Excel数据分析项目案例分享

Excel数据分析项目实战案例：从业务问题到数据驱动决策的完整路径在企业数字化运营的进程中，Excel作为轻量化数据分析工具，凭借其灵活的函数运算、强大的数据透视表与可视化能力，成为业务人员从海量数据中挖掘价值的“利器”。本文将通过一个真实的零售行业销售数据分析项目，完整呈现从业务问题拆解、数据处理到决策输出的全流程，为从业者提供可复用的分析思路与实操方法。一、案例背景：连锁超市的“库存与销售”困局某区域连锁超市（以下简称“A超市”）拥有10家门店，覆盖生鲜、食品、日用百货等品类。2023年Q3起，部分门店出现“高库存、低周转”与“热门商品缺货”并存的问题：部分商品积压占用资金，而畅销品因补货不及时导致客源流失。管理层希望通过数据分析定位问题根源，优化商品汰换与补货策略。二、数据准备与清洗：从“原始数据”到“分析就绪”（一）数据来源与结构分析数据来源于A超市ERP系统导出的2023年7-9月销售明细，包含字段：销售日期、门店编号、商品编码、商品名称、销售数量、销售额（元）、库存数量（件）、供应商。原始数据共5万余条，需先进行数据质量校验。（二）数据清洗步骤1.缺失值处理：库存数量字段存在120条缺失值（经核查为新品未及时录入库存），通过`AVERAGEIFS`函数按“商品编码+品类”匹配同品类商品的平均库存填充；销售额字段因系统故障缺失37条，通过“销售数量×商品单价”（单价从商品档案表用`VLOOKUP`匹配）补全。2.重复值处理：按“销售日期+门店编号+商品编码”组合键，使用“数据→删除重复项”功能清理215条重复交易记录（重复原因为系统卡顿导致的重复下单）。3.异常值处理：销售数量为负数的记录（退货），单独标记为“退货”并从日常销量统计中剔除；销售额超过10万元的单笔交易（大宗团购），归类为“特殊订单”，避免干扰日常销售分析。三、多维度分析：从“数据统计”到“问题定位”（一）整体销售概览：门店与时间的趋势对比通过数据透视表，以“门店”为行、“月份”为列，“销售额”为值，快速统计各门店月度销售总额（示例结果：门店M05、M08连续两月销售额低于均值，M01、M03始终领先）。结合折线图观察趋势：7-9月整体销售额呈“先升后降”，8月峰值后9月回落8%，需分析回落原因（如季节性、竞品促销等）。（二）商品维度分析：品类表现与库存效率用`VLOOKUP`关联商品档案表，按“品类（生鲜/食品/百货）”分组后，数据透视表显示：生鲜类销售额占比45%，但库存周转天数达18天（行业均值12天），存在滞销风险；百货类占比25%，但销量同比下滑15%，需优化商品结构。进一步筛选“销售额Top20商品”：其中5款商品库存不足（库存数量<安全库存=日均销量×3），导致缺货损失；“销售额Bottom20商品”中，12款为百货类，库存周转率<0.5次/月（周转极慢）。（三）区域与商品的交叉分析：库存与销售的匹配度创建数据透视表，行设为“门店”，列设为“品类”，值为“销售额”与“库存金额（库存数量×采购价）”。发现：M05门店百货类库存金额占比30%，但销售额占比仅15%，库存周转天数达22天；M08门店生鲜类库存金额占比50%，销售额占比35%，存在滞销风险。（四）相关性与假设检验：量化问题的显著性用`CORREL`函数计算“销售额”与“库存数量”的相关性：生鲜类为0.65（中度正相关，符合“备货多→销售多”逻辑），百货类仅0.21（库存与销售严重脱节）。对M01（高销）与M05（低销）门店的“食品类销售额”进行双样本t检验（Excel“数据分析”工具库），p值=0.03<0.05，说明两门店食品类销售存在显著差异，需深挖陈列、促销等变量。四、可视化呈现：让数据“说话”更直观整合分析结果，制作动态仪表盘：1.组合图：柱状图展示各门店月度销售额，折线图叠加库存周转天数，直观对比“销售能力”与“库存效率”；2.漏斗图：呈现“Top20商品”的“销量-库存-缺货次数”关系，定位“高销量但缺货”的商品；3.切片器交互：通过“月份”“品类”切片器，动态筛选数据（例如，选择“9月+百货类”，可快速查看M05门店的“高库存-低销量”商品分布）。五、业务应用：从“分析结论”到“落地策略”基于分析输出3条核心建议，经管理层决策后落地：1.商品汰换：下架百货类“Bottom12”商品（年销售额<5万元且库存周转<0.5次），引入3款竞品热销的家居用品，试点M01、M03门店，3个月后新品类销售额提升20%。2.补货优化：对“Top5缺货商品”（如某品牌牛奶、生鲜肉品），将安全库存从“3天”提升至“5天”，并与供应商协商“按日补货”，缺货率从15%降至5%；对M05、M08的生鲜/百货类高库存商品，启动“买一送一”促销，30天内库存周转天数降至15天内。3.区域策略：M05、M08门店调整货架陈列，食品类占比从30%提升至40%（参考M01的陈列结构），并同步开展“周末满减”活动，9月后两周销售额环比提升12%。六、经验总结：Excel数据分析的“避坑”与“提效”1.数据清洗要“接地气”：结合业务逻辑处理异常值（如“负数销量”的退货属性），避免机械删除导致数据失真。2.数据透视表是“核心工具”：善用“组合”“计算项”功能，快速实现多维度交叉分析（如“门店×品类×月份”的销售额占比）。3.函数与工具库“双管齐下”：`CORREL`、`AVERAGEIFS`等函数提升分析效率，“数据分析工具库”的t检验、方差分析增强结论的科学性。4.可视化要“服务决策”：聚焦业务问题（如动态切片器辅助策略验证），而非单纯