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Excel数据透视表应用大全的内容简介

《Excel数据透视表应用大全》全面系统地介绍了Excel数据透视表的技术特点和应用方法，深入揭示数据透视表的原理，并配合大量典型实用的应用实例，帮助读者全面掌握Excel数据透视表技术。《Excel数据透视表应用大全》共18章，分别介绍创建数据透视表，改变数据透视表的布局，刷新数据透视表，数据透视表的格式设置，在数据透视表中排序，数据透视表的项目组合，在数据透视表中进行计算，数据透视表函数的综合应用，创建动态数据透视表，创建复合范围的数据透视表，通过导入外部数据“编辑0LEDB查询”创建数据透视表，使用“MicrosoftQuery”数据查询创建透视表，利用多样的数据源创建数据透视表，在Web上使用数据透视表，数据透视表与VBA，使用数据透视图，数据透视表与数据透视图打印技术，数据透视表技术综合运用等内容。

Excel常用功能大全（含快捷键、函数、数据透视表以及其他常用功能）

数据分析师，如其名所说，日常工作就是与数据打交道。因此，如何在日常繁杂的数据中快速且准确地获取想要的数据就显得尤其重要。

Excel表，每个数据分析师的必备数据处理工具之一。本文主要分享利用excel表提高数据处理能力的一些小技巧，旨在帮助大家快速处理数据，提高工作效率，从而腾出更多精力做更多有意义的数据分析项目。为了方便大家阅读，本文主要分成以下几个模块：

1、Excel常用快捷键介绍

2、Excel常用函数介绍

3、数据透视表介绍

4、其他常见功能介绍

以下是我工作中常用的一些快捷键。这些快捷键帮我节省了不少时间，提升了我的工作效率。在此分享给大家。

以下是工作中经常用到的一些函数，以及函数的使用方法和功能。之后会写一篇详细的文章来介绍，如何仅仅通过sum、sumifs、count以及countifs等函数做成全面数据监控平台。

数据透视表帮助我们将数据汇总，可替代一部分SQL的功能。数据透视表基础使用方法就是选择数据，插入数据透视表，然后选择想要的行列及功能拖拽即可。此处便不赘述基本使用方法，而是讲一讲非常有用的一些隐藏功能。比方下面的源数据是一个商城的订单详情，我们想看一下这个商城在每个城市的销售情况，即可通过数据透视表汇总成如下右表格。常规来说直接生成一个“产品”对应多个城市的表格形式，不太方便后续统计。因此将每个产品和城市和销售额形成一对一对一的三列形式，方便后续统计和其他各种操作。

Excel非常强大，好用的功能远不止这些，此处贴出一些我常用的功能操作演示。常用功能及操作如下：

在日常工作中，会遇到一些数据表中某一列必须都是唯一值，因此需要检查重复值。通过肉眼找到重复值费眼又费时间。这时候通过Excel表突出显示重复值，然后通过Excel的筛选功能将标红的单元格筛选出即可。

有时候我们需要处理一些txt文件格式的数据或者其他一些文本之类的数据，可以通过分列功能快速达成。分列也可以用作有规律的数据拆解工作。

冻结窗格主要有三个功能区：冻结首行、冻结首列以及冻结任意窗格。可根据实际需求选择冻结方式。

当直接以表格的形式全量呈现明细数据时，多且杂，不宜发现重点数据。有时候有些比较重要的数值指标就会被淹没其中，给数据使用方增加一些数据使用难度。通过条件格式里面的功能，能够很直观的发现一些重要数据点以及让数据使用方能更方便的使用数据。

通常情况下，我们需要从别处复制一些单元格，直接粘贴有可能会带一些乱七八糟的格式，和原先文件不匹配或者其他原因，然后一个一个去修改很是麻烦。我建议大家如果无特殊要求，最好都采用选择性粘贴值，能够省下不少事。选择性粘贴还有很多别的功能，如转置也是很常用的一个功能。

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在数据分析道路上，学无止境，终身成长。

excel数据透视表教程

　excel数据透视表是一种用于对数据进行分析的三维表格，它的特点在于表格结构的不固定性，可以随时根据实际需要进行调整得出不同的表格视图。它是将排序、筛选、分类汇总这三个过程结合在一起，通过对表格行、列的不同选择甚至进行转换以查看源数据的不同汇总结果，可以显示不同的页面以筛选数据，并根据不同的实际需要显示所选区域的明细数据。这此功能为用户的分析数据带来了极大的方便。下面为大家介绍excel数据透视表应用大全，希望能对大家有所帮助!

一、创建excel数据透视表的基本步骤

1、准备好要对其进行分析的数据。可以是基本的Excel表格、数据清单、外部数据源、其他的数据透视表。但这些源数据表满足一个基本要求：必需符合数据库设计的第一范式，直白的说就是不能表中套表。在Excel中具体表现是，不能对表头的任一单元格进行合并(或拆分)。当然所有存放数据的列、行必须是连续的。

2、打开一张含有准备分析数据的表格。选中表中非空白区域的任意单元格。执行菜单栏中的“数据—数据透视表和数据透视图”，打开如下对话框。

按默认状态，单击“下一步”。

按默认状态，单击“下一步”。

按默认状态“选择新建工作表”存放“数据透视表”，单击“布局”(也可以直接单击“完成”，由使用者直接安排后在的表格“布局”。)调出布局界面，对数据透视表的各个显示选项进行处理。

本步骤是创建excel数据透视表最关键的一步，不过其实也是非常的简单。用鼠标拖动右边相应的各字段(列标题)到左边表格中的相就位即可。那么excel数据透视表教程呢?

根据提供的消息资料，就能了解到excel数据透视表教程。本实例中，拖动“乡镇”字段到“页”位置上，将“村”、“组”、“姓名”字段拖动到“行”位置上，将“资金名称”字段拖动到“列”位置上，将“金额”字段拖动到“数据”区位置上。

完成上述操作后，单击“确定”，再单击“完成”。至此“数据透视表”的创建步骤完成。

二、使用excel数据透视表

1、将“数据透视表”的工具栏(本图右上以“数据透视表”为标题的部分)和“数据透视表字段列表”关闭(这两个工具是为如对前期设计不满意，需要对“数据透视表”的布局进行重新调整而准备的)。

2、单击 “乡镇”页标题右边的下拉键头，可对显示数据的页进行选择。

3、根据实际需要，通过相应的下拉键头对“行”字段：“村”、“组”、“姓名”和“列”字段：“资金名称”进行选择，可以以各种不同的方式，显示你所需要的数据。最后视图结果如下：

三、注意事项

1、Excel2003及以前的版本有256列和65536行的限制，2007及以后的版本也存在1024列和1048576行的限制。在实际使用时要考虑运行速度的因素。

2、Access中有类似数据透视表的功能，但界面没有Excel友好，易用性略差。当数据行很多时，可先用Access进行预处理，再用Excel进行处理，这样既搞高了速度又便于使用。想要详细了解excel数据透视表应用大全，可以继续关注excel数据透视表教程的最新动态。

以上是小编为大家分享的关于excel数据透视表教程的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

excel表透视表在哪? 作用是什么

1、excel表透视表其实很容易找到，就在插入选项卡中。

2、找到透视表的按钮之后，点击“数据透视表”，选择想要建立透视表的数据和放置位置即可。

3、Excel数据透视表是一种数据汇总手段,如果表格内的数据太多,单靠肉眼是很难准确分辨数据的,而使用数据透视表,就可以很方便的筛选各种数据。可以用在记录数量众多、以流水帐形式记录、结构复杂的工作表。使得数据处理更加简洁直观。

excel数据透视操作方法

一、excel2007数据透视表的位置

如下图一样，找到“插入”选项卡，界面的左顶位置，就有“数据透视表”的功能。

二、excel2007数据透视表的概念

很多人不明白数据透视表是什么意思?说得通俗一点，指的'就是高级筛选。根据条件或需要快速找出所需要的数据和统计出所需要的数据。

三、excel2007数据透视表操作方法

假设存在如下图的数据。

现在，我们要按照每个操作员的名称，统计出各人所出售的品种及总和，如何来操作呢?

首先选中上图的数据范围。

然后点击“数据透视表”。然后会出现如下的对话框。

上图中，需要操作两个地方，①是要分析的数据，这个范围就是我们所选择的范围了。②是选择放置数据透视表的位置，也就是筛选出来的数据放什么地方，在这里选择A11，选择好了点击“确定”。出现如下图的界面。

出现上图以后，很多人就被吓着了，因为什么都没有，好像什么也做不了。不急，请看下图。上述操作了以后，请注意操作界面的右边，还有这个地方可以操作哦。

如果你什么都不会，记得在上图，能勾选的地方√上，这样，数据就出来了。

看看上图，不就有了么?当然，上图是根据操作员来进行的分类统计，统计的是各类出售食品的总和，如果不需要总和，我们也可以修改，比如，统计平均。点击界面中的“求和项：价值”→“值字段设置”。

这样呢，就弹出如下图了。

上图中，选择一种汇总方式吧，比如平均值、计数啊，等等，可以自己修改，得出的结果为：

就这样，好了，说到这里，希望对你有帮助，这就是数据透视表在2007里面的使用方法了。

EXCEL中的数据透视表有什么作用，用在哪些方面？

EXCEL中的数据透视表可以进行数据的求和与计数，做数据透视表求和步骤：

1、电脑打开Excel表格。

2、打开Excel表格后，全选数据，然后点击插入，选择数据透视表。

3、弹出创建数据透视表页面，请选择单元格区域中会自动显示刚才全选的数据，无需再点击选择。

4、创建数据透视表页面下方，点击现有工作表，然后选择创建透视表的单元格，最后点击确定。

5、确定创建透视表后，在Excel右侧选择要透视表区域。

6、选择区域后，刚才选择的单元格就会出现透视表了。

7、点击其中一个单元格，就会自动跳转另一个页面，查看全部数据。