运用Excel进行数据分析

(1) 有些时候，可以利用Excel进行简单的数据分析，写数据报表时也会运用到，针对案例，使用Excel的部分功能来实现以下目标。

(2) 现在你有一份的餐食数据，我想通过excel知道以下问题：
　　1. 全国点评数最高的饭店是哪家?
　　2. 哪个城市的饭店人均口味最好?
　　3. 哪个类型的餐饮评价最好?
　　4. 类型为川菜的店中，有多少个带「辣」字，又有多少个带「麻」字?
　　5. 口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家?它们在哪个城市的占比最
多?
　　6. 上海地区中，各个类型饭店服务前五名?
　　7. 没有评价的饭店有几家?
　　8. 将人均价格划分成0~ 50 , 50~ 100 , 100~ 150 , 150~ 200 , 200+这几个档次，各个城市分别有几家？其中占比又是多少？
　　9. 将点评、人均、口味、环境、服务这几个指标加工出一个综合评价系数,并且计算哪十家店是最好的（开放题）。
　　10. 对上海地区的日本料理,做一次描述性分析（开放题）

(3) 数据：
　　　　　　　　　　　

链接: 数据下载
提取码：2ns3

（1）问题一

问题：全国点评数最高的饭店是哪家?
解答：运用 INDEX() 和 MATCH() 进行数据分析

步骤：
(1) 找出点评数最高的值var
(2) 通过 INDEX() 函数来进行var在“点评”列中的坐标定位，再通过 MATCH() 进行店名中的坐标查找

实现过程

(1) 找出点评数最高的值var

=MAX(D:D)

(2) 找出点评数最高的饭店是哪家?

=INDEX(C:D,MATCH(21180,D:D,0),1)

最后，得到的结果是:

（2）问题二

问题：哪个城市的饭店人均口味最好?
解答：运用 数据透视表 进行数据分析

步骤和实现过程：
（1）全选表格，点击“插入”，点击“数据透视表”。
　　　　　　　　　　　
（2）创建数据透视表
　　　　　　　　　　　
（3）选择行：城市；选择列：口味；选择 “值字段设置” ：平均值
　　　　　　　　　　　

最后，进行数据排序，人均口味最好的城市是上海，最高约为：7.95

（3）问题三

问题：哪个类型的餐饮评价最好？
解答：运用 数据透视表 进行数据分析

针对问题三，同样按照问题二的步骤。
最后，对数据进行排序，餐饮评价最好的类型是火锅，最高约为：80589
　　　　　　　　　　　　　　　　　

（4）问题四

问题：类型为川菜的店中，有多少个带「辣」字，又有多少个带「麻」字?
解答：运用 COUNTIF() 进行数据分析

步骤：
(1) 运用 COUNTIF()统计每个店名中出现「麻」的字数
(2) 运用 COUNTIF()统计每个店名中出现「辣」的字数
(3) 控制第一行，点击“数据”，点击“筛选”；将“类别”选成“川菜”；最后，统计「麻」，「辣」列中有多少个带「辣」字，又有多少个带「麻」字

实现过程

(1) 新增一列，运用 COUNTIF()统计

=COUNTIF(C2,"*麻*")
=COUNTIF(C2,"*辣*")

(3) 统计个数
　　　　　　　　　　　
结果：
　　统计「麻」个数：28
　　统计「辣」个数：44
　　可以大致了解到类型为川菜的店名，同时在「麻」和「辣」两个字做选择，普遍爱好「辣」字。

（5）问题五

问题：口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家?它们在哪个城市的占比最
多?
解答：运用 “筛选” 进行数据分析

步骤和实现过程：
（1）控制第一行，点击“数据”，点击“筛选”；将“口味”，“环境”，“服务”选成8.0以上；
　　　　　　　　　　　
（2）统计饭店的数量，重新复制“城市”，运用数据透视表 统计并描述“城市”的信息。
　　　　　　　　　　　　　　　　　

结果：
　　统计饭店的数量：457
　　北京占比最多。

（6）问题六

问题：上海地区中，各个类型饭店服务前五名?
解答：运用 IF()和 “筛选” 进行数据分析

步骤和实现过程：
(1) 控制第一行，点击“数据”，点击“筛选”；将“城市”选成“上海”；选择“城市”、“类型”、“店名”、“服务”指标后，赋值到新的Sheet中。
　　　　　　　　　　　

(2) 首先对“服务”降序；再对“类型”进行降序（都是扩展到整个区域）。
　　　　　　　　　　　
会发现类型相同的店，它们的服务是降序排列。

(3) 按数字递增来描述“类型”，用到：IF()函数。
　　　　　　　　　　　

(4) 接下来，筛选第“E”列前五名"<=5"。
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　
最后得到了，各个类型饭店服务前五名。

（7）问题七

问题：没有评价的饭店有几家?
解答：直接对数据进行操作

步骤和实现过程：
直接筛选“点评”为空格，再统计类型的总数就是空格的总数，得到没有评价的饭店有1355家。

（8）问题八

问题：将人均价格划分成0~ 50 , 50~ 100 , 100~ 150 , 150~ 200 , 200+这几个档次，各个城市分别有几家？其中占比又是多少？
解答：运用 “除”和 “取整” 和"数据透视表" 进行数据分析

步骤和实现过程：
（1）运用“除”和 “取整” 将人均价格分段。
　　　　　　　　　　　

=E2/50
=INT(I2)+1

（2）将“>=5”的price_level全都统一成5，运用“数据透视表”统计城市与价格之间的关系
　　　　　　　　　　　
替换
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　
（3）将数据赋值到新的Sheet中，然后计算占比。
　　　　　　　　　　　

（9）问题九

问题：将点评、人均、口味、环境、服务这几个指标加工出一个综合评价系数，并且计算哪十家店是最好的（开放题）。
解答：运用 log() 和 “线性加权” 进行分析

步骤：
（1）剔除空值和异常值
（2）将“口味” 、“环境” 、“服务” 按不同权重线性加权后，形成新的一个指标。
（3）运用 log()函数，将“点评” 缩小到1~5范围内（可以选任意底数）。
（4）运用 log()函数，将“人均” 缩小到1~5范围内（可以选任意底数），人均取负值。因为价格越低，消费者会越喜欢。
（5）最后，将所有指标线性加权，形成综合评价系数 。

实现过程：
（1）控制第一行，点击“数据”，点击“筛选”；剔除空值和异常值；重新赋值到新的Sheet中。
（2）线性加权
　　　　　　　　　　　
（3）（4）运用 log()函数
　　　　　　　　　　　

=LOG(D2,10)
=LOG(E2,5)

（5）线性加权，并按综合评价系数 排名。
　　　　　　　　　　　

注意： 各指标的权重，按需求而定。

（10）问题十

问题：对全国的日本料理，做一次描述性分析（开放题）
解答：运用 “数据分析” 进行处理

步骤和实现过程：
（1）控制第一行，点击“数据”，点击“筛选”；将“类型”选成日本料理；重新赋值到新的Sheet中。
　　　　　　　　　　　

（2）点击“数据”，点击“分析”，点击 “数据分析”。
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　
以上就是对全国的日本料理，做的一次描述性分析。