文章目录

1.筛选
2.数据透视表分析

数据透视表能对数据进行归纳总结，非常好用，本文就从这里给大家距离介绍一下数据透视表使用方法
这里举一个我这里有数据的案例

案例一(初始需求较明确) :
背景: 市场部打算做一场高低客单价的组合促销,需借鉴历史商铺经营数据；
目标: 希望提供最近两个月各商铺的销售额、销量、客单价；
交付物形式:Excel 3.1案例一

分析思路:
1 和需求方确认数据范围,时间维度为最近两个月(注意需确认最近两个月是自然月还是基于当前时点的最近两个月) , 渠道维度需确认线下消费、APP或小程序;
2 和需求方确认分析维度,以商铺为基本维度汇总信息
3 和需求方确认统计指标:
(1)销售额,注意需确认税前金额还是税后金额否去除退款金额;
(2)销量,注意需确认是否去除退货数量;
(3)客单价,注意计算规则是否为消费额/订单数商铺的平均订单金额;

需求确认

原始数据

交付物

分析思路:
1 和需求方确认数据范围,时间维度为最近两个月(注意需确认最近两个月是自然月还是基于当前时点的最近两个月) , 渠道维度需确认线下消费、APP或小程序;
2 和需求方确认分析维度,以商铺为基本维度汇总信息
3 和需求方确认统计指标:
(1)销售额,注意需确认税前金额还是税后金额否去除退款金额;
(2)销量,注意需确认是否去除退货数量;
(3)客单价,注意计算规则是否为消费额/订单数商铺的平均订单金额;

先看提供的数据标签，理解提供数据含义
提供了订单编号会员编号消费日期店铺编号渠道商品名称税前消费金额数量等信息，先理解里面的信息含义再开始分析数据

这个是商家给出的需求，根据需求去对数据进行一些预处理

1.筛选

这里需要分析1月20号到3月20号的消费订单，从这里筛选出1月20到3月20的订单数

商家需要线下方式，所以在渠道方面选择线下

消费金额为负数的要去除

检查其他的没问题的话就可以做数据透视表
一般做数据透视表不要在原始数据中直接分析把数据复制粘贴到新的文档中

2.数据透视表分析

做好了前面的准备工作之后就可以对数据进行分析处理了
选中区域–插入–数据透视表–选定图表区域分析

这样用数据透视表就获取了前两个需求

这样就完成了销售额和销量的计算了

计算订单数量和客单量

计算每个订单编号对应的店铺编号，用到vlookup函数
=VLOOKUP(I30,$A1:1:1:D$1781,4,FALSE)
获得店铺编号

然后把这些复制到新的表格进行数据透视表分析
按如下分析即可，就获取了订单编号总订单数

客单价=销售额/订单数

这样就完成一个案例分析说需要的数据透视表的功能了

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