数据分析应用 课件 项目2：Excel数据分析与应用

数据分析与应用——数据驱动引领未来——项目2Excel数据分析与应用项目概述作为数据处理与分析的强大工具，MicrosoftExcel凭借其直观的操作界面、丰富的函数库、强大的数据处理能力以及灵活的图表展示功能，在全球范围内得到了广泛的应用与认可。无论是企业中的财务管理、市场分析、销售预测，还是学术研究中的数据整理、统计分析，乃至个人日常生活中的预算管理、健康数据跟踪，Excel都扮演着至关重要的角色。1数据预处理认识Excel2使用函数处理数据3内容目录Excel数据可视化4分析商品销售额情况5任务1认识ExcelExcel，作为微软Office套件中的核心成员，是一款卓越的电子表格处理软件，其应用广泛且功能强大。作为全球范围内最受欢迎的电子表格工具，Excel以其多样化的数据处理方式赢得了无数用户的青睐。2.1.1安装Excel1.准备工作2.获取安装媒介3.运行安装程序4.接受许可协议5.选择安装类型6.选择安装位置7.激活Excel20168.完成安装2.1.2认识用户界面Excel启动后，如果打开一个工作簿文件，会出现图2-1的工作界面，Excel2016的工作界面主要由标题栏、快速访问工具栏、控制按钮栏、功能区、名称框、编辑栏、工作区、状态栏组成。每一个区还会涉及一些如选项卡、命令之类的名词。下面分别介绍它们的作用。图2-1任务1认识Excel1.标题栏（Titlebar）标题栏告诉用户正在运行的程序名称和正打开的文件名称。如图2-1所示，标题栏显示“工作簿.xlsx-Excel”，表示此窗口的应用程序为MicrosoftExcel，在Excel中打开的当前文件名为“工作簿.xlsx”。标题栏右侧的分别是Excel工作界面的最小化按钮、最大化和还原按钮以及关闭按钮。图2-1任务1认识Excel2.快速访问工具栏（QuickAccessToolbar）Excel2016窗口中的快速访问工具栏在整个工作界面的左上方，用于放置最常使用的命令按钮，用户可以将功能区中的命令按钮和“文件”视图中的命令添加到快速访问工具栏中。其操作方法如下所示。点击快速访问工具栏右侧的下拉按钮，会展开“自定义快速访问工具栏”菜单，里面有一些备选功能可供选择。点击需要的功能，该命令就会出现在快速访问工具栏中，如图2-2所示。图2-2任务1认识Excel3.功能区（Ribbon） 功能区根据功能的不同，将常用到的命令进行了分类显示，分为三个区域选项卡（开始、插入、页面布局、数据、公式等），命令组（比如开始选项卡下的字体、对齐方式、样式等），命令（比如字号、字体、字体颜色，左对齐，右对齐等）。可以对功能区进行个性化设置，按自己所需顺序排列选项卡和命令、隐藏或取消隐藏功能区，以及隐藏较少使用的命令。此外，还可以导出或导入自定义功能区。图3-3任务1认识Excel（1）选项卡位于功能区的顶部。默认存在“文件、开始、插入、页面布局、公式、数据、审阅、视图”八大功能区，如图2-3所示，默认的选项卡为“开始”选项卡，用户可以在想选择的选项卡上单击来选择该选项卡。（2）命令组位于每个选项卡内部。例如，“开始”选项卡中包括“剪贴板、字体、对齐方式、数字、样式、单元格、编辑”等命令组，相关的命令组合在一起来完成各种任务。（3）命令命令的表现形式为图形、菜单或按钮，被安排在命令组内。任务1认识Excel4.名称框名称框，顾名思义就是显示单元格名称的框。我们都知道在Excel要想找到一个单元格可以根据列号+行号，比如：A1就是表示第一列第一行的那个单元格，而A1也就是单元格的名称。名称框可以用来快速定位，快速选择（比如选择A1到C6区域，直接在名称框中输入A1:C6，输入完后，按回车就可以选中），利用名称管理器对区域进行定义名称，便于在函数中引用。图2-4任务1认识Excel5.编辑栏（Formulabar）编辑栏显示当前单元格的内容，比如输入的文本、日期等或者函数公式，除了可以在单元格编辑内容外，编辑栏中也可以对内容进行编辑。6.工作表与工作表标签工作表（sheet）是一个由列和行组成的表格。列标（columnheadings，如A、B、C）和行号（rowheadings，如1、2、3）分别用字母和数字表示。 Excel2016大大增加了数据容量，每张工作表的最大容量为：1048576行×16384列元格，这就是说一张工作表最多可容纳100万余个观察个体（记录）和1.6万余个变量（或字段名）。7.单元格与单元格区域每一个列、行坐标所指定的位置称为单元格（cell），这是工作表的最小单位。单元格采用“列标+行号”命名，如第B列第25行单元格名称为“B25”。在单元格中，用户可以键入汉字、字母、数字、符号等内容。由若干个连续的单元格构成的矩形区域称为单元任务1认识Excel8.滚动条（Scrollbar）当工作表很大，超出一个屏幕显示时，可以使用工作表窗口右边及右下边的滚动条，使窗口在整张表上移动进行查看。也可以通过修改常用工具栏中“显示比例框”的参数来扩大或缩小整个工作表的显示比例。9.状态栏（Statusbar）状态栏位于Excel窗口底部。它的左端是信息区，显示了Excel的当前工作状态，如出现“就绪”、“输入”等信息；右端是键盘状态区，显示若干按键的开关状态，如按“CapsLock”键时，状态栏中便显示“大写”；按“NumLock”键时，状态栏中便显示“数字”。任务1认识Excel1数据预处理认识Excel2使用函数处理数据3内容目录Excel数据可视化4分析商品销售额情况5任务2数据预处理在数据驱动的时代，Excel已成为数据分析和处理不可或缺的工具。在处理数据表时，用户经常需对海量数据进行深度分析，以发现异常数据背后的原因，并提炼出有价值的规律、趋势，进而进行预测。在这一过程中，数据的排序、筛选与分类汇总功能显得尤为重要。2.2.1数据筛选从数据中挑选出一部分满足条件的数据，可利用“筛选（filtering）”方法。选取筛选出的数据，隐藏不需要的数据，然后复制、粘贴，可以此建立一个新的数据文件，供进一步数据分析用。Excel的“筛选”功能可以帮助用户从庞大、复杂的数据表中轻松找到目标数据。另外，根据所设定的筛选条件，程序还可以很智能的让筛选结果更加灵活多变。Excel的筛选主要分为自定义筛选和高级筛选。任务2数据预处理（1）自定义筛选【案例】：从“产品价格表”中筛选出“核心价”格大于等于500，小于1000的数据，隐藏其他价格的产品，只显示满足条件的记录。对于“自定义筛选”是在较为复杂的筛选条件时使用。案例中要筛选“核心价格“大于等于500，小于1000的产品，具体操作步骤如下。【步骤1】在“数据”选项卡的“排序和筛选”选项组中单击“筛选”按钮，在数据清单中的每一列字段名旁边都会出现一个下拉箭头按钮。单击“核心成本”字段右侧的下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择“数字筛选”->“自定义筛选”选项，这时弹出“自定义自动筛选方式”对话框，如图所示。【步骤2】在左侧的第一个下拉列表中选择“大于或等于”选项，在右侧的文本框中输入“500”；中间连接条件选择“与”；在左侧的第二个下拉列表中选择“小于或等于”选项，在右侧的文本框中输入“1000”，如图2-5所示。图2-5任务2数据预处理【步骤3】单击“确定”按钮，即可筛选出“成本价格”介于500～1000之间的记录，效果如图2-6所示。图2-6任务2数据预处理（2）高级筛选对于更为复杂的筛选，自动筛选可能无法完成筛选任务。例如，自定义选项虽然功能较强，但是最多只能应用两个运算符。所以对于更为复杂的筛选，必须使用高级筛选实现。高级筛选（advancedfilter）操作的关键是条件区域的设置。【案例】：现在想要在“产品库存记录表”中查看库存数量大于10，且核心成本大于100的记录。我们可以利用“Excel高级筛选”功能来实现。具体操作步骤如下。任务2数据预处理【步骤1】

首先在空白处设置需要满足的条件，并包括列标识，设置后的效果如图2-7所示。图2-7任务2数据预处理【步骤2】在“数据”选项卡的“排序和筛选”选项组中单击“高级”按钮，弹出“高级筛选”对话框。【步骤3】单击“列表区域”右侧的拾取器按钮，在表格中选择参与筛选的单元格区域，再以同样的方式选取“条件区域”的位置，如图2-8所示。图2-8任务2数据预处理【步骤4】单击“确定”按钮，即可筛选出满足条件的所有记录，效果如图2-9所示。图2-9任务2数据预处理2.2.2数据分类汇总数据分类汇总简介分类汇总（subtotals）可以完成求和、均数（即平均值）、连乘（即乘积）、最大值、最小值、非空白单元格的计数（即计数）、数字单元格的计数（即数值计数）、方差、总体方差、标准差（即标准偏差）、总体标准差（即总体标准偏差）11项统计功能。当表格中的记录太多且有相同项目的记录时，可以使用Excel的“分类汇总”功能对总记录进行汇总。在创建分类汇总前先要确定想得到哪方面的统计结果，然后有针对性地将按那个目标字段对数据记录进行排序，即将这个字段下的相同类别的数据排列在一起，然后指定按此字段进行分类汇总。也就是说，我们在分类汇总前需要确定此次分析的主角。任务2数据预处理1.简单分类汇总【案例】：要想统计出如图2-10所示表格中各系列商品大类的购买金额的合计值，得到分类汇总结果，显然分类汇总的主角是“商品大类”字段。具体操作步骤如下。任务2数据预处理图2-10【步骤1】选中“商品大类”列中的任意单元格。在“数据”选项卡的“排序和筛选”选项组中单击“升序”按钮进行排序，如图2-11所示。图2-11任务2数据预处理【步骤2】选择表格编辑区域的任意单元格，在“数据”选项卡的“分级显示”选项组中单击“分类汇总”按钮（见图2-12），弹出“分类汇总”对话框。图2-12任务2数据预处理【步骤3】在“分类字段”下拉列表中选择“商品大类”选项；在“汇总方式”下拉列表中选择“求和”选项；在“选定汇总项”列表框中选中“购买金额”复选框，如图2-13所示。图2-13任务2数据预处理【步骤4】设置完成后，单击“确定”按钮，即可将表格中以“商品大类”排序后的购买金额记录进行分类汇总，并显示分类汇总后的结果（汇总项为“购买金额”），如图所示。图2-14任务2数据预处理2.2.3数据透视表1.创建数据透视表数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。数据透视表的构成主要有两部分，一部分是数据透视表统计区，另一部分是数据透视表字段列表区。有了这两部分就能随时根据使用者的不同需求，依照不同的关系对数据进行提取、组织和分析，从而得到不同的报表。任务2数据预处理建立数据表后，通过鼠标拖动来调节字段的位置可以快速获取不同的统计结果，即表格具有动态性。另外，我们还可以根据数据透视表直接生成图表（即数据透视图），如图2-15所示，从而更直观地查看数据分析结果。图2-15任务2数据预处理【案例】：创建数据透视表数据透视表的创建是基于已经建立好的数据表而建立的，具体操作步骤如下。【步骤1】

打开数据表，选中数据表中任意单元格。在“插入”选项卡的“表格”选项组中单击“数据透视表”按钮，如图2-16所示，弹出“创建数据透视表”对话框。图2-16任务2数据预处理【步骤2】

在“选择一个表或区域”文本框中显示了当前要建立为数据透视表的数据源，因为第一步中选中了数据表中的任意单元格，所以默认情况下将整张数据表作为建立数据透视表的数据源，如图2-17所示。默认建立的数据透视表将显示在一张新的工作表中，如果想让数据透视表显示在当前工作表中，可以选中“现有工作表”单选按钮，然后在“位置”组合框中输入存放数据透视表的起始单元格。如何重新更改数据源图2-17任务2数据预处理【步骤3】单击“确定”按钮即可新建一张工作表，该工作表即为数据透视表（默认数据透视表为空白状态，需要通过设置字段才能达到统计目的）。图2-18任务2数据预处理补充说明：若需要更改数据透视表的数据源，则不需要重新创建数据透视表。选择当前的数据透视表，在“数据透视表工具——选项”选项卡的“数据”选项组中单击“更改数据源”按钮，如图2-19所示，弹出“更改数据透视表数据源”对话框。选中“选择一个表或区域”单选按钮，然后单击“表/区域”右侧的拾取器按钮返回工作表中重新选择数据源，如图2-20所示。单击“确定”按钮，即可更改数据透视表的数据源。图2-19图2-20任务2数据预处理2.数据透视表的结构及其工具栏（1）四个区域在设计数据透视表时，需要明确四个区域（areas）,位于表格右下侧。（a）“值（value）”区，为了计数或求频数，一般将个体编号（如用户ID）变量拖入此处；为了计算定量数据描述性统计量（如平均值、标准差等），应将定量数据（如购买数量、年龄）拖入此处。（b）“行标签（rowlabels）”区，该区域一般应拖入分类变量，可拖入多个分类变量，多个变量依次从上到下排列。

任务2数据预处理（c）“列标签（rowlabels）”区，该区域一般也应拖入分类变量，也可拖入多个分类变量，多个变量依次从上到下排列。（d）“报表筛选（reportfilter）”区，该区域位于这4个区域的左上角。如果将分类变量拖放在此处，选择这一变量的某一类别，则产生一个数据透视表，选择这一变量的另一类别，则覆盖前次产生的表格，产生一个新的数据透视表；选取“（全部）”时，则忽略该变量的作用。如果需要同时选择这一变量的多个类别，可在选项列表的下方“选择多项”前打对钩。这一区域的作用相当于统计上所说的分层，即按拖入的变量分层后再看各层的数据分析结果。任务2数据预处理（2）数据透视表工具“数据透视表工具”，含有“分析”和“设计”两个选项卡。如果没有看到“数据透视表工具”，只要单击左侧的生成数据透视表的任何区域便可出现该工具（“数据透视表字段列表”以及上面介绍的4个区域也会同时出现）。图2-21任务2数据预处理（3）编辑与组织数据透视表创建了数据透视表雏形后，应根据分析要求，设置数据透视表的版式。该步骤也是创建数据透视表最关键的一步。如果要将某个变量添加到行标签区、列标签区、报表筛选区或数值区时，则将相应变量拖放到这四个区即可。如果要从数据透视表中删除某个变量，则将该变量拖放回数据透视表字段列表中即可。在用鼠标拖动某个变量时，鼠标指针会随着鼠标指针所处的位置而变化，提示用户这是放开鼠标按键时的操作结果。如果没有看到“数据透视表字段列表”，只要在左侧单击生成数据透视表的任何区域即可。也可单击“选项→显示/隐藏→字段列表”。任务2数据预处理1数据预处理认识Excel2使用函数处理数据3内容目录Excel数据可视化4分析商品销售额情况5任务3使用函数处理数据2.3.1使用数值函数处理数据Excel函数里面同样包含了许多对数值进行处理的函数，方便快速处理数据并进行相关运算。下面通过实例对常用的数值运算函数进行说明。1.RAND函数功能说明：返回一个大于等于0且小于1的、平均分布的随机实数，每次计算工作表时都会返回一个新的随机实数。语法：RAND()参数：无参数。操作实例：随机生成一组用户的性别。具体操作步骤如下：选中D2单元格，在公式编辑栏中输入公式“=IF(RAND()＞0.5,"男","女")”，按“Enter”键，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-22所示。图2-22任务3使用函数处理数据2.RANDBETWEEN函数功能说明：返回位于两个指定数之间的一个随机整数。每次计算工作表时都将返回一个新的随机整数。语法：RANDBETWEEN(bottom,top)参数：（1）bottom（必需）：RANDBETWEEN函数返回的最小整数。（2）top（必需）：RANDBETWEEN函数返回的最大整数。任务3使用函数处理数据操作实例：随机生成一组学生的年龄（20～25）、数学成绩（0～100分）以及手机号码（以151开头）。具体操作步骤如下：（1）随机生成年龄：单元格C2内输入公式“=RANDBETWEEN(18,23)”，然后向下拖拽复制公式。（2）随机生成数学成绩：单元格D2内输入公式“=RANDBETWEEN(0,100)”，然后向下拖拽复制公式。（3）随机生成手机号码：单元格E2内输入公式“="151"&RANDBETWEEN(10000000,99999999)”，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-23所示。图3-65任务3使用函数处理数据3.ABS函数功能说明：返回数字的绝对值。语法：ABS(number)参数：number(必需):需要计算其绝对值的实数。操作实例：取数值的绝对值。具体操作步骤如下：在excel的A列分别输入-1，2，-3，4，然后将光标定位到B1单元格，输入“=ABS(A1)”，或者输入“=ABS()”后，用鼠标选择A1单元格，结果如图2-24所示。图2-24任务3使用函数处理数据4.MOD函数 功能说明：返回两数相除的余数。返回结果的符号与除数相同。 语法：MOD(number,divisor)

参数： （1）number(必需):要计算余数的被除数。 （2）divisor(必需):除数。任务3使用函数处理数据操作实例：区域A2:A5是被除数，区域B2:B5是对应的除数，计算每行数据的余数。具体操作步骤如下：单元格C2内输入公式“=MOD(A2,B2)”，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-25所示。补充说明：（1）如果divisor为0，则MOD返回错误值#DIV/0!。（2）余数的符号与除数相同。图3-65任务3使用函数处理数据5.POWER函数 功能说明：返回数字乘幂的结果。 语法：POWER(number,power)

参数：

（1）number（必需）：基数。

（2）power（必需）：基数乘幂运算的指数。任务3使用函数处理数据操作实例：区域A2:A4是基数，区域B2:B4是对应的指数，计算每行数据的乘幂。具体操作步骤如下。单元格C2内输入公式“=POWER(A2,B2)”，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-26所示。补充说明：可以使用字符“^”代替POWER函数，表示基数乘幂运算的幂。例如，数字3的平方公式可以写成“=3^2”。图2-26任务3使用函数处理数据6.CEILING函数 功能说明：返回将参数number向上舍入（沿绝对值增大的方向）为最接近的指定基数的倍数。 语法：CEILING(number,significance)

参数： （1）number(必需):要舍入的值。 （2）significance(必需):要舍入到的倍数。任务3使用函数处理数据操作实例：区域A2:A6是要舍入的值，区域B2:B6是基数，用CEILING函数进行向上舍入为最接近的指定基数的倍数。具体操作步骤如下。单元格C2内输入公式“=CEILING(A2,B2)”，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-27所示。补充说明：（1）如果number正好是significance的倍数，则不进行舍入。（2）如果number和significance都为负，则按远离0的方向进行向下舍入。（3）如果number为负，significance为正，则按朝向0的方向进行向上舍入。（4）如果number为正，significance为负，则结果返回错误值#NUM!。图2-27任务3使用函数处理数据8.ROUND函数 功能说明：ROUND函数将数字四舍五入到指定的位数。 语法：ROUND(number,num_digits)

参数： （1）number(必需):要四舍五入的数字。 （2）num_digits(必需):要进行四舍五入运算的位数。任务3使用函数处理数据操作实例：区域A2:A5是要处理的数值，区域B2:B5是对数值四舍五入的说明。具体操作步骤如下。（1）四舍五入到2个小数位数：单元格C2内输入公式“=ROUND(A2,2)”。（2）四舍五入到3个小数位数：单元格C3内输入公式“=ROUND(A3,3)”。（3）四舍五入到小数点左侧1位：单元格C4内输入公式“=ROUND(A4,-1)”。（4）四舍五入到小数点左侧2位：单元格C5内输入公式“=ROUND(A5,-2)”，结果如图2-29所示。图2-29任务3使用函数处理数据任务3使用函数处理数据2.3.1使用统计函数处理数据统计函数是数据分析中最常见的函数，统计函数可以用来实现某一组数据最常见的几个统计指标计算，包括最大值、最小值、求和、平均值、计数、数值计数等。此外，还可以实现单个或者多个条件筛选下的统计，包括条件求最大值、条件求最小值、条件求和、条件求平均值、条件计数等。下面以某超市的商品购买记录表为例对这些统计分析函数的使用分别进行说明，数据如表2-30所示，字段包括用户ID、购买行为ID、商品大类、商品小类、购买数量、购买时间、出生日期、年龄、购买金额。图2-30任务3使用函数处理数据1.COUNT函数 功能说明：计算区域中包含数字的单元格的个数。 语法：COUNT(value1,[value2],…)

参数： （1）value1(必需):要计算其中数字的个数的第一项、单元格引用或区域。 （2）value2,…(可选):要计算其中数字的个数的其他项、单元格引用或区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中所有客户的累计购买次数。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=COUNT(E2:E135)”，结果如图2-31所示。补充说明：利用COUNT函数对区域E2:E135内的数字进行计数。图2-31任务3使用函数处理数据2.COUNTA函数 功能说明：计算区域中非空单元格的个数。 语法：COUNTA(value1,[value2],…)

参数： （1）value1（必需）：要计算其中数字的个数的第一项、单元格引用或区域。 （2）value2,…（可选）：要计算其中数字的个数的其他项、单元格引用或区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计超市商品购买记录表中年龄非空的客户数。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=COUNTA(H2:H135)”，结果如图2-32所示。补充说明：利用COUNTA函数对区域H2:H135内的非空单元格进行计数。图2-32任务3使用函数处理数据3.COUNTIF函数 功能说明：统计满足某个条件的单元格的数量。 语法：COUNTIF(range,criteria)

参数： （1）range（必需）：在其中计算关联条件的唯一区域。 （2）criteria（必需）：条件的形式为数字、表达式、单元格引用或文本。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中不同年龄的客户数。具体操作步骤如下。单元格J2内输入公式“=COUNTIF(H:H,J2)”，然后向下拖拽复制公式，结果如图2-33所示。补充说明：这里可以用COUNTIF函数来统计，因为是单条件计数。图2-33任务3使用函数处理数据4.SUM函数 功能说明：计算单元格区域中所有数值的和。 语法：SUM(number1,[number2],…)

参数： （1）number1（必需）：要相加的第一个数字或范围。 （2）number2,…（可选）：要相加的其他数字或单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中所有客户的累计购买金额。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=SUM(I2:I135)”，结果如图2-34所示。补充说明：当区域I2:I135出现#N/A、#VALUE!、#REF!、#DIV/0!、#NUM!、#NAME?、#NULL!这些错误类型，不能用直接SUM函数来进行求和，可以用SUMIF或者SUMIFS来计算。例如，当区域I2:I135出现#N/A错误时，统计累计投资金额的公式为“=SUMIF(I2:I135,"＜9e307")”或数组公式“{=SUM(IFERROR(I2:I135,0)*1)}”。图2-34任务3使用函数处理数据5.SUMIF函数 功能说明：对满足条件的单元格求和（单条件求和）。 语法：SUMIF(range,criteria,[sum_range])

参数： （1）range（必需）：根据条件进中的单元格必须是数字或名称、数组或包含数字的引用。 （2）criteria（必需）：用于确定对哪些单元格求和的条件，其形式可以为数字、表达式、

单元格引用、文本或函数。 （3）sum_range（可选）：要求和的单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中年龄字段为“13”的客户购买金额之和。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=SUMIF(H:H,"13",I:I)”，结果如图2-35所示。补充说明：这里可以用SUMIF函数来统计，因为是单条件求和。图2-35任务3使用函数处理数据6.AVERAGE函数功能说明：返回一组值中的平均值。 语法：AVERAGE(number1,[number2],…)

参数： （1）number1（必需）：要计算平均值的第一个数字、单元格引用或单元格区域。 （2）number2,…（可选）：要计算平均值的其他数字、单元格引用或单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-36所示的超市商品购买记录表中所有客户的平均购买金额。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=AVERAGE(I2:I135)”，结果如图2-36所示。图2-36任务3使用函数处理数据7.AVERAGEIF函数 功能说明：返回满足单个条件的所有单元格的平均值（算术平均值）。 语法：AVERAGEIF(range,criteria,[average_range])

参数：

（1）range（必需）：根据条件进行计算的单元格的区域。每个区域中的单元格必须是数字

或名称、数组或包含数字的引用。

（2）criteria（必需）：用于确定对哪些单元格求平均的条件，其形式可以为数字、表达

式、单元格引用、文本或函数。

（3）average_range（可选）：要求平均的单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中年龄字段为“13”的用户平均购买金额。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=AVERAGEIF(H:H,"13",I:I)”，结果如图2-37所示。补充说明：这里可以用AVERAGEIF函数来统计，因为是单条件求平均值。图2-37任务3使用函数处理数据8.MAX函数 功能说明：返回一组值中的最大值。 语法：MAX(number1,[number2],…)参数： （1）number1(必需):求最大值的第一个数字或范围。 （2）number2,…(可选):求最大值的其他数字或单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中所有客户的最大购买金额。具体操作步骤如下。单元格I2内输入公式“=MAX(I2:I135)”，结果如图2-38所示。图2-38任务3使用函数处理数据9.MIN函数 功能说明：返回一组值中的最小值。 语法：MIN(number1,[number2],…)

参数： （1）number1（必需）：求最小值的第一个数字或范围。 （2）number2,…（可选）：求最小值的其他数字或单元格区域。任务3使用函数处理数据操作实例：统计图2-30所示的超市商品购买记录表中所有客户的最小购买金额。具体操作步骤如下。单元格K2内输入公式“=MIN(I2:I135)”，结果如图2-39所示。图2-39任务3使用函数处理数据1数据预处理认识Excel2使用函数处理数据3内容目录Excel数据可视化4分析商品销售额情况5任务4Excel数据可视化2.4.1绘制折线图折线图（linechart）是用点和点之间的连线表示统计指标的变化趋势（绝对差）的统计图，其纵、横轴均为算术尺度。半对数线图（semi-logarithmiclinearchart）是折线图的一种特殊形式，适用于表示事物发展速度（相对比），其纵轴为对数尺度，横轴为算术尺度。【案例一】：某商场五名销售员工2023年上半年销售记录表如图所示，请绘制线图与半对数线图，分别反映各销售员的销售变化趋势与变化速度。图2-40具体操作步骤如下。【步骤1】按图2-40键入单元格区域A1：H6中文字与数据。选取单元格区域A1：H6，单击“插入→折线图”→“带数据标记的折线图”。图2-41任务4Excel数据可视化【步骤2】在网格线上单击鼠标右键，选择“删除”。【步骤3】在张三的数据系列（线）标志上单击鼠标右键，选择“设置数据系列格式→数据标记选项”，将“数据标记类型”由“自动”改为“内置”，在“类型”下拉菜单中选择实心圆图形；单击“数据标记填充→纯色填充”，将填充颜色修改为白色。还可以在此修改“线条颜色”、“标记线颜色”。如图所示。在此对话框还可更改前景颜色、样式的大小、线条的形状粗细等，单击“关闭”。如果需要改变另一个数据系列格式，可仿此设置。图2-42任务4Excel数据可视化【步骤4】在横坐标上单击鼠标右键，选择“选择数据”，在水平（分类）轴标签点击“编辑”，在表格上选择单元格“202301-202306”，点击确定。任务4Excel数据可视化图2-42【步骤5】适当调整图例的位置、形状，添加横、纵坐标轴标题及修改字体，调整绘图区的大小，调整整个图表区域的字体大小等，去掉图表区外面的边框，可获得图2-43的折现图。结果分析：五名销售员工2023年上半年个人销售情况基本变化不大，折线图成平缓趋势，不同的员工之间存在销售金额的差距，各折线图之间存在差值。图2-43任务4Excel数据可视化2.4.2绘制柱形图柱形图是最普通的图表类型之一，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。柱形图把每个数据显示为一个垂直柱体，高度与数值相对应，值的刻度显示在垂直轴线的左侧。创建柱形图时可以设定多个数据系列，每个数据系列以不同的颜色表示。

【案例二】：根据图2-44所示表格数据绘制柱状图并分析不同年龄段男性与女性人数对比情况，创建柱形图的具体操作步骤如下：图2-44任务4Excel数据可视化【步骤1】打开不同年龄段男女人数分布表文件，在“柱形图”工作表中选择单元格区域A2:C6，在“插入”选项卡中，单击“图表”选项组中的“插入柱形图”按钮，在弹出的下拉列表框中选择“二维柱形图”选项，如图2-45所示。图2-45任务4Excel数据可视化【步骤2】选择“二维柱形图”选项后，即可在当前工作表中创建一个簇状柱形图，如图2-46所示。图2-46任务4Excel数据可视化【步骤3】选择图表，在“设计”选项卡中，单击“图表布局”选项组中的“添加图表元素”按钮，在弹出的下拉列表框中选择“图表标题”图表上方”选项，即可在图表的上方插入一个标题，并将其重命名为“对比-柱状图”，如图2-47所示。结果分析：可以看出，在此图表中，绿色和橙色的图柱很直观地显示出不同年龄段男女人数分布基本一致。图2-47任务4Excel数据可视化2.4.3绘制饼图饼图是把一个圆面划分为若干个扇形面，每个扇形面代表一项数据值。饼图一般显示的数据系列适合表示数据系列中每一项占该系列总值的百分比。【案例三】：创建饼图。如图2-48所示的表格是全国各销售区域销售额统计表，现需要绘制不同区域的销售额占比的饼图。具体操作步骤如下：图2-48任务4Excel数据可视化【步骤1】打开全国各销售区域销售额统计表文件，在工作表中选择单元格区域A2:B5，在“插入”选项卡中，单击“图表”选项组中的“插入饼图或圆环图”按钮，在弹出的下拉列表框中选择“饼图”选项，如图2-49所示。 图2-49任务4Excel数据可视化【步骤2】选择“饼图”选项后，即可在当前工作表中创建一个饼图，如图2-50所示。图2-50任务4Excel数据可视化【步骤2】选择“饼图”选项后，即可在当前工作表中创建一个饼图，如图2-50所示。图2-50任务4Excel数据可视化【步骤3】选择图表，在“设计”选项卡中，单击“图表布局”选项组中的“快速布局”按钮，在弹出的下拉列表框中选择“布局2”选项，并将图表标题重命名为“全国各销售区域销售额分布”，如图2-51所示。可以看出，饼图可以显示出各元素所占的比例状况，以及各元素和整体之间、元素和元素之间的对比情况。图2-51任务4Excel数据可视化1数据预处理认识Excel2使用函数处理数据3内容目录Excel数据可视化4分析商品销售额情况5任务5分析商品销售额情况数据分析的核心使命在于揭示那些隐藏在庞大且看似无序的数据背后的宝贵信息，深入探索研究对象内部的规律，进而挖掘数据的潜在价值。它不仅能揭示商品销售中的症结，为销售策略的优化提供指引，还能预测未来的市场趋势，为生产决策提供有力支持。在众多数据分析工具中，Excel以其直观易懂、操作简便的特点，成为了数据分析领域的基础且常用工具。无论是非计算机专业的用户，还是数据分析的专业人士，都能迅速掌握其强大的功能。Excel支持多种数据格式的导入，便于数据采集；通过条件格式、重复项删除等功能，轻松实现数据预处理；其丰富的函数库为数据计算提供了无限可能；而分类汇总、数据透视表等功能则能轻松实现数据的分类统计；此外，Excel的图表功能更是将抽象的数据转化为直观的可视化表达，使数据分析更加生动易懂。2.5.1商品销售数据统计分析通过对商品销售数据定期进行统计分析，可以了解各类商品的销售情况，为制定销售策略提供数据支持。在图2-52所示的文件“商品销售记录表”中按顺序记录了2022年1月至2023年7月的销售记录。图2-52任务5分析商品销售额情况【案例】：销售表数据的计算。对表格格式进行设置并计算商品总价的具体操作步骤如下。【步骤1】冻结首行单击“视图”选项卡“窗口”选项组中的“冻结窗格”按钮，在弹出的下拉列表中选择“冻结首行”命令，以保证任何情况下第一行（标题行）都显示在屏幕上，方便查看数据。图2-53任务5分析商品销售额情况【步骤2】设置表格框线选择A1:H24087单元格区域，单击“开始”选项卡“字体”选项组中框线下拉按钮，在弹出的下拉列表中选择“所有框线”命令，给表格加上框线，效果如图2-54所示。图2-54任务5分析商品销售额情况【步骤3】计算商品总价（a）选择G2单元格，输入商品总价的计算公式“=D2*E2”，即“商品总价=销售价格×销售数量”，然后按【Enter】键，即可得到第一条记录的商品总价。（b）将G2单元格的格式设置为保留2位小数。（c）因数据量过大，将鼠标指针置于G2单元格右下角，双击填充柄，系统自动将公式复制到G列的其他单元格。月度销售表的最终结果如图2-55所示图2-55任务5分析商品销售额情况2.5.2业绩达成同比分析同比是指当期与历史同期比较，如今年1月的数据比去年1月的数据增长多少。同比的计算公式为“同比＝（本期数−同期数）÷同期数”。在商品销售记录表中创建“同比分析”工作表，该表中按顺序记录了今年和去年各月销售金额数据，包括“年月”“目标业绩”“销售业绩”“去年同期销售业绩”“同比”5列数据,如图2-56所示。目标业绩数据，在单独一个工作表中，如图2-57所示。图2-56任务5分析商品销售额情况图2-57利用“同比分析”工作表中的数据进行同比分析，具体操作步骤如下。【步骤1】计算“销售业绩”和“去年同期销售业绩”本期“销售业绩”数据采用“2023年1月至7月”数据，“去年同期销售额”采用“2022年1月至7月”数据，使用“数据透视表”按月统计“销售额”，行标签选择“年月”，求和项选择“销售额”，得到每月“销售业绩”数据，如图2-58所示。图2-58任务5分析商品销售额情况【步骤2】计算同比列①将“目标业绩”、“销售业绩”、“去年同期销售额”填入同