数据整理与汇总
经济统计学中的数据汇总与整理方法
经济统计学中的数据汇总与整理方法经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学，它使用大量的数据来描述和分析经济的运行状况。
数据的汇总与整理是经济统计学中非常重要的一个环节，它直接影响到后续的数据分析和决策制定。
本文将探讨经济统计学中常用的数据汇总与整理方法。
一、数据的收集在进行数据汇总与整理之前，首先需要进行数据的收集。
数据的收集可以通过各种途径进行，如问卷调查、实地观察、实验研究等。
在经济统计学中，常用的数据收集方法包括抽样调查和全面普查。
抽样调查是指从总体中选取一部分样本进行调查，通过对样本数据的分析，推断出总体的特征。
抽样调查具有高效、经济的优点，但也存在一定的误差。
在进行抽样调查时，需要注意样本的选择方法和样本量的确定，以保证样本的代表性和可靠性。
全面普查是指对总体中的每个单位进行调查，获取全部数据。
全面普查具有准确性和全面性的优点，但也需要耗费大量的时间和资源。
在实际应用中，通常会根据具体情况选择抽样调查或全面普查的方法。
二、数据的分类与编码在数据汇总与整理过程中，需要对数据进行分类与编码，以便于后续的统计分析和比较。
数据的分类可以根据不同的维度进行，如时间、地区、行业等。
编码可以采用数字、字母或符号等方式进行，以便于数据的识别和管理。
数据的分类与编码需要根据实际情况进行，要考虑到数据的特点和使用的需要。
在进行数据分类与编码时，需要注意分类的准确性和编码的一致性，以避免数据混淆和错误。
三、数据的清洗与校验数据的清洗与校验是数据汇总与整理过程中的重要环节，它可以帮助发现和纠正数据中的错误和异常。
数据的清洗主要包括删除重复数据、填补缺失数据和纠正错误数据等。
数据的校验主要包括逻辑校验和合理性校验等。
在进行数据清洗与校验时，需要使用专业的数据处理软件和工具，以提高效率和准确性。
同时，还需要结合经济理论和实际经验进行判断和处理，以确保数据的质量和可靠性。
四、数据的汇总与整理数据的汇总与整理是将分散的数据进行集中和整合，形成统一的数据集。
数据分类与汇总EXCEL分类汇总技巧
数据分类与汇总EXCEL分类汇总技巧数据分类与汇总：EXCEL分类汇总技巧在如今信息爆炸的时代，数据处理已经成为生活和工作中不可或缺的一部分。
在大量的数据中快速找到所需的信息是一个挑战，尤其当数据量庞大、复杂时更是如此。
幸运的是，EXCEL提供了强大的分类汇总功能，使我们能够快速高效地处理数据。
本文将介绍一些EXCEL分类汇总的技巧，帮助您更好地利用数据。
一、条件筛选分类汇总条件筛选是最基本且常用的分类汇总方法之一。
您可以根据数据的特定条件进行筛选，并将符合条件的数据汇总显示。
步骤如下：1. 在EXCEL中选择要分类汇总的数据范围。
2. 点击“数据”选项卡中的“高级”按钮，在弹出的对话框中选择“筛选”。
3. 在“筛选数据”对话框中，选择要分类的字段，并设置筛选条件。
4. 点击“确定”按钮，符合条件的数据将被筛选出来并显示在新的区域中。
二、使用数据透视表进行分类汇总数据透视表是处理大批量数据的有力工具，它能够动态地进行分类、汇总和分析。
下面是使用数据透视表进行分类汇总的步骤：1. 在EXCEL中选择要分类汇总的数据范围。
2. 点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮。
3. 在“创建数据透视表”对话框中，选择要分类的字段，并将它们拖动到相应的区域中（行、列和值）。
4. 调整数据透视表的布局和格式，以满足您的需求。
5. 根据需要，可以通过拖动字段或更改字段设置来重新排列数据。
三、使用函数进行分类汇总除了条件筛选和数据透视表外，EXCEL的函数也是分类汇总的强有力的工具。
以下是一些常用的函数：1. SUMIF函数：用于按照指定条件对一定范围内的数据进行求和。
2. COUNTIF函数：用于按照指定条件对一定范围内的数据进行计数。
3. AVERAGEIF函数：用于按照指定条件对一定范围内的数据进行平均值计算。
4. COUNTIFS和SUMIFS函数：与上述函数类似，但可以同时设置多个条件进行汇总计算。
四、自定义分类汇总表格如果您对EXCEL自带的分类汇总功能不满意，您还可以通过自定义表格来实现更加灵活的分类汇总。
EXCEL的基本统计功能
EXCEL的基本统计功能Excel是一款功能强大的电子数据表格软件，提供了丰富的数据分析和统计功能。
下面将详细介绍Excel的基本统计功能，包括数据整理、汇总、排序、筛选、格式化、图表和函数等。
一、数据整理和汇总1. 数据输入：Excel提供了方便的数据输入方式，可以直接在单元格中输入数据，也可以从其他外部数据源导入数据。
2. 数据自动填充：对于一系列连续的数据，可以利用Excel的自动填充功能快速填充数据。
3.单元格引用：可以在单元格中引用其他单元格的数据，实现数据的自动计算和更新。
4. 数据排序：Excel可以对数据进行升序或降序排序，方便查看和分析。
5. 数据筛选：Excel提供了筛选功能，可以根据条件快速筛选出需要的数据，从而更好地进行分析和统计。
6. 数据汇总：Excel提供了各种汇总功能，如求和、平均值、最大值、最小值等，方便进行数据分析和统计。
二、数据格式化和图表1. 数据格式化：Excel提供了丰富的数据格式化选项，可以对数据进行数字格式、日期格式、货币格式、文本格式等的设定，使数据更加直观和易读。
2. 条件格式化：Excel支持根据条件对数据进行格式化，如将满足其中一条件的数据标记为红色，方便进行数据的分析和比较。
3. 数据图表：Excel提供了多种数据可视化方式，如柱状图、折线图、饼图等，可以将数据直观地展示出来，帮助更好地理解和分析数据。
三、函数的使用1. 基本函数：Excel提供了丰富的基本函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，可以直接对数据进行求和、平均值、最大值、最小值等统计操作。
2. 条件函数：Excel提供了各种条件函数，如IF、COUNTIF、SUMIF 等，可以根据条件进行数据的筛选和计算。
3. 数据查询函数：Excel提供了VLOOKUP和HLOOKUP等函数，可以在数据表格中进行查找和查询操作。
4. 数据透视表：Excel提供了数据透视表功能，可以对大量数据进行汇总和分析，快速生成汇总报表。
如何使用Excel进行数据整理和数据集合
如何使用Excel进行数据整理和数据集合Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于企业、学术研究和个人使用。
在数据整理和数据集合方面，Excel可以帮助我们快速、准确地处理和分析大量的数据。
本文将从以下几个方面介绍如何使用Excel进行数据的整理和数据集合。
一、数据整理的基本操作数据整理是指对原始数据进行清洗、分类和排序，使其符合分析需求。
在Excel中，可以使用以下操作进行数据整理：1. 清洗数据：Excel提供了查找与替换功能，可以帮助我们快速删除重复数据、空白数据或其他不需要的内容。
2. 分类数据：可以使用筛选功能，按照某一列的数值或文本内容进行筛选，将符合条件的数据筛选出来。
3. 排序数据：使用排序功能，可以按照某一列的数值或文本内容对数据进行升序或降序排列，便于后续分析。
二、使用Excel进行数据整理的高级操作除了基本操作外，Excel还提供了一些高级的数据整理功能，如数据透视表和高级筛选。
1. 数据透视表：通过数据透视表可以对大量数据进行汇总和分析，快速生成各种统计报表。
只需选择需要统计的数据字段和汇总方式，Excel会自动生成清晰明了的报表。
2. 高级筛选：高级筛选功能可以根据多个条件对数据进行筛选和提取，满足复杂的数据整理需求。
通过设定条件和连接符号，可以轻松地实现多重筛选。
三、数据集合的常用函数数据集合是指将多个数据表合并为一个整体，方便进行综合分析和处理。
在Excel中，可以使用以下函数进行数据集合：1. VLOOKUP函数：VLOOKUP函数可以按照某一列的数值或文本内容在另一个表格中查找对应的值。
通过设置列索引，可以将多个表格按照共同的列进行合并。
2. IF函数：IF函数可以根据某一条件判断进行不同的计算和处理。
通过嵌套IF函数和逻辑运算符，可以将多个表格中符合条件的数据合并到一个表格中。
3. CONCATENATE函数：CONCATENATE函数可以将多个文本内容合并为一个单元格。
统计知识点总结初中
一、数据的收集和整理1. 调查方法在统计学中，数据的收集是至关重要的。
调查方法是指数据收集的具体方法，包括观察、访谈、问卷调查等。
学生需要了解各种调查方法的特点和适用范围，以便在实际情境中选择合适的调查方法。
2. 数据的整理与汇总数据的整理与汇总包括数据的分类、分组、计数、绘制统计图表等内容。
学生需要学会使用频数表、频数分布、直方图、饼图、折线图、散点图等工具来整理和展示数据。
3. 数据的中心趋势中心趋势是用来描述数据分布中心位置的统计指标，包括平均数、中位数、众数等。
学生需要了解这些指标的计算方法和意义，以便分析数据的中心分布。
4. 极差、标准差和方差极差是描述数据分布范围的指标，标准差和方差是描述数据分布离散程度的指标。
学生需要学会计算和理解这些指标，并能够使用它们来量化数据的差异程度。
二、描述统计1. 概率概率是描述随机事件发生可能性的数学工具。
学生需要了解基本概率概念，包括事件发生的概率、概率的加法和乘法规则等。
2. 统计图表统计图表是用来展示和分析数据的重要工具。
学生需要掌握直方图、饼图、折线图、散点图等统计图表的绘制方法，以及如何从图表中获取信息。
3. 正态分布与标准正态分布正态分布是自然界和社会现象中常见的一种分布形式，它具有特定的均值和标准差。
学生需要了解正态分布的特点和应用，并且理解标准正态分布的概念和计算方法。
4. 相关性分析相关性分析是用来研究两个或多个变量之间相关程度的统计方法。
学生需要学会计算相关系数、绘制散点图等技能，以便分析变量之间的相关性。
1. 抽样与总体抽样是指从总体中选取部分样本来进行研究的方法。
学生需要了解不同的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等，以及抽样误差的计算方法。
2. 置信区间置信区间是用来估计总体参数的范围。
学生需要学会计算置信区间的方法，以及如何使用置信区间来对总体参数进行推断。
3. 假设检验假设检验是用来检验总体参数是否符合某种假设的统计方法。
报告中的有效数据汇总与整理技巧
报告中的有效数据汇总与整理技巧在现代社会中，数据已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分。
无论是企业管理者、市场调研员还是学术研究者，都需要有效地对数据进行汇总与整理，以便从中提取有价值的信息和结论。
本文将就报告中的有效数据汇总与整理技巧展开详细论述，包括六个方面的内容。
第一部分：数据的收集与筛选在进行数据汇总与整理之前，首先需要收集到足够的数据。
在这个过程中，我们应当注重数据的来源和可靠性，并尽量筛选出与研究主题相关的数据。
通过收集大量的数据，并筛选出高质量的数据，我们可以增加后续分析的准确性和可靠性。
第二部分：数据的分类与排序一旦收集到了足够的数据，我们需要对数据进行分类与排序。
根据研究目的和需要，可以将数据按照时间、地区、性别等因素进行分类。
通过分类与排序，我们可以更好地理解数据的特点和规律。
第三部分：数据的可视化与图表化数据的可视化与图表化是报告中非常重要的一部分。
通过将数据以图表的形式呈现，可以更直观地展示数据的分布、趋势和关联性。
常用的图表包括柱状图、折线图、饼图等。
选择合适的图表类型，可以更好地展示数据，帮助读者更好地理解数据。
第四部分：数据的分析与解读在报告中，我们不仅需要对数据进行简单的汇总与整理，还需要对数据进行深入的分析和解读。
通过对数据进行统计学分析、相关性分析等，我们可以从数据中提取出更多有价值的信息和结论。
同时，在解读数据的过程中，要注意事实与推断的区分，避免主观臆断的错误。
第五部分：数据的合并与对比有时候，为了对研究主题进行全面的分析，我们需要将不同来源的数据进行合并和对比。
在合并数据时，需要确保数据的一致性和准确性。
在进行数据对比时，可以通过制作对比表格或图表，直观地展示不同数据之间的差异和关系。
第六部分：数据的更新与追踪数据汇总与整理并不是一次性的工作，随着时间的推移，数据可能会发生变化。
因此，在进行报告撰写时，我们应当注意数据的更新与追踪。
及时更新数据，并在报告中注明数据的时间范围，可以使报告更具可信度和参考价值。
数据归纳整理工作总结
数据归纳整理工作总结
数据归纳整理工作是任何组织或企业中至关重要的一部分。
它涉及收集、整理和分析大量的数据，以便为决策制定和问题解决提供支持。
在这篇文章中，我们将对数据归纳整理工作进行总结，探讨其重要性和实施方法。
首先，数据归纳整理工作的重要性不言而喻。
在当今信息爆炸的时代，组织和企业面临着海量的数据，这些数据可能来自各种渠道，包括客户反馈、市场调研、销售数据等。
如果这些数据没有经过有效的归纳整理，就无法发挥其潜在的价值。
因此，数据归纳整理工作是确保数据有效利用的关键步骤。
其次，数据归纳整理工作的实施方法至关重要。
首先，需要建立一个完善的数据收集系统，确保能够获取到所需的数据。
其次，需要建立一套有效的数据整理和分类机制，以便将数据按照不同的维度进行整理和分类。
最后，需要利用各种数据分析工具和方法，对整理好的数据进行深入分析，从中发现有价值的信息和规律。
在实施数据归纳整理工作的过程中，也需要注意一些问题。
首先，要确保数据的准确性和完整性，避免因为数据质量问题而导致分析结论的失真。
其次，要确保数据的安全性和隐私性，避免因为数据泄露而导致不良后果。
最后，要确保数据分析的结果能够为决策制定和问题解决提供支持，避免因为分析结果与实际情况不符而导致决策失误。
综上所述，数据归纳整理工作是组织和企业中不可或缺的一部分。
它的重要性不言而喻，而且实施方法和注意事项也需要引起足够的重视。
只有做好数据归纳整理工作，才能够充分发挥数据的潜在价值，为组织和企业的发展提供有力支持。
社会实践中如何有效进行数据整理和汇总
社会实践中如何有效进行数据整理和汇总在社会实践中，数据整理和汇总是一项至关重要的任务。
无论是市场调研、调查报告还是科学研究，都需要对收集到的数据进行整理和汇总，以便更好地分析和应用。
然而，数据整理和汇总并非一项简单的工作，需要一定的技巧和方法。
本文将探讨如何在社会实践中有效进行数据整理和汇总。
一、明确目标和范围在进行数据整理和汇总之前，首先需要明确目标和范围。
明确目标可以帮助我们更好地选择数据来源和采集方法，以及确定需要收集的具体数据类型。
同时，明确范围可以帮助我们避免收集过多或过少的数据，从而提高整理和汇总的效率。
二、选择合适的工具和软件在进行数据整理和汇总时，选择合适的工具和软件是非常重要的。
目前市场上有许多专门用于数据整理和汇总的软件，如Excel、SPSS等。
这些软件具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助我们更高效地进行数据整理和汇总。
此外，还可以根据具体需求选择其他适合的工具，如在线调查平台、数据库管理系统等。
三、建立清晰的数据分类和编码系统为了更好地整理和汇总数据，建立清晰的数据分类和编码系统是必不可少的。
通过将数据按照一定的规则进行分类和编码，可以使数据更易于管理和分析。
例如，可以根据数据的来源、类型、时间等因素进行分类和编码。
同时，建议在整理和汇总数据时使用一致的标准和格式，以便于后续的数据分析和比较。
四、进行数据清洗和筛选在数据整理和汇总过程中，常常会遇到一些无效或错误的数据。
为了确保数据的准确性和可靠性，需要进行数据清洗和筛选。
数据清洗包括删除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等操作。
数据筛选则是根据特定的条件和要求，选择符合条件的数据进行进一步的分析和汇总。
通过数据清洗和筛选，可以提高数据的质量和可信度。
五、合理运用统计方法和工具在进行数据整理和汇总时，合理运用统计方法和工具可以帮助我们更好地分析和解读数据。
例如，可以使用频率分布、平均值、标准差等统计指标来描述和概括数据的特征。
Excel中如何进行数据的汇总和统计
Excel中如何进行数据的汇总和统计在Excel中，数据的汇总和统计是一项非常重要的功能。
通过Excel 的强大计算和分析能力，我们可以方便地对大量数据进行整理、汇总和统计分析。
本文将介绍几种实用的方法，帮助您在Excel中高效地进行数据汇总和统计。
一、使用Excel的数据透视表功能Excel的数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们从多个维度对数据进行汇总和统计。
下面是使用数据透视表进行数据汇总和统计的步骤：1. 首先，将需要汇总和统计的数据放置在一个表格中，确保每一列都有相应的列标题。
2. 选中数据范围，包括列标题和所有数据。
3. 在Excel菜单栏中选择“数据”选项卡，点击“透视表”按钮。
4. 在弹出的对话框中，选择“选择数据源”选项，并确认数据的正确范围。
5. 在“透视表字段”对话框中，将需要进行汇总和统计的字段拖拽到相应的区域，比如将需要汇总的字段拖拽到“值”区域。
6. 根据需要，可以对透视表进行进一步的设置，比如添加筛选器、行标签和列标签等。
7. 点击“确定”按钮，Excel会自动生成透视表，并在新的工作表中展示结果。
通过使用数据透视表，我们可以方便地对大量数据进行汇总和统计，并可以根据需要自由调整布局和计算方式，使数据呈现更加清晰和易读。
二、使用Excel的函数进行数据汇总和统计除了数据透视表，Excel还提供了丰富的函数，可以帮助我们对数据进行汇总和统计。
以下是几个常用的函数：1. SUM函数：用于对一组数值进行求和计算。
例如，=SUM(B2:B10)可以计算B2到B10单元格的数值之和。
2. AVERAGE函数：用于计算一组数值的平均值。
例如，=AVERAGE(B2:B10)可以计算B2到B10单元格的平均值。
3. COUNT函数：用于计算一组数据的个数。
例如，=COUNT(B2:B10)可以计算B2到B10单元格中非空单元格的个数。
4. MAX和MIN函数：分别用于计算一组数据的最大值和最小值。
数据的收集与整理方法
数据的收集与整理方法数据是当今社会发展中至关重要的资源之一，通过对数据的收集与整理，我们可以更好地了解和分析各种问题，做出科学决策。
本文将介绍一些常见的数据收集和整理方法，帮助读者更好地了解数据处理的过程。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方式，通过向被调查者提出问题，可以收集到大量的数据。
问卷调查可以通过纸质问卷或在线问卷的形式进行，根据具体需求设计问题，通过采样和统计分析，可以获得较准确的数据。
2.观察法：通过观察来收集数据，可以得到客观直观的信息。
观察法适用于需要直接观察并记录数据的场景，比如人员行为、自然现象等。
在观察过程中，需要注意记录细节和客观性，以确保数据的准确性与可靠性。
3.实验法：实验法是指在受控条件下进行实验，通过操纵自变量来观察因变量的变化。
实验法常用于科学研究中，可以对数据进行系统化的收集和分析，通过对实验结果的统计处理，可以得出科学结论。
4.文献研究：借助文献资料进行数据收集也是一种常见的方法。
通过查阅已有的书籍、期刊、报纸等文献资料，可以获得相关的数据。
在进行文献研究时，需要注意文献的可靠性和适用性，选择合适的文献进行引用和分析。
5.采访法：通过与相关人员的面对面交流或电话访谈的方式，获取他们的经验、意见和观点等数据。
采访法适用于需要深入了解某一特定问题或获取专业意见的场景。
在采访过程中，需要确保问题的准确性和适度性，尊重被访者的隐私权和意愿。
二、数据整理方法1.数据清洗：在数据收集过程中，可能会出现数据缺失、错误、重复等问题，需要进行数据清洗。
数据清洗包括删除重复数据、填充缺失数据、校正错误数据等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
2.数据分类：根据具体的研究目的和需求，将收集到的数据进行分类整理。
可以根据数据的特征、类型、来源等进行分类，以方便后续的分析和处理。
3.数据转换：数据转换是将原始数据进行格式转换，使其符合研究或分析的要求。
比如将文本型数据转换为数字型数据，将日期型数据进行格式统一等。
表格汇总数据整理
表格汇总数据整理表格汇总数据整理是一种将散乱的数据整理和归纳到表格中的过程，以便更好地分析和理解数据。
以下是一个常用的表格汇总数据整理的步骤和注意事项。
步骤1.确定数据需求首先需要明确要整理的数据的目的和需求，确定要收集哪些信息以及如何组织和展示数据。
2.收集数据收集所需的原始数据，可以从不同的来源获取，包括数据库、文档、调查问卷等。
3.清洗数据对原始数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、填补缺失值、校正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
4.设计表格结构根据数据需求设计表格的结构，包括列名、行标签等，确保表格清晰易读且能够满足数据展示和分析的需要。
5.填充数据将清洗后的数据按照表格结构填充到相应的单元格中，确保每个数据都被正确归类和归位。
6.添加计算列或汇总行根据需求，在表格中添加计算列或汇总行，用于统计和分析数据，如求和、平均值、百分比等。
7.格式化和美化表格对表格进行格式化和美化，包括设置字体、颜色、边框、对齐方式等，使表格更加整洁和易读。
8.校对和验证数据校对表格中的数据，确保填写正确并且没有遗漏。
验证数据的准确性和一致性。
9.数据分析和解读根据整理好的表格，进行数据分析和解读，提取有价值的信息和洞察，并做出相应的结论和决策。
注意事项在整理数据时，要注意数据的一致性和完整性，确保所有数据都按照统一的标准进行收集和录入。
尽量使用规范化的数据格式，如日期格式、数值格式等，便于后续的计算和分析。
当数据量较大时，可以考虑使用数据透视表或图表来更好地展示和分析数据。
确保数据来源的可靠性和可信度，尽量避免使用不准确或不完整的数据。
对于敏感数据，要确保数据的安全性和隐私保护，在整理和分享过程中要谨慎处理。
通过以上步骤和注意事项，可以有效地进行表格汇总数据整理，使得数据更加有条理和易于理解。
这样的整理过程有助于提高数据分析的效率和准确性，并为决策和报告提供可靠的基础。
数据的收集与整理方法知识点总结
数据的收集与整理方法知识点总结数据在今天的社会中扮演着至关重要的角色，无论是在科学研究中、市场调查中还是在业务决策中，都离不开准确、完整的数据。
然而，数据的获取和整理并不是一项轻松的任务。
在本文中，我将总结几种常用的数据收集和整理方法，以帮助读者更好地应对数据工作。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过设计和分发问卷来收集受访者的意见和观点。
在设计问卷时，应确保问题简单明了、不带有偏见，并向目标受众广泛传播问卷，以获取更多、更真实的数据。
2.访谈和采访：访谈和采访是直接与个体或群体进行交流，收集数据的方法。
通过与被访者面对面交流，我们可以深入了解他们的观点、经验和反馈意见。
在采访过程中，应尽量避免引导性问题，以保证数据的客观性。
3.观察法：观察法是通过观察和记录事物的方式来收集数据。
通过观察，我们可以获取到现实生活中的真实情况，并收集大量的定性或定量数据。
在进行观察时，应尽量避免主观判断和偏见，保持客观观察。
二、数据整理方法1.数据清洗：数据清洗是指在收集到原始数据后，对其进行处理和筛选，以去除重复、错误或无效的数据。
通过数据清洗，可以提高数据的准确性和可靠性。
在数据清洗过程中，应制定清晰的标准和策略，以便正确处理数据中的异常情况。
2.数据归类和分类：在大量数据收集后，为了更好地理解和分析数据，我们需要对数据进行归类和分类。
通过将数据按照特定的属性和变量进行分组，可以提取出不同的特征和规律，为后续的数据分析和决策提供依据。
3.数据汇总与统计：数据汇总与统计是将大量的原始数据进行汇总和计算，以得出汇总数据和统计结果。
通过数据汇总与统计，我们可以更直观地了解数据的分布情况、趋势和变化。
常用的数据汇总和统计方法包括平均值、中位数、标准差等。
4.数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展现出来，以增强对数据的理解和分析。
通过数据可视化，我们可以更直观地观察到数据之间的联系和趋势，提高数据的可解释性和可传递性。
【易错笔记】第九单元 数据的收集和整理(二)-三年级数学下册易错点汇总及优选易错题A卷 苏教版
第九单元数据的收集和整理（二）-三年级数学下册易错点汇总及优选易错题A卷本单元知识点易错汇总：1. 数据的分类整理与汇总。
（1）要统计的数据比较多时，可以先分组统计，再汇总。
（2）把数据按不同标准分类，可以得到不同的信息。
（3）调查的对象不同，得到的结果一般不同。
（4）在统计过程中，把数据按不同的标准分类整理，有助于我们更加全面的理解数据所蕴涵的信息。
（5）根据调查数据解决问题的方法：收集数据、整理数据、分析数据、对比数据、解决问题。
2. 数据的比较与分析。
在对信息进行分析、比较时，为了更准确，可以先分小组，选出各小组之最，再进行比较，就比较准确了。
统计具有某类特征的数据时，可以先分小组，把各小组符合特征的数据统计起来，再汇总，这样既方便又准确。
3. 针对某一事件进行调查时，调查的对象不同，结果可能不同，也可能相同。
（时间：60分钟，总分：100分）一、选择题（满分10分）1．妈妈带小路去动物园玩，动物园中共有四只公狮子，有两只母狮子，八只猴子，用正字来表示，则猴子比狮子多的个数可以表示为（）A．丅B．2只C．正2．下表是二（2）班每天看电视时间情况统计表，从图中可知每天看电视在30分钟以下的有多少人？（）。
A．35人B．5人C．10人3．选择：羽毛球组的人数比围棋组的人数多（）人4．开心想通过一个调查来了解同学们最喜欢哪种口味的蛋糕。
如果她在学校任意抽样，最好的方法是（）A．从每个班中抽10个学生B．从合唱队中选一些队员C．选一些有自己喜欢口味的学生5．喜欢( )小组的人数最少。
二、填空题（满分12分）6．手工劳动课上，同学们进行折纸鹤比赛。
老师对折的个数进行了统计，选出了优胜者。
获得优胜同学的折纸鹤成绩计表（1）优胜者中（）的成绩最好。
（2）这五位同学的平均成绩是（）。
7．下面是四（1）班男生1分钟跳绳成绩统计表，跳绳在135个以上的等第为优秀，125～135个之间的等第为良好，56～124个之间的等第为合格，56个以下为等第不合格。
如何使用Excel进行数据的汇总和统计
如何使用Excel进行数据的汇总和统计在日常工作和学习中，我们经常需要处理大量的数据。
Excel是一个强大的数据处理工具，它能够帮助我们进行数据的汇总和统计。
本文将介绍如何使用Excel进行数据的汇总和统计，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据的导入与整理在使用Excel进行数据的汇总和统计之前，我们首先需要将数据导入到Excel中，并对数据进行整理。
以下是一些常用的方法：1. 打开Excel，并新建一个工作表。
2. 将需要导入的数据复制到Excel的工作表中，确保每一列代表一个特定的数据字段，每一行代表一个数据记录。
3. 如果数据中存在异常值或空白值，可以进行数据清洗，删除或填充相应的数据。
二、数据的汇总Excel提供了多种方法来进行数据的汇总，下面介绍两种常见的方式：1. 使用函数进行汇总：Excel中的函数能够自动计算数据的总和、平均值、最大值、最小值等，极大地简化了数据汇总的过程。
例如，要计算数据范围A1到A10的总和，可以使用函数`=SUM(A1:A10)`。
2. 使用数据透视表进行汇总：数据透视表是Excel中极为强大的功能之一，它能够按照不同的字段对数据进行分类、汇总和分析。
只需选中数据范围，然后在菜单栏选择“数据”→“数据透视表”，根据需要设置行列和汇总字段，即可生成数据透视表。
三、数据的统计Excel提供了丰富的统计功能，可以帮助我们深入了解数据的分布和趋势。
以下是一些常用的统计方法：1. 频率分布：可以使用Excel的“频率”函数来计算数据的频率分布，便于分析数据的分布特征。
例如，要计算数据范围A1到A10的频率分布，可以使用函数`=FREQUENCY(A1:A10,B1:B5)`，其中B1:B5为用于划分频率的区间。
2. 直方图：Excel中的直方图功能可以图形化地展示数据的频率分布情况。
选中数据范围，然后在菜单栏选择“插入”→“统计图表”→“柱形图”→“直方图”，即可生成直方图。
数据整理注意事项
数据整理注意事项数据整理是指对所收集的数据进行分类、筛选、整理和汇总的过程，以便更好地理解和利用这些数据。
在进行数据整理时，我们需要注意以下几个方面。
一、数据源的可靠性和准确性在进行数据整理之前，我们首先要确保所使用的数据源是可靠和准确的。
这意味着我们应该选择来自可信的机构、权威的报告或官方的数据来源，避免使用来路不明或未经验证的数据。
只有数据源可靠和准确，我们才能做出正确的判断和决策。
二、数据分类和筛选在进行数据整理时，我们需要根据数据的特点和目的进行分类和筛选。
数据分类可以根据不同的维度，如时间、地点、主题等进行。
筛选则是根据我们的需求和要求，从大量的数据中选择出对我们有用的部分。
这样可以使我们更加专注和高效地处理数据。
三、数据清洗和格式化数据清洗是指对数据进行去噪、去重、纠错等处理，以保证数据的质量和一致性。
数据格式化是指对数据的结构、格式和表达方式进行调整，以便于后续的分析和使用。
在进行数据清洗和格式化时，我们需要注意保持数据的完整性和准确性，避免数据的丢失和混乱。
四、数据整合和汇总数据整合是指将多个数据源的数据进行合并和整合，以得到更全面和全局的数据信息。
数据汇总则是对数据进行统计和总结，以便于更好地理解和分析数据。
在进行数据整合和汇总时，我们需要注意数据的一致性和可比性，避免因数据来源和数据格式的差异而导致的错误和误解。
五、数据可视化和呈现数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，以便于更直观和易懂地理解数据。
数据呈现是将整理好的数据以适当的方式呈现给目标受众，使其易于理解和应用。
在进行数据可视化和呈现时，我们需要选择合适的图表类型和呈现方式，注意图表的清晰度和易读性。
六、数据备份和保护数据备份是指将整理好的数据进行备份和存储，以防止数据的丢失和损坏。
数据保护是指对数据进行安全和隐私的保护，以防止数据的泄露和滥用。
在进行数据备份和保护时，我们需要选择合适的存储介质和备份方式，采取必要的安全措施，保护数据的完整性和安全性。
数据的收集与整理方法
数据的收集与整理方法数据是信息的载体，对于各行各业而言，数据的收集与整理至关重要。
只有通过科学有效的方法，才能保证数据的准确性和可靠性。
本文将介绍一些常见的数据收集与整理方法。
一、数据的收集方法1.问卷调查：问卷调查是常用的数据收集方法之一。
研究人员可以设计问卷，通过面对面或在线的方式，向受访者提问，了解他们的观点、态度或行为。
问卷调查的优势在于可以同时获取大量数据，但需要保证受访者的回答具有代表性。
2.访谈：访谈是直接与被调查对象进行交流，深入了解其观点和经验的方法。
可以分为个人访谈和群体访谈两种形式。
个人访谈通常更侧重于获取个体的细节信息，而群体访谈则可以了解到不同观点的共同点和差异。
3.观察：观察是指观察被调查对象的行为、态度或环境等，从中收集信息。
观察可以是直接观察，也可以是间接观察，如观察录像或照片。
观察方法可以提供客观、真实的数据，但需要注意观察者的主观偏见和误差。
4.实验：实验是指通过控制和调节变量，观察其对结果的影响。
实验可以在实验室中进行，也可以在实际环境中进行。
实验的优势在于能够确定因果关系，但需要注意实验条件的控制和结果的解释。
二、数据的整理方法1.数据清洗：数据清洗是指去除数据中的错误、缺失和重复等问题，保证数据的准确性和一致性。
清洗的方法包括去除异常值、填补缺失值和删除重复数据等。
2.数据分类与编码：将数据按照一定的标准进行分类和编码，有助于数据的整理和分析。
例如，将产品按照类型和品牌进行分类，给予每个类别和品牌一个唯一的编码。
3.数据转换：数据转换是指将原始数据转化为可理解和可分析的形式。
例如，将文字描述转化为数值、将日期格式转化为标准日期等。
4.数据汇总与统计：数据汇总是将大量数据按照一定的方式进行整合，形成总体的概览。
数据统计是对数据进行数量和质量上的分析，从中提取有用的信息和结论。
综上所述，数据的收集与整理是数据分析的基础。
通过合理选择和运用数据收集与整理方法，可以获取准确可靠的数据，为后续的数据分析和决策提供支持。
数据分类汇总的四种方法
数据分类汇总的四种方法以下是 6 条关于“数据分类汇总的四种方法”的内容：1. 手动分类汇总法呀，就好像你整理自己的房间一样！比如说，你有一堆不同颜色的笔，你一根根地把它们按照颜色分开放好，这就是手动分类呀。
我之前整理我的书籍，就是一本本看然后放到不同的书架格子里，可不就是这样嘛！这种方法虽然原始，但是有时候还真挺好用呢，尤其是数据量不大的时候。
2. 利用工具软件分类汇总法，这简直是给我们的大救星好不好！就如同有了一个超级智能的小助手。
举个例子，我在处理那些海量的销售数据时，用了专门的数据分析软件，它一下子就帮我把各种数据分得清清楚楚。
就好像是魔法一样，一下子就让混乱变得有序啦，爽不爽？3. 公式分类汇总法呀，嘿，这可是个厉害的家伙！可以把复杂的数据关系理得明明白白。
好比你解一道很难的数学题，用对了公式就迎刃而解啦！我记得有一次统计班级成绩，用一些特定的公式，很快就把不同科目、不同分数段的情况都搞清楚啦，真的太牛了！4. 数据透视表分类汇总法，哇哦，这可真是个神奇的法宝呢！就像是给数据施了魔法一样。
假设你要整理一堆会员信息，用数据透视表就能快速把各种维度的信息整理出来。
我曾经用它来分析公司的客户群体，一下就看到了关键的信息，酷不酷呀？5. 分类编码分类汇总法，这可是个有条理的办法哟！就像给每一个物品贴上专属标签。
想想看，图书馆给每本书都有编码，找起来多方便呀。
我在整理库存商品的时候，就用分类编码，一下子就知道每种商品的具体情况啦，是不是超级好用呀？6. 层次分类汇总法呢，就如同建造一个稳固的大厦！一层一层分得特别清楚。
比如你整理自己的衣物，按照季节、款式分层次放置。
我之前在做项目规划时，用层次分类汇总，让整个计划变得清晰无比，厉害吧！我觉得呀，掌握这些数据分类汇总的方法真的太重要啦！能让我们在面对各种数据的时候不再头疼，而是轻松搞定！。
工作总结的重要数据整理与汇总
工作总结的重要数据整理与汇总随着社会的不断发展和竞争的加剧，工作总结对于企业来说越来越重要。
在进行工作总结时，数据整理与汇总是至关重要的环节。
本文将从不同角度探讨数据整理与汇总在工作总结中的重要性，并提供一些有效的方法和技巧。
一、确立目标和提取数据首先，在进行工作总结之前，我们需要明确总结的目标。
是为了检视工作的成果和问题，还是为了汇报工作进展和经验教训？根据目标的不同，我们需要提取和整理不同的数据。
例如，如果是为了检视工作的成果，我们需要整理相关的绩效指标和数据报告；如果是为了汇报工作经验教训，我们需要回顾项目的进展和相关评估报告。
二、分类和筛选数据在整理数据时，我们可以根据需要将数据进行分类和筛选。
例如，将数据按时间、地点、项目或部门进行分类，以便更好地分析和评估工作的表现。
然后，我们可以根据目标和重要性筛选出最具代表性和有价值的数据，而不是无谓地罗列出所有数据。
三、统计和图表化为了更直观地呈现数据和结果，我们应该适当运用统计方法和图表化技巧。
通过统计分析，我们可以了解工作的主要状况，如完成率、误差率、效益等。
同时，通过可视化的图表，如柱状图、折线图或饼图，我们可以更清晰地展示数据的变化趋势和分布情况。
四、对比和分析数据整理与汇总不仅仅是简单地将数据集合在一起，更重要的是对数据进行对比和分析。
只有通过对比和分析，我们才能得出更准确和有意义的结论。
例如，我们可以对比不同时间段、不同地区或不同项目的数据，找出工作的优势和不足，以及改进的方向和措施。
五、挖掘关联和规律在数据整理和分析的过程中，我们还可以挖掘数据之间的关联和规律。
通过数据之间的比对和相关性分析，我们可以发现一些隐藏的问题和潜在的发展机会。
这些关联和规律的发现将为我们提供更深入和全面的工作总结，并为未来的决策提供参考和指导。
六、补充工作细节和案例在进行数据整理和汇总时，也需要补充工作的细节和案例。
这些细节和案例可以更好地说明工作的过程、方法和效果，使得工作总结更具体和实用。
数据归纳整理工作总结报告
数据归纳整理工作总结报告一、引言数据归纳整理工作是数据分析的关键步骤之一，它旨在将大量的数据进行分类、整理和汇总，以便更好地理解和应用这些数据。
本报告将总结过去一段时间内我所负责的数据归纳整理工作，并对其中的成果和问题进行分析和总结。
二、工作成果在过去的几个月里，我主要负责了公司销售数据和客户满意度调查数据的归纳整理工作。
通过对大量原始数据的整理和分类，我取得了以下几个方面的成果：1. 数据分类与标准化针对销售数据和客户满意度调查数据的特点，我制定了相应的数据分类标准，并对原始数据进行了分类和标准化处理。
这使得数据的管理和分析更加高效和准确。
2. 数据清洗与筛选为了确保数据的质量和可靠性，我对原始数据进行了清洗和筛选工作。
通过消除数据中的错误和异常值，我获得了更真实和可靠的数据样本，为后续的数据分析提供了可靠的基础。
3. 数据汇总与分析基于分类和标准化后的数据，我采用了适当的方法对数据进行了汇总和分析。
通过使用数据可视化工具和统计分析软件，我生成了直观、清晰的图表和报表，对数据进行了深入分析和解读。
三、工作问题及解决方案在数据归纳整理的过程中，我也遇到了一些问题，但通过合理的解决方案，这些问题都被妥善解决。
1. 数据丢失和错误引入由于数据量庞大，个别数据在整理过程中可能会丢失或引入错误。
为了解决这个问题，我在整理过程中采用了数据备份和验证的策略，确保了数据的完整性和准确性。
2. 数据分类标准不够细致在初步的数据分类标准制定中，可能存在一些细分不够精确的情况。
为此，我与相关部门进行了充分的沟通，不断改进和调整数据分类标准，以确保数据的准确性和可应用性。
3. 数据分析结果解读不清晰在向管理层和相关部门汇报数据分析结果时，我发现存在部分结果解读不够清晰的情况。
为了解决这个问题，我进行了一系列的培训和学习，提高了数据分析和结果解读的专业知识和技巧。
四、经验教训与改进措施通过这段时间的数据归纳整理工作，我深刻体会到数据准备的重要性和工作的细致性。
工作报告的数据汇总与领导汇报
工作报告的数据汇总与领导汇报一、引言工作报告是组织或个人对工作成果进行总结和归纳的一种方式，它通过数据的汇总与分析，有助于更好地理解和展示工作的情况。
本文将着重探讨工作报告中数据的汇总和领导汇报的重要性，及如何合理地呈现数据。
二、数据的汇总与整理数据是工作报告中最重要的依据和参考，因此，对于数据的汇总与整理非常重要。
首先要收集所有与工作相关的数据，包括销售额、收入、成本、利润、市场份额、客户满意度等。
其次，需要对数据进行分类整理，例如按产品、部门或时间分组，以便于后续分析和呈现。
三、数据的分析与解读仅仅呈现数据是不够的，对数据进行分析与解读才能更好地理解工作情况。
通过数据的比较、趋势的分析、交叉分析等方式，可以揭示工作中的问题和潜在机会。
例如，销售额的增长率下降可能意味着市场竞争加剧，需要采取相应的市场推广策略来提升销售。
四、数据的可视化展示数据的可视化展示是一种直观、易懂的方式，有助于领导更好地理解工作报告。
可以通过折线图、柱状图、饼状图等方式将数据可视化，突出数据的变化和趋势。
同时，还可以通过颜色、字体大小等手段，将重要的数据进行标注和强调，提高领导对关键信息的关注度。
五、重点数据的强调与说明在工作报告中，不同的数据具有不同的重要性，因此需要合理地强调和说明。
可以通过引用数据的具体数值、与同期或行业对比来强调重点数据的突出性。
并且，在解释重点数据时，应该结合实际情况进行具体分析和说明，以便领导更好地了解背后的原因和影响。
六、问题的归因与解决方案工作报告中，经常会出现一些问题和挑战，这些问题需要在汇报中进行归因和提出解决方案。
通过对数据的分析和比对，可以找出问题产生的原因，并提出切实可行的解决方案。
例如，如果销售额下降，可以分析是市场竞争激烈导致的，可以提出加大市场推广力度或调整销售策略等解决方案。
七、工作成果的突出与肯定汇报中，应该突出和肯定过去一段时间内的工作成果，激励团队人员继续奋斗。
例如，通过将销售额的提升、产品质量的改善等工作成果进行归纳和呈现，以此鼓励团队继续努力。
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3、自动筛选
案例 某公司的人员档案是按招聘报到的先后次序建立 的，到目前为止，该公司的人员档案如下图所 示。公司的管理人员可能需要这样的信息：
（1）已婚人员的名单。 （2）各部门的人员档案信息。 （3）工资高于1 200的人员有哪些。 （4）奖金高于1000的人员有哪些。 （5）各种学历的人员档案
……如此等等
原数据 表
选择“数据”|“筛选”|“自动筛选”，Excel会显示 出自动筛选标志。可借此完成各种自动筛选！
具有自 动筛标 记的数 据表
自动筛选的结果示例——筛选出运维部的 工作人员。(筛选后，箭头变为蓝色）
4.自定义筛选
工资高于1 200的人员有哪些。 年龄介于20-40的人有哪些。
向导提示做完第一、二步。在最后的第三步向导对话框中，选择 “布局”按钮。会见到如图所示的对话框。
其中
行
拖放到行中的数据字段，该字段中的第一个数据项 将占据透视表的一行。 与行相对应，放置在列中的字段，该字段中的每个 项将占一列。 行和列相当于X轴和Y轴，由它们确定一个二维表格， 页则相当于Z轴(第三维)。拖放在页中的字段， Excel将按该字段的数据项对透视表进行分页。 进行计数或汇总的字段名称。
数字排序规则 字母排序规则 逻辑值排序规则 汉字排序规则
汉语拼音序 按笔画排序
2、排序方式
升序 降序
3、排序案例
【例5.1】某班某次期末考试成绩如图（a）所示，已经计 算出了每位同学的平均分，现需得出一个名次表，即从高 分到低分的成绩表，以便为前3名同学发奖学金。
按日期排序
日期数据本质是数字，1900-1-1为数字1
统计各销售员销售数据的透视表
双击任一单元 格，会得到这 些数据的来源 明细数据
双击上表E5单元格得到的明细数据表
利用页字段创建分页显示
页字段
5 筛选数据
增加或减少行、列中的数据项 只要TCL的数据、或只要令狐冲的数据 重新组织数据透视表
行、列置换 在字段内移动个别项
6、使用多重数据字段建立透视表
2 数据筛选
1、概念
数据筛选就是将数据表中所有不满足条件的记 录行暂时隐藏起来，只显示那些满足条件的数 据行 。
2、Excel的数据筛选方式
1、自动筛选
自动筛选提供了快速查找工作表数据的功能，只需通过简 单的操作，就能够筛选出需要的数据 。 高级筛选能够完成自动筛选所不能实现的复杂筛选。
2、高级筛选
4 数据透视表
1.
数据透视表的功能
数据透视表不仅能够改变数据表的行、列布局，而 且能够快速汇总大量数据。也能够基于原数据表创 建数据分组，对建立的分组进行汇总统计。
2、源数据表与数据透视表的对应关系
3、案例
假设某电视销售商场有6位职工，分别是劳得诺、令狐冲、 陆大安、任我行、韦小宝、向问天，销售的电视产品有 TCL、长虹、康佳、创维、熊猫几种品牌。每天的销售数 据都记录在Excel的一个工作表中，如图所示，该数据表 有300多行数据 。
应用：β值的计算
β值用来表示股票（或投资组合）相对与市 场指数的波动程度。 贝塔值采用回归法计算，将整个市场波动 带来的风险确定为1。当某项资产的价格波 动与整个市场波动一致时，其贝塔值也等 于1；如果价格波动幅度大于整个市场，其 贝塔值则大于1；如果价格波动小于市场波 动，其贝塔值便小于1。
列
页
数据
两种数据透视表生成方式： 1.在向导中进行布局。 2.在生成的空白透视表中布局。 下图为 在向导中进行布局。
也可在向导-布局 中不做任何操作，直接按“确定”，在 工作表中会生成一个空白的数据透视表布局区，数据透视 表字段列表、数据透视表工具栏三个组件。然后将字段列 表中的字段拖入数据透视表布局区。 如果数据透视表字段列表没显现，可点击数据透视表布局 区或数据透视表工具栏中最右边的按钮。
完成以下统计分析工作
统计各种品牌的电视的总销售额； 统计每位职工的总销售额； 统计每位职工销售的各种类型的电视机的销售额； 统计各种运输方式的总数。
数据透视表能够很方便地完成这些工作。
4、建立数据透视表的过程
①单击“数据”菜单中的“数据透视表和图表报告”选 项，Excel弹出数据透视表向导对话框如图所示。
数据清单结构
数据清单是指工作表中包含相关数据的数据行 列。 数据清单可以作为数据库使用，其中行表示记 录，列表示字段。 数据清单的第一行为字段名称、变量名称、或 标志。 字段名称下面的行数据称为观察值、记录，每 一个单格中包含了一个变量所发生的数值。
1 数据排序
1、排序规则
计算条件的构造方法
计算条件中的标题可以是任何文本或都是空白，但 不能与数据清单中的任一列标相同，这一点正好与 前面讨论的条件区域相反。 必须以绝对引用的方式引用数据清单或数据库之外 的单元格。 必须以相对引用的方式引用数据清单或数据库中之 内的单元格。
基于计算条件的高级筛选案例
某商场有2月1号到8号的销售记录如图的A2:F10单元 格区域所示，现在要找出销售额高于平均值的销售记 录。
以免被隐藏。
•条件区域的构建方法
条件区域可放在数据列表的上方或右侧、左侧。一般放 在上方，以免筛选后被隐藏起来。
高级筛选案例
查看下表中“运维部”和“信息资源部”人员中， 工资高于1000且奖金高于500元的有哪些。
使用计算条件的高级筛选
什么是计算条件
条件是公式或函数，用原始数据计算出来。
通过函数能够完成 这些事件，但分类 汇总简单多了。
3、分类汇总的准备工作
①分类汇总表的每个数据列(字段)都有列标题（字段名） ②必须对分类字段所在的列排序。 排序的列标题称为分类汇总关键字，在进行分类汇总时， 只能指定排序后的列标题为汇总关键字。
按部门 排序后 的工作 表
4、建立分类汇总
计算公式：
i
Cov rr
i
m
2
m
其中：ri-股票i的收益率 rm-市场指数的收益率 Covr r - ri与rm的协方差 m2-股票价格指数的方差
i m
协方差函数COVAR(array1,array2)
Array1 Array2
第一个所含数据为整数的单元格区域。 第二个所含数据为整数的单元格区域。
5.高级筛选
案例：监考表 筛选出某教师的监考安排。 这种情况用自动筛选就达不到要求了。因 为教师的姓名分布在不同的字段。自动筛选 之间是逻辑并的关系。
高级筛选的条件区域 的类型 （1）“或”条件 （2）“与”条件 （3）多列的“或”条件 （4） “或”、“与”复合条件
注意事项：条件区域不要与数据区域放在同一行，
上述3种方式可同时选中。Excel的默认选择是第1 和第3项。
6、分类汇总结果示例
表格的左侧是分级按钮，可增减表格的显示范围。
7、多次分类汇总
Excel可以对同一分类进行多重汇总，若要在同一汇总表中显示 两个以上的汇总数据，只需对同一数据清单进行两次不同的汇总 运算。第二次分类汇总在第一次的汇总结果上进行。 在前面的汇总结果基础上，统计每部门的人数。
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②根据向导要求，第1步是指定“数据源类型”和确定 所需创建的“报表类型”。选择“数据清单或数据 库”作为数据源，选择“数据透视表”作为报表类 型。最后单击“下一步”。
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下一页
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③第2步是确定数据区域，单击“下一步”按钮，向导给出第3步操 作对话框窗口如图所示。 ④第3步确定数据透视表的位置。选择现有工作表，并利用鼠标将 数据透视表的位置确定在E1单元格中，单击“完成”按钮，可以 结束操作。
8、删除分类汇总
对于刚建立的分类汇总，如果要将其恢复为原始数 据表，可以选择“编辑”中的“撤消”菜单项取消 分类汇总，或单击撤消按钮。 但若在建立分类汇总之后，又进行了其他操作，上 述方法就无效了，可按如下方法删除分类汇总。 （1）单击分类汇总表中的任一单元格。 （2）选择“数据”|“分类汇总”菜单项 （3）单击“分类汇总”对话框中的“全部删除” 按钮。
选择“数据”|“分类汇总”菜单。
1、指定分类字段
2、指定汇总方式 3、指定汇总字段
4、指定汇总结果 的保存方式
5、汇总结果的保存方式
1.
2.
3.
替换当前分类汇总。选择这种方式时，最后 一次的汇总会取代以前的分类汇总。 每组数据分页。选择这种方式时，各种不同 的分类数据将被分页保存。 汇总结果显示在数据下方。选择这种方式时， 原数据的下方会显示汇总计算的结果。
按汉字笔画排序
自定义排序
有时需要按人为指定的次序对某此资料排序。 【例】某大学有7个学院，每个学院的基本情 况如图所示。
要求按以下次序排 序此表：计算机学 院、管理学院、通 信学院、财务学院、 外语学院、政法学 院、中文学院。
方法
建立自定义序列
在排序对话 框 中，通过“选项” 指定建立的序列 为排序依据。
经济与管理应用软件
主讲教师 钟海
数据整理与汇总
本章学习目标
1、掌握数字与汉字排序的区别 2、掌握EXCEL排序的方法 3、理解条件区域 4、掌握数据筛选的方法 5、掌握工作表数据的分类汇总方法 6、掌握数据透视表的功能及用法