数据透视表
数据透视表是一种强大的交互式数据分析工具，广泛应用于Excel和Google Sheets等数据处理平台。它通过行标签、列标签和值的组合，帮助用户快速汇总、分类、筛选和展示大规模数据，揭示隐藏的趋势与关联。
1. 数据透视表基本概念
数据透视表（PivotTable）是Excel及各类数据分析工具中用于快速汇总、分析、探索和展示数据的强大交互式工具。它能够将大量结构化数据按照不同维度进行重组，从而帮助用户从多个角度洞察数据背后的趋势与规律。
在数据分析流程中，数据透视表占据着承上启下的关键位置：一方面，它基于原始数据构建；另一方面，它为后续的可视化、建模和决策提供结构清晰、层次分明的数据基础。
2. 创建数据透视表
创建数据透视表的前提是首行不能有空单元格，且表格数据中避免出现合并单元格。
1、 数据源的选择：要进行透视的数据区域全选，或只选择其中的一个单元格。
2、 数据透视表位置的选择：默认是将数据透视表放到一个新的工作表里，也可以手动选择现有工作表的某个位置。
3. 行标签与列标签设置
数据透视表作为一种强大的数据分析工具，其核心在于通过“行标签”与“列标签”的灵活设置，实现数据维度的交叉分析和可视化展示。
行标签与列标签构成了数据透视表的维度框架，它们分别决定了数据在纵向和横向上的排列方式，是构建数据透视表结构的基础。
3.1 行标签用于维度划分的方式
行标签用于在垂直方向上对数据进行分组。每个行标签代表一个维度，例如“地区”，它们将数据按照不同的大区进行聚合展示。
3.2 列标签用于横向对比的逻辑
列标签用于在水平方向上对数据进行划分，使得数据可以在不同的维度之间进行对比。例如，将“产品类别”设置为列标签，可以让每个产品类别的销售额并列展示，便于比较。
3.3 标签层级的嵌套
在复杂的数据分析场景中，单一层级的标签往往无法满足需求。数据透视表支持多层标签的嵌套设置，使得分析维度更加丰富。
多层标签嵌套是指在行标签或列标签中添加多个字段，形成层级结构。例如，先按“类别”再按“子类别”进行嵌套，可以实现地区内部产品类别及子类别的对比。
在数据透视表中，层次结构（Hierarchy）是指多个字段之间存在上下级关系，如“区域→城市→门店”、“产品大类→产品小类→SKU”。
3.4 组合功能
分组是将数据按某种规则进行归类，从而简化分析过程。数据透视表中支持对字段进行 自动分组 或 自定义分组 ，尤其适用于以下几种场景：
- 时间数据按年、季度、月、周等进行分组；
- 数值字段按区间划分，如销售额0-1000、1000-5000等；
- 文本字段按类别、地区等进行逻辑分组。
分组操作本质是将原始数据中的字段值按照一定规则映射到新的分组字段中。例如，将日期字段“2024-01-05”、“2024-02-10”分组为“第一季度”和“第二季度”。
这种映射操作在后台是通过创建虚拟字段实现的，不会改变原始数据结构。
3.4.1 按年、季度、月组合
在Excel中，当数据透视表识别字段为日期类型时，会自动弹出“分组”对话框，支持按 年、季度、月、日、小时 等粒度进行分组。
3.4.2 按数字步长组合
Excel支持对数值字段进行 区间自动分组 ，例如将销售额划分为0-1000、1000-5000等区间。
3.5 常见错误与标签设计的注意事项
在设置行标签与列标签时，常见的错误包括：
- 层级混乱 ：标签层级设置不合理，导致数据展示逻辑混乱。
- 字段缺失 ：关键分析维度未加入标签区域，造成数据遗漏。
优化建议 ：
- 合理控制标签层级，避免过多嵌套。
- 使用清晰的字段命名，提升可读性。
- 定期检查字段位置，确保符合分析目标。
4. 值字段聚合方式
数据透视表的核心价值之一在于其强大的聚合能力。通过值字段的设置，我们可以将原始数据以多种方式进行汇总、统计与分析，从而揭示出数据背后的规律和趋势。
4.1 值字段的基本聚合方法
数据透视表的值字段默认支持多种聚合函数，这些函数能够对数据进行快速统计和汇总。
4.2 值显示方式
虽然数据透视表提供了丰富的内置聚合函数，但在复杂业务分析中，我们往往需要更灵活的计算方式，例如计算百分比、差异值、增长率等。
4.2.1 无计算
当我们创建透视表，默认的值显示方式就是「无计算」，表中仅显示值汇总方式，而没有附加计算。
4.2.2 总计的百分比
总计的百分比：某项目占所有项目总和的百分比
总计的百分比=某一项目的值/所有项目的总和
4.2.3 列汇总的百分比
列汇总的百分比：每项数据占该列所有数据总和的百分比
列汇总的百分比=某一项目的值/项目所在列的总和
4.2.4 行汇总的百分比
行汇总的百分比：每项数据占该行所有数据总和的百分比
行汇总的百分比=某一项目的值/项目所在行的总和
4.2.5 百分比
百分比：以某项目为参照标准，显示其他项目与该项目的比例
百分比=某一项目的值/参照项目的值
4.2.6 父行汇总的百分比
父行汇总的百分比：每项数据占该列分类项目总和的百分比
父行汇总的百分比=(该项的值)/(行上父项的值)
4.2.7 父列汇总的百分比
父列汇总的百分比：每项数据占该行分类项目总和的百分比
父列汇总的百分比=(该项的值)/(列上父项的值)
4.2.8 父级汇总的百分比
父级汇总的百分比：每项数据占所在分类项目总和的百分比
父级汇总的百分比=(该项的值)/(所选基本字段中父项的值)
4.2.9 差异
差异：以某项目为参照标准，显示其他项目与该项目的数值差异
差异=某一项目的值-参照项目的值
4.2.10 差异百分比
差异百分比：以某项目为参照标准，显示其他项目与该项目的数值差异的比例，主要用于同/环比
差异百分比=(某一项目的值-参照项目的值)/参照项目的值
4.2.11 按某一字段汇总
按某一字段汇总：以某一字段为基本字段，计算从初始值到当前值的累计汇总，主要用于累计计算
按某一字段汇总=初始值+…+当前值
4.2.12 按某一字段汇总的百分比
按某一字段汇总的百分比：以某一字段为基本字段，计算从初始值到当前值的累计占比，主要用于累计百分比
按某一字段汇总的百分比=(初始值+…+当前值)/总计值
4.2.13 升序排列
升序排列：根据数值大小从低到高进行排名
4.2.14 降序排列
降序排列：根据数值大小从高到低进行排名
4.2.15 指数
指数：显示每个值相对于数据透视表中相同列或行的第一个值的比例变化；通常可以用来衡量随时间的变化率或增长因子。
比如，公司类客户在标签类产品的销售额指数 =( 公司类客户在标签类产品的销售额/* 总计)/( 公司类客户在标签类产品的销售额所在行的总计 * 公司类客户在标签类产品的销售额所在列的总计）=(14175789460)/(46443259943)=0.926946792
5. 自定义计算公式
在数据透视表的高级分析场景中，内置的聚合函数往往无法满足复杂的业务需求。此时，通过添加自定义字段和公式，可以实现诸如“利润率”、“增长率”、“环比同比”等业务指标的自动计算，从而提升分析效率和数据洞察的深度。
在Excel中，自定义计算公式主要通过两种方式实现：
- 计算字段（Calculated Field） ：作用于整个字段，用于创建新的字段列，其值基于其他字段的运算结果。
- 计算项（Calculated Item） ：作用于某个字段中的具体项，通常用于对同一字段内部的不同项进行运算。
5.1 添加计算字段
字段和字段之间的计算，产生一个新字段。
例如，要根据单价和数量计算出金额这个字段，插入计算字段，输入公式金额=单价*数量，就会新增一个金额字段。
当然也可以直接用函数计算，但要去掉勾选getPivotData，否则是因为使用数据透视表函数而出现错误。
5.2 添加计算项
在一个现有字段内新增一个由其他已有的行标签计算得出的新行标签项。
例如，计算“1和2的差”，输入公式“AA1-AA2”，新增的项目就在已有字段“品名”里显示了。
5.3 计算字段和计算项的区别
6. 筛选器
在数据透视表中，筛选器是实现数据聚焦和条件过滤的关键功能之一。通过合理使用筛选器，可以有效缩小分析范围、提升数据展示的精准度，并支持多维度的交互式分析。
筛选器允许用户基于特定条件对数据进行过滤，从而只显示满足条件的数据项。在数据透视表中，筛选器分为 行筛选 和 列筛选；根据筛选条件的设置方式还分为 条件筛选 和 动态筛选 。
- 条件筛选 ：用户手动设置固定的筛选条件，如“地区=华东”或“销售额>10000”。
- 动态筛选 ：通过外部控件（如切片器或时间轴）实现的交互式筛选，适用于多表联动和仪表盘设计。
7. 切片器
切片器（Slicer） 是一种图形化筛选器，能够提供更直观的交互体验。通过与筛选器的协同使用，可以实现更高效的多表联动分析。
切片器本质上是一个可视化的筛选控件，它支持单选、多选、清除等操作。在多数据透视表或多图表联动的场景下，切片器可以作为统一的筛选控件，实现跨表筛选。
优化建议 ：
- 使用 共享切片器 ，确保多个透视表或图表同步响应；
- 合理布局切片器位置，避免遮挡重要数据；
- 设置默认筛选值，提升用户体验；
- 使用 颜色编码或排序功能 增强可读性。