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【导入】
一 数据导入
二 数据处理
数据抽取
字段合并
数据分组
数据计算
数据转化
菜单选择法
函数法
三 分析场景
分组分析
结构分析
分布分析
趋势分析
交叉分析
RFM模型
数据透视表的切片器使用
数据透视图
Power Pivot 能够处理大规模数据，支持 DAX 语言，可以进行复杂的计算和度量值创建，可以与 Power BI 等工具集成，支持更广泛的数据共享和协作。
Excel适合处理中小型数据集。支持基本的数学和逻辑函数以及图标功能。
支持excel表格或是文本、sql等数据导入（大规模数据时，推荐后者）
方法一：直接在excel表格中导入
方法二：从其它源导入
left（[字段列名]，截取字符长度）——左起截取字符
right（[字段列名]，截取字符长度）——右起截取字符
mid（[字段列名]，开始字符的位置，截取字符长度）——中段截取字符
search （“字符”，[字段]，开始位置） ——字符在字段中的位置，开始位置可选
len（[字段]）——字段的字符长度
字段组合：&
日期组合：date（[年]，[月]，[日]）
表连接：【设计】-【创建表关系】-【选择唯一值作为连接】
【举例】按照成绩划分优良不及格的等级。
if（[条件]，”满足条件填写的内容“）
对数值进行分组：rounddown（字段/间距，0）*间距——向下取整
日期分组：format（[字段名]，”yyyymm“）
普通的加减乘除：=选择字段进行计算
日期计算：yearfrac（[开始日期],[结束日期],日记数基数）
日记数基数：1 实际/实际 2 实际/360 3 实际/365 4 欧洲30/360
菜单选择法
函数法
value（）——将文本格式转化为数值格式
分组分析
用数值形式展示周一周二中的某一天：weekday（[字段：日期格式]）
结构分析
定性分析：按照属于属性分组
【举例】性别，地区等
分布分析
对数值型数据进行等距或不等距地定量分组，分析数据分布特征（定量分组，占比计算）
【分析各年龄层用户人数分布】
（Rounddown([年龄]/10,0)*10）&“_”&（Rounddown([年龄]/10,0)*10+9）
用if函数对不同年龄层分层分组
趋势分析
计算同比，环比等
分析→选项→汇总和筛选→取消勾选显示行总计，即可删除行总计。
常用指标：
YTD：本年度至当前的累计
＝totalytd
MTD：本月至当前的累计
＝totalmtd
交叉分析
分析两个或两个以上分组变量之间的关系，使用数据透视表的形式进行分析
【背景】现有一张用户表（含年龄和用户id）和一张消费表（含用户id，消费金额，和订单数）
【解决】用户年龄与客单价（客单价＝消费金额/订单数）的关系
RFM模型
数据透视表的切片器使用
【切片器之间的连接】点击数据透视表→分析→筛选器连接
【数据透视表的连接】点击切片器→右击→报表连接
数据透视图
基于数据透视表复制的透视图，复制的图和原来使用一样的透视筛选，改变其中任意一个，另一个都会随之改变。
基于数据透视图复制的透视图，是新建了一个透视筛选，改变其中任意一个，另一个不会随之改变。（可以用于展示同一份数据不同图形展示）。
关于透视图的模板复制：右键另存为模板
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