什么是数据透视分析？

数据透视分析就是要在 不同维度对数据进行汇总，过滤，分析，比较，作图。用来发现数据的变化趋势和不同因素导致的差异。 这在销售，统计，金融 等方面十分有用，常常会在一些管理软件中使用。

接下来使用Excel介绍了什么是数据透视分析和数据透视表。

下面我使用 Excel的数据透视表 来分析 iPhone手机2013，2014 和2015 年在中国和美国的销售量数据，以总结iPhone手机的销售趋势。

申明：所有数据都是自己编造的，无任何参考价值。

Excel 数据透视表和数据透视图

这是iPhone手机在2013，2014，2015年在中国和美国的销售量。

---- 为了发现每个国家在2013，2014，2015 年不同手机销售量的变化，需要插入数据透视表，并配置数据。在这里，如果在行添加字段，就会以行分类。(先按照国家分类，然后是年份和产品)；

根据配置得到数据透视表

通过数据透视表，很轻松地看到中国的销量总计和美国的销量总计。

数据透视图

根据这个图可以看出，就这几年的变化，iPhone在中国的销售量已经大幅下跌。

---- 为了观察中国和美国之间的销售差异，只需要如下配置数据面板就可以。(以产品和国家分类)

数据透视表

数据透视图

可以发现，从14年开始，iPhone手机在中国的销量开始低于美国，并且它的价格与美国之间的差异已经越来越小。

经过上面利用Excel数据透视表对iPhone手机销量的分析，我们发现Excel的Pivot 数据透视表和数据透视图，有以下好处：

从多个维度分析数据，只需要一张表，就可以从多个角度分析数据的变化。

通过任何人都会的拖拽，就可以创建动态的、总结的视图。

它对非常庞杂繁琐的数据进行加工，分析，可以帮助我们很直观地发现数据变化的趋势和差异。

报表种类丰富(柱状图，折线图)，满足多种需求。

它可以进行数据过滤，以进行某些特定的分析。

好了，Excel和它的数据透视表真是太强大了！

正是由于Excel 这么强大，现在要求来了，现在要求使用Javascript 在Web端实现一模一样的功能!(我的天 -):)

使用Javascript 实现

首先用对象数组定义数据(用于关系型数据库,这里虽然是有序的，但真实的数据是无序的)

var json = [{

"year": 2013,

"country": "usa",

"product": "iphone 5",

"sales": 8000,

"price": 6000

}, {

"year": 2013,

"country": "usa",

"product": "iphone 6",

"sales": 0,

"price": 0

}, {

...

...

}]

或者使用键值对

var data = {

"2013": {

"china": {

"iphone": {

"sales": 8000,

"price": 6000

},

"iphone5":{

...

}

},

"usa": {

...

}

},

"2014": {

...

}

...

}

数据透视表

首先，我先解决数据透视表的问题。

根据上面的数据，有两种处理将数据汇总的方法(这里只是Demo，真实的代码会复杂很多)

使用常规的数据遍历方法。(完成一个排序函数，在这里就使用Array.prototype.sort()方法。)

data.sort(function(a, b) {

return a.year > b.year ||

a.country > b.country ||

a.product > b.product ||

a.sales > b.sales ||

a.price > b.price ;

});

这里先按country排序，如果country相同，那就按照product排序 ...

然后根据排完序的数组进行汇总计算(循环遍历,在这里只是以年份和国家分类)

var getTotal = function () {

var total = {};

for (var i = 0; i < json.length; i++) {

var item = json[i];

// 获得国家每个国家的销售总量

total[item.country] = total[item.country] || {};

total[item.country].sales = total[item.country].sales == undefined ?

item.sales :

total[item.country].sales + item.sales;

// 每个国家不同年份的销售总额

total[item.country][item.year] = total[item.country][item.year] == undefined ?

item.sales :

total[item.country][item.year] + item.sales;

}

var sum = 0;

// 总销售额

for (var key in total) {

sum += total[key].sales;

}

total.sum = sum;

return total;

};

这是汇总的结果

好了，现在就可以根据这个数据进行制作table了(这里不再赘述)。

使用SQL语句进行数据排序和汇总

第二种方法对数据排序汇总的方法就是使用SQL.

一条语句就搞定了

select　* ,total

from data as A,

select sum(sales) from data group by product as B

where A.product = B.product

最后就是完善界面了，通过这种方法可以做到类似的效果，一个简单的透视表就算完成了。

但是由于这个项目有很多表格，甚至不知道列标题的名字，所以上面的方法根本无法使用。

现在，通过另外一种途径来解决这个问题，刚好在Excel IO 部分已经使用过了这个插件。

通过Wijmo解决

这里展示一个用Wijmo来完成数据透视的Demo。

在第一篇 纯Javascript 实现excek IO已经介绍了它的基本使用。

数据透视表

首先将需要的包导入

然后根据数据实例化一个pivot面板

var app = {};

app.pivotPanel = new wijmo.olap.PivotPanel('#pivot_panel');

// engine 就是这个面板的数据引擎，关联的图表会共享一个数据引擎。

var ng = app.pivotPanel.engine;

ng.itemsSource = app.collectionView;

ng.rowFields.push('国家','年份', '产品');

ng.valueFields.push('销量(台)');

ng.showRowTotals = wijmo.olap.ShowTotals.Subtotals;

下面是这段代码的效果：

根据pivot配置面板生成表格

app.pivotGrid = new wijmo.olap.PivotGrid('#pivot_grid', {

itemsSource: app.pivotPanel,

showSelectedHeaders: 'All'

});

添加过滤

通过右键单击列，并选择过滤可以对列数据进行过滤。

数据透视图

app.pivotChart = new wijmo.olap.PivotChart('#pivot_chart', {

chartType:'Column',// Bar

itemsSource: app.pivotPanel

});

好了，数据透视表和透视图已经完成了。

这个是Demo的完整效果。

通过Pivot 控件，这个项目的数据功能也很快完成了。

总结

以上就是这篇文章的全部内容，希望对大家的学习或者工作能有所帮助，如果疑问大家可以留言交流。

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