EXCEL数据分析处理
使用Excel进行数据分析和报告
使用Excel进行数据分析和报告Excel是一款强大的办公软件，不仅可以进行数据处理和存储，还可以进行数据分析和生成报告。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析和生成报告，以及一些常用的数据分析方法。
一、数据整理和清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行整理和清洗。
打开Excel软件并导入数据，可以使用Excel自带的数据导入功能，也可以直接将数据复制粘贴到Excel的工作表中。
然后，根据需要删除多余的列或行，重新调整数据的布局和格式，确保数据的完整性和准确性。
二、数据筛选和排序数据筛选和排序功能可以帮助我们找到想要分析的数据，并根据某个字段进行排序。
在Excel的数据选项卡中，我们可以找到筛选和排序的功能。
通过设置筛选条件，我们可以快速地过滤出符合条件的数据。
而通过排序功能，我们可以按照某个字段的升序或降序排列数据，便于后续的分析。
三、数据透视表数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具。
通过数据透视表，我们可以对大量数据进行汇总和分析，从而快速洞察数据的规律和趋势。
在Excel的插入选项卡中，我们可以找到数据透视表的功能。
选择需要进行分析的数据范围，并设置好行和列的字段，然后就可以生成一个数据透视表。
通过拖拽字段和设置汇总方式，我们可以灵活地对数据进行分组、计算和展示。
四、图表分析Excel提供了多种图表类型，包括柱形图、折线图、饼图等，用于直观地展示数据的分布和趋势。
在Excel的插入选项卡中，我们可以找到图表功能。
选择需要展示的数据范围，并选择合适的图表类型，然后就可以生成一个图表。
通过调整图表的样式和设置，我们可以使图表更加清晰明了。
同时，Excel还提供了一些高级图表和数据可视化工具，例如热力图、散点图和雷达图，可以用于更深入和全面的数据分析。
五、数据分析工具除了数据透视表和图表分析外，Excel还提供了一些数据分析工具和函数，帮助我们进行更复杂和全面的数据分析。
例如，Excel中的常用统计函数，如平均值、标准差、相关系数等，可以帮助我们计算和分析数据的基本统计特征。
如何使用Excel进行数据分析和统计
如何使用Excel进行数据分析和统计在现代社会中，数据分析和统计已经成为许多领域中不可或缺的任务。
而Excel作为一种流行的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，被广泛应用于各种项目和行业。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析和统计，以及一些常用的数据处理技巧和函数，旨在帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据导入和整理在开始数据分析和统计之前，首先需要将需要分析的数据导入到Excel工作表中。
可以通过多种方式导入数据，比如复制粘贴、导入文本或者CSV文件等。
确保数据导入后，需要进行数据的整理和清洗，以便于后续的分析操作。
数据整理的步骤包括：删除重复数据、填充缺失值、删除无用的列或行、调整数据格式等。
通过这些操作，可以保证数据的准确性和完整性，为后续的数据分析做好准备。
二、数据筛选和排序Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以帮助用户快速找到需要的数据并进行分析。
通过筛选功能，可以按照条件对数据进行筛选，只显示符合条件的数据。
例如，可以筛选出销售额大于1000的产品或者筛选出某个时间段内的订单信息。
另外，Excel还可以根据某一列或多列的值对数据进行排序。
通过排序功能，可以按照升序或降序对数据进行排列，便于查看和分析。
比如可以按照销售额从高到低排序，找出销售额最高的产品。
三、数据图表的绘制数据图表是数据分析和统计中常用的可视化工具，可以更直观地展示和分析数据。
Excel提供了丰富的图表类型和定制选项，用户可以根据需要绘制各种类型的图表。
比如，可以绘制柱状图来比较不同产品的销售额，绘制折线图来展示销售额的趋势变化，或者绘制饼图来显示不同区域销售额的占比情况等。
通过图表的直观效果，可以更加深入地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
四、数据分析函数的应用Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行更复杂的数据分析和统计。
以下是一些常用的数据分析函数及其应用场景：1. SUM函数：用于计算一列或多列数据的总和。
使用EXCEL进行数据分析的五个实用技巧
使用EXCEL进行数据分析的五个实用技巧Excel作为一个强大的电子表格工具，因其直观易用和灵活性广泛应用于数据分析领域。
无论你是初学者还是在职场中已有一定经验的用户，掌握一些实用技巧可以显著提升数据分析的效率。
下面介绍五个在Excel中必备的技巧，帮助你更好地处理和分析数据。
数据透视表的威力数据透视表是Excel中一种强大的分析工具，它可以帮助用户快速总结和分析大量数据。
通过几次点击，用户可以将复杂的数据整理成易于理解的形式。
创建数据透视表的步骤如下：选择你的数据范围。
点击菜单栏中的“插入”，然后选择“数据透视表”。
在弹出的窗口中，选择数据透视表放置的位置，点击“确定”。
在右侧的字段列表中拖动相关字段至行、列和数值区域。
数据透视表不仅可以适应不同的数据集，还能轻松进行筛选和分组，使数据分析过程变得直观明了。
利用条件格式化提升数据识别率当数据量庞大时，直接查看数值可能会让人感到无从下手。
此时，条件格式化可以帮助你迅速识别重要信息。
用户可以设定规则，通过颜色编码或图标展示数值的变化。
例如：选中希望格式化的数据区域。
在“开始”菜单中选择“条件格式化”。
选择你所需的格式化类型，比如“突出显示单元格规则”或者“数据条”。
通过这种方式，用户可以轻松关注到异常值或者特定范围内的数据，从而快速做出反应。
函数的应用提升数据分析精度Excel内部提供了多种内置函数，能够简化复杂的计算过程。
常用的如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等函数，均能有效提升数据分析的精度。
具体使用方式为：在单元格中输入“=”，后面跟上你想要的函数名称。
填入相关参数，比如数据范围、条件等。
按下Enter键，结果将自动计算并显示在单元格中。
掌握函数的使用不仅能节省大量时间，还能帮助用户在数据分析中避免人为错误。
图表的多样化展示数据趋势数据图表化是一种有效的可视化手段，它可以更直观地展示数据背后的趋势和关系。
Excel提供了多种类型的图表，如柱状图、饼图、折线图等。
如何在Excel中进行数据分析和报告
如何在Excel中进行数据分析和报告Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和数据分析的领域。
本文将介绍一些在Excel中进行数据分析和报告的方法和技巧，以帮助读者更好地利用Excel进行数据处理和分析。
一、数据导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel，并对数据进行整理。
以下是一些常用的数据导入和整理的方法和技巧。
1. 数据导入Excel提供了多种导入数据的方式，包括从文本文件、数据库、Web页面等导入数据。
通过选择合适的导入方式，可以将外部数据快速导入到Excel中。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行去重、去除空值、修改数据格式等操作，以确保数据的准确性和完整性。
通过使用Excel的筛选、排序、复制粘贴等功能，可以方便地进行数据清洗。
3. 数据分列当数据包含在一个单元格中时，可以使用Excel的文本到列功能将数据分列到多个单元格中。
这样可以方便地对数据进行进一步的处理和分析。
二、数据分析和计算在数据导入和整理完成后，接下来是数据分析和计算阶段。
Excel提供了丰富的数据分析和计算功能，包括数据透视表、函数、图表等。
1. 数据透视表数据透视表是Excel中一个非常强大的数据分析工具，可以针对大量数据进行快速分析和汇总。
通过选择合适的字段、行、列和值，可以轻松生成数据透视表。
2. 函数Excel提供了大量的函数，包括数学函数、统计函数、逻辑函数等。
通过使用这些函数，可以进行各种数据计算和分析。
例如，SUM函数用于求和，AVERAGE函数用于求平均值，COUNT函数用于计数等。
3. 图表Excel的图表功能可以将数据可视化，以便更直观地理解和分析数据。
通过选择合适的数据范围和图表类型，可以创建各种类型的图表，包括柱状图、折线图、饼图等。
三、数据报告和展示在数据分析完成后，最后一步是生成数据报告和展示。
以下是一些常用的数据报告和展示的方法和技巧。
1. 数据报告通过使用Excel的数据透视表、函数和图表等功能，可以生成高效和精确的数据报告。
如何使用Excel进行数据分析
如何使用Excel进行数据分析Excel是一款功能强大的数据处理和分析工具，广泛应用于各个领域。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析，以便更好地理解和利用数据。
一、数据导入及整理在开始数据分析之前，我们首先需要将数据导入Excel，并进行必要的整理和清洗。
以下是一些常用的数据导入和整理的步骤：1. 打开Excel，创建一个新的工作表。
2. 将数据从外部源（如数据库、文本文件等）导入Excel。
可以通过点击“数据”选项卡中的“来自其他来源”或“从文本”按钮来导入数据。
3. 数据导入后，检查数据的完整性和准确性。
删除重复的行或列，并进行必要的数据转换（例如将日期格式转换为Excel可识别的格式）。
4. 将数据按照需要进行排序和筛选，以便后续的分析。
二、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和趋势。
以下是一些常用的数据可视化方法：1. 制作图表：Excel提供了多种图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
通过选中需要可视化的数据范围，然后在“插入”选项卡中选择适当的图表类型，即可将数据转化为图表形式。
2. 调整图表样式：可以根据需求对图表的样式进行调整，包括颜色、字体、坐标轴范围等。
3. 使用图表筛选器：利用图表筛选器，可以通过交互式操作选择和比较不同的数据集，以便更全面地分析数据。
4. 利用图表组合：通过将不同类型的图表组合在一起，可以更好地展示多个数据指标之间的关系。
三、数据分析与计算一旦数据整理和可视化完成，我们可以进行更深入的数据分析和计算。
以下是一些常用的数据分析和计算方法：1. 描述统计分析：Excel提供了各种描述统计函数，如平均值、中位数、标准差、百分位数等。
通过这些函数，我们可以了解数据的中心趋势和变异程度。
2. 数据透视表：利用数据透视表功能，可以快速汇总和分析大量数据。
通过选择需要分析的字段和计算方式，Excel可以生成透视表，帮助我们更好地理解数据的结构和关系。
在Excel中快速分析数据
在Excel中快速分析数据，可以采取以下几种方法：1. 数据透视表（PivotTables）:·选择你的数据范围。
·前往“插入”选项卡，点击“数据透视表”。
·在弹出的对话框中，选择放置数据透视表的位置。
·在字段列表中，将你想要进行分析的字段拖放到行、列或值区域。
·通过拖放和点击字段属性来定制数据透视表，以便快速获取所需的信息。
2. 条件格式（Conditional Formatting）:·选择你想要分析的数据区域。
·点击“开始”选项卡下的“条件格式化”。
·选择“新建规则”来设定特定的格式，比如高亮显示超过特定值的单元格。
·应用条件格式可以帮助你更快地识别数据中的趋势和异常。
3. 图表（Charts）:·选择数据范围。
·前往“插入”选项卡，选择适合你数据类型的图表，如柱状图、折线图或饼图。
·自定义图表的设计和格式，以便更直观地展示数据关系和趋势。
4. 公式和函数:·使用SUM, AVERAGE, MAX, MIN等基本函数快速计算数据的总和、平均值、最大值和最小值。
·利用更高级的函数如VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF等来执行更复杂的查询和逻辑测试。
5. 快速分析工具:·对于Office 365或Excel 2019及以后的版本，你可以使用“快速分析”功能：·选择一个数据范围，在选定区域的右下角会出现一个小方块，称为“快捷工具提示”。
·将鼠标悬停在小方块上，会出现快速分析的选项，包括图表、数据透视表和摘要。
·点击任何一个选项，Excel会在旁边的工作表中生成相应的分析结果。
6. 透视图（PivotCharts）:·与数据透视表类似，透视图提供了一种交互式的方式来查看和分析数据。
·在创建数据透视表的过程中，可以选择创建透视图。
Excel数据分析
Excel数据分析数据分析在各个行业中都扮演着重要的角色，而Excel作为一种常用的数据分析工具，具备强大的功能和灵活性，被广泛应用于数据处理和数据分析的任务中。
本文将介绍一些基本的Excel数据分析技巧和方法，帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel中并进行整理。
Excel提供了多种方式来导入数据，比如从文本文件、数据库或其他Excel文件导入数据等。
通过数据导入功能，我们可以将原始数据快速导入Excel，为后续的数据分析做好准备。
在进行数据整理时，我们可以运用Excel的各种功能来清洗和预处理数据。
比如，可以使用筛选功能来根据特定条件对数据进行过滤，只显示满足条件的数据；还可以使用排序功能对数据进行排序，便于后续的分析和比较。
此外，Excel中的数据透视表和数据透视图功能也可以帮助我们对数据进行快速的汇总和分析。
二、基本数据分析技巧1. 数据可视化在进行数据分析时，将数据可视化是非常重要的一步。
通过将数据以图表的形式展现出来，可以更直观地看到数据的分布和趋势，进而得出更准确的结论。
Excel提供了多种图表类型，比如柱状图、折线图、饼图等，可以根据实际需要选择合适的图表类型来展示数据。
2. 数据统计和计算Excel提供了多种函数和工具，可以用于对数据进行统计和计算。
比如，可以使用SUM函数来计算某一列或某一行数据的总和；使用AVERAGE函数来计算平均值；使用MAX和MIN函数来查找最大值和最小值等。
此外，Excel中还可以使用逻辑函数和条件格式等功能进行数据的条件筛选和标记。
3. 数据透视表和透视图数据透视表和透视图是Excel中非常实用的功能，可以帮助我们对大量数据进行汇总和分析。
通过选择需要分析的字段，可以将复杂的数据表转化为简洁清晰的汇总报表，便于我们从不同的角度对数据进行分析。
三、高级数据分析技巧除了基本的数据分析技巧外，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，可以应对更复杂的数据分析需求。
Excel数据表格的大数据分析和处理技巧
Excel数据表格的大数据分析和处理技巧Excel数据表格是广泛使用的数据处理和分析工具。
在大数据时代，Excel也应该学会如何使用大数据处理和分析技巧，以便更好的处理和分析数据。
本文将讨论一些Excel数据表格的大数据分析和处理技巧。
这些技巧包括对数据的预处理、数据清洗、数据透视表、数据筛选、数据排序和数据分析等方面的技巧。
以下是这些技巧的详细介绍。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步。
处理数据包括删除不必要的列或行、确定数据类型、填充空白单元格、删除重复行等。
Excel中可以使用多种技术来进行数据预处理。
下面是一些常见的数据预处理技巧。
1.删除不必要的列或行在Excel数据表格中，有时候会包含一些冗余的列或行。
这些列或行对于分析没有任何帮助，因此需要删除。
在Excel中，可以使用“隐藏列”和“删除列”功能来删除无关的列。
同样可以使用“隐藏行”和“删除行”功能来删除无关的行。
2.确定数据类型在数据分析之前，需要确定每个单元格的数据类型以确保正确的分析。
可以使用Excel中的“格式控制”命令来设置单元格的数据类型。
如果将数字数据设置为文本数据类型，则可能会导致计算错误。
3.填充空白单元格数据表格中可能出现单元格为空的情况。
Excel中提供了多种方法来填充这些空白单元格。
通过“查找与替换”命令或使用“数据填充”功能都可以快速填充单元格。
4.删除重复行在大数据中，可能存在许多重复的行。
通过“删除重复行”命令可以快速删除重复的行。
这可以确保数据处理出正确的结果。
二、数据清洗数据清洗是指消除数据中的错误和不一致性。
这个过程可以提高分析数据的准确性和可靠性。
以下是数据清洗的一些技巧。
1.删除错误数据Excel数据表格中的错误数据可能是由于数据输入错误或其他原因导致的。
通过检查数据的格式和结构，可以找到并删除这些错误的数据。
2.标准化数据在分析数据之前，需要标准化数据以消除不一致性。
可通过比较数据以找到并标准化错误格式的数据。
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EXCEL数据分析处理Excel提供了强大的数据分析处理功能，利用它们可以实现对数据的排序、分类汇总、筛选及数据透视等操作。
在进行数据分析处理之前，首先必须注意以下几个问题：（1）避免在数据清单中存在有空行和空列。
（2）避免在单元格的开头和末尾键入空格。
（3）避免在一张工作表中建立多个数据清单，每张工作表应仅使用一个数据清单。
（4）在工作表的数据清单应与其他数据之间至少留出一个空列和一个空行，以便于检测和选定数据清单。
（5）关键数据应置于数据清单的顶部或底部。
2.3.1 数据排序2.3.1.1 数据排序的规则Excel允许对字符、数字等数据按大小顺序进行升序或降序排列，要进行排序的数据称之为关键字。
不同类型的关键字的排序规则如下：数值：按数值的大小。
字母：按字母先后顺序。
日期：按日期的先后。
汉字：按汉语拼音的顺序或按笔画顺序。
逻辑值：升序时FALSE排在TRUE前面，降序时相反。
空格：总是排在最后。
2.3.1.2 数据排序步骤（1）单击数据区中要进行排序的任意单元格。
（2）单击【数据】菜单，选择【排序】项，系统将弹出【排序】对话框，如图2-35所示。
图2-35 【排序】对话框（3）在【排序】对话框中用下拉列表框选择要排序的关键字，关键字有“主要关键字”、“次要关键字”和“第三关键字”，根据需要分别选择不同的关键字；（4）单击【确定】按钮，数据就按要求进行了排序。
当只有一个关键字时，可以单击工具栏上的升序按钮或降序按钮，进行自动排序。
2.3.1.3 自定义排序在有些情况下，对数据的排序顺序可能非常特殊，既不是按数值大小次序、也不是按汉字的拼音顺序或笔画顺序，而是按照指定的特殊次序，如对总公司的各个分公司按照要求的顺序进行排序，按产品的种类或规格排序等等，这时就需要自定义排序。
利用自定义排序方法进行排序，首先应建立自定义序列，其方法可参阅第1章的有关内容。
建立好自定义序列后，即可对数据进行排序，方法是：单击数据区中要进行排序的任意单元格，单击【数据】菜单，选择【排序】项，在弹出的【排序】对话框中单击【选项】按钮，系统弹出【排序选项】对话框，如图2-36所示，在【自定义排序次序】的下拉列表中，选择前面建立的自定义序列，然后单击【确定】按钮，即可对数据进行自定义排序。
图2-36 【排序选项】对话框2.3.2 数据的查找与筛选企业的管理人员经常需要在数据库或数据清单众多的数据中找出需要的数据，Excel提供了功能强大的数据查找与筛选工具。
数据查找是指从原始数据中提取满足条件的数据记录，源数据不会改变，也不会被隐藏；数据筛选是指把数据库或数据清单中所有不满足条件的数据记录隐藏起来，只显示满足条件的数据记录。
常用的数据查找与筛选方法有：记录单查找、自动筛选和高级筛选。
下面结合实例说明各种查找方法的具体应用。
【例2—11】图2-37为某公司的部分商品销售记录清单。
图2-37 某公司的商品销售明细清单根据图2-37中的有关资料，可以分别采用记录单查找、自动筛选或高级筛选的方式查找或选择所需要的信息，如下所述：2.3.2.1 记录单查找记录单是查找和编辑数据的最简单的方法，利用记录单，不仅可以查找数据记录，还可以修改和删除记录、添加新的数据记录等。
1．查找数据记录利用记录单查找数据记录的步骤如下：（1）用鼠标单击数据清单或数据库中的任一非空单元格。
（2）单击【数据】菜单，选择【记录单】项，则系统弹出如图2-38所示的记录单。
图2-38 记录单（3）单击记录单中的【条件】按钮，则弹出记录单条件对话框，如图2-39所示。
图2-39 记录单条件对话框（4）输入条件，比如要查找“张三”的销售记录，则在【销售人员】栏中输入“张三”，然后单击【上一条】按钮或【下一条】按钮，系统就逐次显示满足条件的记录行。
还可以使用多个条件联合查找记录，此处不再叙述。
2．修改或删除记录在图2-38所示的记录单中，即可对某一记录的各字段进行修改。
若要删除显示的记录，只需单击记录单上的【删除】按钮即可。
3．添加新的记录在图2-38所示的记录单中，单击记录单上的【新建】按钮，则出现各字段均为空白的新建记录单，在记录单中输入各字段的值，输入完毕后，单击【新建】按钮，即完成添加新记录。
2.3.2.2 自动筛选与自定义筛选1．自动筛选记录单检索数据每次只能显示一个数据行，当查询的数据较多，或要把查询的结果汇总成表时，就需要使用筛选工具了。
自动筛选提供了快速检索数据清单或数据库的方法，通过简单的操作，就能筛选出需要的数据。
利用自动筛选查找数据的步骤如下：（1）用鼠标单击数据清单或数据库中的任一非空单元格。
（2）单击【数据】菜单，选择【筛选】项，在【筛选】子菜单中选择【自动筛选】，则系统自动在数据清单的每列数据的标题旁边添加一个下拉列标标志，如图2-40所示。
图2-40 自动筛选的下拉列表标志（3）单击需要筛选的下拉列表，系统显示出可用的筛选条件，从中选择需要的条件，即可显示出满足条件的所有数据。
例如，要查找所有彩电的销售记录，单击“商品”右边的下拉列表，从中选择“彩电”项，则所有的彩电销售记录就显示出来，而其他的数据则被隐藏，如图2-41所示。
图2-41 彩电销售清单的筛选结果如果有关彩电的销售记录很多，超过了10个，当需要只显示10个记录时，可单击“单价”、“数量”、“金额”等右边的下拉列表中的“前10个”项，系统弹出【自动筛选前10个】对话框，如图2-42所示。
这里，在【显示】下拉列表中“最大”表示最大（最好）的前10个记录，“最小”表示最小（最差）的前10个记录。
中间的编辑框中的数值表示显示的记录行数，系统默认值为10，但可以修改，根据需要输入数值即可。
图2-42 【自动筛选前10个】对话框若要恢复所有的记录，则单击“商品”右边的下拉列表中的“全部”项。
若要取消【自动筛选】状态，则单击【数据】菜单，选择【筛选】项，在【筛选】子菜单中再次选择【自动筛选】。
2．自定义筛选方式当在图2-40所示的下拉列表中选择“自定义”项时，则会弹出【自定义自动筛选方式】对话框，如图2-43所示，用户可根据具体条件对各栏进行设置。
如要查找销售金额大于或等于“150000”且小于或等于“200000”的所有记录，则单击左上角的下拉箭头，选择“大于或等于”，右上角的条件值输入“150000”，单击左下角的下拉箭头，选择“小于或等于”，右下角的条件值输入“200000”，单击【确定】按钮，并选择“与”条件，则满足这些条件的所有记录就显示出来了，如图2-44所示。
图2-43 【自定义自动筛选方式】对话框图2-44 【自定义自动筛选方式】筛选的结果2.3.2.3 高级筛选高级筛选可以使用较多的条件来对数据清单进行筛选，这些条件既可以是与条件，也可以是或条件，或与条件，与或条件的组合使用，还可以使用计算条件。
1．一般情况下的高级筛选利用高级筛选对数据清单进行筛选的步骤如下：（1）首先应建立一个条件区域。
在条件区域中，同一行中的条件是与条件，也就是这些条件必须同时满足；不同行中的条件是或条件，也就是这些条件只要满足其一即可。
如需要查找张三销售彩电的所有记录，则建立条件区域如图2-45所示。
图2-45 建立条件区域（2）单击数据清单或数据库中的任一非空单元格，然后单击【数据】菜单，选择【筛选】子菜单中的【高级筛选】项，则系统弹出如图2-46所示的【高级筛选】对话框。
图2-46 【高级筛选】对话框（3）一般情况下，系统将自动给出了数据区域，用户只需在【条件区域】栏中输入条件区域（本例中为B19:C20，也可以用鼠标拾取单元格区域，此时在条件区域中将显示“销售明细清单!$B$19:$C$20”。
（4）高级筛选结果可以显示在数据清单的原有区域中，也可以显示在工作表的其他空白单元格区域，系统默认的方式是在数据清单的原有区域中显示结果。
若需要在工作表的其他空白单元格区域显示结果，则在【方式】项中选中“将筛选结果复制到其他位置”，并在【复制到】栏中输入需要显示筛选结果的单元格（开头的一个单元格即可）。
图2-47为在原有区域显示的高级筛选结果。
图2-47 在原有区域显示的高级筛选结果当需要显示原始的全部数据时，可以单击【数据】菜单，选择【筛选】子菜单中的项目，在【筛选】子菜单中选择【全部显示】即可。
同样的方法可以进行建立或条件、与条件与或条件的组合使用情况下的高级筛选。
2．计算条件情况下的高级筛选在有些情况下，筛选的条件不是一个常数，而是一个随数据清单中数据变化的计算结果，此时无法直接利用高级筛选进行数据筛选。
不过，我们可以通过计算条件的方法解决。
以例2-20为例（见图2-37），这里要找出销售额大于平均销售额的所有记录。
步骤如下：（1）在数据清单以外的任一空单元格内输入平均值计算公式，比如在单元格H20中输入公式“=AVERAGE(E3:E16)”，这里要特别注意的是存放平均值计算公式的单元格的列标不能与数据清单的任一列标相同，如图2-48所示。
图2-48 计算条件情况下的高级筛选（2）设置条件区域，条件区域的列表可以是除数据清单中数据标题以外的任何文本，而筛选条件可在单元格B20中输入“=E3>$H$20”，这里要特别注意：必须以绝对引用的方式引用销售额平均值，以相对引用的方式引用数据清单中的数据。
（3）按照前面介绍的步骤进行高级筛选，其中高级筛选的数据区域为$A$2:$G$16；高级筛选的条件区域为$B$19:$C$20，则筛选结果如图2-48所示。
2.3.3 数据的分类与汇总在对数据进行分析时，常常需要将相同类型的数据统计出来，这就是数据的分类与汇总。
在对数据进行汇总之前，应特别注意的是：首先必须对要汇总的关键字进行排序。
2.3.3.1 进行分类汇总例如，在例2-11中，要按地区进行自动分类汇总，其步骤如下：（1）首先对“地区”进行排序，排序方法见前面所述。
（2）单击数据清单或数据库中的任一非空单元格，然后单击【数据】菜单，选择【分类汇总】项，系统弹出如图2-49所示的【分类汇总】对话框。
图2-49 【分类汇总】对话框（3）在【分类汇总】对话框中，【分类字段】选项下选择“地区”，【汇总方式】选项下选择“求和”，【选定汇总项】选项下选定“数量”和“金额”，单击【确定】按钮，则分类汇总的结果如图2-50所示。
图2-50 按地区分类汇总结果在图2-50中，左上角有3个按钮，按钮1表示1级汇总，显示全部的销售数量和销售金额汇总；按钮2表示2级汇总，显示各地区的全部销售数量和销售金额汇总；按钮3表示3级汇总，显示各地区的销售数量和销售金额的汇总明细及汇总额（即图2-50所示的汇总结果）。
图2-50中，左边的滑动按钮为隐藏明细按钮，单击此按钮，则将隐藏本级的明细数据，同时变为显示明细按钮，再单击按钮，则将显示本级的全部明细数据，同时变为。