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容易办公系列课堂-OfficeExcel数据透视表和透视图(一)操作基本

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发表于 2024-10-1 09:58:24 | 显示全部楼层 |阅读模式

容易办公系列进阶课堂-OfficeExcel数据透视表和数据透视图

(一)操作基本

1、数据透视表和透视图概述

运用数据透视表能够汇总、分析、浏览和供给汇总数据。运用数据透视图报表能够在数据透视表中表示该汇总数据,并且能够方便地查看比较、模式和趋势。数据透视表和数据透视图报表都能使您做出相关企业中关键数据的靠谱决策。

1、概述

数据透视表是一种能够快速汇总海量数据的交互式办法运用数据透视表能够深入分析数值数据,并且能够回答有些预料不到的数据问题。数据透视表是专门针对以下用途设计的:

以多种用户友好方式查找海量数据。对数值数据进行归类汇总和聚合,按归类和子归类对数据进行汇总,创建自定义计算和公式。展开或折叠要关注结果的数据级别,查看感兴趣区域汇总数据的明细。将行移动到列或将列移动到行(或“透视”),以查看源数据的区别汇总。对最有用和最关注的数据子集进行筛选、排序、分组和有要求地设置格式,使您能够关注所需的信息。供给简明、有吸引力并且带有批注的联机报表或打印报表。

2、处理数据透视表的办法

经过定义数据源、摆列“数据透视表字段列表”中的字段以及选取初始布局来创建初始数据透视表后,您能够执行下列任务来处理数据透视表:

经过执行下列操作浏览数据:展开和折叠数据,并表示与值相关的基本明细。对字段和项进行排序、筛选和分组。更改汇总函数,并且添加自定义计算和公式。经过执行下列操作更改窗体布局和字段摆列:更改数据透视表形式:压缩、大纲或表格。添加、重新摆列和删除字段。更改字段或项的次序经过执行下列操作更改列、行和归类汇总的布局:打开或关闭列和行字段标题,表示隐匿空行。在其行上方或下方表示归类汇总。刷新时调节列宽。将列字段移动到行区域或将行字段移动到列区域。为外边行和列项合并单元格或取消单元格合并。通过执行下列操作更改空白和错误的表示方式:更改错误和空单元格的表示方式。更改不含数据的项和标签的表示方式。表示隐匿空白行。经过执行下列操作更改格式:对单元格和区域进行手动和有要求格式设置。更改全部数据透视表的格式样式。更改字段的数字格式。包含 OLAP 服务器格式。

3、比较数据透视表和数据透视图报表

数据透视图报表为数据透视表中的数据供给了图形暗示形式。拥有这种图形暗示形式的数据透视表叫作关联联的数据透视表 。要更改数据透视图报表中表示的布局和数据,请更改关联联的数据透视表中的布局。

关键词解释:

数据透视表:一种交互的、交叉制表的 Excel 报表,用于对多种源自包含 Excel 的外边数据)的数据(如数据库记录)进行汇总和分析。

关联联的数据透视表:为数据透视图供给源数据的数据透视表。在新建数据透视图时,将自动创建数据透视表。倘若更改其中一个报表的布局,另一一个报表随之更改。

与标准图表同样,数据透视图报表拥有数据系列、类别、数据标记坐标轴另外,您还能够更改图表类型和其他选项,例如图表标题图例 安置数据标签 、图表位置等。

关键词解释:

数据系列:在图表中绘制的关联数据点,这些数据源自数据表的行或列。图表中的每一个数据系列拥有独一的颜色或图案。能够在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图仅有一个数据系列。

数据标记:图表中的条形、面积、圆点、扇面或其他符号,表率源于数据表单元格的单个数据点或值。图表中的关联数据标记构成为了数据系列。

坐标轴:界定图表绘图区的线条,用作度量的参照框架。y 轴一般为垂直坐标轴并包括数据。x 轴一般为水平轴并包括归类

图表标题:图表标题是说明性的文本,能够自动与坐标轴对齐或在图表顶部居中。

图例:图例是一个方框,用于标识为图表中的数据系列或归类指定的图案或颜色。

数据标签:为数据标记供给附加信息的标签,数据标签表率源于数据表单元格的单个数据点或值。

首次创建数据透视表时能够自动创建数据透视图报表,能够基于现有的数据透视表创建数据透视图报表。

4、比较数据透视表和数据透视图

在基于数据透视表创建数据透视图报表时,数据透视图报表的布局(即数据透视图报表字段的位置)最初由数据透视表的布局决定。倘若先创建了数据透视图报表,则经过将字段从“数据透视表字段列表”中拖到图表工作表 上的特定区域,就可确定图表的布局。

关键词解释:

图表工作表:工作簿中只包括图表的工作表。当期盼单独查看图表或数据透视图(独立于工作表数据或数据透视表)时,图表工作表非常有用。

5、数据透视图报表与标准图表之间的区别

倘若熟练标准图表,就会发掘数据透视图中的大都数操作和标准图表中的同样然则二者之间存在以下差别:

交互在标准图表中,应为要查看的每一个数据视图创建一个图表,但不可与它们进行交互。而在数据透视图报表中,只要创建一个图表就可经过更改报表布局或表示的明细数据来以区别的方式查看数据。即您能够与数据进行交互。图表类型能够将数据透视图报表更改为除 XY 散点图、股价图或气泡图之外的任何其他图表类型。源数据标准图表可直接链接到工作表单元格中。数据透视图能够基于关联联的数据透视表 中的几种区别数据类型。

关键词解释:

关联联的数据透视表:为数据透视图供给源数据的数据透视表。在新建数据透视图时,将自动创建数据透视表。倘若更改其中一个报表的布局,另一一个报表随之更改。

格式 刷新 数据透视图报表时,会保存都数格式(包含元素、布局和样式)。然则,不保存趋势线数据标签 误差线以及对数据集进行的其他更改。标准图表只要应用了这些格式,就不会丢失它们。

关键词解释:

刷新:更新数据透视表或数据透视图中的内容以反映基本源数据的变化。倘若报表基于外边数据,则刷新将运行基本查找以检索新的或更改过的数据。

趋势线:趋势线以图形的方式暗示数据系列的趋势,例如,向上倾斜的线暗示几个月中增多营销额。趋势线用于问题预测科研,又叫作为回归分析。

数据标签:为数据标记供给附加信息的标签,数据标签表率源于数据表单元格的单个数据点或值。

误差线:一般用在统计或科学记数法数据中,误差线表示相对序列中的每一个数据标记的潜在误差或不确定度。

6、处理源数据

在创建数据透视表数据透视图报表 时,可运用多种区别源数据 类型。

关键词解释:

数据透视表:一种交互的、交叉制表的 Excel 报表,用于对多种源自包含 Excel 的外边数据)的数据(如数据库记录)进行汇总和分析。

数据透视图:供给交互式数据分析的图表,与数据透视表类似。能够更改数据的视图,查看区别级别的明细数据,或经过拖动字段和表示隐匿字段中的项来重新组织图表的布局。

源数据:用于创建数据透视表或数据透视图的数据名单或表。源数据能够来自 Excel 数据名单或区域、外边数据库或多维数据集,另一张数据透视表。

6-1、运用工作表数据

能够将 Microsoft Office Excel 工作表中的数据做为报表的数据源自。该数据应采用列表格式,其列标签应位置于第1行。后续行中的每一个单元格都应包括与其列标题相对应的数据。目的数据中不得显现任何空行或空列。Excel 会将列标签用作报表中的字段叫作

关键词解释:

列表:包括关联数据的一系列行,或运用“创建列表”命令做为数据表指定给函数的一系列行。

字段:在数据透视表或数据透视图中,源自于源数据中字段的一类数据。数据透视表拥有行字段、列字段、页字段和数据字段。数据透视图拥有系列字段、归类字段、页字段和数据字段。

运用命名区域若要使报表的更新更易于进行,请为源区域命名一个叫作 ,并在创建报表时运用该名叫作倘若命名区域在扩展后包括更加多数据,则能够刷新 报表来包括新的数据。

关键词解释:

叫作表率单元格、单元格区域、公式或常量值的单词或字符串。名叫作更易于理解,例如,“制品能够引用难于理解的区域“Sales!C20:C30”。

刷新:更新数据透视表或数据透视图中的内容以反映基本源数据的变化。倘若报表基于外边数据,则刷新将运行基本查找以检索新的或更改过的数据。

Excel 表格 Excel 表格已然采用列表格式,因而是数据透视表不错的候选源数据。当刷新数据透视表时,Excel 表格中新增和更新的数据会自动包括在刷新操作中。包含汇总Excel会自动在数据透视表中创建归类汇总和总计。倘若源数据包括用“归类汇总”命令(位置于“数据”选项卡上的“大纲”组中)创建的自动归类汇总和总计,则应在创建报表前再用该命令将归类汇总和总计删除。

6-2、运用外边数据源

能够数据库、OLAP 多维数据集或文本文件等位置于 Excel 外边的源中检索数据。例如,对于要汇总和分析的营销记录,能够为它们守护一个数据库。

关键词解释:

数据库:与特定主题或用途关联的数据的集合。在数据库内,关于特定实体的信息(如雇员或订单)归类归纳到表、记录和字段中。

Office 数据连接文件 倘若运用 Office 数据连接 (ODC) 文件 (.odc) 为报表检索外边数据,则能够直接将该数据输入到数据透视表中。咱们意见运用 ODC 文件为报表检索外边数据。

关键词解释:

外边数据:存储在 Excel 之外的数据。例如,在 Access、dBASE、SQL Server 或 Web 服务器上创建的数据库。

OLAP 源数据 在从OLAP数据库或多维数据集文件中检索源数据时,数据只能以转换为工作表功能的数据透视表或数据透视图报表的形式返回 Excel。

关键词解释:

OLAP:为查找和报表(而不是处理事务)而进行了优化的数据库技术。OLAP 数据是按分级结构组织的,它存储在多维数据集而不是表中。

多维数据集:一种 OLAP 数据结构。多维数据集包括维度,如“国家/地区/省(或市/自治区)/市(或县)”,还包含数据字段,如“营销额”。维度将各样类型的数据组织到带有明细数据级别的分层结构中,而数据字段度量数量。

非 OLAP 源数据 这是数据透视表或数据透视图报表运用基本数据,该数据来自 OLAP 数据库之外的源。例如,来自关系数据库或文本文件中的数据。

6-3、运用其他数据透视表

数据透视表缓存每次在新建数据透视表或数据透视图时,Excel 均将报表数据的副本存储在内存中,并将其保留为工作簿文件的一部分。这般每张新的报表均需要额外的内存和磁盘空间。然则倘若将现有数据透视表做为同一个工作簿中的新报表的源数据,则两张报表就能够共享同一个数据副本。由于能够重新运用存储区,因此就会缩小工作簿文件,减少内存中的数据。位置需求 倘若要将某个数据透视表用作其他报表的源数据,则两个报表必须位置于同一工作簿中。倘若源数据透视表位置于另一工作簿中,则需要将源报表复制到要新建报表的工作簿位置。区别工作簿中的数据透视表和数据透视图是独立的,它们在内存和工作簿文件中都有各自的数据副本。更改会同期影响两个报表刷新新报表中的数据时,Excel 会更新源报表中的数据,反之然。倘若对某个报表中的项进行分组或取消分组,那样同期影响两个报表。倘若在某个报表中创建了计算字段计算项 ,则同期影响两个报表。

关键词解释:

刷新:更新数据透视表或数据透视图中的内容以反映基本源数据的变化。倘若报表基于外边数据,则刷新将运行基本查找以检索新的或更改过的数据。

计算字段:数据透视表或数据透视图中的字段,该字段运用用户创建的公式。计算字段可运用数据透视表或数据透视图中其他字段中的内容执行计算。

计算项:数据透视表字段或数据透视图字段中的项,该项运用用户创建的公式。计算项运用数据透视表或数据透视图中相同字段的其他项的内容进行计算。

数据透视图报表能够基于其他数据透视表创建新的数据透视表或数据透视图报表,然则不可直接基于其他数据透视图报表创建报表。不外,每当创建数据透视图报表时,Excel 都会基于相同的数据创建一个关联联的数据透视表因此呢,您能够基于关联联的报表创建一个新报表。对数据透视图报表所做的更改将影响关联联的数据透视表,反之然。

关键词解释:

关联联的数据透视表:为数据透视图供给源数据的数据透视表。在新建数据透视图时,将自动创建数据透视表。倘若更改其中一个报表的布局,另一一个报表随之更改。

6-4、更改现有报表的源数据

更改源数据引起用于分析的数据出现变化。例如,您可能期盼方便地从测试数据库切换到生产数据库。能够经过刷新报表,运用与原始数据连接信息类似的新数据来更新数据透视表或数据透视图。

关键词解释:

源数据:用于创建数据透视表或数据透视图的数据名单或表。源数据能够来自 Excel 数据名单或区域、外边数据库或多维数据集,另一张数据透视表。

刷新:更新数据透视表或数据透视图中的内容以反映基本源数据的变化。倘若报表基于外边数据,则刷新将运行基本查找以检索新的或更改过的数据。

包含附加数据或其他数据,能够重新定义报表的源数据。倘若这些数据与都数新字段或附加字段有很大差异,那样创建一个新的报表可能会更好。

经过刷新表示新数据刷新报表会更改可表示的数据。针对基于工作表列表的报表,Excel 会在源区域或指定的命名 区域中检索新的字段。针对基于外边数据的报表,Excel 会检索符合基本查找 要求的新数据或 OLAP 多维数据集 中可用的数据。您能够在“字段列表”中查看所有新字段,能够向报表中添加字段。

关键词解释:

叫作表率单元格、单元格区域、公式或常量值的单词或字符串。名叫作更易于理解,例如,“制品能够引用难于理解的区域“Sales!C20:C30”。

查找:在 Query 或 Access 中,查找是一种查询记录的办法,而这些记录回答了用户对数据库中存储的数据提出的特定问题。

多维数据集:一种 OLAP 数据结构。多维数据集包括维度,如“国家/地区/省(或市/自治区)/市(或县)”,还包含数据字段,如“营销额”。维度将各样类型的数据组织到带有明细数据级别的分层结构中,而数据字段度量数量。

更改创建的 OLAP 多维数据集 基于 OLAP 数据的报表始终能够拜访多维数据集中的所有数据。倘若您创建了包括服务器多维数据集中的数据子集的脱机多维数据集文件,则可用“脱机 OLAP”命令来修改该多维数据集文件,以使其包括服务器中的其他数据。

关键词解释:

脱机多维数据集文件:创建于硬盘或网络共享位置上的文件,用于存储数据透视表或数据透视图的 OLAP 源数据。脱机多维数据集文件准许用户在断开与 OLAP 服务器的连接后继续进行操作。

下一节:《容易办公系列进阶课堂-OfficeExcel数据透视表和数据透视图(二)创建或删除数据透视表或数据透视图》

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我赞同你的看法,你的智慧让人佩服,谢谢分享。
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我完全同意你的看法,期待我们能深入探讨这个问题。
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