数据分类汇总分析.ppt

1、数据分类和汇总分析，基本数据分类和汇总分析的内容介绍、意义和作用；数据分类和汇总的四种方法；数据透视表功能和模拟操作表；DSUM函数和控制在控制分类和汇总数据中的应用：OLAP在Excel中进行多维数据分析，进行数据分类和汇总分析的意义和功能，获得销售分类统计，进行数据分类和汇总分析的意义和功能(续)，获得各种销售排名，各种销售的时间序列，数据分类和汇总分析的意义和功能，经济量之间的相关性，数据分类和汇总分析的意义和功能，各种产品需求的频率分布，数据分类和汇总的四种方法， 数据查询的统计值函数数据列表函数透视表D函数和模拟运算表，数据分类和汇总的四种方法，汇总字段：待汇总的变量或字段。 销售量

2、、销售量、工作时间等。分类字段：汇总数据时，汇总某个变量或字段的不同值作为参照的汇总字段。参照不同的产品类别(分类字段)汇总销售(汇总字段)，参照不同的生产人员姓名(分类字段)汇总工时(汇总字段)，数据分类汇总的四种方法(续)，ABC公司1995年各省、各类别产品的净销售总值(图3-7)，1。数据查询的统计值函数，从Excel开始微软查询，使用查询的统计值函数汇总数据并返回到Excel例3-1。dbf存储公司1994年至1997年的销售数据。使用查询软件的统计值功能汇总公司的销售数据，并根据图3-7的表格，汇总1995年不同省份、不同类别商品的净销售额。1。数据查询的统计值函数(续)，2。Ex

3、cel数据列表功能，它是一系列包含相关数据的工作表数据行。数据列表的第一行是字段名，第一行下的行是记录。数据列表中不能出现空行。数据列表的基本功能是排序、筛选、分类和汇总。二、Excel数据表功能(续)，利用Excel数据表处理功能进行分类汇总的一般步骤：获取数据表；设置过滤条件；过滤数据并将过滤结果复制到工作表中的其他位置；根据分类字段对过滤后的数据进行排序；对分类数据进行分类和汇总。二、Excel数据列表功能(续)【例3-2】利用Excel数据列表功能，将ABC公司的销售数据以图3-7的形式进行汇总，汇总出1995年各省、不同类别商品的总净销售额。数据透视表、数据透视表的基本功能数据透视表

4、的结构灵活性数据透视表的灵活性使用数据透视表生成时间序列，以计算不同规模销售的发生次数，并计算概率分布占同一列中数据总和的百分比。使用透视表汇总数据列表。使用透视表直接从数据库中查询和汇总数据。一、透视表的基本功能(续)。例3-3利用Excel获取外部数据，获取ABC公司1995年的销售数据，利用Excel透视表功能制作分类汇总表，如图3-7所示。示例3-4利用Excel透视表功能直接从数据库中查询数据，并对查询结果进行汇总，形成分类汇总表，如图3-7所示。1.透视表的基本功能(续)；2.透视表结构的灵活性，改变透视表的行列结构；添加、删除和修改行字段、列字段或页字段(分类字段)；添加、删除和

5、修改汇总字段；更改汇总字段的汇总方法；使用相同的字段作为分类字段和汇总字段；2.透视表结构的灵活性(续)，改变分类字段值的位置，合并分类字段值，隐藏行字段和列字段的字段值，扩展汇总值，显示详细数据；3.数据透视的灵活性，更改分类字段的位置，用页面分类字段替换行和列分类字段，添加新的分类字段，删除汇总字段，以及更改按汇总显示部分分类字段的方式，4。使用数据透视表生成时间序列，时间序列：是根据特定时间间隔汇总的数据序列示例3-5。使用透视表，北风贸易公司的销售数据用于每月汇总各种产品的销售。5.统计不同规模销售的频率和频率分布例3-6利用透视表统计不同规模的销售数量根据不同产品和不同时间段的北风销

6、售数据的频率和频率分布。5.统计不同规模销售的频率和频率分布；6.计算同一列中总数据的百分比。例3-7北风商人根据总销售额将客户分为不同的级别，黄金客户在2万元以上，重要客户在1万元以上，普通客户在1万元以下。根据不同层次的客户，汇总各级客户的总销售额、销售额占总销售额的百分比、该层次客户的销售次数占总销售次数的比例，如图3- 69所示，并画出数据透视图。D函数和模拟运算表，D函数模拟运算表生成时间序列，统计不同规模销售的发生次数和概率分布，I. D函数，D函数：有12个内置函数，用于分析数据表或数据库中的数据。常用的d函数包括：dsum () daverage () dcount () dc

7、ount()，I. d函数(续)，d函数名称(数据列表、统计字段、条件范围)数据列表：工作表中包含相关数据的一系列数据行。您可以在数据列表中使用字段名、字段名所在的单元格或字段所在列的序列号。条件范围：指定函数匹配条件的工作表区域。d函数仅汇总满足该条件范围内指定条件的记录。识别功能(续)，示例3-8使用ABC公司的销售数据，并使用DSUM()功能，生成类似于图3-7的数据分类汇总表，列出ABC公司不同省份不同类别的总净销售额。1。d功能(续)，2。模拟运算表，用于计算一系列独立变量给定值对应的函数值。自动计算函数值。一维模拟运算表，用一系列独立变量的给定值计算一个或几个函数的函数值。二维模拟

8、运算表，用两个独立变量的一系列给定值计算一个函数的函数值。2.模拟运算表(续)【例3-9】在例3-8的基础上，利用DSUM()函数和模拟运算表计算ABC公司不同省份不同类别的总净销售额。2。模拟运算表(续)，使用控制汇总条件分类字段例3-10在例3-9的基础上，使用DSUM()函数和模拟运算表，计算ABC公司不同省份和类别的总净销售额，使用表格中的组合框控制省份，当选择组合框中的不同省份时，模拟运算表计算该省的总净销售额。2、模拟运算表(续)、使用DSUM函数和控件来控制分类汇总结果，使用控件来控制汇总条件年，示例3-11在示例3-10的基础上，使用组合框来控制汇总年，并以柱形图的形式显示每年

9、各类别的总净销售额，如图3- 90所示。，使用控制来控制汇总字段，并使用DSUM函数和控制来控制分类汇总结果(续)。示例3-12在示例3-11的基础上，使用列表框将汇总字段控制为“净销售额”或“总销售额”，并以柱形图的形式显示结果，如图3-92所示。示例3-13在示例3-12的基础上，汇总具体省份和各省的平均净销售额，并以图形方式显示结果，如图3-94所示。使用DSUM函数和控件来控制分类和汇总结果(续)，示例3-14使用Northwind Trader Company的销售数据，使用DSUM()和模拟运算表来生成净销售额的时间序列，创建一个可调整的产品列表框，并绘制特定产品销售的时间序列图。

10、使用DSUM函数和控件来控制分类汇总结果的应用(续)，企业经常在“观察板”上显示最关注的信息：当月十大产品的销售情况、最佳员工当前的工作进度、增长最快地区的销售增长率、最差销售产品的销售情况等。例3-15介绍了Northwind Trader寻找销量连续两个季度下降的产品的“观察版本”的方法。零售超市需要对易腐食品打折，而且离保质期越近，折扣率越高。示例3-16帮助超市找到需要打折的产品并确定折扣率。分类汇总数据的应用(续)，例3-15北风贸易将根据产品的销售情况调整产品结构。他们决定找出那些销售额连续两个季度下降的产品，分析销售额下降的原因，然后决定是否停止购买和销售这些产品。试着为Nort

11、hwind Trader找到连续两个季度销量下降的产品，并以柱形图的形式显示这些产品最近三个季度的销量，如图3- 106所示。应用分类汇总数据(续)，应用分类汇总数据(续)，第一步，获取所需数据；第二步是添加一个新字段“订单季度”；第三步是计算不同季度和产品的总销量；第四步是利用模拟运算表计算1997年第三季度、1997年第四季度和1998年第一季度每种产品的总销售量；第五步是计算两个季度销售量的下降量和累计下降量，并按从小到大的顺序排列；第六步是找出销量连续两个季度下降的产品及其前三个季度、前两个季度和前一个季度的销量；第七，画一个柱状图。分类汇总数据的应用(续)【例3-16】迅洁是一家销售

12、日用品、饮料和食品的便利店。对于一些易变质的饮料和食品，由于保质期短，他们总是先销售高级产品。他们计算出每种产品的折扣开始时间(产品库存数据工作表中的提前折扣天数)，以及不同时间对应的折扣率(即每天的折扣率，例如，产品“康康原味酸奶”前3天给予15%，前2天给予30%，前1天给予45%，当天给予60%)，如图3-11所示。Swift便利店希望使用产品库存数据和购买数据，如图3-114和图3-115所示建立一个模型，找出需要打折的产品和折扣率。分类汇总数据的应用(续)、存储在产品仓库中的数据、进货原始数据、分类汇总数据的应用(续)，第一步是在原始采购数据列表中增加新的字段“产品采购次数”和“产品

13、标识和订单次数”；第二步是计算产品的累计购买次数；第三步是计算当前库存产品中倒数第二次采购的剩余产品；第四，计算产品保质期剩余天数；第五步是找出产品的折扣开始时间，计算折扣率、总库存数量和折扣产品的数量；第六步，利用模拟运算计算所有产品的折扣开始时间、折扣率、总库存数量和折扣产品数量OLAP在Excel中的多维数据分析、多维数据分析的定义通过关系数据库创建多维数据集、多维数据分析的定义、OLAP定义数据字段和维确定数据字段的定义确定维指定源数据、多维数据分析的定义(续)、OLAP定义在线分析处理(OLAP，在线分析处理)是一种通过根据层次分类预先计算汇总值来组织数据的方式，符合用户检索和分析数

14、据的习惯。根据OLAP组织数据可以提高数据检索的速度。因为在创建或更改报表时，OLAP服务器(不是微软的Excel)会计算汇总值，只有汇总数据(不是明细数据)会发送到Excel，这样可以减少数据量，提高Excel的运算速度。多维数据分析的定义(续)。数据字段和维度OLAP多维数据集包含汇总值，这些值称为数据字段，即汇总字段。这些值的描述，即分类字段，被组织成不同级别的详细数据，称为维度。通过数据字段和维度，可以轻松地在报告中显示高级摘要和低级摘要。多维数据分析的定义(续)，确定数据字段数据字段是用户希望在报告中显示的汇总字段。销售、销售和库存多维数据集可以通过四种方式汇总数据字段，即查找总计、

15、计数、最小值和最大值，以及定义多维数据分析(续)。确定维度可按分类级别组织的描述字段构成报告中的维度，其中包含数据某一方面(如地理位置)的一组级别。多维数据分析的定义(续)，指定源数据立方中的所有字段必须是数据字段或维度。如果希望查询或选定的源数据更有效地运行，并使使用这些数据的报表更新更快，则应该只包括那些必须在多维数据集中使用的字段。通过关系数据库创建多维数据集，并使用Microsoft Query调用OLAP多维数据集向导来创建多维数据集。示例3-17根据北风贸易公司的销售数据，使用微软查询创建一个多维数据集文件，并通过透视表浏览根据客户地理位置汇总的销售量。使用Excel调用OLAP立方向导创建立方。示例3-18为北风贸易公司创建了一个离线多维数据集文件，销售额通过数据透视表显示。销售额应根据产品类型维度(包括类型和产品名称字段)、时间维度和供应商地理位置维度(包括国家、地区和城市)进行汇总。通过关系数据库创建一个多维数据集(续)，示例3-17根据北风贸易公司的销售数据，使用微软