1，怎樣建立數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)分析表2，做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析需要學excel哪些功能3，常見的數(shù)據(jù)分析圖表有哪些4，什么樣的表格更容易分析和統(tǒng)計5，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識1，怎樣建立數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)分析表
數(shù)據(jù)透視表的建立，你選中你要建數(shù)據(jù)透視表的現(xiàn)在數(shù)據(jù)，然后找工具欄的----數(shù)據(jù)----數(shù)據(jù)透視與分析表，按提示一步一步操作就可以了，183285826
2，做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析需要學excel哪些功能
要求不高的話，一般統(tǒng)計函數(shù)+圖表基本就夠了。不過有些圖表還是得花心思去學（例如正態(tài)分布圖）如果要求高一些，可能要安裝“加載項”，里面含有更復雜的統(tǒng)計分析。如果更高一些，可能需要用spss來處理，甚至sas（這個需要編程）。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析當然是spss，這個是專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件，excel是電子表格，加載分析工具庫之后，可以做一些簡單的統(tǒng)計分析工作。
3，常見的數(shù)據(jù)分析圖表有哪些
在bdp個人版中，除了常見的柱狀圖、條形圖、表格、餅圖，還有新興圖表：漏斗圖、面積圖、雷達圖、地圖、氣泡圖、雙軸圖、?；鶊D等等。。。數(shù)據(jù)分析的概念太寬泛了，做需要的是側(cè)重于數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)挖掘、還是數(shù)據(jù)存儲的？是個人用還是企業(yè)、部門用呢？應(yīng)用的場景是制作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務(wù)還是供應(yīng)鏈的分析？那就說說應(yīng)用最廣的bi吧，企業(yè)級應(yīng)用，其實功能上已經(jīng)涵蓋了我上面所述的部分，主要用于數(shù)據(jù)整合，構(gòu)建分析，展示數(shù)據(jù)供決策分析的，譬如finebi，是能夠”智能”分析數(shù)據(jù)的工具了。
4，什么樣的表格更容易分析和統(tǒng)計
一般的數(shù)據(jù)分析，用excel、 wps表格都能處理。海量數(shù)據(jù)和復雜的數(shù)據(jù)也許需要專門程序，如數(shù)據(jù)倉庫及分析工具等excel就挺容易分析和統(tǒng)計的，而且學起來也不復雜。制作百分比數(shù)據(jù)分析表圖方法：1.數(shù)據(jù)的收集、錄入、表格的設(shè)置，最終效果如圖所示（對于新手來說，制作表格的過程中，表頭是最容易忽略的）2.如圖所示，選擇要進行分析的圖據(jù)范圍。（對于新手來說，選擇定范圍的時候最容易把整個表格全選）3.如圖所示，點擊菜單欄目上的“插入”，選擇“餅圖”，再選擇“三維餅圖”，實際工作中，可以自己分析的內(nèi)容選擇相應(yīng)的圖形效果。4. 最終生成的效果，如下圖1所示。接下來選擇紅色框標注位置的“圖表布局”，找到如下圖2所示的百分比。5.最后一步，修改“圖表標題”，把鼠標放到“圖表標題”后，單擊鼠標左鍵，錄入和表格一致的標題名稱。（對于新手來說這一步也最容易忽略）最終呈現(xiàn)的效果如下圖所所示。最易用、最通用的分析，可以用excel；更專業(yè)一些的統(tǒng)計分析工具，有spss，sas，origin，等等；更靈活的，也可以使用一些統(tǒng)計分析的編程語言自己寫腳本程序，比如r語言。當然，用于數(shù)學分析的matlab或者mathmatic也都是很強大的工具，都有統(tǒng)計分析包可用。
5，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識
數(shù)據(jù)分析較大數(shù)據(jù)來說還是容易一點的。數(shù)據(jù)分析需要一些理科性質(zhì)的基礎(chǔ)，包括統(tǒng)計學啊，excel之類的。首先，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的量級給數(shù)據(jù)進行分類。一般情況下，我們可以使用excel、sql、hadoop這三類工具來進行數(shù)據(jù)的分析。首先我們要了解的，是一些統(tǒng)計學的常識，知道最基本的概率論與數(shù)理統(tǒng)計的知識，以及一些常見模型包括回歸分析、時間序列分析、多元統(tǒng)計分析等的知識。當我們的接收到數(shù)據(jù)的時候，肯定不能上來就分析的。我們需要清洗、降維等手段減弱錯誤/異常數(shù)據(jù)給分析結(jié)論帶來的誤差。同時，再根據(jù)清洗好的數(shù)據(jù)，進行有針對性的分析。此外呢，要根據(jù)數(shù)據(jù)的量級選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。1. 使用excel進行分析可能之前有的人接觸多excel，可能更多的是表格的美化、如何快速錄入等等。但是數(shù)據(jù)分析我們要用到像是vba之類的高級知識。使用excel來進行數(shù)據(jù)分析，我們首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常見的函數(shù)，來更好的幫我們處理數(shù)據(jù)。此外，我們要學習vba（自動化編程語言）和tableau(智能數(shù)據(jù)可視化圖表)這些知識，讓我們分析出來的東西更加炫酷地展示出來。還要學會如何編寫我們的調(diào)查問卷，對問卷的信度和效度進行合理的考量，同時進行ab測試，不斷地改善我們的問卷。2. sql數(shù)據(jù)庫針對結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一般會選擇建立一個數(shù)據(jù)庫把數(shù)據(jù)進行存儲，方便之后的分析。但是，如果遇到數(shù)據(jù)量級較大的情況下，excel可能就有所欠缺了。這時候，就要接觸到像是access與mysql等數(shù)據(jù)庫了。不同數(shù)據(jù)倉庫的操作方法大同小異，主要是通過sql語句來對數(shù)據(jù)庫進行操作的。最基礎(chǔ)的操作語句就是增刪改查了。同時，還會通過主鍵、外鍵等對兩個表之間鏈接，是其產(chǎn)生聯(lián)系。像是游標、trigger觸發(fā)器等等也是我們必會的知識點。3. python爬蟲基礎(chǔ)python是在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)很大份額的。很多時候，數(shù)據(jù)并不是現(xiàn)成的，簡單的調(diào)查問卷收集的數(shù)據(jù)有限，這就需要我們來使用多種工具技能型數(shù)據(jù)的抓爬了。在這主要是通過python來進行數(shù)據(jù)獲取的。通過學習數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、流程控制語句、面向?qū)ο蟮戎R點，達到使用工具編寫簡單應(yīng)用程序，收集數(shù)據(jù)等等的工作。另外，還會接觸到像是樸素貝葉斯（分類器算法）、結(jié)巴分詞（自然語言處理包）、pandas（數(shù)據(jù)分析包）、sklearn（數(shù)據(jù)挖掘）等數(shù)據(jù)分析高級知識。也會接觸到像是sas、spss、r語言、商務(wù)bi等高級工具。當我們學完以上知識之后，就可以稱為掌握了一定的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)了。通過數(shù)據(jù)思維，我們在處理和分析問題上，通過建立統(tǒng)一的分析模型來分析數(shù)據(jù)，最終形成各式各樣的數(shù)據(jù)報告，來進行前臺的展示。