用Excel分析“交易数据”【不得不学】
Excel技巧利用数据表分析销售数据
Excel技巧利用数据表分析销售数据Excel是一款广泛应用于商业和数据处理领域的电子表格软件，凭借其强大的数据处理功能，可以帮助我们更好地分析销售数据。
本文将介绍一些Excel技巧，帮助您高效地利用数据表分析销售数据。
1. 数据导入在Excel中，我们首先需要将销售数据导入到数据表中。
打开Excel 软件后，点击"文件"，选择"打开"，然后找到销售数据文件并导入。
确保数据导入后的每一列都有明确的名称，例如日期、产品名称、销售量、销售额等。
2. 数据筛选数据筛选是Excel中常用的功能之一。
您可以使用筛选功能将数据按照特定条件进行筛选，以实现更精细化的数据分析。
在数据表的标题行点击右键，选择"筛选"，然后选择需要筛选的条件，例如筛选某个产品的销售数据或某个时间段内的销售数据。
3. 数据排序Excel还提供了数据排序功能，可以方便地将销售数据按照指定的列进行升序或降序排列。
在数据表的标题行点击右键，选择"排序"，然后选择需要排序的列和排序方式。
通过数据排序，您可以迅速找到销售额最高或者最低的产品，或者找到销售量前几名的产品。
4. 数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的功能之一，可以帮助我们对销售数据进行多维度分析。
在数据表中选择需要进行分析的数据范围，然后点击"插入"，选择"数据透视表"。
根据您的需求，将字段拖拽到行、列和值区域，Excel会自动生成透视表。
您可以根据透视表来分析每个产品在不同时间、地区或者客户群体下的销售情况。
5. 条件格式化条件格式化可以帮助我们直观地看出销售数据的差异和趋势。
在数据表中选择需要添加条件格式化的数据范围，然后点击"开始"，选择"条件格式化"。
根据需要，选择合适的条件格式化规则，例如将销售额高于平均值的数据标记为红色，将销售额低于平均值的数据标记为绿色等。
如何利用MicrosoftExcel进行销售和客户数据分析
如何利用MicrosoftExcel进行销售和客户数据分析如何利用Microsoft Excel进行销售和客户数据分析Microsoft Excel是一款强大的电子表格软件，被广泛用于数据分析、统计和可视化。
在销售和客户管理中，利用Excel进行数据分析可以帮助企业更好地了解销售情况、客户需求以及市场趋势，从而制定有效的销售策略和决策。
本文将介绍如何利用Microsoft Excel进行销售和客户数据分析。
一、数据导入与整理在进行销售和客户数据分析之前，首先需要将相关数据导入Excel，并进行整理。
可以将销售记录、客户信息等数据以表格形式导入Excel，并确保每一列对应的数据类型正确无误。
保持数据的完整性和准确性是进行数据分析的基础。
二、基本的销售数据分析1. 销售额分析可以使用Excel的求和函数，如SUM函数，来计算销售额。
选择销售额所在区域，然后在函数框中输入“=SUM(选择区域)”。
通过比较不同时间段的销售额，可以了解销售情况的变化趋势。
2. 销售额按产品或服务分类分析可以使用Excel的数据透视表功能，将销售记录按照产品或服务分类进行汇总和分析。
选择销售记录所在区域，点击“数据”选项卡中的“数据透视表”，然后选择相关字段进行分类汇总和分析。
通过对销售额按产品或服务分类的分析，可以了解不同产品或服务的销售情况，从而优化产品组合和销售策略。
3. 销售额趋势分析可以使用Excel的折线图或者柱状图来展示销售额的趋势变化。
选择销售数据所在区域，然后点击“插入”选项卡中的“折线图”或者“柱状图”，根据需求调整图表的样式和布局。
通过观察销售额的趋势图，可以发现销售高峰期、低谷期以及其他销售行为规律，从而合理安排资源和制定销售计划。
三、客户数据分析1. 客户数量分析可以利用Excel的计数函数，如COUNT函数，统计客户数量。
选择客户信息所在区域，然后在函数框中输入“=COUNT(选择区域)”。
通过比较不同时间段的客户数量变化，可以了解客户增长或减少的情况。
Excel使用技巧如何利用数据表进行销售数据分析
Excel使用技巧如何利用数据表进行销售数据分析在现代的商业环境中，销售数据分析对于企业的决策和战略制定起着至关重要的作用。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，为我们提供了丰富的工具和函数，能够帮助我们高效地进行销售数据分析。
本文将介绍一些Excel使用技巧，帮助您利用数据表进行销售数据分析。
一、数据导入与整理首先，我们需要将销售数据导入Excel并进行整理，以便后续的分析。
可以通过以下几种方式导入数据：1. 手动输入：直接在Excel中手动输入销售数据，适用于数据量较小的情况。
2. 复制粘贴：将销售数据从其他软件或数据源中复制，然后粘贴到Excel中。
确保粘贴选项选择为“仅粘贴数值”，以保持数据的纯净性。
3. 导入外部数据：Excel提供了导入外部数据的功能，可以从数据库、文本文件或其他数据源中导入销售数据。
导入数据后，我们还需要进行一些整理工作，以确保数据的准确性和完整性。
这包括：1. 删除重复数据：使用Excel的“删除重复项”功能，删除销售数据表中的重复记录，确保每条数据的唯一性。
2. 填充空白数据：使用Excel的“填充”功能，将销售数据表中的空白单元格填充上相邻单元格的数值，以便后续分析。
3. 格式化数据：根据销售数据的不同属性，对数据表进行合适的格式化操作，例如设置货币格式、日期格式等。
二、数据透视表分析Excel的数据透视表是一种强大的功能，可以对大量销售数据进行汇总和分析。
以下是使用数据透视表进行销售数据分析的步骤：1. 选中销售数据表中的任意一个数据点，点击Excel菜单中的“数据”选项卡，并点击“数据透视表”按钮。
2. 在弹出的数据透视表对话框中，选择需要汇总和分析的数据范围和目标位置。
3. 将需要进行分析的属性字段拖放到数据透视表的行、列或值区域，以便对销售数据进行不同维度的分析。
4. 根据需要，可以对数据透视表进行进一步的设置和调整，例如添加过滤器、排序数据等。
5. 数据透视表会按照你设定的维度进行汇总和计算，从而生成汇总报表，方便进行销售数据的整体分析和比较。
如何利用EXCEL进行销售数据分析
如何利用EXCEL进行销售数据分析在如今竞争激烈的市场中，准确的销售数据分析对于一个企业的发展至关重要。
Excel作为一款强大的电子表格工具，提供了丰富的数据处理和分析功能，能够帮助企业更好地理解和利用销售数据。
本文将介绍如何利用Excel进行销售数据分析，并通过具体的步骤和示例向读者展示其操作方法。
一、数据导入在进行销售数据分析前，首先需要导入并整理销售数据。
Excel支持各种数据导入方式，如从外部数据库、文本文件、网页等导入数据。
在导入数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
以下是一个简单的示例，演示如何将销售数据导入Excel中。
1. 打开Excel软件，并创建一个新的工作表。
2. 选择“数据”选项卡，然后点击“从其他源”按钮，选择“从文本”。
3. 在打开的“导入文本向导”对话框中，选择要导入的销售数据文件，并点击“确定”。
4. 在“文本向导-步骤1”对话框中，选择分隔符，如制表符或逗号，并预览数据的布局。
5. 点击“下一步”进入“文本向导-步骤2”对话框，选择每列的数据格式。
6. 点击“完成”按钮完成导入过程，导入的数据将显示在Excel的工作表中。
二、数据清洗和整理导入销售数据后，需要对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
以下是一些常见的数据清洗和整理操作。
1. 删除重复数据：使用Excel的“删除重复项”功能可以轻松删除数据中的重复记录。
2. 填充空白单元格：使用Excel的“查找和替换”功能，将空白单元格替换为合适的数值或文本。
3. 删除异常值：通过筛选功能和条件表达式，可以删除销售数据中的异常值或不符合条件的记录。
4. 格式化数据：根据需要，可以对数据进行格式化，如更改日期格式、设置数值精度等。
三、数据可视化一图胜千言。
利用Excel丰富的图表功能，可以直观地展示销售数据，并帮助我们更好地理解和分析数据。
以下是一些常见的数据可视化方法。
1. 折线图：通过绘制折线图，可以分析销售趋势和周期性变化。
如何使用Excel进行销售分析
如何使用Excel进行销售分析销售分析是企业中非常重要的一环，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品销售情况、市场趋势，制定销售策略和决策。
Excel作为一种常用的电子表格工具，具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助我们进行销售分析。
本文将介绍如何使用Excel进行销售分析，并提供一些实用的技巧和方法。
一、数据的准备与导入要进行销售分析，首先需要准备相关的销售数据。
这些数据可以来自于企业的销售系统、销售报表或其他渠道。
将销售数据整理为Excel表格的形式，确保每一列代表一个字段，如产品名称、销售额、销售数量、客户等。
接下来，可以通过以下几种方式将数据导入Excel进行分析：1.手动输入：将数据逐行逐列手动输入到Excel工作表中。
这种方式适用于数据量较小的情况，但是需要注意数据的准确性和完整性。
2.复制粘贴：如果数据已经以表格的形式存在于其他软件中（如Word、PDF），可以通过复制数据并粘贴到Excel中的方式导入。
在粘贴时，可以选择“保留源格式”或“纯文本”等选项，确保数据的格式正确。
3.导入外部数据：Excel提供了导入外部数据的功能，可以从数据库、文本文件、Web页面等导入数据。
选择“数据”选项卡中的“来自其他来源”并选择相应的数据源进行导入。
二、数据的清洗与整理一般来说，原始的销售数据可能存在一些问题，如重复数据、空值、格式不规范等。
在进行销售分析前，需要对数据进行清洗与整理，以确保数据的准确性和一致性。
以下是一些常见的数据清洗与整理操作：1.删除重复数据：使用Excel的“高级筛选”或“删除重复项”功能，去除重复的数据记录。
2.填充空值：通过使用Excel的“填充”功能，可以将空值填充为其他数值，如零、平均值或相邻单元格的数值。
3.格式规范化：将数据中的格式统一，如日期格式、货币格式等。
4.分列与组合：如果某一列包含多个信息，可以通过Excel的“分列”功能，将其分割成多个列；反之，如果多个列包含的信息是相同的，可以通过“合并单元格”或“文本合并”功能将其合并为一列。
如何利用Excel进行销售数据分析和
如何利用Excel进行销售数据分析和利用Excel进行销售数据分析和图表制作技巧销售数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色，它可帮助企业了解销售情况、市场趋势和客户行为。
Excel作为一款强大的电子表格软件，提供了丰富的功能和工具，可以高效地进行销售数据分析和图表制作。
本文将介绍如何利用Excel进行销售数据分析和图表制作的技巧。
1. 数据的输入与整理在进行销售数据分析前，我们首先需要将销售数据输入到Excel中，并进行整理和清洗。
在Excel中，可以使用表格的方式来输入和组织数据。
确保每一列的数据类型一致，并使用合适的数据格式，如日期、货币等。
同时，为数据设置合适的标题和筛选条件，以便于后续的数据分析和筛选。
2. 数据透视表的制作数据透视表是Excel中进行数据分析的重要工具。
它可以对大量的数据进行汇总、分析和筛选。
通过数据透视表，可以轻松地对销售数据进行分类汇总、计算总销售额、平均销售额等。
同时，还可以对数据进行多维度的分析，如按时间、地区、产品等进行分析。
制作数据透视表只需几个简单的步骤：选择数据范围，选择需要进行分析的字段，设置数据的汇总方式和排列方式即可。
3. 使用函数进行数据分析Excel提供了丰富的函数库，可以对销售数据进行各种复杂的计算和分析。
常用的函数如SUM、AVERAGE、COUNTIF等，可用于计算总销售额、平均销售额、统计某个条件下的销售次数等。
通过对函数的灵活使用，可以根据具体需求进行数据分析，并得出有价值的结论。
4. 制作图表展示数据图表是展示销售数据和分析结果的重要方式。
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据不同的数据类型和需求选择合适的图表类型。
在制作图表时，需要注意选择合适的数据范围和坐标轴，添加合适的图表标题和数据标签，增加图例等，以便于清晰地展示数据和分析结果。
同时，还可以通过调整图表样式和布局，使图表更美观和易于理解。
5. 使用筛选和排序功能为了更深入地了解销售数据和市场趋势，Excel提供了筛选和排序功能，可以帮助我们快速定位和分析特定的销售数据。
Excel技巧利用数据表分析销售额与订单量
Excel技巧利用数据表分析销售额与订单量在现代商业环境中，了解和分析销售额和订单量对于企业的成功至关重要。
Excel作为一种功能强大的数据分析工具，可以帮助我们有效地进行这些分析。
本文将介绍一些Excel技巧，帮助您利用数据表分析销售额与订单量。
1. 数据的导入与整理首先，我们需要将销售额和订单量的数据导入Excel，并进行整理。
可以将这些数据以表格的形式排列，每一列代表不同的指标，比如日期、销售额、订单量等。
确保每个数据点都位于正确的位置，并且数据格式正确。
2. 数据的可视化Excel提供了丰富的图表类型，使得我们能够直观地展示销售额和订单量的变化趋势。
选择合适的图表类型，比如折线图或柱状图，根据需求进行设置和调整。
确保图表的横轴为时间序列，纵轴为销售额或订单量，并添加适当的标题和图例，以提高可读性和理解性。
3. 数据的汇总与计算Excel具有强大的计算功能，可以帮助我们对销售额和订单量进行汇总和计算。
使用SUM函数可以计算某一时间段内的销售总额，使用COUNT函数可以计算某一时间段内的订单数量。
使用PivotTable透视表可以根据不同的维度进行数据的汇总和分析，比如按照月份、地区或产品类别等。
4. 数据的筛选和排序Excel提供了筛选和排序功能，使我们能够快速找到和分析特定条件下的销售额和订单量。
通过筛选功能，可以选择特定日期范围的数据进行分析，或者根据其他条件进行数据的筛选。
通过排序功能，可以根据销售额或订单量的大小对数据进行排序，找出最高和最低的销售额或订单量。
5. 数据的比较和分析Excel还可以帮助我们比较和分析不同时间段或不同产品之间的销售额和订单量。
使用差值函数可以计算两个时间点或两个产品之间的销售额或订单量的差异。
使用百分比变化函数可以计算销售额或订单量相对于基准值的变化情况。
通过制作交叉表或数据透视表，可以更详细地比较和分析销售额和订单量的变化趋势。
通过运用Excel的技巧，我们可以更有效地分析销售额和订单量的数据，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
用Excel进行销售数据分析
用Excel进行销售数据分析销售数据分析是商业领域中非常重要的活动，能够帮助企业了解销售趋势、优化销售策略以及制定未来的销售计划。
而Excel作为一款强大的办公软件，提供了多种功能和工具，方便我们进行销售数据的分析。
本文将介绍如何利用Excel进行销售数据分析，包括数据导入与整理、数据可视化以及数据分析与预测。
首先，我们需要将销售数据导入Excel并进行整理。
可以使用Excel 的“导入数据”功能，将销售数据以表格形式导入到Excel中。
然后，根据具体的销售数据格式，对数据进行整理和清洗。
可以使用Excel的筛选、排序和分列等功能，对数据进行分类、排序和拆分，以便后续的分析工作。
接下来，我们可以利用Excel的数据可视化功能，将销售数据进行可视化处理，以更直观地了解销售趋势。
可以使用Excel的图表工具，生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。
通过观察这些图表，我们可以快速分析销售数据的变化趋势、销售额的分布情况等。
此外，Excel还提供了数据透视表和透视图功能，能够更深入地分析销售数据。
通过透视表，我们可以对销售数据进行分类汇总、交叉分析等，进一步揭示销售数据中的规律和潜在问题。
透视图则可以将透视表的结果以图表的形式进行展示，更加直观和清晰。
除了数据可视化，Excel还提供了一系列的数据分析工具，在销售数据分析中也能发挥重要作用。
比如，可以使用Excel的函数和公式，计算销售数据的平均值、总和、增长率等关键指标。
还可以进行趋势分析、比较分析、预测分析等，帮助我们深入挖掘销售数据中的有价值信息，并为未来的销售计划提供参考依据。
最后，我们可以利用Excel的数据分析工具和模型，进行销售数据的预测和优化。
比如，可以利用Excel的回归分析、时间序列分析等功能，建立销售数据的预测模型，预测未来的销售趋势和销售额。
同时，可以通过设置不同的参数和条件，进行模拟分析，找出最优的销售策略和方案。
综上所述，利用Excel进行销售数据分析是一种高效、方便的方法。
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用Excel分析“交易数据”【不得不学】用Excel分析“交易数据”【不得不学】背景说明：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。
由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。
因此希望利用该数据进行客户分类研究。
（以上为流程图）根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。
由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话、短信营销或者信函营销的数量。
RFM模型原理：RFM模型是一个简单的根据客户的活跃程度和交易金额贡献所做的分类。
因为操作简单，所以，较为常用。
近度R：R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。
R越大则客户越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。
在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。
频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。
F越大，则表示客户同本公司的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的客户；F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。
针对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。
额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。
一般来讲，单次交易金额较大的客户，支付能力强，价格敏感度低，是较为优质的客户，而每次交易金额很小的客户，可能在支付能力和支付意愿上较低。
当然，也不是绝对的。
RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS进行建模分析，然后深度挖掘。
IBM SPSS还有个Modeler，有专门的RFM挖掘算法供使用。
本文为了普及，介绍使用Excel（2007版）做初步的RFM分析。
操作步骤：第一步：数据的清洗原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数据.xlsx）。
大家可以下载练习。
该数据集共有26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey）、客户编号、收银时间、销售金额、销售类型共5个字段通过简单的筛选，可以看到，在交易金额中有0消费额，有负数消费额，继续查看交易类型，发现为“赠送”和“退货”所造成。
这些数据在本次分析中用不到，所以在数据处理时需要通过筛选除去。
Excel操作：•鼠标点击第一行的行标“1”以选中第一行••菜单栏点击“数据”，快捷按钮栏点选“筛选”••鼠标点击“销售类型”筛选下拉按钮，可以看到所有数据集中有的销售类型••点选“销售金额”字段的小角标也可以看到有负数出现。
•第二步：数据处理根据分析需要，R用客户最后成交时间跟数据采集点时间的时间差（天数）作为计量标准；F根据数据集中每个会员客户的交易次数作为计量标准（1年的交易次数）；M以客户平均的交易额为计量标准。
通过Excel的透视表即可计算以上RFM数据。
Excel操作：•菜单栏点击“插入”••快捷按钮栏点击“透视表”••选择数据区域，确认所有的数据都被选择••选择在“新工作表”中插入数据，然后点击“确定”••将“客户编号”拖入“行标签”栏••将“收银时间”、“记录ID”、“交易金额”拖入数值计算栏••点击“收银时间”数值计算栏按钮，选择“值字段设置”••在“计算类型”中选择“最大值”••在对话框左下角，点击“数字格式”，设定时间格式为：yyyy-mm-dd，然后“确定”••点击“销售金额”数值计算栏按钮，选择“值字段设置”••在“计算类型”中选择“平均值”，然后“确定”••在“记录ID”数值计算按钮栏，选择“值字段设置”••在“计算类型”中选择“计数”，然后“确定”••在透视表顶部筛选项“销售类型”处，点击下拉按钮小角标，在“选择多项”前的小方框中打勾，然后点掉“退货”和“赠送”前的勾，然后“确定”会得到如下结果。
•以上我们得到了：1）F值：客户这1年共消费了多少次2）M值：客户每次交易的平均消费金额但是，R值还需要做些处理。
目前R值只得到的是客户最近一次消费日期，需要计算距离数据采集日期的天数。
Excel操作：•鼠标拉选列标签ABCD,选中透视表所在的四列••按ctrl^C（复制），点击“开始”菜单栏下，快捷按钮栏“粘帖”下的小下拉三角标，选择“粘帖值”【或者点“选择性粘帖”，然后选择粘帖值】，用单纯的数据形式覆盖原有透视表。
••在C1单元格中输入数据采集日期2010-09-27，格式为yyyy-mm-dd••然后选中C1单元格，复制其中内容••选中B5：B1204【快捷操作：点中B5,同时按住Shift^Ctrl后点击向下箭头，松开ctrl键，继续按住shift键，按一次向上箭头，取消数据最后一行的汇总数据】••点击“开始”菜单栏下快捷按钮栏上的“粘帖”按钮下方的下拉箭头，选择“选择性粘帖”，在对话框中勾选“减”，然后“确定”••在不取消目前选择的情况下，选择“开始”菜单栏下快捷按钮栏上的格式化下拉菜单，选择“数字”•因为得到的数据为最后交易日期减去数据采集日期的天数，是负值，所以，还需要处理。
•在D1单元格中输入-1••然后ctrl^C复制D1单元格中的值（-1）••然后选中B5：B1204【快捷操作同上】••“开始”-“粘帖”下拉按钮-“选择性粘帖”-在计算部分选择“乘”，然后点击“确定”•最后得到：到此，我们得到R,F,M针对每个客户编号的值第三步：数据分析R-score, F-score, M-score的值，为了对客户根据R,F,M进行三等分，我们需要计算数据的极差（最大值和最小值的差），通过对比R（或者F,M）值和极差三等分距，来确定R（或者F,M）的R-score, F-score, M-score。
所以先计算R、F、M的最大值、最小值、极差三等分距Excel操作：•F1到H1代表R\F\M的最大值，利用公式“=max(B5:B1204)”计算,（计算F时B换成C，M时B换成D即可）••F2到H2代表R\F\M的最小值，利用公式“=min(B5:B1204)”计算（计算F时B换成C，M时B换成D即可）••F3到H3代表R\F\M的极差三等分距，利用公式“=(F1-F2)/3”计算（计算F时F换成G，M时F换成H即可）•【以上快捷操作可用，先输入F1,F2,F3单元格里的公式，选择F1：F3三个单元格，然后拉动右下角的黑色小十字叉，向右拖动复制F列公式到G和H列即可】•R-score的计算公式为：•E5单元格内输入：“=IF(ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)=0,1,ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)) ”••之所以使用IF判断函数，主要是考虑到当R值为最小值时，roundup(B5,0)为0，用if函数判断如果为0，则强制为1。
••之所以用$F$2锁定引用的单元格，是为了后续的公式复制，最小值和极差三等分距不会发生相对引用而变化位置【锁定引用单元格除了手工添加$符号外，快捷方式是选中引用的单元格按F4快捷键，此处都比较麻烦，手工输入$符号还快些】•【另外一种简单的处理方式就是直接用公式“=ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)”，然后用ctrl^H快捷操作，将0值替换成1即可，这个替换需要将公式复制-快捷粘帖为数值后进行】•F-score和M-score如法炮制。
•F5单元格公式为：=IF(ROUNDUP((C5-$G$2)/$G$3,0)=0,1,ROUNDUP((C5-$G$2)/$G$3,0))••G5单元格公式为：=IF(ROUNDUP((D5-$H$2)/$H$3,0)=0,1,ROUNDUP((D5-$H$2)/$H$3,0))•RFM-score的计算，利用分别乘以100-10-1然后相加的方式，让R、F、M分别为一个三位数字的三个百分位、十分位和个位表达，该三位数的三个位代表了3x3x3=27魔方三个维度上的坐标。
•H5单元格的公式为： =E5*100+F5*10+G5 ••选中E4到H4区域，双击右下角小黑色十字叉，复制E4到H4公式到所有客户数据中••得到结果如下：•接下来的步骤就是统计各个魔方上的客户数量再次利用透视表形成统计结果Excel操作：•“插入”菜单栏下快捷按钮栏按“透视表”，在数据表区域中选择A4：H1204【确认这个选择，自动跳出来的区域要改一下的哦】，然后点击“确定”••将RFM-Score拖入“行标签”中，将“客户编号”拖入“数值计算”栏中，点击“数值计算”栏中的“客户编号”项，选择“字段数值设置”，选择计算方法为“计数”，得到处理结果如下：•第四步：数据分析结果解读和可视化得到这个分析结果，利用Excel的条件格式功能可以对得到的数据分析结果做简单的视觉化。
Excel操作：•将透视表中B列拉宽（如上图）••选中B5:B22列••“开始”菜单栏下快捷按钮栏点击“条件格式”下拉菜单中选择“数据条”，然后选择一个颜色即可•通过条形图的视觉化，可以直观地对比哪类客户数量较多。