第三章_数据分类汇总分析
Excel数据分类与汇总按照特定条件对数据进行分类和汇总
Excel数据分类与汇总按照特定条件对数据进行分类和汇总Excel数据分类与汇总在日常工作中，我们常常需要对海量的数据进行分类和汇总，以便更好地进行分析和决策。
而Excel作为一款功能强大的电子表格软件，提供了丰富的数据处理工具，使数据分类和汇总变得非常简便和高效。
本文将介绍Excel中如何按照特定条件对数据进行分类和汇总的方法。
一、数据分类1. 条件筛选在Excel中，我们可以使用“筛选”功能来根据特定的条件对数据进行分类。
具体操作步骤如下：（1）选中需要筛选的数据区域；（2）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“筛选”功能，然后点击“筛选”；（3）在数据列的标题行上点击筛选箭头，选择需要的筛选条件；（4）根据筛选结果，即可看到符合条件的数据分类情况。
2. 条件排序除了筛选功能，Excel还提供了“排序”功能，可以按照特定的条件对数据进行排序，从而实现数据分类的目的。
具体操作如下：（1）选中需要排序的数据区域；（2）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“排序”功能，然后点击“排序”；（3）选择需要排序的列，并设置排序的顺序（升序或降序）；（4）点击“确定”，即可看到按照特定条件排序后的数据分类结果。
3. 分类汇总表在Excel中，我们还可以利用分类汇总表的功能，根据数据中的某一列进行分类，并进行统计和汇总。
具体操作如下：（1）在数据表格旁边新增一列，用来填写分类标准；（2）在新增的列中，根据数据的特点，给不同的数据打上相应的分类标识；（3）在菜单栏中点击“数据”选项卡，找到“分类汇总表”功能，然后点击“分类汇总表”；（4）按照提示，设置分类列和汇总列，点击“确定”，即可生成分类汇总表格。
二、数据汇总1. 条件求和在Excel中，我们可以使用“求和”函数对特定条件下的数据进行求和汇总。
具体操作如下：（1）在需要求和的单元格中输入“=SUM(IF(条件,求和区域))”；（2）按下“Ctrl+Shift+Enter”组合键，即可得到特定条件下的数据求和结果。
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中如何进行数据的分类与汇总操作
Excel中如何进行数据的分类与汇总操作在日常工作和生活中，我们经常会用到 Excel 来处理各种各样的数据。
而对数据进行分类与汇总操作，能够帮助我们更快速、更清晰地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
接下来，我将详细为您介绍在 Excel 中如何进行数据的分类与汇总操作。
首先，让我们来了解一下什么是数据的分类与汇总。
简单来说，分类就是将数据按照某个特定的标准或条件进行分组，比如按照产品类型、地区、时间等。
而汇总则是对分类后的数据进行计算，比如求和、平均值、计数等。
在 Excel 中，进行数据分类与汇总操作之前，我们需要确保数据的准确性和规范性。
数据应该整齐地排列在表格中，每一列都有明确的标题，并且同一列的数据类型应该相同。
接下来，我们可以使用“排序”功能来对数据进行分类。
选中需要排序的数据列，然后在菜单栏中选择“数据”选项卡，点击“排序”按钮。
在弹出的排序对话框中，选择要排序的列和排序方式（升序或降序）。
例如，如果我们要按照销售额从高到低进行排序，就选择销售额列，并选择降序排序。
完成排序后，我们就可以使用“分类汇总”功能来进行汇总操作了。
同样在“数据”选项卡中，找到“分类汇总”按钮并点击。
在弹出的分类汇总对话框中，我们需要设置分类字段（就是我们刚刚排序的字段）、汇总方式（求和、平均值、计数等）以及要汇总的列。
比如，我们要按照产品类型分类，并计算每种产品的销售额总和，就选择产品类型作为分类字段，汇总方式选择求和，汇总项选择销售额列。
另外，如果我们的数据有多个分类层次，比如先按照地区分类，然后在每个地区内再按照产品类型分类，我们可以先对地区进行排序和分类汇总，然后再次对产品类型进行排序和分类汇总。
在进行第二次分类汇总时，需要注意勾选“替换当前分类汇总”选项，否则会出现重复汇总的情况。
还有一种常见的情况是，我们可能需要对筛选后的数据进行分类汇总。
这时候，我们需要先进行筛选操作，然后再进行分类汇总。
03第三章 数据转换与整理
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（4）如果希望对符合一定条件的个案进行变量计算，则 单击If按钮，出现下面的窗口，选择Include if case satisfies condition选项，然后输入条件表达式。对 不满足条件的个案，将不进行变量值计算，对新变量 取值为系统缺失值。
SPSS函数大致可以分成八大类：算术函数、 统计函数、分布函数、逻辑函数、字符串函数、 缺失值函数、日期函数和其他函数。
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5.变量计算的基本操作
（1）选择菜单Transform－Compute，弹出 Compute Variable对话框如下：
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（2）在Target框中输入存放计算结果的变量名。 该变量可以是一个新变量，也可以是已经存在 的变量。如果指定存放计算结果的变量为新变 量，SPSS会自动创建它；如果指定产生的变量 已经存在，SPSS会提问是否以计算结果覆盖原 有值。新的变量默认为数值型，用户可以根据 需要单击Type&Label按钮修改，还可以对新 变量加变量名标签。
SPSS可根据指定的抽样方法从数据编辑 窗口中选出部分样本以实现数据选取， 这样后面的分析操作就只针对选出的数 据，直到用户取消这种选取为止。
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1. 数据选取的基本方式
（1）选取全部数据（All cases）
（2）按指定条件选取（ If condition is satisfied ）
（1）变量计算是针对所有个案或指定 的部分个案的，每个个案都有自己的计算结 果。
数据分析_数据筛选-排序-分类汇总
数据分析_数据筛选-排序-分类汇总数据分析：数据筛选排序分类汇总在当今数字化的时代，数据无处不在。
对于企业和个人来说，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了一项至关重要的任务。
数据分析中的数据筛选、排序和分类汇总就是帮助我们实现这一目标的重要手段。
数据筛选，简单来说，就是从大量的数据中挑出符合特定条件的数据。
这就好比在一堆水果中，只挑选出苹果或者只挑选出成熟的水果。
比如说，我们有一份销售数据，包含了各种产品的销售记录，包括销售时间、产品名称、销售金额、销售地区等信息。
如果我们想要了解某个特定时间段内的销售情况，就可以通过设定时间条件来进行筛选，只获取我们关心的那部分数据。
又或者，如果我们只想关注某一类产品的销售数据，也可以通过设定产品名称的条件来实现筛选。
在进行数据筛选时，需要明确自己的筛选目的和条件。
这就需要对数据的结构和内容有清晰的理解。
同时，不同的数据分析工具和软件，其筛选的操作方式可能会有所不同，但基本的原理都是相通的。
比如在 Excel 中，可以通过“数据”选项卡中的“筛选”功能，轻松地设置各种筛选条件。
数据排序则是将数据按照一定的顺序进行排列。
这就像把书架上的书按照书名、作者或者出版时间进行排列一样，方便我们查找和比较。
常见的排序方式有升序（从小到大）和降序（从大到小）。
例如，对于一份学生成绩表，我们可以按照成绩的高低进行排序，从而快速了解学生的成绩分布情况。
或者对于一份产品库存表，按照库存数量的多少进行排序，能够帮助我们清楚地知道哪些产品库存充足，哪些产品需要尽快补货。
在实际操作中，我们可以根据不同的字段进行排序。
而且，很多数据分析工具还支持多字段排序，即先按照一个字段排序，如果这个字段的值相同，再按照另一个字段进行排序。
这样可以更加精细地满足我们的排序需求。
分类汇总则是在数据筛选和排序的基础上，对数据进行分组并计算汇总值。
比如说，我们有一份销售数据，按照产品类别进行分类汇总，就可以得到每个产品类别的销售总额、平均销售额等统计信息。
第三章 数据文件的管理
三、数据的移动、复制和删除 1.指定操作数据源 可以是一个单元格、一列变量、一个个案， 还可以是一个矩形区域。 2.删除、复制和移动 删除：右键中的“clear”或“edit” “clear” 复制：右键中的“copy”或“edit” “copy” 移动：右键中的“cut”或“edit” “cut”
四、SPSS数据的定位 1.按个案序号自动定位 “data” “go to case” 输入个案序号 2.按变量值自动定位 “edit” “find” 输入变量值
SPSS数据的排序
1.操作步骤
Step1：“data” “sort cases” Step2：选择排序变量，确定排序方式 如果是多重排序，依次指定第二、第三、…第n排序变量 及各自的排序方式。 Attention：1.整行数据排序，而非某列变量排序； 2.排序变量的次序很重要；可以在按某个变量升序排列 的同时，再按另一个变量的降序排列； 3.数据排序以后，原有数据次序被打乱。
直接合并结果：
Both files provide cases
External file is keyed table
Working file is keyed table
练习：
将data02-09文件中的变量与data02-08相同个 案的数据合并。
数据的分类汇总
一、概念 分类汇总是按照指定的变量值对个案进行分组，对 每组个案的变量求描述统计量，并生成分组数据 文件。在分组数据文件中，对应分类变量的每个 值都产生一个个案。 分类变量：进行分组的变量，可以是数值型或字符 型。 汇总变量：所要统计的变量，类型要求为数值型。 二、操作步骤 “data” “aggregate data”
3.50
3.75
筛选与分类汇总 教案
筛选与分类汇总教案第一章：教学目标与内容1.1 教学目标了解筛选与分类汇总的概念与作用。
学会使用电子表格软件进行数据筛选与分类汇总。
培养学生分析数据、提取信息的能力。
1.2 教学内容筛选与分类汇总的定义与意义。
电子表格软件的基本操作。
实际案例分析与操作。
第二章：电子表格软件的基本操作2.1 软件界面与功能介绍熟悉电子表格软件的界面布局。
了解并掌握基本功能按钮的使用。
2.2 数据录入与编辑学习数据的录入与修改。
掌握单元格的选定、复制、粘贴等操作。
2.3 数据筛选掌握自动筛选与自定义筛选的方法。
学会使用筛选条件进行数据筛选。
第三章：数据的分类汇总3.1 分类汇总的概念与意义了解分类汇总的定义与作用。
掌握分类汇总的基本操作。
3.2 单级分类汇总学习单级分类汇总的方法与步骤。
掌握合并计算、求和、计数等汇总方式。
3.3 多级分类汇总学习多级分类汇总的方法与步骤。
掌握多级分类汇总的实现技巧。
第四章：实际案例分析与操作4.1 案例一：学绩分析分析学绩数据，提取关键信息。
使用电子表格软件进行数据筛选与分类汇总。
4.2 案例二：商品销售数据分析分析商品销售数据，提取关键信息。
使用电子表格软件进行数据筛选与分类汇总。
4.3 案例三：员工工资数据分析分析员工工资数据，提取关键信息。
使用电子表格软件进行数据筛选与分类汇总。
第五章：课堂练习与拓展5.1 课堂练习完成实际案例的操作练习。
学生互相交流操作心得与技巧。
5.2 拓展任务探索更多数据筛选与分类汇总的方法与技巧。
结合实际生活或工作场景，设计数据筛选与分类汇总的应用案例。
第六章：高级筛选与数据透视表6.1 高级筛选的应用理解高级筛选的概念和优势。
学习使用高级筛选功能，包括多条件筛选和文本筛选。
6.2 数据透视表的介绍理解数据透视表的作用和基本结构。
学习如何创建和编辑数据透视表。
6.3 数据透视表的定制掌握数据透视表的切片器和数据透视图的使用。
学习如何自定义数据透视表的显示和计算方式。
《统计学概论》第三章 统计整理
70 ～ 80
80 ～ 90
90 ～ 100
合
计
学生人数
（人）
5 15 18 10
2 50
由表3-1可见，整理后的学生考 STAT 分资料，较整理前的考分资料明 显要条理、系统。由上表可见， 在学生总体中，60分以下和90分 以上的学生人数都较少，绝大多 数学生的考分分布在60—90分之 间。
所以，统计整理是统计调查的继续，是统计分析的前提， 它实现了从个别单位的标志表现（标志值）向总体综合指标 的过渡，在统计研究中起着承前启后重要的作用。
编制步骤：
⒈求变异全距 R X max X min 139 107 32(百万元）
⒉确定组距及组数 R≤组距(d) ×组数（m）
确定组距的原则：
要能区分各组的性质差异 要能反映总体资料的分布特征 为方便计算，尽可能为5或10的整数倍
编少）
要求编制组距数列。
STAT
• 排序结果为
• 107 108 108 110 112 112 113 114 115 117 117 117 118 118 118 119 120 120 121 122 122 122 122 123 123 123 123 124 124 124 125 125 126 126 127 127 127 128 128 129 130 131 133 133 134 134 135 137 139 139
合计
频数（人） 3 5 8 14 10 6 4
50
频率（%） 6 10 16 28 20 12 8
100
统计分组方法
选择反映事物属性差异的标
按品质标志分组 志作为分组标志，如性别、
所有制类型
Excel数据的分类汇总需求解析【会计实务操作教程】
只分享有价值的会计实操经验，用有限的时间去学习更多的知识！
选”命令，进入“自动筛选”状态。 2、分别选中 F203、G203单元格（此处假定表格中共有 200条数据），
输入公式：=SUBTOTAL(9‚F3:F202)和 =SUBTOTAL(9‚G3:G202) 。
小提示：此函数有一个特殊的功能，就是后面进行自动筛选后，被隐 藏行的数据不会被统计到其中，达到分类统计的目的。
需求一、既想分类汇总，又想分类打印 解决方案：直接利用 Excel内置的“分类汇总”功能来实现。 1、选中工程类型列的任意一个单元格，按一下“常用”工具栏上的 “升序排序”或“降序排序”按钮，对数据进行一下排序。 注意：使用“分类汇总”功能时，一定要按分类对象进行排序！ 2、执行“数据→分类汇总”命令，打开“分类汇总”对话框。 图2 3、将“分类字段”设置为“工程类型”；“汇总方式”设置为“求 和”；“选定汇总项”为“面积”和“造价”；再选中“每组数据分页” 选项。最后，确定返回。 4、分类汇总完成。 需求二、不想分类打印，只是想随时查看各类数据的明细和统计情况 解决方案：利用 Excel自身的“自动筛选”功能来实现。 1、任意选中数据表格中的某个单元格，执行“数据→筛选→自动筛
3、以后需要随时查看某类（如“经济住宅”）数据的明细和统计情况 时，点击“工程类型”右侧的下拉按钮，在随后弹出的快捷菜单中即 可。会计是一门很基础的学科，无论你是企业老板还是投资者，无论你 是税务局还是银行，任何涉及到资金决策的部门都至少要懂得些会计知 识。而我们作为专业人员不仅仅是把会计当作“敲门砖”也就是说，不 仅仅是获得了资格或者能力就结束了，社会是不断向前进步的，具体到 我们的工作中也是会不断发展的，我们学到的东西不可能会一直有用， 对于已经舍弃的东西需要我们学习新的知识来替换它，这就是专业能力 的保持。因此，那些只把会计当门砖的人，到最后是很难在岗位上立足 的。话又说回来，会计实操经验也不是一天两天可以学到的，坚持一天 学一点，然后在学习的过程中找到自己的缺陷，你可以针对自己的习惯 来制定自己的学习方案，只有你自己才能知道自己的不足。最后希望同 学们都能够大量的储备知识和拥有更好更大的发展。
分类汇总的方法
分类汇总的方法分类汇总是数据分析中常见的一种操作，主要用于将数据按照一定的分类标准进行统计。
以下是一些分类汇总的方法：1. Excel的分类汇总功能：这是最常用的分类汇总方法之一。
具体步骤如下：首先，对需要分类的字段进行排序。
然后，选择需要汇总的数据区域，在“数据”菜单中选择“分类汇总”。
在“分类汇总”对话框中，选择需要汇总的字段和汇总方式，如求和、平均值等。
点击“确定”，Excel会自动对数据进行分类汇总。
2. SQL的GROUP BY语句：在数据库查询中，可以使用GROUP BY语句对数据进行分类汇总。
具体步骤如下：编写查询语句，选择需要汇总的字段和汇总方式。
在SELECT语句后添加GROUP BY子句，指定需要按照哪个字段进行分类。
执行查询语句，数据库将返回按照指定字段分类汇总的结果。
3. Python的Pandas库：Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，也可以用来进行分类汇总。
具体步骤如下：导入Pandas库，读取需要汇总的数据。
使用groupby()函数按照需要分类的字段进行分组。
对分组后的数据进行汇总操作，如求和、平均值等。
输出汇总结果。
4. R语言的dplyr包：在R语言中，可以使用dplyr包来进行分类汇总。
具体步骤如下：安装并加载dplyr包。
读取需要汇总的数据。
使用group_by()函数按照需要分类的字段进行分组。
使用summarise()函数对分组后的数据进行汇总操作，如求和、平均值等。
输出汇总结果。
以上是几种常见的分类汇总方法，根据具体的数据规模和需求选择适合的方法进行操作。
Excel如何进行数据汇总和统计分析
Excel如何进行数据汇总和统计分析数据汇总和统计分析是Excel中非常重要的功能，可以帮助用户快速且准确地对大量数据进行整理、分析和展示。
本文将从数据汇总和统计分析的基本方法、常用函数、数据透视表以及图表分析等方面介绍Excel中的数据汇总和统计分析方法。
1.数据汇总和统计分析的基本方法在Excel中，数据汇总和统计分析的基本方法主要包括使用函数、数据透视表和图表分析。
其中，函数是最基本的方法，通过各种函数可以对数据进行求和、均值、计数等统计操作。
数据透视表可以帮助用户直观地查看数据的概况，包括对数据的分组、筛选、排序等操作。
图表分析则是将数据通过图表的形式展现出来，更加直观地呈现数据的特点和规律。
2.常用函数Excel中有很多常用的函数可以用于数据汇总和统计分析，比如SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN等。
这些函数可以对数据进行简单的统计操作，例如求和、均值、计数、最大值和最小值等。
另外，还有一些高级函数，比如VLOOKUP、HLOOKUP、IF、INDEX、MATCH等，可以帮助用户更加灵活地对数据进行操作和分析。
3.数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的功能，可以帮助用户快速对大量数据进行分组、筛选、排序和汇总。
用户可以根据自己的需求选择不同的字段进行列、行或数值的设置，通过拖拽字段到相应的区域进行配置，从而快速生成数据透视表。
数据透视表还支持对原始数据的汇总、计算和分析，能够帮助用户直观地了解数据的概况，方便进行进一步的统计分析。
4.图表分析Excel提供了丰富多样的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等，用户可以根据自己的需要选择合适的图表类型进行数据展示和分析。
通过图表分析，用户可以更加直观地观察数据的变化趋势、比较不同数据之间的关系、发现异常值等，从而更好地理解和分析数据。
以上是数据汇总和统计分析的基本方法，接下来我们将结合具体的案例来详细介绍如何在Excel中进行数据汇总和统计分析。
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
第-3-章--SPSS-数据的预处理
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SPSS 条件表达式
条件表达式通常用于指定满足某个条件的个案。 条件表达式是一个对条件进行判断的式子。其结果有
两种取值： ➢ 如果判断条件成立，则结果为真； ➢ 如果判断条件不成立，则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表达式。
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SPSS 条件表达式
简单条件表达式： ➢ 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式等组成的
组距分组
在变量值较多的情况下，数据分组通常采用组距 分组。组距分组是将全部变量值依次划分为若干区间 ，并将同一区间的变量值作为一组。
(1) 全距：最大值与最小值之差 (2) 组数：组数的多少以分组后能清楚反映数据内部 的分布特征和规律为原则。可按 Sturges 经验公式确 定组数： K 1 ln n
式子。 ➢ 关系运算符包括： >、<、＝、～＝（不等于）、>
＝、<＝。 如：nl > 32、sr <= 900 复合条件表达式： ➢ 由逻辑运算符号、圆括号和简单条件表达式等组成的
式子。 ➢ 逻辑运算符号包括 ～ 或 NOT（非）、& 或 AND
（并且）、| 或 OR（或者）。 ➢ 如：(nl>32) and not (sr<9=900)
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数据拆分
数据拆分：是将数据按一个或几个指定的变量进行 分组。后续进行的统计分析将按照分组进行。
菜单选项：数据 -> 拆分文件 注意：数据拆分后，在状态栏会显示“拆分条件” 取消拆分方法：重新执行数据拆分，选择“分析所
有个案，不创建组”。 例：“职工数据.sav”，按职称变量分组 ➢ 比较组：分组统计结果输出在同一张表格中 ➢ 按组织输出：分组统计结19果分别输出在不同的表格
Excel如何进行数据汇总和统计分析
Excel如何进行数据汇总和统计分析数据汇总和统计分析是Excel中常用的功能之一，通过这些功能可以快速有效地对大量数据进行整理和分析。
本文将详细介绍Excel中如何进行数据汇总和统计分析的方法。
一、数据汇总1.使用数据透视表进行数据汇总数据透视表是Excel中非常常用的功能，通过数据透视表可以快速对大量数据进行分类汇总和分析。
以下是使用数据透视表进行数据汇总的步骤：（1）选择需要进行汇总的数据区域。
（2）点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮。
（3）在弹出的对话框中，选择数据区域和放置数据透视表的位置，然后点击“确定”。
（4）在数据透视表字段列表中，将需要进行汇总的字段拖拽到行标签、列标签或值标签中，Excel会自动计算出相应的汇总结果。
2.使用函数进行数据汇总除了数据透视表之外，还可以使用Excel中的函数进行数据汇总。
常用的函数有SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，通过这些函数可以对数据进行求和、平均值、最大值、最小值等操作。
例如，使用SUM函数对某列数据进行求和，可以在一个空白单元格中输入“=SUM(数据区域)”即可得到该列数据的总和。
3.使用筛选和排序进行数据汇总在Excel中，还可以使用筛选和排序功能对数据进行汇总。
通过筛选和排序可以快速地找到符合条件的数据，并进行相应的汇总。
例如，可以使用筛选功能找出某个条件下的数据，然后通过SUM函数进行求和。
二、统计分析1.使用图表进行数据可视化分析Excel提供了丰富的图表功能，通过图表可以直观地展示数据的分布和趋势，从而进行统计分析。
（1）选择需要进行分析的数据。
（2）点击“插入”选项卡中的“图表”按钮，选择合适的图表类型。
（3）在弹出的对话框中，选择数据区域和图表的位置，然后点击“确定”。
（4）对生成的图表进行样式和布局的调整，使得图表更加清晰和易于理解。
2.使用数据分析工具进行统计分析Excel还提供了数据分析工具，通过这些工具可以进行回归分析、t检验、方差分析等统计分析操作。
《信息管理(计算机应用)》教学大纲2016
《信息管理（计算机应用）》（本科）教学大纲课程名称：《信息管理（计算机应用）》课程内容：本课程旨在帮助学生掌握应用现代计算机技术来解决各种经济管理的理论与实务问题的方法。
在内容的安排上以经济管理人才所必须具备的计算机知识与技能为基本出发点，将计算机技术、定量分析方法和商务的基本原理紧密结合起来。
本课程是在上海市精品课程《经济管理中的计算机应用（简称“计算机应用”）》课程基础上为商学类学生而开设一门基础课程。
本课程打破了商学类学生计算机应用能力低于理工科学生的状况，开辟了提高商学类学生计算机应用能力的有效途径。
本课程包含了大量的实例与丰富的模型，对学生今后解决实际问题有很好的参考价值。
本课程作为商学一门基础课程，对后续专业课程的学习会有很大的帮助，如经济学、运筹学、财务管理、保险、投资理论和市场营销等课程中所涉及的数据处理、定量分析、决策、预测和优化等模型的分析和求解都可以利用本课程所讲授的方法予以解决，并鼓励广大学生在此基础上做进一步的探索和研究。
本课程遵循了国家精品课程建设的总方针，借助网络平台向全体师生提供教学方案、讲课提纲、多媒体教学课件、例题解答、习题集、教学经验交流和网上答疑等，有利于教学资源的共享。
本课程所选用的教材是在原《财经管理中的计算机应用（第二版）》（上海财经大学出版社）教材的基础上经过改进和完善重新出处的。
是从1997年开始起对课程持续不断地改革与创新所结出的成果。
同期成果还包括教材、教学参考书12本，公开发表课程教学改革论文20余篇，与课程建设配套的课堂教学支持软件曾获国家教委颁发的教学软件二等奖，教材曾获上海市“九五”优秀教材奖。
课程具有丰富的教学辅助资料、多媒体课件和教学网站，于2004年获得了上海市教学成果一等奖，2008年获荣获上海市精品课程，并于2011年获上海市优秀教材一等奖。
开设单位：信息管理与工程学院授课教师：李欣苗教授答疑时间：周二上午9：40-11:30或事先预约。
第三章-数据分类汇总分析PPT课件
16255 服装
32855
42009
10850
12522
食品 体育用品 艺术品 自行车
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二. 获得各类销售额排行榜
利用分类汇总，企业可以获得销售额排行榜、各种商品质 量指标排行榜、销售人员完成销售任务排行榜、各种产品 库存量与库存积压资金排行榜……
120000
Northwind公司前十大客户销售额
时间序列可以帮助企业了解经营状况、预 测未来的变化趋势。
数据透视表能从不同的角度汇总数据，它 也是生成时间序列的有效工具。
37
四. 利用数据透视表生成时间序列
【例3-5】利用 数据透视表，对 Northwind公司 的销售数据按月 汇总各产品的销 售额。
分组：步长-同时 选中月、年
产品名称 (全部)
儿童用品 39686 524 2044 40255 24367
服装
16255
47196
食品
32855 472 2856 16404 19269
体育用品 10850 1080 5113 13970 3869
艺术品 42009 2893 4119 43932 24990
自行车 12522 746 4211 20383 24728
30
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整 分类字段值的调整 汇总字段的调整 数据透视表工具的功能
31
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整
利用报表筛选区域筛选数据：
将数据透视表字段列表中的字段直接拖至报表筛选 区域；
从行标签或列标签区域，拖动字段至报表筛选区域； 报表筛选区域，可以放置一个或多个字段； 可改变多个字段的排列位置； 可挑选一个值或多个值来进行筛选； 可将报表筛选区域的字段拖动到其他区域； 可删除“报表筛选”区域的字段。
第三章 统计整理
《统计学》第三章 统计整理
完整性
是指所有的调查表格或问卷是否都已 收齐，所有的问题是否都有答案。
准确性 是指原始资料是否准确可靠．
一是逻辑检查，检查调查资料内
审 核
容是否合理，各个项目之间有没有相 互矛表格或
法 问卷中各项数字在计算方法和计算结
果上有无错误，数字的计量单位有没
分组
《统计学》第三章 统计整理
25％
33％
分组前
分组后
42％
作用：1·区分事物的性质
例：按所有制性质划分，我国现有8种经济类型：
国有经济；集体经济；私营经济；个体经济 联营经济；股份制经济；外商投资经济；港 澳台投资经济
《统计学》第三章 统计整理
2·反映总体内部结构
例：上海市按GDP计算的三次产业结构（%）
从不同角度说明总体的内部状况的认识体系。
对同一总体选择两个 平行分组体系 或两个以上标志分别进行
简单分组。各分组标志表 现并列使用。
复合分组体系 各分组标志表现交叉 结合使用。
平行分组体系
《统计学》第三章 统计整理
对教师 的分类
按性别分类
男性 女性
高级 按职称分类 中级 共计7组
初级 2+3+2
青年 按年龄分类
将统计调查得到的原始资料进行科
统计整理 学的分类和汇总，使之成为系统化、
条理化的综合资料，以反映研究总 体的特征。
地位 是统计调查的继续，统计分析的前提 和基础，起着承前启后的作用。
统计整理的种类
《统计学》第三章 统计整理
根据定期统计报表资料进 定期统计资料的整理 行综合整理
专题统计资料的整理 历史统计资料的整理
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！。
数据分类汇总的三种方法
数据分类汇总的三种方法
数据分类是将数据根据其特征或属性进行分组的过程，可以帮助我们
更好地理解和分析数据。
在数据科学和机器学习中，有许多用于数据分类
的方法。
在本文中，我们将介绍三种常见的数据分类方法。
第一种方法是基于人工规则的分类方法。
这种方法是通过定义一系列
人工规则来将数据进行分类。
例如，如果我们想将一组动物根据它们的特
征（如有无脊椎、是否会飞行等）进行分类，我们可以制定一系列规则，
如“有脊椎动物”、“无脊椎动物”、“会飞行的动物”、“不会飞行的
动物”等等。
然后，我们可以根据这些规则将动物进行分类。
尽管这种方
法灵活且易于理解，但它通常需要领域专家的专业知识，并且难以应对大
量和复杂的数据。
第二种方法是基于统计模型的分类方法。
这种方法是利用统计学原理
和模型来对数据进行分类。
常用的统计模型包括贝叶斯分类器、逻辑回归、支持向量机等等。
这些模型通过学习已知类别的训练数据，建立一个分类
模型，并用于对新的数据进行分类。
相比于基于规则的方法，统计模型的
优势在于可以处理较大规模的数据，并且能够从数据中学习到更一般的模式。
然而，统计模型要求数据满足一定的假设，并且需要一定的数学和统
计背景知识来理解。
综上所述，数据分类的三种方法分别是基于人工规则的分类方法、基
于统计模型的分类方法和基于机器学习的分类方法。
每种方法都有其适用
的场景和优缺点。
在实际应用中，我们可以根据数据的属性、数量和质量
等因素选择适合的方法来进行数据分类，以实现对数据的更好理解和分析。
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汇总 27861.89 25485.27 26381.40 37515.72 45600.04 45239.63 61258.07 38483.63
第三章讲稿 第21页
五、统计不同规模销量的发生次数 以及频率分布
【例 3-6】利用数据透视表， 对 Northwind 公司的销售数据 按照不同产品、不同时间段， 统计不同规模销售数量的发生 次数，并计算其频率分布。
平均销售额
Northwind公司分段平均运货费与平均销售金额的依赖关系 y = 3.0652x + 292.37 R 2 = 0.8469
1000 800 600 400 200 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
平均 运货费
200
第三章讲稿 第6页
第一节 数据分类汇总分析意义和作用（续）
第三章讲稿 第8页
第二节 数据分类汇总的四种方法
汇总字段 ：待汇总的变量或字段。
销售额、销售数量、工作时间等。
分类字段 ：对数据进行汇总时，以某个变量 或字段的不同值为参考来对汇总字段进行汇 总。
参考不同产品类别 (分类字段) 汇总销售额（汇总字段） 参考不同的生产人员姓名（分类字段）汇总工作时间
第三章讲稿 第27页
一、 D函数（续）
D函数名称(数据清单,统计字段,条件范围)
数据清单：包含相关数据的工作表中的一系列
数据行 统计字段：汇总字段。可以使用字段名、字段 名所在的单元格、或者字段在数据清单中所在 列的序号。 条件范围：规定函数的匹配条件的一个工作表 区域。D函数只对满足该条件范围所规定条件的 记录进行汇总。
获得各种产品需求量的频率分布
Northwind公司1997年白米月销量分布图
5 4
销售发生次数
3 2 1 0 20 35 50 65 80 95 110 125 140 155 170 185 200 销量分组
第三章讲稿 第7页
第二节 数据分类汇总的四种方法
数据查询的统计值功能 数据清单功能 数据透视表 D函数与模拟运算表
改变分类字段值的位置 对分类字段的值加以合并 隐藏行域、列域的字段值 展开汇总值，显示详细数据
第三章讲稿 第19页
三、数据透视图的灵活性
变换分类字段的位置 将行、列分类字段换成页分类字段 新增、删除分类字段 新增、删除汇总字段 改变被汇总方式 显示分类字段的部分值
第三章讲稿 第15页
一、数据透视表的基本功能（续）
第三章讲稿 第16页
一、数据透视表的基本功能（续）
请将页字段拖至此处
50000 45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 儿童用品 服装 食品 类别 体育用品 艺术品 自行车 省份 安徽 广东 江苏 江西 山东 求和项:净销售额
第三章讲稿 第2页
第一节 数据分类汇总分析意义和作用
获得销售额分类统计值
销售额 50000
40000 30000 20000 10000 0 艺术品 自行车 服装 食品 儿童用品 体育用品 瓷器 类别
ABC公司1995年不同省份不同类别商品的销售额总计值
山东 安徽 江西 江苏 广东 福建 浙江
第三章讲稿 第3页
苏澳奶酪 百达电子
山渣片 上河工业
墨鱼 池春建设
白米 迈多贸易
悦海
嘉业
3000
客户公 司名称
0
运动饮料
猪肉干
牛肉干
产品 名称
第三章讲稿 第4页
第一节 数据分类汇总分析意义和作用（续）
获得各类销售额的时间序列
销售额
Northwind公司不同产品的销售额时间序列
花生
1600 1400 1200 1000 800 600 400 200
第三章讲稿 第28页
一、 D函数（续）
【例 3-8】利用 ABC 公司的销售数据，应用 DSUM()函数，生成一个与图 3-7相同的数据 分类汇总表，列出ABC公司不同省份不同类 别净销售额总计值。
第三章讲稿 第29页
一、 D函数（续）
A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 B C D E F G H I J 日期 >=95/1/1 日期 >=95/1/1 日期 >=95/1/1 日期 >=95/1/1 日期 >=95/1/1 日期 >=95/1/1 K L M N 1995年ABC公司各省各类别商品的销售额 安徽 广东 江苏 江西 山东 儿童用品 39686 524 2044 40255 24367 服装 16255 0 0 0 47196 食品 32855 472 2856 16404 19269 体育用品 10850 1080 5113 13970 3869 艺术品 42009 2893 4119 43932 24990 自行车 12522 746 4211 20383 24728 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 儿童用品 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 服装 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 食品 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 体育用品 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 艺术品 日期 省份 类别 <=95/12/31 安徽 自行车
第三章讲稿 第25页
第四节 D函数和模拟运算表
D函数 模拟运算表 生成时间序列 统计不同规模销量的发生次数以及概率分布
第三章讲稿 第26页
一、 D函数
D 函数：对数据清单或数据库中的数据进行 分析的 12个数据库内建函数。
常用的D函数包括： DSUM() DAVERAGE() DCOUNT() DCOUNTA()
ABC公司1995各省份、各类别商品净销售额总计值 （图3-7）
第三章讲稿 第10页
一、数据查询的统计值功能
从Excel 中启动 Microsoft Query，利用Query 的统计 值功能，将数据汇总后返回Excel 【例 3-1】 ABC 公司销售数据 .dbf 中保存着公司从 1994年到1997年三年的销售数据，利用Query软件的 统计值功能汇总该公司的销售数据，并按照图3-7的 形式，汇总出 1995 年不同省份、不同类别商品的净 销售额。
视表汇总对数据清单进行汇总 利用数据透视表直接从数据库中查询、并汇总 数据
第三章讲稿 第14页
一、数据透视表的基本功能（续）
【例 3-3】利用 Excel 获取外部数据功能，获 取 ABC 公司 1995 年的销售数据，使用 Excel 数据透视表功能制作如图3-7所示的分类汇总 表。 【例 3-4】直接利用 Excel 数据透视表功能从 数据库中查询数据，并根据查询结果汇总， 制作出如图3-7所示的分类汇总表。
第三章讲稿 第20页
四、利用数据透视表生成时间序列
时间序列:按照一定时间间隔汇总的数据序列
【例 3-5】利用数据透视表，对 Northwind Trader 公司的销售数据按月汇总各种产品销售额。
产品名称 (全部) 求和项:销售额 年 订购日期 1996年 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1997年 1月 2月
（汇总字段）
第三章讲稿 第9页
第二节 数据分类汇总的四种方法（续）
1995年ABC公司各省各类别商品的销售额 类别 安徽 广东 江苏 江西 山东 儿童用品 39686 524 2044 40255 24367 服装 16255 47196 食品 32855 472 2856 16404 19269 体育用品 10850 1080 5113 13970 3869 艺术品 42009 2893 4119 43932 24990 自行车 12522 746 4211 20383 24728
第一节 数据分类汇总分析意义和作用（续）
获得各类销售额排行榜
销售额 15000
销售额
Northwind公司前十大客户销售额
Northwind公司前十大产品销售额
1200015000 900012000 6000 9000 3000 6000 0
鸭肉 艾德高科技
正人资源
猪肉 五洲信托
绿茶 幸义房屋
51-60
61-70
71-80
81-90
91-100
101-110
111-120
数量
121-130
第三章讲稿 第23页
六、计算占同列数据总和的百分比
【例 3-7】Northwind Trader 公司根据客户总销售 额将客户划分为不同级别， 20000 元以上为黄金客 户，10000元～20000元为重要客户， 10000以下为 普通客户。按照客户的不同级别汇总各级客户的总 销售额、销售额占总销售额的百分比，以及该级客 户销售次数占总销售次数的比重，如图3- 69所示， 并绘制数据透视图。
第三章 数据分类汇总分析
上海财经大学信息管理与工程学院
第三章讲稿 第1页
内容简介
基础篇
第一节 数据分类汇总分析的意义和作用 第二节 数据分类汇总的四种方法 第三节 数据透视表 第四节 D函数和模拟运算表
提高篇
第五节 利用 DSUM函数和控件控制分类汇总 结果 第七节 Excel中的多维数据分析——OLAP
第三章讲稿 第17页
二、数据透视表结构的灵活性
改变数据透视表的行列结构 利用页域对数据进行分页汇总 新增、删除和修改行域、列域或页域字段（ 分类字段） 新增、删除和修改汇总字段 改变汇总字段的汇总方式 同一个字段既作分类字段又作汇总字段