•数据分类汇总基本概念•数据预处理与清洗•分类汇总方法论述•Excel中分类汇总功能使用技巧•SQL语言在分类汇总中应用实例•实战案例：电商销售数据分析与可视化展示数据分类定义与目的数据分类定义数据分类目的汇总数据类型及方法汇总数据类型汇总方法通过分组、过滤、排序等方式对数据进行汇总。应用场景举例电商销售数据分类汇总学生成绩数据分类汇总数据清洗重要性提升分析效果提高数据质量挖掘潜在价值缺失值与异常值处理缺失值处理异常值处理重复数据删除与合并重复数据删除在数据处理过程中，需要删除重复的数据记录，以避免对分析结果造成干扰。可以通过唯一标识符或相似度匹配等方法进行删除。数据合并对于多个数据源的数据，需要进行合并处理，以保证数据的完整性和一致性。可以采用连接、联合等方法进行合并。按组分类汇总原理及操作原理根据数据的某一属性将数据划分为若干组，并对每组数据进行汇总统计。操作步骤选择分类字段→确定分组数目与组距→对数据进行分组→计算各组的汇总统计量。多级分类汇总实现过程实现方法操作步骤交叉表在分类汇总中应用010203交叉表定义应用场景制作步骤利用“数据透视表”进行多维度分析数据透视表概述创建数据透视表多维度分析介绍数据透视表的基本概念、作用和应用场景。详细讲解如何根据原始数据创建数据透视表，包括选择数据源、设置行标签、列标签和值字段等。展示如何利用数据透视表实现多个维度的数据分析和对比，如按地区、时间、产品等维度查看销售数据。“合并计算”功能在分类汇总中作用合并计算概述01使用合并计算进行分类汇总02注意事项03快速生成报表和图表展示结果要点一要点二利用分类汇总结果生成报表利用图表展示分类汇总结果介绍如何根据分类汇总结果快速生成各类报表，如销售报表、库存报表等，并对报表进行格式设置和美化。详细讲解如何根据分类汇总结果创建各类图表，如柱形图、折线图、饼图等，以便更直观地展示数据分析结果。SQL查询语句基础回顾SELECT语句WHERE子句ORDERBY子句使用GROUPBY进行分组和筛选GROUPBY子句1HAVING子句23聚合函数多表联接时注意事项和性能优化联接条件索引优化分析查询计划案例背景介绍及数据来源说明案例背景数据来源某电商公司为了提升销售额，需要对用户行为和销售数据进行深入分析，以便本案例所使用的数据来源于该电商公司的销售数据库，包括用户信息、订单信息、商品信息等。VS制定更有效的营销策略。本案例将基于该电商公司的销售数据进行实战分析。利用Excel进行数据预处理和初步分析数据清洗01数据透视表02图表展示03运用SQL深入挖掘用户行为并可视化展示SQL查询数据可视化
