数据分析需要学哪些表格，怎样建立数据透视表和数据分析表
1，怎样建立数据透视表和数据分析表2，做数据统计分析需要学excel哪些功能3，常见的数据分析图表有哪些4，什么样的表格更容易分析和统计5，数据分析需要掌握哪些知识1，怎样建立数据透视表和数据分析表
数据透视表的建立，你选中你要建数据透视表的现在数据，然后找工具栏的----数据----数据透视与分析表，按提示一步一步操作就可以了，183285826
2，做数据统计分析需要学excel哪些功能 要求不高的话，一般统计函数+图表基本就够了。不过有些图表还是得花心思去学（例如正态分布图）如果要求高一些，可能要安装“加载项”，里面含有更复杂的统计分析。如果更高一些，可能需要用spss来处理，甚至sas（这个需要编程）。数据统计分析当然是spss，这个是专业的统计分析软件，excel是电子表格，加载分析工具库之后，可以做一些简单的统计分析工作。
3，常见的数据分析图表有哪些 在bdp个人版中，除了常见的柱状图、条形图、表格、饼图，还有新兴图表：漏斗图、面积图、雷达图、地图、气泡图、双轴图、桑基图等等。。。数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？那就说说应用最广的bi吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如finebi，是能够”智能”分析数据的工具了。
4，什么样的表格更容易分析和统计 一般的数据分析，用excel、 wps表格都能处理。海量数据和复杂的数据也许需要专门程序，如数据仓库及分析工具等excel就挺容易分析和统计的，而且学起来也不复杂。制作百分比数据分析表图方法：1.数据的收集、录入、表格的设置，最终效果如图所示（对于新手来说，制作表格的过程中，表头是最容易忽略的）2.如图所示，选择要进行分析的图据范围。（对于新手来说，选择定范围的时候最容易把整个表格全选）3.如图所示，点击菜单栏目上的“插入”，选择“饼图”，再选择“三维饼图”，实际工作中，可以自己分析的内容选择相应的图形效果。4. 最终生成的效果，如下图1所示。接下来选择红色框标注位置的“图表布局”，找到如下图2所示的百分比。5.最后一步，修改“图表标题”，把鼠标放到“图表标题”后，单击鼠标左键，录入和表格一致的标题名称。（对于新手来说这一步也最容易忽略）最终呈现的效果如下图所所示。最易用、最通用的分析，可以用excel；更专业一些的统计分析工具，有spss，sas，origin，等等；更灵活的，也可以使用一些统计分析的编程语言自己写脚本程序，比如r语言。当然，用于数学分析的matlab或者mathmatic也都是很强大的工具，都有统计分析包可用。 5，数据分析需要掌握哪些知识 数据分析较大数据来说还是容易一点的。数据分析需要一些理科性质的基础，包括统计学啊，excel之类的。首先，可以根据数据的量级给数据进行分类。一般情况下，我们可以使用excel、sql、hadoop这三类工具来进行数据的分析。首先我们要了解的，是一些统计学的常识，知道最基本的概率论与数理统计的知识，以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识。当我们的接收到数据的时候，肯定不能上来就分析的。我们需要清洗、降维等手段减弱错误/异常数据给分析结论带来的误差。同时，再根据清洗好的数据，进行有针对性的分析。此外呢，要根据数据的量级选择合适的数据分析工具。1. 使用excel进行分析可能之前有的人接触多excel，可能更多的是表格的美化、如何快速录入等等。但是数据分析我们要用到像是vba之类的高级知识。使用excel来进行数据分析，我们首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常见的函数，来更好的帮我们处理数据。此外，我们要学习vba（自动化编程语言）和tableau(智能数据可视化图表)这些知识，让我们分析出来的东西更加炫酷地展示出来。还要学会如何编写我们的调查问卷，对问卷的信度和效度进行合理的考量，同时进行ab测试，不断地改善我们的问卷。2. sql数据库针对结构化的数据，一般会选择建立一个数据库把数据进行存储，方便之后的分析。但是，如果遇到数据量级较大的情况下，excel可能就有所欠缺了。这时候，就要接触到像是access与mysql等数据库了。不同数据仓库的操作方法大同小异，主要是通过sql语句来对数据库进行操作的。最基础的操作语句就是增删改查了。同时，还会通过主键、外键等对两个表之间链接，是其产生联系。像是游标、trigger触发器等等也是我们必会的知识点。3. python爬虫基础python是在数据分析中占据很大份额的。很多时候，数据并不是现成的，简单的调查问卷收集的数据有限，这就需要我们来使用多种工具技能型数据的抓爬了。在这主要是通过python来进行数据获取的。通过学习数据类型、函数、流程控制语句、面向对象等知识点，达到使用工具编写简单应用程序，收集数据等等的工作。另外，还会接触到像是朴素贝叶斯（分类器算法）、结巴分词（自然语言处理包）、pandas（数据分析包）、sklearn（数据挖掘）等数据分析高级知识。也会接触到像是sas、spss、r语言、商务bi等高级工具。当我们学完以上知识之后，就可以称为掌握了一定的数据分析基础了。通过数据思维，我们在处理和分析问题上，通过建立统一的分析模型来分析数据，最终形成各式各样的数据报告，来进行前台的展示。
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2，做数据统计分析需要学excel哪些功能 要求不高的话，一般统计函数+图表基本就够了。不过有些图表还是得花心思去学（例如正态分布图）如果要求高一些，可能要安装“加载项”，里面含有更复杂的统计分析。如果更高一些，可能需要用spss来处理，甚至sas（这个需要编程）。数据统计分析当然是spss，这个是专业的统计分析软件，excel是电子表格，加载分析工具库之后，可以做一些简单的统计分析工作。
3，常见的数据分析图表有哪些 在bdp个人版中，除了常见的柱状图、条形图、表格、饼图，还有新兴图表：漏斗图、面积图、雷达图、地图、气泡图、双轴图、桑基图等等。。。数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？那就说说应用最广的bi吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如finebi，是能够”智能”分析数据的工具了。
4，什么样的表格更容易分析和统计 一般的数据分析，用excel、 wps表格都能处理。海量数据和复杂的数据也许需要专门程序，如数据仓库及分析工具等excel就挺容易分析和统计的，而且学起来也不复杂。制作百分比数据分析表图方法：1.数据的收集、录入、表格的设置，最终效果如图所示（对于新手来说，制作表格的过程中，表头是最容易忽略的）2.如图所示，选择要进行分析的图据范围。（对于新手来说，选择定范围的时候最容易把整个表格全选）3.如图所示，点击菜单栏目上的“插入”，选择“饼图”，再选择“三维饼图”，实际工作中，可以自己分析的内容选择相应的图形效果。4. 最终生成的效果，如下图1所示。接下来选择红色框标注位置的“图表布局”，找到如下图2所示的百分比。5.最后一步，修改“图表标题”，把鼠标放到“图表标题”后，单击鼠标左键，录入和表格一致的标题名称。（对于新手来说这一步也最容易忽略）最终呈现的效果如下图所所示。最易用、最通用的分析，可以用excel；更专业一些的统计分析工具，有spss，sas，origin，等等；更灵活的，也可以使用一些统计分析的编程语言自己写脚本程序，比如r语言。当然，用于数学分析的matlab或者mathmatic也都是很强大的工具，都有统计分析包可用。 5，数据分析需要掌握哪些知识 数据分析较大数据来说还是容易一点的。数据分析需要一些理科性质的基础，包括统计学啊，excel之类的。首先，可以根据数据的量级给数据进行分类。一般情况下，我们可以使用excel、sql、hadoop这三类工具来进行数据的分析。首先我们要了解的，是一些统计学的常识，知道最基本的概率论与数理统计的知识，以及一些常见模型包括回归分析、时间序列分析、多元统计分析等的知识。当我们的接收到数据的时候，肯定不能上来就分析的。我们需要清洗、降维等手段减弱错误/异常数据给分析结论带来的误差。同时，再根据清洗好的数据，进行有针对性的分析。此外呢，要根据数据的量级选择合适的数据分析工具。1. 使用excel进行分析可能之前有的人接触多excel，可能更多的是表格的美化、如何快速录入等等。但是数据分析我们要用到像是vba之类的高级知识。使用excel来进行数据分析，我们首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常见的函数，来更好的帮我们处理数据。此外，我们要学习vba（自动化编程语言）和tableau(智能数据可视化图表)这些知识，让我们分析出来的东西更加炫酷地展示出来。还要学会如何编写我们的调查问卷，对问卷的信度和效度进行合理的考量，同时进行ab测试，不断地改善我们的问卷。2. sql数据库针对结构化的数据，一般会选择建立一个数据库把数据进行存储，方便之后的分析。但是，如果遇到数据量级较大的情况下，excel可能就有所欠缺了。这时候，就要接触到像是access与mysql等数据库了。不同数据仓库的操作方法大同小异，主要是通过sql语句来对数据库进行操作的。最基础的操作语句就是增删改查了。同时，还会通过主键、外键等对两个表之间链接，是其产生联系。像是游标、trigger触发器等等也是我们必会的知识点。3. python爬虫基础python是在数据分析中占据很大份额的。很多时候，数据并不是现成的，简单的调查问卷收集的数据有限，这就需要我们来使用多种工具技能型数据的抓爬了。在这主要是通过python来进行数据获取的。通过学习数据类型、函数、流程控制语句、面向对象等知识点，达到使用工具编写简单应用程序，收集数据等等的工作。另外，还会接触到像是朴素贝叶斯（分类器算法）、结巴分词（自然语言处理包）、pandas（数据分析包）、sklearn（数据挖掘）等数据分析高级知识。也会接触到像是sas、spss、r语言、商务bi等高级工具。当我们学完以上知识之后，就可以称为掌握了一定的数据分析基础了。通过数据思维，我们在处理和分析问题上，通过建立统一的分析模型来分析数据，最终形成各式各样的数据报告，来进行前台的展示。
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