快速掌握数据透视表中的比例分析魔法

数据透视表，这个Excel中的数据处理神器，不仅让数据呈现变得直观，还提供了多种百分比显示方式，帮助我们深入理解数据间的关系。只需简单几步，就能解锁这7种强大的分析工具：

1.总和百分比：以全局视角呈现每个项目占比，计算公式为（项目数值/所有项目总和）×100%。如图所示，它能直观展示每个项目在整体中的位置，比如商品销量的市场占比。

2.列汇总百分比：用于分析每一行数据在列总和中的比例，（项目数值/列总和）×100%。比如，你可以通过这个方式看到不同日期下各商品的销售比例，洞察哪些商品在特定时间段内更受欢迎。

3.行汇总百分比：用于比较同一类别在不同时间点的表现，（项目数值/行总和）×100%。例如，分析各类商品的季节性销售波动。

4.百分比对比：以一个特定项目为基准，展现其他项目与之的比例，（其他项目数值/参照项目数值）×100%。通过这个方式，我们可以看出商品间的销售竞争态势，例如优质商品与普通商品的差距。

5.分类汇总：当数据按类别划分时，有三种方式来衡量项目与分类总和的关系：

父行百分比：项目在所在列分类中的占比，（项目数值/该列分类项目总和）×100%。如“巧克力糖果”在“巧克力”类别中的销售份额。

父列百分比：项目在所在行分类中的占比，（项目数值/该行分类项目总和）×100%。例如，查看某个商品在所有日期中的销售地位。

父级百分比：每个项目在其分类内的占比，确保每个分类的总和为100%。这对于了解整体类别内部的分布情况特别有用。

通过灵活运用这七种百分比分析，数据透视表就像是一个数据魔法棒，帮助我们深入洞察数据背后的趋势和对比，让你的数据分析更加精准有效。立即开始你的数据透视表之旅，解锁数据的无限可能吧！

电商数据分析有几点很重要：

1、数据的及时更新

对于电商数据来说，不同产品购买情况，不同渠道的销售情况，都需要每天关注查看，并及时根据数据变化调整策略

2、数据处理速度

电商数据通常是很大的，除了销售数据之外、流量类数据、用户类数据都需要分析关注，大量数据的查询处理，速度很重要

3、分析结果的清晰展现

在整理电商数据分析的指标体系和分析方法时，你会注意到，需要关注的指标非常多，所以建立清晰明确的分析报告，能有效监控和分析数据情况是必要的

目前在用的工具是海致BDP，可以比较好的对接数据库和推广渠道，分析速度快，建立了日常渠道和商品的监控看板，可以对比不同产品的销售情况、客单价、评价情况等。

1.FineBI

目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广,多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

2.Tableau

Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。

3.永洪敏捷BI

该产品稳定性较高，利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析)，敏捷BI，自服务BI，探索式BI，性价比高。但不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错，特别是大数据性能方面，同样可以支撑亿级数据的抽取和分析，而在服务方面则表现一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件，擅长数据可视化，采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动，而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽，不过其探索式分析能力有限，不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快，但功能简单，无法支持复杂的业务场景，不支持定制开发。

5.SmartBI

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件，但是操作体验并不是很好，界面粗糙，并没有FineBI的界面美观。

6.Qlikview

属于新一代的轻量化商业智能BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C/S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快;数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主，本地化和定制化能力差，和tableau一样没有大数据处理能力，需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持，另外代理商对客户的响应能力有限。

电子商务数据分析的流程主要包括以下步骤：数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和制定策略。

在电子商务领域，数据是驱动决策的关键。首先，要通过各种渠道收集数据，这些渠道可能是网站分析工具、社交媒体平台、广告平台，或是企业内部的数据库。例如，Google Analytics可以帮助跟踪网站的流量、用户行为等数据。

接下来是数据清洗阶段，这一阶段至关重要，因为数据的质量直接影响分析结果的准确性。数据清洗涉及删除重复信息、处理缺失值、检测并处理异常值等。例如，如果某个商品的销售数据因为系统错误出现异常高峰，这些数据点需要在分析前被识别并处理。

数据分析阶段是利用统计学、机器学习等技术对数据进行深入挖掘的过程。通过分析，可以了解客户行为模式、市场趋势、产品性能等。比如，通过分析用户的浏览和购买记录，可以发现用户对不同类型商品的偏好。

之后，数据可视化将分析结果以图表、图像等形式呈现，帮助决策者更直观地理解数据。使用Tableau或Power BI等工具，可以创建动态的报告和仪表板，显示关键指标和趋势。

最后，根据数据分析的结果制定策略。例如，如果发现某一类商品的销售量持续下滑，可能需要调整营销策略或改进产品。数据分析不仅有助于解释过去和现在的表现，还能预测未来趋势，从而指导企业做出更明智的决策。

总的来说，电子商务数据分析是一个系统性的过程，需要专业的技能和工具来执行。通过有效的数据分析，企业可以更加精准地了解市场需求和客户行为，优化运营和营销策略，最终实现业务增长。