数据人必会的Excel|连Excel透视表都不会，别说你会数据分析！

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数据人必会的Excel|连Excel透视表都不会，别说你会数据分析！（excel数据透视分析怎么做）

2023-11-19

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来源：公众号数据万花筒

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已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？

面对这样场景数据分析师如何破局？Excel中的数据透视表可谓是数据分析师们的得力助手，学会Excel的数据透视表能够让数据分析师们高效地进行数据统计汇总、字段计算、更新数据源等操作。Excel数据透视表解决了数据统计汇总时效率低且容易出错的问题，能够帮助分析师们高效地完成各类数据统计分析工作。切片器还能实现动态筛选，是不是很酷啊！

今天，我们会以Kaggle平台上经典的Titanic数据集是为例，讲解数据透视表的用法并对该数据集做一个简单的数据统计分析。

01 数据集字段介绍

Titanic数据集包括10个特征，也就是我们所说的字段，分别是乘客是否存活、仓位、性别、年龄、同行的兄弟姐妹数量、同行的长辈数量、票号、票额、仓号以及出发口岸。具体的示例以及含义详见下表。

02 创建数据透视表

创建透视表的方法很简单，我们首先选中需要创建透视表的数据，点击【插入】选项卡下面的【数据透视表】，然后选择放置数据透视表的位置上，最后点击确定，即可插入数据透视表。

当然我们也需要了解下数据透视表的四大基本要素。

字段列表：也就是我们在插入透视表之前所选中的数据内容所包含的字段，可以通过勾选把不同的字段放到筛选框、行、列、值当中。

筛选：需要进行分组的字段，也相当于所谓的filter

列：列值。

行：行值。

值：看具体要统计什么内容。可以根据需要选择统计的方式，例如，求和、计数、求均值等等。

例如，我们现在想要分析仓位与生存的关系，我们可以把字段Survived放在列，把Parch放在行，然后统计PassengerID的个数。

这字段列表左下角有一个延迟布局更新的功能，当数据量较大时，就可以选定这个延迟更新，该功能相当于需要等我们的字段设置完成之后才进行数据更新，可以最大程度保证我们操作的流畅。

值得统计方式默认是【求和】，我们需要进行调整将其调整为【计数】，选中需要调整的数据，单击鼠标右键，点击【值汇总依据】，然后选择【计数】，其调整方法如下图所示。

如果我们单纯看一个绝对数值，得到的信息会比较少，如果我们可以得到不同仓位的生存率和死亡率，可以更加清晰地分析出每个仓位的生存情况。

说到这里你可能都想直接去算百分比了，别着急，强大的透视表当然不会少了这个功能的。我们只需要选择需要调整格式的数据区域，点击鼠标左键，选择【显示值方式】，点击【行汇总的百分比】即可变为百分比格式。

透视表除了可以选择【行汇总的百分比】之外，还有多种形式可以选择，例如，【差异】、【差异百分比】等等，可以根据自己的需要选择相应的计算方式。

03 创建数据透视图以及切片器

原始数据总是会显得不那么直观，要是能有图就更好了。强大的Excel几乎可以满足你的愿望，我们可以选择创建数据透视图。其创建方式也是及其简单的，首先，选中已经有的透视表，点击【插入】选项卡，找到【图表】菜单下的【数据透视图】即可完成创建。

同样的，数据透视图也有四要素，和透视表类似，这里就不在叙述。

有了图，要是能有个筛选器当然再好不过了。只要点击【插入】选项卡下【筛选器】菜单里的【切片器】并选择需要作为filter的字段，我们这里选择的是Pclass仓位作为filter。

04 数据透视表的其他功能介绍

数据透视表除了上述介绍的功能之外，还几个比较常用且非常实用的功能。

第一个就是计算字段，计算字段极大扩展了数据透视表的计算功能。比如我们现在已知每位乘客的同行长辈数量和同辈数量，需要计算每乘客的同行人数，就可以通过【插入计算字段】计算得出，非常方便使用。具体的操作方法详见下图。

除此之外呢，更改数据源也是一个非常常用的功能，该功能可以随时随地进行数据源的更改。其操作方式也比较简单，在【分析】菜单中找到【更改数据源】即可操作。

05 透视表分析泰坦尼克号数据特征

了解了透视表和透视图的用法，我们一起来分析下坦塔尼克号数据集的特征吧！通过数据可视化分析，我们发现头等舱的乘客存活率较高，从C口岸登船的乘客存活率较高。接着，我们分析了登船口岸和仓位的关系，发现从C口岸登船的乘客乘坐头等舱的比率较高，这又印证了头等舱的乘客存活率较高的结论。后面我们分析性别和生存率的关系，发现女性存活下来的可能性较大。

最后，我们分析了同行的同辈数量和长辈数量与生存率之间的关系，发现当乘客同行的父母及子女数量适中时，生存率较高。

当然，分析相关性还可以选择用热力图来表示各个特征之间的相关性，这里旨在分享Excel数据透视表和透视图的用法，就不再赘述其他。

原始数据领取方式

数据人必会的Excel|连Excel透视表都不会，别说你会数据分析！mp.weixin.qq.com/s/iM8hKxbUq1Yty9DWK_LeMA

数据分析师除了掌握数据分析工具之外，拥有数据思维也是极为重要的。

数据分析师这个岗位并不直接参与到业务决策中，就算数据分析师提出合理、切实可行的意见或建议，业务方也不一定采纳。所以这类问题考验的已经不是数据分析师基础的数据分析能力，更多的是其软技能、沟通能力及影响力。数据分析师在提出意见和建议时可以考虑用图表代替文字说明问题，用业务方听得懂的话代替专业术语陈述建议。另外，如果你的建议能够帮助业务方提升 KPI，那么业务方多少会对你的建议感兴趣。当然，从不同的业务出发，从不同的分析角度着手，都能提出各种不同的建议。所以本节只是抛砖引玉，至于如何在不同业务形态中提出合理、可行的建议，就需要数据分析师在实践中积累了。