年末，某超市一年的销售数据整理出来了，管理层领导看着这份销售数据表格一脸茫然，那么怎么利用本年的销售数据为来年的销售政策制定做数据支撑呢？现在让我们利用Excel对本年度的销售数据做数据分析，利用分析结果更加直观的呈现本年度的销售数据同时为来年的销售政策制定做数据支撑。

以下是数据分析的基本流程：

数据分析步骤：

一，提出问题

针对本年度的销售数据提出以下问题：

1，哪个季度和哪个月的销售额最高？

2，哪个季度和哪个月的利润最高？

3，哪个地区的客户为公司带来的利润最多？

4，哪些种类的商品利润最高？

二，理解数据

带着我们提出的问题我们对数据表格中的各个字段进行分析和理解。

三，数据清洗

1，选择子集

结合我们提出的问题对各个字段数据分析理解以后会发现红色方框里的多个字段数据对我们的数据分析没有太大的意义，所以我们将这些字段数据进行隐藏处理。我们选中相应的列右键点击选择隐藏。

2，列名重命名

根据自己的习惯修改各个列名，双击列名就能进行修改。

3，删除重复值

选中列以后点数据，在点击删除重复项选项卡，勾选相应的列以后点确定就能把这列里面的重复值删除，由于我们选取的这六个字段数据都不是唯一的，所以我们就不用进行删除重复值处理。

4，缺失值处理

选中列以后在右下角会有计数统计，对比各个列以后的计数如果计数数字不一样就说明列里有缺失值。可以通过选中列在开始的选项卡下面选取查找和选择的选项卡，在下拉菜单里选定位条件，然后选取空值点确定就能查找到空值。

缺失值处理的4种方法，根据情况灵活使用： 1，通过人工手动补全 2，删除缺失的数据 3，用平均值代替缺失值 4，用统计模型计算出的值去代替缺失值

5，一致化处理

针对一列里所有数据，有些数据可能与统一的命名标准不符，此时需要将那些不符合命名标准的数据进行一致化处理。可以利用excel的分列功能对其进行内容一致化处理。选中列以后，点击数据，在下面选取分列的选项卡，在弹出界面选择按分割符号对本列进行分列处理。

6，数据排序

将某列的数据进行升序或者降序排列。

7，异常值处理

将数据表格里出现的非目标数据进行查找和清理，从而才能从大量数据中找出想要的数据。

数据清理到此完成，接下来我们将进行数据分析的第四步。

四，构建模型

1，哪个月的销售额最高？

选择工作表以后点插入下面的数据透视表这个选项卡，按照以上红色方框的操作步骤新建一个数据透视表，透视表的行选订单日期，求和项选销售额。如下：

在行标签右下角点击筛选，进去选择按其他排序选项，然后选择降序排序下面下拉菜单里的求和项：销售额。到此我们就将每个月的销售额进行求和统计了，同时按降序进行排序，可以从数据透视表中看出5月份的销售额最高，1月份的销售额最低，同时可以指导销售额比较高的几个月都集中在下半年，上半年的销售额比较惨淡。

哪个季度的销售额最高？

在上面构建的数据透视表上右击月份，选择组合选项，在弹出的对话框中把日，月，季度都选中，点确定就出现以下表格：

可以看出，第四季度的销售额最高，第一季度的销售额最低。

2，哪个月和哪个季度的利润最高？

从数据透视表中可以看出9月份的利润最高，4月份的利润最低。

从数据透视表中可以看出第三季度的利润最高，第一季度的利润最低。

3，哪个地区的客户为公司带来的利润最多？

从表中可以看出中南地区的客户带来的利润最高，西北地区的客户利润最低。其中中南地区利润最高的省份是广东省，其次是河南省。

4，哪些种类的商品利润最高？

从表格中可以看出办公用品类别的商品利润最高，家具类别的商品利润最低。在办公用品中收纳用具的商品利润最高。

总结：为了给下年度的销售政策制定提供数据支撑，针对本年度的销售数据做了数据分析，所提出的问题都通过数据分析得到了答案。