项目介绍

通过对销售后台的10000条销售数据，使用Excel进行进行多维度拆解分析，制作可视化看板。

• 未制作完成，等以后有时间再弄
• 不过我认为使用excel制作可视化看板确实比较复杂，不如用python+powerBI来的实在

项目过程

1. 观察数据（查看数据内容，观察是否存在缺失数据、重复数据、空白行等内容）
2. 数据处理（添加需要的字段以及拆分字段）

1.观察数据

使用Excel打开数据文件，观察数据源情况如下：

1.1 查看数据大小

通过点击列或行可在状态栏查看数据大小：

行
列

• 共有9973条数据，19个标签

1.2 查看缺失及脏数据并处理

（1）打开筛选，依次选择每个标签的空白或其他异常数据

（2）根据列标签，判断是删除空白行还是进行随机填充
通过shift+左击选择第一个单元格至最后一个单元格，按del进行删除整行。

• 在此数据集中对“订单日期”，“细分”，“产品ID”字段缺失的行全部删除，其余的可根据其他完整字段进行填充
  （3）比如国家字段中，出现了“0”，“中”等异常数据，可以直接填充为“中国”（数据集仅为中国区域数据）

  
  

全部填充操作步骤：

1. 选中第一栏
2. 按住ctrl+shift+↓键，全选当前列所有行数据
3. 输入“中国”，按ctrl+enter进行全部填充

1.3 空白行

可通过单选第一行多列数据，按住ctrl+shift+↓，若直接定位在末尾则表示无空白行，在数据中间中断则直接定位到空白行。

1.4 重复数据处理

此数据集中，订单ID是可以重复的（同一订单有多件商品），但可以通过行ID查看是否重复值。

步骤：数据→数据工具→删除重复值，选择指定的重复数据进行删除

1.5 将日期改为文本类型

2.数据处理

2.1 增加年龄字段

可以通过提取身份证号码中的生日信息，再与当年日期进行相减，提取出年龄信息

知识点：

• mid(str,x,y)：根据传递的参数，取第x位置的y个字符
• now()：当前时间
• year(x)：x的当前年份
• 移动鼠标至单元格右下角，出现"+"号双击，即可全部行填充

2.2 年龄异常

由于身份证号码有误，出现年龄100的情况，也有可能出现年龄过大的异常数据，现在进行条件筛选，剔除年龄>100的用户；新增一列，通过if函数，增加“删除”“保留”标签，通过对这一列的删除进行筛选，选取后删除行。

2.3 增加性别列

通过身份证号倒数第二位判断该用户性别，奇数为男性，偶数为女性。
单元格公式如下：

• 通过MOD求余函数判断奇偶性，再通过IF添加性别。

2.4 拆分 “产品ID列” 为 “ID”，“类别”，“子类别”

选择数据→分列→分隔符号选择“其他”输入“-”

分隔结果：

2.5 增加产品单价列

为方便对商品进行产品分析，通过销售额/数量/(1-折扣) 得出商品单价，并新增列

3. 统计分析

3.1 增加年龄区间

=IF(AND(E2>16,E2<=20),"16-20",IF(AND(E2>20,E2<=25),"20-25",IF(AND(E2>25,E2<=30),"25-30",IF(AND(E2>30,E2<=40),"30-40",IF(AND(E2>40,E2<=50),"40-50","50+")))))

年龄区间

3.2 从不同维度统计人数与销售总额

（1）新添加一张表1，将需求列出

)
（2）新添加一张表2，删除重复用户ID，保留性别、年龄区间、细分、城市、区域等字段统计总人数,
全选数据，选择“数据”→“删除重复项”→关键字选择用户ID

总人数：

=COUNTA(去重用户!A2:A791)

男女人数：

=COUNTIF(去重用户!C$2:C$791,A4)

总人数使用counta函数统计所有非空数量，其他维度数据使用countif统计数量
结果如下：

（3）新添加一张表3，将不需要的字段删除（例如编号、发货日期等）