数据分析：用好 Excel 中的数据透视表

提到数据分析，就必然离不开 Excel 中的「数据透视表」。如果之前没有用过这个功能，单看「透视表」这个名字，多少会觉得有点不知所云。

我们不妨回到数据分析的源头来想一想，究竟数据分析的核心本质是什么呢？在我看来，有两点：

定义指标：当我们拿到一堆数据时，是茫然无措的。要进行数据分析，就必须先要有假设和目标：数据分析是为了什么，希望得出什么样的结论。那么，我们就必须要定义指标。例如，要考量一个公司的盈利情况，光有收入和成本的数据是不够的，我们还希望进一步地看到利润额和利润率。
从微观到宏观：大量的数据在没有整合之前，颗粒度往往是非常细节的。许多数据的使用者可能是管理层或者决策者，对他们来说，过于细节的数据毫无意义，他们想看到的是整体宏观的情况。例如，便利店中每一笔成交订单的利润率，对于管理决策者来说过于细节，他们想看到的是某一个周期，或某一个区域内，整体的利润率水平。

而「数据透视表」，恰恰就能做到这两点：对数据进行合并同类项，并进行运算和展示。在这篇文章中，我们就来看看它的各类应用场景，下文中的案例都会体现在这张 Excel 表格中，你可以下载后对照着阅读，效果更佳。

初识数据透视表

作为全国的销售主管，你现在手头拿到了 2020 年的销售数据，你想了解一下去年全年的产品满意度，而这份原始数据是按照区域、门店类型、产品、月份的详细历史数据，一共有近 600 行。

这时候，你选中整个 G 列，Excel 底部会显示所有满意度数据的平均值为 84%。那么接下来，如果你想进一步了解按区域划分的满意度，按门店类型划分的满意度，按产品线划分的满意度，该怎么办呢？

的确，Excel 中有许多公式都可以帮助你计算得出这些数字，但是最简单的方法，还是「数据透视表」，只需要简单的拖拽，就能马上生成想看的数据报告。

以按区域划分的满意度为例，只需要在「插入」选项卡中点击「数据透视表」，确认创建后，将「区域」字段拖入「行」，「满意度」字段拖入「值」，并修改为展示「平均值」，这样，就马上能得到按区域的满意度统计了。可以看到，全国的满意度平均值为 84，主要是华东区域拖了后腿，满意度只有 74%。

基于同样的道理，你也可以快速按门店类型或产品线生成满意度统计。本质上，「数据透视表」就是一个同类项合并工具，可以快速把同一类数据进行归并，且按求和、计数、平均值等方式计算结果。

透视表的使用方式与应用场景

理解了数据透视表最核心的本质后，接下来我们就看看它的各种常见应用场景。

一维数据的二维化展示

数据透视表字段中可以设置「列」和「行」，从而快速将一维数据生成二维化的展示。例如，对于收入这个指标来说，我们既关心按区域的销售情况，也关心不同产品线的销售情况，这时候可以分别将「区域」和「产品」拖入「行」和「列」中，从而快速生成一个区域-产品的收入表格，可以方便地看到 A/B/C 三个产品各自的销量汇总，以及按四个区域的销量汇总。