数据分析——如何用EXCEL进行数据分析？

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数据处理与分析是现代数据分析的基础，EXCEL作为基本工具，广泛应用于数据清洗、分析与可视化。熟练掌握EXCEL对于数据分析师而言不可或缺。以下步骤展示了如何利用EXCEL进行数据分析，以实现数据的有效管理和深入理解。

数据清洗，是数据处理的第一步，目的在于确保数据质量。数据清洗包括识别并处理重复信息、修正错误数据，以及确保数据一致性。这一过程通常涉及多个方面，包括但不限于数据值的准确性、数据格式的一致性、缺失值的处理等。具体操作方法需参阅相关资料以获得详细步骤。

数据分析阶段，利用清洗后的数据，依据业务问题，进行数据分类汇总、描述性统计分析、多表关联分析。这一阶段的目标是通过数据洞察业务问题，如销售趋势、用户行为等，以支持决策过程。

案例实操：对淘宝和天猫婴儿用品销售数据进行分析，以探索平台销售情况、用户需求和产品分类等关键信息。数据来源于阿里巴巴天池平台。首先，明确业务问题，如销量增长、用户数量变化等。然后，理解数据，识别数据的时间范围、字段含义等。

在数据清洗阶段，识别原数据中存在的问题，并执行清洗操作，确保数据质量。通过原始表格与数据清洗后的表格对比，可以直观地看到数据处理效果。

数据分析阶段分为多个子部分，包括产品维度分析（商品与销量）、用户维度分析（年龄、性别与商品）、增长性分析（时间、商品与销量）。通过数据透视表、VLOOKUP函数和DATEDIF函数等工具，实现数据的深入分析，例如计算各商品的销售量、不同性别与商品类别的需求、年龄组的需求偏好等。

增长性分析涵盖了整体销量增长情况、各类商品销量增长情况，以及通过折线图和柱状图等可视化工具展现销量变化趋势。通过这些分析，可以评估产品策略的有效性，识别销售增长点，并预测未来趋势。

综上所述，利用EXCEL进行数据分析，从数据清洗、分类、汇总，到描述性统计、多表关联分析，再到业务问题的深度挖掘，通过具体案例实操，实现数据的有效利用与价值最大化。