维度评估，将多个变量在同一图表中比较适合展示性能评间的频率可用于分析数据集中趋势、离散程度和异常值较多个数据集的分布差异，是统计分析的重要工具估、能力分析等多指标比较，能直观显示优势和劣势选择合适的图表类型图表选择原则定性类别/选择合适的图表类型是数据可视化的首要任务应考虑以下因素数据类型（定性定量）•/分析目的（比较、分布、关系、组成、趋势）•柱状图条形图散点图气泡图/-/-比较定量数据关系与定量数据规模（数据点数量）•比较分布定量数值受众特点（专业程度、阅读习惯）//•合适的图表能够清晰传达信息，而不恰当的图表可能会误导读者或掩盖重要洞察折线图面积图条形堆叠饼图/-/-趋势与时间序列定性分布展示趋势时间/比较数据展示趋势当需要比较不同类别或时间点的数值大小时，推荐使用当需要展示数据随时间的变化趋势时，推荐使用柱状图条形图类别间数值比较折线图连续时间序列•/•雷达图多维度指标比较面积图累计值或堆叠比较••热图大量数据的比较组合图多指标趋势对比••分析关系显示分布当需要探索变量间关系时，推荐使用当需要了解数据分布特征时，推荐使用散点图两变量相关性直方图频率分布••气泡图三变量关系箱线图四分位数与离群值••热图多变量相关性矩阵瀑布图累积效应••图表制作步骤Excel图表元素调整1图表标题与坐标轴图表标题应简洁明了，直接表达图表主题坐标轴标题应明确说明数据单位坐标轴刻度应合理设置，避免误导（如考虑是否从零开始）坐标轴格式应保持一致，数字格式应易读（如使用千分位分隔符）2图例与数据标签图例应清晰标识不同数据系列，位置应避免遮挡重要数据数据标签可在需要精确值时添加，但应避免过多导致视觉混乱可使用筛选按钮只显示关键数据点的标签3颜色与格式美化选择和谐的颜色方案，保持视觉一致性重要数据可用突出色强调考虑色盲友好的配色方案避免过度装饰和3D效果，保持简洁专业使用适当的字体大小确保可读性图表高级技巧组合图表制作动态图表制作条件格式增强图表组合图表可在同一图表中展示不同类型的数据，如柱形图加折线图适用于需要比较不同量纲或类型的动态图表可随数据更新而自动变化，非常适合定期报告和实时监控在数据单元格应用条件格式，可以创建简单但强大的可视化效果，如热图、迷你图表等数据（如销售额和利润率）关键技术应用技巧制作步骤•使用表格存储源数据•使用色阶展示数值分布

1.创建基本图表（如柱形图）•创建命名区域（动态扩展）•应用数据条直观比较大小

2.右键点击要更改的数据系列•利用OFFSET函数定义动态范围•使用图标集标识趋势

3.选择更改系列图表类型•添加切片器或下拉列表筛选•创建自定义规则实现复杂逻辑

4.设置第二坐标轴（必要时）第五章数据透视表实战应用数据透视表是中最强大的数据分析工具之一，能够快速汇总、分析和探索大量数据本章将深入介绍数据透视表的使用方法和实战技巧Excel数据透视表基础数据透视表的定义与优势数据透视表是中用于汇总、分析、探索和展示数据的交互式工具它能够快速处理大量数据，并从不同角度分析数据关系Excel01灵活的数据汇总可以快速按不同维度汇总数据，如按地区、产品、时间等进行分组统计，无需复杂公式02动态分析视角可以通过简单拖拽改变分析维度，实现数据的多角度查看，发现潜在模式03强大的筛选能力通过筛选器和切片器，可以快速聚焦于特定数据子集，进行深入分析04自动计算与更新数据源更新后，透视表可以刷新以反映最新数据，大大提高工作效率创建数据透视表的步骤准备数据源（确保数据结构清晰，每列一个字段，无空行）

1.选择数据区域，包括表头

2.点击插入选项卡，选择数据透视表

3.确认数据区域，选择放置位置（新工作表或现有工作表）

4.在右侧的字段列表中拖拽字段到四个区域（筛选、列、行、值）

5.设置值字段的汇总方式和格式

6.数据透视表功能详解汇总方式选择数据透视表支持多种汇总计算方式，可根据数据类型和分析需求选择求和计算数值的总和，适用于销售额、成本等计数统计项目数量，适用于订单数、客户数等平均值计算平均水平，适用于单价、评分等最大最小值查找极值，适用于最高最低记录//标准差方差分析数据离散程度/自定义计算如差值、百分比、排名等数据透视表的核心在于四个区域的灵活配置筛选区域用于筛选整个透视表显示的数据行区域决定透视表左侧的行标签列区域决定透视表顶部的列标签值区域决定交叉单元格显示的计算结果123筛选与切片器应用数据排序与分组计算字段与计算项切片器是一种视觉化筛选工具，可以快速筛选透视表数据，并显示当前筛选状态使用步透视表支持灵活的排序和分组功能，使数据更易理解透视表允许创建自定义计算，无需修改原始数据骤可按值大小或标签名称排序计算字段基于现有字段创建新的计算列••

1.选中透视表•支持手动排序（自定义顺序）•计算项在行或列中添加基于现有项的计算

2.点击分析选项卡（或透视表工具）•可对日期、数字进行自动或手动分组•常用于计算利润率、同比增长等派生指标数据透视表案例演示时间序列数据汇总客户分类统计利用数据透视表分析时间序列数据，发现周期性模式和异常波动销售数据分析使用数据透视表对客户进行分类分析，了解客户构成和价值分布•行区域日期（按年、季、月分组）使用数据透视表分析不同地区、产品和时间维度的销售表现•行区域客户类型、客户等级•列区域产品类别•行区域放置地区和产品，创建分层结构•列区域年份•值区域销售额、同比增长率（计算字段）•列区域放置时间（按季度或月份分组）•值区域客户数量（计数）、平均消费金额、总消费金额•条件格式对增长率应用色阶，突显增长和下滑•值区域销售额（求和）、销售量（求和）、利润率（自定义计算）•筛选地区、产品类别此分析可识别季节性模式、增长趋势和需要关注的异常变化，支持销售预测和库存规划•筛选添加年份和销售渠道作为筛选条件此分析可帮助识别高价值客户群体，为精准营销和客户维护提供依据通过此设置，可以快速分析各地区、各产品的销售趋势，找出表现最佳和最差的产品线第六章综合案例分析与实操练习本章将通过三个综合案例，将前面学习的知识和技能应用到实际数据分析场景中，帮助您巩固所学内容并掌握实战技巧案例一销售数据分析数据清洗与预处理关键指标计算与图表展示数据检查与清洗•检查缺失值并处理（删除或填充）•标准化日期格式（转换为日期类型）•检查并修正异常值（如负销售额）•统一产品和客户名称的拼写和格式数据转换与派生•创建日期派生字段（年、季度、月、周）•计算利润字段（销售额-成本）•计算利润率字段（利润/销售额）•创建客户分类（基于购买金额或频率）数据结构优化•组织数据为表格格式•移除重复记录销售额利润•创建关系（如产品-类别关系）•准备适合透视分析的数据结构上图展示了上半年销售额和利润的月度趋势，可以看到整体呈上升趋势，且利润与销售额保持相对稳定的比例关系27%平均利润率全年各产品线的综合利润率35%案例二客户满意度调查分析统计描述与分布分析频率与百分比计算可视化报告制作对客户满意度评分（星）进行基本统计分析使用和频率分析函数，计算各评分的频率和百分比创建综合满意度仪表板，包含1-5COUNTIF平均满意度（良好水平）星（非常满意）总体满意度评分和趋势图•

4.2•545%•中位数（大多数客户评价较高）星（比较满意）各维度评分雷达图（产品质量、服务态度、价格等）•4•435%•众数（最常见评分是最高分）星（一般）不同客户群体满意度对比图•5•312%•标准差（评分相对集中）星（不太满意）满意度与忠诚度相关性散点图•

0.8•25%•通过直方图可视化评分分布，发现大部分客户给出4-5星高评分，•1星3%（非常不满意）报告显示，服务态度得分最高（

4.5），价格满意度最低（

3.8），但仍有约的客户评分在星及以下，需要重点关注且满意度与客户忠诚度呈现强正相关（相关系数）15%3通过交叉分析，发现不同客户群体的满意度差异新客户满意度平

0.78均为，低于老客户的，说明需要改善新客户体验

3.

84.4分析洞察调查结果表明，总体客户满意度良好，但仍有改进空间特别是针对新客户的服务体验和价格感知需要优化数据显示，提高客户满意度是提升忠诚度和复购率的关键因素案例三财务报表数据分析财务指标分析财务数据收集与整合1从多个部门和系统收集财务数据，包括销售收入、成本费用、资产负债等，并将其整合到统一的数据集中使用VLOOKUP和INDEX-MATCH函数关联不同表格的2趋势分析与预测数据使用时间序列分析方法，识别收入和利润的历史趋势应用移动平均线消除短期波动，显示长期趋势使用异常值检测与分析3的函数或趋势线进行未来个月的销Excel FORECAST6售预测通过设置标准差阈值（如±）或百分位数范围（如2σ）识别异常值对每个异常值进行深入分析，10%-90%确定原因（如季节性因素、一次性事件或记录错误）并4报告自动化与仪表板相应处理创建动态财务报表，实现数据更新后自动刷新设计包含关键指标、趋势图和异常提醒的财务仪表板使用条件格式突显重要信息，如超出预算的费用项目实际值目标值上图显示了各主要财务指标的异常值分析通过箱线图可以直观识别出超出正常范围的数据点，特别是的营业费用和的固定资Q2Q3产投资出现明显异常，需要进一步调查原因课程总结与学习建议掌握基础1数据类型与结构、Excel基本操作提升技能2统计函数应用、图表制作技巧进阶工具3数据透视表、高级图表、数据建模实战应用4综合案例分析、业务问题解决、报告制作持续学习5新工具探索、高级分析方法、数据分析新趋势复习核心知识点推荐进阶学习资源实践中常见问题与解决方案数据分析的基本流程与方法论《数据分析实战》在线课程数据量大导致运行缓慢使用表格、优化公式、分文件处理••Excel•Excel核心功能的使用技巧《商业数据可视化》专业书籍复杂计算公式难以维护使用命名区域、拆分计算步骤•Excel••统计函数的选择与应用场景官方支持网站教程数据源格式不统一使用进行数据转换••Excel•Power Query图表类型的选择原则与设计要点行业数据分析案例研究图表不能清晰表达意图遵循可视化设计原则，选择合适图表类•••型数据透视表的高级功能与应用数据可视化工具入门••Power BI分析结果难以解释结合业务背景，提供上下文信息实际案例中的分析思路与方法统计分析基础（进阶学习）•••Python/R致谢与互动环节感谢您的参与！恭喜您完成了《数据图表与分析》的全部课程内容！希望这些知识和技能能够帮助您在工作中更高效地处理和分析数据，发现有价值的洞察欢迎提问与讨论分享学习心得如果您对课程内容有任何疑问，或者想每个人在学习过程中都会有不同的收获要分享您在实际应用中遇到的数据分析和体会欢迎分享您的学习心得，特别挑战，请随时提出我们鼓励大家积极是那些对您工作有直接帮助的技巧和方互动，共同进步法您的经验可能会给其他学员带来启发持续学习与实践数据分析是一项需要不断实践和更新的技能建议您尝试将所学知识应用到实际工作中，并持续关注数据分析领域的新工具和方法实践是最好的学习方式！期待您在数据分析的旅程中取得更大的成功！。