第三讲-数据分类汇总分析
Excel数据分类与汇总按照特定条件对数据进行分类和汇总
Excel数据分类与汇总按照特定条件对数据进行分类和汇总Excel数据分类与汇总在日常工作中，我们常常需要对海量的数据进行分类和汇总，以便更好地进行分析和决策。
而Excel作为一款功能强大的电子表格软件，提供了丰富的数据处理工具，使数据分类和汇总变得非常简便和高效。
本文将介绍Excel中如何按照特定条件对数据进行分类和汇总的方法。
一、数据分类1. 条件筛选在Excel中，我们可以使用“筛选”功能来根据特定的条件对数据进行分类。
具体操作步骤如下：（1）选中需要筛选的数据区域；（2）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“筛选”功能，然后点击“筛选”；（3）在数据列的标题行上点击筛选箭头，选择需要的筛选条件；（4）根据筛选结果，即可看到符合条件的数据分类情况。
2. 条件排序除了筛选功能，Excel还提供了“排序”功能，可以按照特定的条件对数据进行排序，从而实现数据分类的目的。
具体操作如下：（1）选中需要排序的数据区域；（2）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“排序”功能，然后点击“排序”；（3）选择需要排序的列，并设置排序的顺序（升序或降序）；（4）点击“确定”，即可看到按照特定条件排序后的数据分类结果。
3. 分类汇总表在Excel中，我们还可以利用分类汇总表的功能，根据数据中的某一列进行分类，并进行统计和汇总。
具体操作如下：（1）在数据表格旁边新增一列，用来填写分类标准；（2）在新增的列中，根据数据的特点，给不同的数据打上相应的分类标识；（3）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“分类汇总表”功能，然后点击“分类汇总表”；（4）按照提示，设置分类列和汇总列，点击“确定”，即可生成分类汇总表格。
二、数据汇总1. 条件求和在Excel中，我们可以使用“求和”函数对特定条件下的数据进行求和汇总。
具体操作如下：（1）在需要求和的单元格中输入“=SUM(IF(条件,求和区域))”；（2）按下“Ctrl+Shift+Enter”组合键，即可得到特定条件下的数据求和结果。
数据分析数据筛选排序分类汇总
数据分析是一项重要的工作，它涉及从原始数据中提取有用信息和洞察力的过程。
在进行数据分析时，数据筛选、排序、分类和汇总是必不可少的步骤。
本文将探讨如何进行数据筛选、排序、分类和汇总，以帮助读者更好地理解和应用数据分析。
数据筛选是指从大量数据中选择出具有特定特征或满足某种条件的数据。
在数据分析中，筛选数据是为了更好地集中注意力和资源在感兴趣的数据上。
通常情况下，可以使用不同的筛选条件，如数值范围、时间区间、关键词等来对数据进行筛选。
通过筛选数据，我们可以快速定位到所需数据，从而更加高效地进行后续的分析工作。
数据排序是将数据按照某种规则或指标进行排列的过程。
排序可以帮助我们快速找到排序前后的差异以及数据的趋势。
在数据分析中，常见的排序方式有升序排序和降序排序。
升序排序是指按照从小到大的顺序排列数据，而降序排序是指按照从大到小的顺序排列数据。
通过排序数据，我们可以轻松地找到最大值、最小值、中位数等统计指标，从而更好地理解数据的分布和特征。
数据分类是将数据按照某种特征或属性进行分组的过程。
在数据分析中，分类可以帮助我们将数据按照不同的维度进行分析和比较。
常见的数据分类方式包括按照时间、地理位置、产品类别等进行分类。
通过对数据进行分类，我们可以更好地理解不同类别的数据之间的差异和联系，从而更准确地找出影响因素和洞察机会。
数据汇总是将大量的数据聚合到一个相对较小的数据集中的过程。
在数据分析中，汇总数据可以帮助我们减少数据的复杂性，同时也可以更好地展示数据的关键信息。
常见的数据汇总方式包括求和、平均值、计数、去重等。
通过数据汇总，我们可以更清晰地了解数据的总体特征和趋势，发现其中的规律和异常。
综上所述，数据分析中的数据筛选、排序、分类和汇总是非常重要的步骤。
通过筛选数据，我们可以快速定位到感兴趣的数据；通过排序数据，我们可以找到数据的规律和趋势；通过分类数据，我们可以更好地比较和分析数据；通过汇总数据，我们可以减少数据的复杂性并展示数据的关键信息。
Excel中如何进行数据的分类与汇总操作
Excel中如何进行数据的分类与汇总操作在日常工作和生活中，我们经常会用到 Excel 来处理各种各样的数据。
而对数据进行分类与汇总操作，能够帮助我们更快速、更清晰地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
接下来，我将详细为您介绍在 Excel 中如何进行数据的分类与汇总操作。
首先，让我们来了解一下什么是数据的分类与汇总。
简单来说，分类就是将数据按照某个特定的标准或条件进行分组，比如按照产品类型、地区、时间等。
而汇总则是对分类后的数据进行计算，比如求和、平均值、计数等。
在 Excel 中，进行数据分类与汇总操作之前，我们需要确保数据的准确性和规范性。
数据应该整齐地排列在表格中，每一列都有明确的标题，并且同一列的数据类型应该相同。
接下来，我们可以使用“排序”功能来对数据进行分类。
选中需要排序的数据列，然后在菜单栏中选择“数据”选项卡，点击“排序”按钮。
在弹出的排序对话框中，选择要排序的列和排序方式（升序或降序）。
例如，如果我们要按照销售额从高到低进行排序，就选择销售额列，并选择降序排序。
完成排序后，我们就可以使用“分类汇总”功能来进行汇总操作了。
同样在“数据”选项卡中，找到“分类汇总”按钮并点击。
在弹出的分类汇总对话框中，我们需要设置分类字段（就是我们刚刚排序的字段）、汇总方式（求和、平均值、计数等）以及要汇总的列。
比如，我们要按照产品类型分类，并计算每种产品的销售额总和，就选择产品类型作为分类字段，汇总方式选择求和，汇总项选择销售额列。
另外，如果我们的数据有多个分类层次，比如先按照地区分类，然后在每个地区内再按照产品类型分类，我们可以先对地区进行排序和分类汇总，然后再次对产品类型进行排序和分类汇总。
在进行第二次分类汇总时，需要注意勾选“替换当前分类汇总”选项，否则会出现重复汇总的情况。
还有一种常见的情况是，我们可能需要对筛选后的数据进行分类汇总。
这时候，我们需要先进行筛选操作，然后再进行分类汇总。
数据分类汇总课件
小结
1、什么是分类汇总 2、分类汇总的操作方法 3、分类汇总易错处 4、创建多级的分类汇总及其步骤 5、清除分类汇总
习题
课后习题
1、什么是分类汇总？ 2、简述分类汇总的操作步骤。 3、如何清除分类汇总？
例题一具体操作步骤
第一步：输入数据后，选定A2:F16区域。
第二步：选择“数据”主菜单→ “排序”， 在弹出的“排序”对话框中设置主关键字 (部门)、排序方向 (升序)及有无标题行 (有标题行)；单击“确定”即完成排序设 置。
第三步：选定要分类汇总的区域A2:F16(第二 行是每一列数据的小标题也是字段，必须 选定)。
上机习题
在“我的电脑”窗口中的地址栏，输入 FTP地址ftp://192.168.16.9后，在窗口中选定 “数据分类汇总.doc”文档，按照步骤完成上 机习题。
谢谢!
例题一要求
例题一：
将图一表格进行分类汇总，部以门“部门主”关 为键主字关键字字母按升字序母/升序进行排序，通过“分类汇 总”对话框，分设类置字分段类字部段门（部汇门总）方汇式总方计式数（计汇 总数项）汇总姓项名（姓名），汇总出每个部门的人数，如 图二。
图一
图二
例题1
例题一具体操作步骤
第一步：输入 数据后，选定 A2:F16区域。
例题二要求
例题二： 在例题一汇总的基础上再对基本工
资进行汇总，部以门“部分门类”字为段分类字段，以“求 汇和总”方为式汇总方式，基以例题二
清除分类汇总
操作步骤：
第一步：单击分类汇总数据清单中任意单元格。 第二步：选择“数据”主菜单 →“分分类类汇汇总总”，
数据分类汇总的操作步骤
数据分类汇总的操作步骤
以下是 7 条关于数据分类汇总的操作步骤：
1. 首先呀，你得明确自己要分类汇总啥数据，这就好比去超市前你得知道自己想买啥东西一样。
比如说，你要汇总班级同学的考试成绩，那这就是你的目标数据啦！
2. 接下来，选个合适的工具或软件，这就像战士得有把称手的武器呀！Excel 呀这些常用的软件都很好用。
就像如果你要做蛋糕，你得选个能烤蛋糕的烤箱一样。
3. 然后嘞，把数据整理好放进去，可别乱糟糟的哦，那可不行！假如你的数据像一团乱麻，怎么能汇总出清晰的结果呢？就像整理房间，得把东西放整齐一样。
4. 嘿，这时候要设置分类的标准啦！是按成绩高低分，还是按性别分呢？这就好像给不同的物品贴上不同的标签一样重要。
比如按成绩划分优良中差，这多清晰呀！
5. 接着呀，用工具里的功能进行汇总操作，看着数据一点点被整理清晰，你不觉得很有成就感吗？这就如同把拼图一块块拼起来，最后呈现出一幅完整的画面。
6. 哇哦，检查一下汇总结果是不是正确的呀，可不能有错误哟！好比你做完作业得检查一遍，不然出错了多可惜呀。
假设有个数据汇总错了，那之前的努力不就白费啦！
7. 最后呀，好好欣赏你的成果吧！看到清晰明了的数据汇总，是不是心情超好？这就像你辛苦种的花儿终于绽放了一样让人开心！
我觉得呀，只要按照这些步骤来，数据分类汇总一点儿也不难，相反还挺有趣的呢！大家快去试试吧！。
excel如何对数据进行分类汇总分析
excel如何对数据进行分类汇总分析
方法1:点击文件菜单栏中“数据”-“排序”旁边的升序或降序
按钮，此处可降序也可升序。
方法2：点击文件菜单栏中“数据”-“排序”，弹出“排序提醒”对话框，选择“扩展选定区域”，点击“排序”。
在“排序”对话框中，选择主要关键字“身份证号”，排序依据“数值”，次序“降序或升序”。
点击“确定”
此处对数据做计数汇总为例，还可进行“求和”、“平均值”等。
选中需要分类汇总的数据，点击文件菜单栏中“数据”-“分类
汇总”，分类字段：“身份证号”、汇总方式“计数”，选定汇总
项“考试成绩”。
含义：“以身份证号为主，对考试成绩做计数汇总，即每个考生考试次数”。
点击“确定”
如何删除分类汇总。
选中需要分类汇总的数据，点击文件菜单栏中“数据”-“分类汇总”，点击“全部删除”。
分类汇总的方法
分类汇总的方法分类汇总是数据分析中常见的一种操作，主要用于将数据按照一定的分类标准进行统计。
以下是一些分类汇总的方法：1. Excel的分类汇总功能：这是最常用的分类汇总方法之一。
具体步骤如下：首先，对需要分类的字段进行排序。
然后，选择需要汇总的数据区域，在“数据”菜单中选择“分类汇总”。
在“分类汇总”对话框中，选择需要汇总的字段和汇总方式，如求和、平均值等。
点击“确定”，Excel会自动对数据进行分类汇总。
2. SQL的GROUP BY语句：在数据库查询中，可以使用GROUP BY语句对数据进行分类汇总。
具体步骤如下：编写查询语句，选择需要汇总的字段和汇总方式。
在SELECT语句后添加GROUP BY子句，指定需要按照哪个字段进行分类。
执行查询语句，数据库将返回按照指定字段分类汇总的结果。
3. Python的Pandas库：Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，也可以用来进行分类汇总。
具体步骤如下：导入Pandas库，读取需要汇总的数据。
使用groupby()函数按照需要分类的字段进行分组。
对分组后的数据进行汇总操作，如求和、平均值等。
输出汇总结果。
4. R语言的dplyr包：在R语言中，可以使用dplyr包来进行分类汇总。
具体步骤如下：安装并加载dplyr包。
读取需要汇总的数据。
使用group_by()函数按照需要分类的字段进行分组。
使用summarise()函数对分组后的数据进行汇总操作，如求和、平均值等。
输出汇总结果。
以上是几种常见的分类汇总方法，根据具体的数据规模和需求选择适合的方法进行操作。
教学课件512数据分类汇总
数据管理
-------数据分类汇总
分类汇总
分类汇总是按照某一字段的字段值对记录进行分类（排序），然后对记录的数值字段进行统计操作。 对数据进行分类汇总，首先要对分类字段进行分类排序，使相同的项目排列在一起，这样汇总才有意义。因此， 在进行分类汇总操作时一定要先按照分类项排序，再进行汇总的操作。 下面通过实际例子说明分类汇总的操作。 【例】针对“职工档案管理”数据清单，按“职称”汇总“工资”、“奖金”字段的平均值，即统计出不同职称 的职工的工资和奖金的平均值。
3字段是多个时，可先按一个字段进行分类 汇总，之后再将更小分组的分类汇总插入到现有 的分类汇总组中，实现多个分类字段的分类汇总。 从左图中可以看到，分类汇总的左上角有一排数 字按钮。 为第一层，代表总的汇总结果范围； 按钮 为第二层，可以显示第一、二层的记录； 依此类推。 按钮用于显示明细数据； 按钮则 用于隐藏明细数据。 如果进行完分类汇总操作后，想要回到原始的数 据清单状态，可以删除当前的分类汇总，只要再 次打开“分类汇总”对话框，并单击“全部删除” 按钮即可
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OLTP 系统中的数据主要被组织为支持如下事务： 记录来自销售点终端或通过网站输入的订单。 当库存量降到指定级别时，订购更多的货物。 在制造厂中将零部件组装为成品时对零部件进行跟踪。 记录雇员数据。
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随着数据库技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的数据，如何从这些海量数据中提取对 企业决策分析有用的信息成为企业决策管理人员所面临的重要难题。
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联机分析处理的主要特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型， 维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、 地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分 析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵 活性。这也是联机分析处理被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理 信息系统有着本质的区别。
ETL: 构建数据仓库的过程就是根据预先设计好的逻辑模式从分布在企业内部各处的OLTP数据 库中提取数据并对经过必要的变换最终形成全企业统一模式数据的过程。
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联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作， 侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数 据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准 确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
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联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而 使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。它可用于证实 人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
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OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境 下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
Client\Server结构 Client:联机事物处理(OLTP) Server:联机分析处理(OLAP)
2020/12/18
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联机分析处理 数据分类汇总分析的意义和作用 数据分类汇总的三种方法 数据透视表
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当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、 联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
传统的企业数据库系统(管理信息系统)即联机事务处理系统（On-Line Transaction Processing,简称 OLTP）作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。
数据仓库（Data Warehouse）技术就是在这样的背景下发展起来的。
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业界公认的数据仓库概念创始人W. H. Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中对数据仓 库的定义是：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的持久的 数据集合”。
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1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业 级的中心信息数据库中。
随着市场竞争的日趋激烈，企业更加强调决策的及时性和准确性，这使得以支持决策管理分析 为主要目的的应用迅速崛起，这类应用被称为联机分析处理(OLAP)，它所存储的数据被称为 信息数据。
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联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时， 从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据，可能会综 合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。这些分析角度虽 然可以通过报表来反映，但每一个分析的角度可以生成一张报表，各个分析角度的不同组合又 可以生成不同的报表，使得IT人员的工作量相当大，而且往往难以跟上管理决策人员思考的步 伐。
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事实上，随着数据仓库理论的发展，数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决 方案。数据仓库系统的核心是联机分析处理，但数据仓库包括更为广泛的内容。
概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确 分析，辅助做出更好的商业决策的系统。它本身包括三部分内容：
数据源 (OLTP)
数据集市 数据存储 数据仓库的体系结构图
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OLAP引擎
前端工具
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OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行 处理，并在很短的时间内给出处理结果。
这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答,也称为实时系统。衡量联机事 务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间，即用户在终端上送入 数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂
的查询结果。
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加载 更新
监测集成 数据仓库
OLAP 服务器
分析 查询 报表 数据挖掘
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这 种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使 用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
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在过去的二十年中，大量的企业利用关系型数据库来存储和管理业务数据，并建立相应的应用 系统来支持日常业务运作。这种应用以支持业务处理为主要目的，被称为联机事务处理(OLTP) 应用，它所存储的数据被称为操作数据或者业务数据。