* 做資料處理得要“三心二意”——信心、細心、平常心、誠意、合意，以及資料處理中的步驟和技巧，資料要處理得有條理，就得采用資料清洗和資料加工“兩步走”戰略。 * Excel中對重複資料、缺失資料和錯誤資料的處理方法，其中，需要重點掌握條件格式和查詢/替換/定位的技巧。 * 資料抽取、資料計算、資料分組和資料轉換四大資料加工技巧。 * 簡單的資料抽樣的方法，主要涉及RAND函式的使用。 M5.林一口氣噼裡啪啦把清洗資料總結完：今天講的內容就差不多了，我想你筆記裡應該記得很詳細，回去記得常翻翻，多動手實踐。 小白：好的，今天的內容多而且不好理解，回去我要多花點時間慢慢消化才行。 上海豪曼技術部倪東海提海豪曼技術部倪東治 99
第5章工慾善其事必先利其器——資料分析資料分析方法資料分析工具鄧倪東海提對比分析法第5章工慾善其事必先利其器—資料分析小白在Mr.林的悉心指導下，已經學會了如何進行資料處理，並運用在公司員工滿意度調查收集到的原始資料處理工作上，完成了員工滿意度的前期資料處理工作。接下來，按照牛董的要求， 要為他提供一份員工滿意度分析結果，但是小白不知道到底要做哪些進一步的資料分析工作，得到怎樣的分析結果。眼看著牛董限定的期限就快到了，小白就像熱鍋上的螞蟻急得團團轉。 因為不是科班出身，面對著一堆資料，小白腦袋裡一片空白，一時不知從何入手。正在愁腸百轉之際，突然，小白想到Mr.林還沒教自己怎麼進行資料分析，呃，何不找他進一步指導呀！ 於是小白揣著記事本來到Mr.林的辦公桌旁，可憐巴巴地說道：Mr.林，您一定要救救我！ Mr.林看著小白垂頭喪氣的樣子：怎麼了，小白，不是已經教你怎麼處理資料了嗎？在哪一步遇到難題了？跟我說說看。 小白：資料處理工作我已經做完了，現在要對處理好的資料進行分析，但我不知道要怎麼弄，沒搞過，只好求救於您啦！ Mr.林：你已經完成資料處理的工作啦？效率真高啊，我原本預計你沒這麼快完成的，所以就沒告訴你怎麼做資料分析。 小白指著自己發黑的眼圈：效率不得不高啊，牛董限定的期限快到了呢，我是晚上加班才提前完成的，你看我都成熊貓了。 Mr.林：小白，多注意身體呀。那我們現在就來學習如何做資料分析吧。 資料分析不單單指會用資料分析工具，你還必須懂資料分析原理，沒有理論的指導，就無法知曉該從哪方面入手，要分析哪些關鍵點。就算做出來了，得到的分析結果也無法完全解答你的問題，不符合你最初的分析目的。 5.1 資料分析方法 Mr.林：學習資料分析，首先要了解資料分析的幾種基本方法，掌握了它，後面對各種資料分析方法掌握起來就快了。小白，還記得一開始我介紹的資料分析方法的三大作用嗎？ 小白：當然記得，主要有現狀分析、原因分析、預測分析。 Mr.林：沒錯，那麼這三大作用分別用什麼資料分析方法來實現呢？這三大作用基本可分別對應對比、細分、預測三大基本方法，具體如圖5-1所示。 小白：經您這麼一羅列，果然很清晰明瞭。要解決什麼問題，用什麼樣的分析方法。 Mr.林：接下來我們就具體看看每個資料分析方法要如何運用。第一個資料分析方法就是對比分析法，它可是資料分析的基本方法之一。 101
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 數招分析作用基本方法數招分析方法現狀分析原因分析預測分析對比細分預測對比分析平均分析綜合諢價分析分組分析結構分析交叉分析杜邦分析漏斗圖分析矩陣關聯分析聚類分析迴歸分析時間序列決策樹神經網路圖5-1 資料分析作用與對應的分析方法 102 5.1.1 對比分析法任何事物都是既有共性特徵，又有個性特徵的。只有透過對比，才能分辨出事物的性質、變化、發展、與別的事物的異同等個性特徵，從而更深刻地認識事物的本質和規律。因此，人們歷來就把對比作為認識客觀世界的基本方法。 凡事都是相對的，沒有絕對的，就好比物理力學原理中的參照系，選擇不同參照物，物體的狀態就不同，有可能是前進、靜止，或者後退等狀態。 資料分析也是如此，對龐大、複雜的資料單獨做分析，通常很難發現出其意義。只有透過匯總及對比，資料才會有意義。資料分析中各項資料指標沒有好壞之分，就看選什麼作為參照物， 選擇比你好的參照物進行對比，那麼你就是相對較差或很差，反之就是相對較好或很好。 ◎ 定義所謂對比分析法，是指將兩個或兩個以上的資料進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些資料所代表的事物發展變化情況和規律性。對比分析法的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，並且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。 ◎分類對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類。 * 靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。 * 動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。
第5章工慾善其事必先利其器——資料分析這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數表示，如百分數、倍數等指標。 ◎ 實踐運用目前對比分析常用的有以下幾個維度。 1.與目標對比實際完成值與目標進行對比，屬於橫比。例如每個公司每年都有自己的業績目標或計劃， 所以首先可將目前的業績與全年的業績目標進行對比，看是否完成目標，如圖5-2所示。如果一年還未過完，處於某階段，可把目標按時間拆分再進行對比，或直接計算完成率，再與時間進度 （當天為止的累計天數/全年天數）進行對比。 完成值目標圖5-2 完成值與目標對比的示例 2.不同時期對比選擇不同時期的指標數值作為對比標準，屬於縱比。倘若公司未趕上年度業績目標的時間進度，那麼可繼續與自身的去年同期及上個月完成情況進行對比，如圖5-3所示。與去年同期對比簡稱同比，與上個月完成情況對比簡稱環比。 上個月本月圖5-3 不同時期對比的示例 103
>> 誰說菓鳥不會資料分析（入門篇） 小白：與上個月比還可以理解，但為何選擇與去年同期對比呢？為何不選去年的年初或年底？ Mr.林見小白主動提問很高興：小白，你這個問題問得好！選擇與去年同期進行對比主要考慮到李節週期性的變化，有淡旺季之分，所以選擇去年的同期（同個季節）才具有可比性。當然，如果你要與去年年初或年底的完成值進行對比也是可以的。在對比前，選取對比物件時需要考慮其是否有對比意義。 透過對比自身在不同時間點上的完成情況，就可知道自身是進步還是退步。 3. 同級部門、單位、地區對比與同級部門、單位、地區進行對比，屬於橫比，如圖5-4所示。這樣可瞭解自身某一方面或各方面的發展水平在公司、集團內部或各地區處於什麼樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落後的，進而找出下一步發展的方向和目標。 一2 部門A 部門B 部門C 部門D 圖5-4 同級別對比的示例 4. 行業內對比與行業中的標杆企業、競爭對手或行業的平均水平進行對比，屬於橫比，如圖5-5所示。通過行業內對比，我們也可瞭解自身某一方面或各方面的發展水平在行業內處於什麼樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落後的，進而找出下一步發展的方向和目標。 LO 本公司對手A對樂B 對手C 圖5-5 同競爭對手對比的示例 104 5. 活動效果對比對某項營銷活動開展前後進行對比，屬縱比，如圖5-6所示。做這樣的比較可以分析營銷活動開展得是否有效果，效果是否明顯，還可對企業投放廣告的前後業務狀況進行對比分析，瞭解投放的廣告是否有效果，如品牌知名度是否提升，產品銷量是否有大幅增長等。
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析活動前活動後圖5-6 活動前後對比示例同時，我們還可對活動的開展狀況進行分組對比，這屬於橫比。比如對A組（目標使用者） 開展了優惠活動，而對B組（非目標使用者）保持原來的策略發展，透過對兩組的業績進行對比分析，可知活動是否有效果。當然在選擇對照組的時候需要考慮如何確保分析結果的準確性。 Mr.林：對比分析的維度不限於以上5點，這裡只是列出常用的5種維度，當然還有其他維度，你可根據自己的實際情況採用不同的維度進行對比分析。 小白：好的，我先記下，以後在工作實踐中在進行學習應用。 ◎ 注意事項 Mr.林：進行對比分析時還要考慮到以下幾點因素。 * 指標的口徑範圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標準去衡量。如果各指標的口徑範圍不一致，必須進行調整之後才能進行對比。沒有統一的標準，就無法比較，或者無法確認比較的結果。例如600美元與3000元人民幣就無法直接比較，需要根據當期的匯率進行換算後才可進行比較，否則不具有可比性。 * 對比的物件要有可比性。例如不能拿廣州市與華西村、大象與螞蟻、美國與亞洲進行對比。總之，對比物件之間相似之處越多，越具有可比性。因此，我們在選擇和確定對比物件時，一定要分析它們是否具有對比的意義。 * 對比的指標型別必須一致。無論絕對數指標、相對數指標、平均數指標，還是其他不同型別的指標，在進行對比時，雙方必須統一。例如，2010年廣州的GDP值與2010年深圳 GDP增長率是無法進行對比的，因為這兩個指標型別不同。 小白：對比分析確實需要在統一的標準下才能進行，否則就失去了對比的意義。 5.1.2 分組分析法 Mr.林：剛才講的是對比分析，接下來介紹分組分析法。還記得前面咱們聊過的《命運呼叫轉移》案例，還有我教你的資料分組法嗎？ 105
106 >> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 小白：記得啊！來用VLOOKUP函式進行資料分組嘛。 MT.林：對的，當時只介紹了Exce1中如何實現資料分組，但未介紹分組的目的以及如何確定組距，現在就來看看為何要分組。 作資料分析不僅要對總體的數量特徵和數量關係進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法是一種重要的資料分析方法，這種方法是根據資料分析物件的特徵，按照一定的標誌（指標），把資料分析物件劃分為不同的部分和型別來進行研究，以揭示其內在的聯絡和規律性。 分組的目的就是為了便於對比，把總體中具有不同性質的物件區分開，把性質相同的物件合並在一起，保持各組內物件屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種資料分析方法來解構內在的數量關係，因此分組法必須與對比法結合運用。 分組分析法的關鍵在於確定組數與組距。在資料分組中，各組之間的取值界限稱為組限，一個組的最小值稱為下限，最大值稱為上限；上限與下限的差值稱為組距；上限值與下限值的平均數稱為組中值，它是一組變數值的代表值。 採用組距分組需要經過以下幾個步驟。 STEP 01 確定組數。這個可以由資料分析師決定，根據資料本身的特點（資料的大小）來判斷確定。由於分組的目的之一是為了觀察資料分佈的特徵，因此確定的組數應適中。如果組數太少，資料的分佈就會過於集中，組數太多，資料的分佈就會過於分散，這都不便於觀察資料分佈的特徵和規律。 STEP 02 確定各組的組距。組距是一個組的最大值與最小值之差，可根據全部資料的最大值和最小值及所分的組數來確定，即組距=（最大值一最小值）/組數 STEP 03 根據組距大小，對資料進行分組整理，劃歸至相應組內。 分好組後，我們就可以進行相應資訊的分組彙總分析，從而對比各個組之間的差異以及與總體間的差異情況。 上面所介紹的分組屬於等距分組，當然也可以進行不等距分組。採用等距分組還是不等距分組，取決於所分析研究物件的性質特點。在各單位資料變動比較均勻的情況下比較適合採用等距分組；在各單位資料變動很不均勻的情況下比較適合採用不等距分組，此時不等距分組或許更能體現現象的本質特徵。資料分析師可根據自己需要選擇。 小白：之前只知道怎麼進行分組，但不知道為什麼要這樣分，現在知道了。 5.1.3 結構分析法 Mr.林：結構分析法是指被分析總體內的各部分與總體之間進行對比的分析方法，即總體內各部分佔總體的比例，屬於相對指標。一般某部分的比例越大，說明其重要程度越高，對總體的第5章工慾善其事必先利其器—資料分析影響越大。例如透過對國民經濟的構成分析，可以得到生產、流通、分配和消費各環節佔國民經濟的比重，或是各部門貢獻比重，揭示各部分之間的相互聯絡及其變化規律。 結構相對指標（比例）的計算公式為： 結構相對指標（比例）=（總體某部分的數值/總體總量）×100% 結構分析法的優點是簡單實用，在實際的企業運營分析中，市場佔有率就是一個非常經典的應用。 市場佔有率=（某種商品銷售量/該種商品市場銷售總量）×100% 市場佔有率是分析企業在行業中競爭狀況的重要指標，也是衡量企業運營狀況的綜合經濟指標。市場佔有率高，表明企業運營狀況好，競爭能力強，在市場上佔據有利地位；反之，則表明企業運營狀態差，競爭能力弱，在市場上處於不利地位。 所以評價一個企業運營狀況是否良好，不僅需要了解客戶數、收入等絕對數值指標是否增長，而且還要了解其在行業中的比重是否維持穩定或者也在增長。如果在行業中的比重出現下降，那麼說明競爭對手增長比你快，相比較而言，企業就是在退步，對此企業要提高警惕，出臺相應改進措施。 5.1.4 平均分析法 Mr.林：平均分析法就是運用計算平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量特徵的一般水平。平均指標可用於同一現象在不同地區、不同部門或單位間的對比，還可用於同一現象在不同時間的對比。 平均分析法的主要作用有兩點， * 利用平均指標對比同類現象在不同地區、不同行業、不同型別單位等之間的差異程度， 比用總量指標對比更具有說服力。 * 利用平均指標對比某些現象在不同歷史時期的變化，更能說明其發展趨勢和規律。 平均指標有算術平均數、調和平均數、幾何平均數、眾數和中位數等，其中最為常用的是算術平均數，也就是日常所說的平均數或平均值。 算術平均數的計算公式為： 算術平均數=總體各單位數值的總和/總體單位個數算術平均數是非常重要的基礎性指標。平均數是綜合指標，它的特點是將總體內各單位的數量差異抽象化，它只能代表總體的一般水平，掩蓋了在平均數後各單位的差異。 平均分析法要結合各種分組和指標對比來進行。比如分析不同行業、地區的平均從業人數、 平均營業收入等。總之，對於所有數量指標都可以依據不同的分組用單位數來平均，進行對比與分析。 小白：嗯，平均分析與對比分析結合，真是實用。 107
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 5.1.5 交叉分析法 MI.林：小白，現在我要問你幾個問題，看一看圖5-7中的資料，請你告訴我一、二月A地區的所有水果銷量是多少？ 1月份 2 一月 3 一月 4 一月 5 一月 6 一月 7 一月 8 一月 9 一月 10 一月 11 二月 12 二月 13 二月 14 三月 15 二月 16 二月 17 二月 18 三月 19 三月地區 A B C A B C A B C A B C A B C A B C 水果銷量（噸） 蘋果蘋果蘋果香蕉音蕉音蕉窩梨窩梨雪梨蘋果蘋果蘋果香蕉香蕉香蕉雪梨雪梨雪梨 48 37 29 23 35 20 44 24 42 25 33 40 41 28 28 28 32 26 圖5-7 一、二月各地區水果銷量表小白聽後就馬上拿起Mr.林桌上的計算器算起來：是209噸。 MI.林：正確，那你再算下一、二月B地區的所有水果銷量是多少？ 小白又繼續用計算器啪啪地計算：是189噸。Mr.林，需要算C地區的嗎？ Mr.林微笑著說道：不用，你再計算下一、二月B地區的香蕉銷量是多少吧。 小白算了一下：是63噸。 Mr.林：你不覺得這樣效率很低嗎？而且容易出錯。 小白：我也是這樣覺得，但是也不知道有什麼好方法，Mr.林，您肯定知道，而且現在打算要教我怎麼使用，對吧？ Mr.林：聰明。我們現在來學習另一個基本的資料分析方法，它就是交叉分析法。 交叉分析法通常用於分析兩個變數（欄位）之間的關係，即同時將兩個有一定聯絡的變數及其值交叉排列在一張表格內，使各變數值成為不同變數的交叉結點，形成交叉表，從而分析交叉表中變數之間的關係，所以也叫交叉表分析法。交叉表當然也有二維以上的，維度越多，交叉表就越複雜，所以在選擇幾個維度的時候需要根據分析的目的決定。下面我主要介紹二維交叉表分析法。 108 二維交叉表其實就是我在前面介紹的二維表，例如我們可採用圖5-7中的資料進行交叉表分第5章工慾善其事必先利其器—資料分析析，得到交叉表如圖5-8所示。 在圖5-8的示例中，交叉表中的行沿水平方向延伸（從左側到右側），A、B、C地區的資料各佔一行。交叉表中的列沿垂直方向延伸（從上到下），蘋果、香蕉、雪梨各佔一列。彙總欄位位於行和列的交叉結點，每個交叉結點的值代表對既滿足行條件，又滿足列條件的記錄的彙總 （求和、計數等），如“B”地區和“香蕉”交叉結點的值是63，表示B地區在一、二月的香蕉銷量之和為63。 地區‘蘋果杳蕉 A 73 64 B 70 （63 c 69 48 列小計 212 175 列雪梨 72 56 68 196 行小計 209 189 185 （583） 行總計交叉結點圖5-8一、二月各地區水果銷量交叉表示例透過交叉表分析，我們就很容易瞭解： *一、二月份所有地區所有水果的總銷量（總計）。 * 一、二月份不同地區所有水果的銷量（行小計）。 *一、二月份不同水果所有地區的銷量（列小計）。 * 一、二月份各個地區不同水果的銷量（各交叉結點值）。 所以，剛才我讓你計算的那些資料就可以不用啪啪地按計算器計算了，交叉表清晰地呈現了結果，你說是不是很方便？ 小白：確實是很方便耶，在這個基礎上，可以利用對比分析法分析我需要了解的資訊，對嗎？ Mr.林：非常正確！ 5.1.6 綜合評價分析法 Mr.林：小白，前面給你介紹的都是簡單分析法，對於分析簡單的物件沒有問題。但是隨著資料分析的廣泛開展，分析評價的物件越來越複雜，簡單分析法的侷限性也越來越明顯。經常會出現從這幾個指標看甲單位優於乙單位，從那幾個指標看乙單位優於丙單位，從其他指標看丙單位又優於甲單位的情況，使分析者難以評價到底孰優孰劣。 因此，人們透過對實踐活動的總結，逐步形成了一系列運用多個指標對多個參評單位進行評價的方法，稱為多變數綜合評價分析方法，簡稱綜合評價分析法。 109
110 >>誰說蘋鳥不會資料分析（入門篇） 綜合評價分析法的基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價，比如不同國家的經濟實力，不同地區的社會發展水平，小康生活水平達標程序，企業經濟效益評價等，都可以應用這種方法。 進行綜合評價分析，主要有5個步驟，如圖5-9所示。 Step1：確定綜合評價指標體系，即包含哪些指標，是綜合評價的基礎和依招。 Step2：收集數招，並對不同計量單位的指標數招進行標準化處理。 Step3：確定指標體系中各指標的權重， 以保證評價的科學性。 Step4：對經處理後的指標再進行彙總計算出綜合評價指數或綜合評價分值。 Step5： 根招評價指數或分值對參評單位進行排序，並由此得出結論。 圖5-9 綜合評價分析的5個步驟綜合評價分析法主要有三大特點，如圖5-10所示。 評價過程不是逐個指標順次完成的， 而是通一些特方法將多個指標的評價同時完成 • 在綜合評價過程中一般要根招指標的重要性進行加權處理評價結果不再是具有具體含義的統計指標，而以指數或分值表示參評單位綜合狀況的排序特點一～ 特點二特點三圖5-10 綜合評價分析法三大特點 Mr.林：小白，下面我們就一起來學習綜合評價分析法用到的資料標準化與權重確定方法。 小白：呵呵，我時刻準備著呢！那您能不能講解下資料標準化的方法呢？ MT.林：資料的標準化是將資料按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。在比較和評價某些指標時，經常會用到資料的標準化，去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。其中最典型的就是0-1標準化和Z標準化，在此就介紹0-1標準化法。 0-1標準化也叫離差標準化，就是對原始資料作線性變換，使結果落到［0.1］區間，如圖5-11
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析所示。作0-1標準化時，對資料的轉換公式如下： 第N個經標準化處理的值=（第N個原始值一最小值）/（最大值一最小值） f =（A3-MIN（SAS2. SAS19））（MAX（SAS2 SAS19）-MIN（SAS2.SA$19）） 創標準化.21s 2 5 10 12 13 14 15 16 17 18 19 B 原始資料 0-1標準化值 48 1.00 37 0.61 29 0.32 23 0.11 35 0.54 20 0.00 44 0.86 24 0.14 42 0.79 25 0.18 33 0.46 40 0.71 41 0.75 28 0.29 28 0.29 28 0.29 32 0.43 26 0.21 D E F 圖5-11 資料0-1標準化示例此方法有一個不足之處，就是當有新資料加入時，可能導致最大值和最小值發生變化，需要重新計算。 ◎ 權重確定方法確定指標權重的方法較多，比如專家訪談法、德爾菲法、層次分析法、主成分分析法、因子分析法、迴歸分析法等，這些方法都較為複雜，操作起來也相對困難，這裡介紹一種比較簡單的權重確定法，即目標最佳化矩陣表，如圖5-12所示。 B G 人品動手能力創新意識教育背景合計排序 1 人才評價 2 人品動手能力創新意識 4 5 教育背景圖5-12 目標最佳化矩陣表示（一） 目標最佳化矩陣的工作原理就是把人腦的模糊思維，簡化為計算機的1/0式邏輯思維，最後得出量化的結果，這種方法不僅量化準確，而且簡單、方便、快捷。目標最佳化矩陣的用途是非常廣泛的，它不但可以用於目標的最佳化，還可以用於任何專案的排序，如重要性排序等。 對於目標最佳化矩陣中涉及的權重數值，可以找幾個有經驗或專業的人士，透過他們的投票表決來確定各項的重要性，從而獲知各專案的權重數值。 111
112 >> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 目標最佳化矩陣表的用法為：將縱軸上的專案依次與橫軸上的專案對比，由專家進行投票表決，如果縱軸上的專案比橫軸上的專案重要，那麼在兩個專案相交的格子中填“1”，否則填 “0”，最後將每行數字相加，根據合計的數值進行排序。 例如，假設對人才評價的指標有4個：人品、動手能力、創新意識、教育背景，公司HR需要對每個應試者打分，並計算綜合得分，現在需要確定這4個指標的權重，此時我們就可以利用目標最佳化矩陣表。下面我們就一起來看下如何做。 首先，先將人品、動手能力、創新意識、教育背景4個指標依次填入矩陣表的第1行及第1 列，如圖5-12所示。 其次，從縱軸的“人品”指標開始，與橫軸的“人品”“動手能力”—”創新意識”“教育背景”這四個指標逐一進行比較： * 用“人品”對比“動手能力”，假設“人品”沒“動手能力”重要，輸入“0”。 * 用“人品”對比“創新意識”，假設“人品”比“創新意識”重要，輸入“1”。 * 用“人品”對比“教育背景”，假設“人品”比“教育背景”重要，輸入“］”。 “人品”對比完成之後，依此類推，用“動手能力”向右依次對比，再用“創新意識” 向右依次對比，最後用“教育背景”依次向右對比。 所有對比完成之後，將所有的分數橫向相加，在“合計”列得出各項指標的得分：人品獲2 分，動手能力獲3分，創新意識獲1分，教育背景獲0分，如圖5-13所示。不過，小白同學，這裡是假設的資料，不要對號入座哦。 人才評價、人品動手能力創新意識數育背景合計排序 o 3 5 人品動手能力剆新意識教育背景 1 1 1 1 1 1 2 3 1 2 1 3 4 圖5-13 目標最佳化矩陣表示（二） 小白：嘿嘿，明白。 Mr.林：對比上述得分，各項指標的重要排序結果就出來了：①動手能力；②人品；③創新意識；④教育背景。這幾項指標的重要程度依次下降。 我們可利用圖5-13中的“合計”項結果來計算權重，由於教育背景為0分，但實際它還是應該佔有一定的比重的，所以我們可以在每項指標的“合計”的基礎上加1，得到新的重要性合計得分，這樣在不影響重要性的前提下，我們可以計算其權重： 某指標權重=（某指標新的重要性合計得分/所有指標新的重要性合計得分）×100% Mr.林：小白，透過上述公式，我們就可以算出各個指標的權重了，這一招會了嗎？很好用的喔，回去好好消化總結下。 小白：太棒了，多謝Mr.林。
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析 5.1.7 杜邦分析法 Mr.林：小白，如果牛董問你為什麼公司的利潤率在下降，你會怎麼回答他？ 小白：這個……我怎麼知道為什麼下降呀？ Mr.林：牛董問你的時候可不能這麼說啊，作為他的助理哪能一問三不知呢。我來告訴你怎麼查詢下降的原因——用杜邦分析法。 杜邦分析法是由美國杜邦公司創造並最先採用的一種綜合分析方法，又稱杜邦財務分析體系，簡稱杜邦體系。它是利用各主要財務指標間的內在聯絡，對企業財務狀況及經濟效益進行綜合分析評價的方法。 該體系以淨資產收益率為龍頭，如圖5-14所示，以總資產收益率和權益乘數為核心，重點揭示企業盈利能力及權益乘數對淨資產收益率的影響，以及各相關指標間的相互影響關係，為各級管理者最佳化經營理財狀況、提高公司經營效益提供了思路。提高總資產收益率的根本在於擴大銷售、節約成本、最佳化投資配置、加速資金週轉、最佳化資金結構、確定風險意識等。 淨資產收益率好貨產的鹽率 × 權益乘數主夢業務利油率總資產固死率淨利潤主夢業務收入主營業務收入資產總額主營業谷收入全部成本營業成本其他利潤所得積流動資產長期資產圖5-14 杜邦分析體系示例杜邦分析體系的特點是，將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯絡有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，並最終透過權益收益率來綜合反映。 杜邦分析採用金字塔形結構，使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，簡潔明瞭地表達了各財務指標之間的關係。 Mr.林：小白，現在你該知道怎麼向牛董解釋利潤率下降的原因了吧！ 小白：知道了，要是牛董問我的時候，我也能說出一二三四條了。 Mr.林：不光是利潤率下降的問題，如果遇到其他類似問題，都可以採用杜邦分析法。雖然杜邦分析法主要用於財務方面的分析，但可以利用這種方法結合我們的業務進行分析。例如現有 113
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 某行業A公司2010年的市場佔有率比2009年下降7%，但公司的使用者規模在增長，老闆問你原因何在？這時我們就可以採用杜邦分析方法逐層查詢原因，如圖5-15所示。 A市場佔有率 07.5%G 114 三公司使用者 2112萬 15% A使用者 【4:20萬 B使用者 2.4萬 ］+ C使用者 442 0.172 業務肉 2.90萬 21% 業務丁 10%2.05萬業谷戊 0.30萬圖5-15 市場佔有率杜邦分析示例透過杜邦分析，我們可發現A公司2010年市場佔有率下降的主要原因。 * B公司的業務丁與2009年相比有大幅增長，拉動B公司使用者的增長。 *C公司的使用者與2009年相比也有一定幅度的增長。 * A公司使用者與2009年相比雖然也有15%的增長，但是與B、C公司相比，A公司使用者增長幅度相對較小，從而使A公司的市場佔有率比2009年下降7%。 * 我們還可發現A公司業務甲和業務丙與2009年相比都在下降，而A公司的使用者增長主要由業務乙拉動。 Mr.林：小白，看到沒有，杜邦分析法是不是一個很好用的分析方法呢？不僅可以應用在財務分析上，而且可以用於企業市場、使用者等分析上，只要運用得當，就能解決你在學習、工作上的困擾。另外，杜邦分析也充分利用了對比分析原理，將各個指標與2009年進行對比，找出問題所在。 小白：確實是喔，經你這麼舉例說明，簡潔多了。 5.1.8 漏斗圖分析法 Mr.林：小白，我們繼續資料分析方法的學習。現在要介紹一個非常好用的分析方法—漏鬥圖分析法，它主要是以漏斗圖的形式展現分析過程及結果的。 漏斗圖是一個適合業務流程比較規範、週期比較長、各流程環節涉及複雜業務過程比較多的管理分析工具。為什麼要在分析業務流程的時候使用漏斗圖？因為漏斗圖是對業務流程最直觀的一種表現形式，並且也最能說明問題的所在。透過漏斗圖可以很快發現業務流程中存在問題的環節。 例如漏斗圖用於網站中某些關鍵路徑的轉化率的分析，不僅能顯示使用者從進入網站到實現購買的最終轉化率，同時還可以展示整個關鍵路徑中每一步的轉化率，如圖5-16所不。
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析瀏覽商品 40% 放入購物在 Jisd 生成訂單 1om 支付訂單 100% 40% 20% 完成交易 17% 圖5-16 網站轉化率（漏斗圖） 單一的漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。我們可以利用之前介紹的對比分析方法，對同一環節最佳化前後的效果進行對比分析，或對同一環節不同細分使用者群的轉化率作比較，或對同行業類似產品的轉化率進行對比，等等。 漏斗圖不僅能告訴我們使用者在業務中的轉化率和流失率，還可以告訴我們各種業務在網站中的受歡迎程度或重要程度。透過對不同業務的漏斗圖進行對比，可以找出何種業務在網站中更受使用者的歡迎或更吸引使用者。只要你掌握了之前介紹的對比分析方法，就可以從不同業務角度發現隱藏在其中的業務問題。 5.1.9 矩陣關聯分析法 Mr.林：小白，接下來我將介紹一個重量級的資料分析方法，它的功能非常強大，在企業經營分析、市場研究中經常使用，是一種非常實用的分析方法與工具。 還沒等Mr.林把話說完，小白就迫不及待地說道：Mr.林，是什麼分析方法讓您這麼大力推薦？趕快告訴我！ Mr.林：我不是正要說嘛，你又把話搶過去了，認真聽我繼續介紹吧！我現在要介紹的這個方法就是矩陣關聯分析法。 ◎ 矩陣矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。 以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個座標系，在兩座標軸上分別按某一標準（可取平均值、經驗值、行業水平等）進行刻度劃分，構成四個象限，將要分析的每個事物對應投射至這四個象限內，進行交叉分類分析，直觀地將兩個屬性的關聯性表現出來，進而分析每一個事物在這兩個屬性上的表現，如圖5-17所示，因此它也稱為象限圖分析法。 115
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 高個 II OC I 0B E oI A 0G oD OJ 0K O士 II OF IV 高低滿意度圖5-17 2010年某公司使用者滿意度優先改進矩陣圖矩陣關聯分析法在解決問題和資源分配時，為決策者提供重要參考依據。先解決主要矛盾， 再解決次要矛盾，有利於提高工作效率，並將資源分配到最能產生績效的部門、工作中，有利於決策者進行資源最佳化配置。 下面我就用經典案例——使用者滿意度研究進行矩陣應用的介紹。如圖5-17所示，該矩陣為 2010年某公司使用者滿意度調查情況，透過矩陣能夠非常直觀地看出公司在各方面競爭的優勢和劣勢分別是什麼，從而合理分配公司有限的資源，有針對性地確定公司在管理方面需要提升的重點。所以在滿意度研究中，此矩陣可稱為優先改進矩陣或資源配置矩陣。從圖5-17中可知： * 第一象限（高度關注區）屬於重要性高、滿意度也高的象限。A、E兩個服務專案落在這個象限上。它標誌著使用者對服務專案的滿意度與其重要性成比例，即使用者對公司提供某方面服務的滿意程度與使用者所認為此方面服務的重要程度相符合。對這個象限上的兩個服務專案，公司應該繼續保持並給予支援。 * 第二象限（優先改進區）屬於重要性高、但滿意度低的象限。B、C、I這三個服務專案落在這個象限上。這個象限標誌著改進機會，使用者對公司提供某方面服務的滿意程度大大低於了他們認為此方面服務的重要程度。公司必須謹慎地確定需要什麼型別的改進， 使用者感覺與事實有時候一致，有時候並不一致，所以必須謹慎地對待。如果確定確實是產品或服務存在問題，則要求進行改進。做好這幾項服務專案，可以有效提高使用者滿意度，為公司贏得競爭優勢。 * 第三象限（無關緊要區）屬於重要性低、滿意度也低的象限。D、F這兩個服務專案落在這個象限上。這個象限標誌著使用者對服務專案的滿意度與其重要性成比例，也即使用者對公司某方面提供服務的滿意程度與他們認為此方面服務的重要程度相符合。對這個象限上的兩個服務專案，公司應該進一步的關注使用者對其期望值的變化。 116
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析 * 第四象限（維持優勢區）屬於重要性低、滿意度高的象限。G、H、J、K這四個服務專案落在這個象限上。這個象限標誌著資源過度投入，使用者對公司提供某方面服務的滿意程度大大超過了他們認為此方面服務的重要程度。公司投入了比使用者認可滿意的結果更多的時間、資金和資源，如果可能，公司應該把在此區投入的過多的資源轉移至其他更重要的產品或服務方面，如第二象限上的B、C、I三個服務專案上。 透過上述分析，我們可得知矩陣關聯分析法非常直觀清晰、用法也簡便，在營銷管理活動中應用廣泛，對銷售管理起到指導、促進、提高的作用，而且在戰略定位、市場定位、產品定位、 使用者細分、滿意度研究等方面都有較多的應用。 Mr.林：小白，剛才介紹的四個象限都代表什麼意思，知道怎麼用了嗎？這對你完成牛董布置的員工滿意度分析的任務很有幫助喔。 小白第一次見到這樣的分析方法，一時還有點懵：還沒完全理解，不過我把要點都記下了， 回去慢慢理解體會，再應用到我的員工滿意度分析中去。 Mr.林：其實這麼好的分析方法不用去死記硬背的，而且也行不通，因為每個指標的含義都不一樣，有的指標是越大越好，如利潤率、市場佔有率，而有的指標是越小越好，如使用者離網率、折舊率等。切勿生搬硬套，需要理解矩陣分析法的精髓，萬變不離其宗。只有掌握了其精髓，才能融會貫通，在任何方面的分析研究也難不倒你。 小白在職場日記中記下：切勿生搬硬套，需要理解各個分析方法的精髓，萬變不離其宗。 ◎ 發展矩陣 Mr.林：小白，如果現在要了解2008年至2010年，3年來，使用者對公司各方面的滿意度變化情況，是越來越滿意還是越來越不滿意。你覺得應該如何來呈現？ 小白搖了搖頭說道：不知道， II 請指教。 9D Mr.林：只需把這三年的資料都繪製在一張矩陣圖上，並用箭頭把每個服務專案在3年中的變化標注出來，如圖5-18所示。 此矩陣在簡單的矩陣中增加了發展趨勢維度，讓讀者非常直觀地瞭解到之前每個服務專案在使用者評 II 價中處於何種位置，現在處於何種位置，將來又如何發展，非常清晰低滿意度 IV 高 ≥ 2009-2010年發展路徑一≥2010-2011年預測發展勢直觀，為決策者進行決策提供了強有力的支撐依據。所以我們可以稱圖5-18 發展矩陣示例 117
118 >> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 此型別矩陣為發展矩陣。 ◎ 改進難易矩陣 Mr.林：小白，剛才介紹的矩陣的用法，你都掌握了嗎？ 小白：基本瞭解了，不過我回去還要好好複習，消化消化。 Mr.林：對，回去要多複習、多動手實踐操作。再問你一個問題，如果企業有較多的短板 （需改進的指標）落在圖5-17中的第二象限（優先改進區），雖然手心手背都是肉，而企業由於受自身擁有的資源（如人力、物力等）所限，只能先集中有限資源對某個短板進行改進，這時決策者該如何決策把資源投給哪個服務專案呢？ 小白：我覺得應該增加一個指標來衡量，不過具體增加什麼指標還要再想想。 MI.林：對，我們可在原有兩個指標的基礎上，增加一個指標維度，例如改進難易程度，即企業可以集中有限的資源與精力先改進對企業來說既重要又比較容易改進的短板，如果有足夠的資源，再改進相對較難改進的短板，對短板進行逐一擊破，從而有效地進行短板的改進。 小白疑惑不解地問：那這個改進的難易程度我們該怎麼確定呢？ Mr.林：這個問題問得好，關於改進的難易程度，這個指標資料並不能直接從使用者那裡獲取，因為使用者並不瞭解，使用者只能反映自己對該指標的滿意程度。對於這項資料的獲取，我們可以採用專家訪談法，獲取多位業內專家對各個指標改進難易程度的評價，最後綜合各專家的評價以確定最終指標的改進難易程度。另外，也可以用我們之前介紹過的目標最佳化矩陣來確定難易程度，這與獲取權重值的道理一樣，透過比較改進的難度來獲取其難易程度。 我們可採用氣泡圖來繪製改良後的矩陣，也稱改進難易矩陣，如圖5-19所示。 在這個例子裡，圖中氣泡麵積的大小代表著改進難高 c 易程度，氣泡越大，代表著 B3 改程序度越難；氣泡越小， A 代表著改程序度越容易。在 • 改進難易矩陣中可快速準確要性 •6 • D 地確定改進的先後次序，為 •J 企業進行短板改進提供有效 •* •H 的決策依據。在此例中，很明晰地為決策者指出應先改 II 進I服務專案，其次是B，最低 IV 高後才是C。當然有的決策者希望先挑戰難度大的服務項滿意度注：氣泡大小代表改進難易程度，氣泡越大，改進唯度越大，反之準傻越小。 改進難易矩陣示例圖5-19 目，那麼改進的次序就變為第5章工慾善其事必先利其器—資料分析先改進C，其次是B，最後才是I。 ◎ 舉一反三在此再次強調，不能為了學方法而學方法，應該掌握其原理，並應用到學習、工作上。氣泡圖不光可以用在使用者滿意度研究上，它同散點矩陣一樣，用途廣泛，是散點矩陣的延伸。 例如經常有企業用利潤率及市場佔有率兩個關鍵指標繪製產品矩陣，以衡量企業業績的好壞，如圖5-20所示。透過產品矩陣確實可以衡量業績的好壞， 但是它也存在不足，就是無法體高 II OC 現企業產品的真正貢獻，比如公 Of 司內部各產品利潤哪個最高，分 OI OA 別是多少？ 雖A產品市場佔有率高，利 0g 〇士潤率也高，但是其貢獻的利潤可 OD ◎ B OJ 能不如C、I兩個產品，我們可以參考改進難易矩陣，在圖5-20 產品矩陣的基礎上，增加一個產 OF 品利潤指標維度，構成產品戰略低 IV 高發展矩陣，如圖5-21所示。 利潤嵾圖5-20 某公司產品矩陣示例 * 第一象限：雖然A、E產品的市場佔有率、利潤高個 II I 率都相對較高，但利潤 C 較小，需要繼續關注其發展態勢。 * 第二象限：雖然C、I兩佔有 • A 種產品利潤率相對較 G •t 低，但其利潤仍佔公司 B 樓 J D •K 利潤一定的比重，需要繼續維持。 • F * 第三象限：雖然G產品市場佔有率、利潤率都低高相對較低，但其利潤仍佔公司利潤的一定比利潤率注：氣泡大小代表利潤，氣泡規大，利潤規大，及之利潤超小、 圖5-21 產品戰略發展矩陣示例重，同樣需要繼續維 119
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 持；而B、F、D三種產品市場佔有率、利潤率都相對較低，並且利潤也較低，可考慮產品戰略轉移至H、K等產品上。 * 第四象限：雖然H、K產品市場佔有率相對較低，但其利潤率高，有發展潛力，可提升其市場佔有率，以提升公司利潤總額。 所以我們在原有二維矩陣的基礎上新增一個利潤維度，以全面衡量每個產品，找出對公司貢獻大的產品、成長中的產品和需淘汰的產品，最佳化公司產品結構和明確以後的工作方向。 Mr.林：小白，你看我們透過思考、研究，又發現了這樣一個新矩陣，簡稱林式矩陣，如果是你發現的，那就可以簡稱白式矩陣了，呵呵！ 只有透過舉一反三，我們才能學以致用，能力才能得到提升，知識得到鞏固，從而解決學習、工作中遇到的問題。 小白連連點頭，並在職場日記中記下了這樣一句話：只有透過舉一反三，才能學以致用。 5.1.10 高階資料分析方法 Mr.林：小白，剛才介紹的都是我們常用的基本資料分析方法，當然工作中還會涉及一些高級的資料分析方法以解決業務問題，比如進行市場細分需要用到聚類分析、對應分析等高階的數據分析方法。 因為你在工作中用到這些高階資料分析方法的機會較少，所以就不作具體介紹了，不過我在下面給出各種分析用途可使用的高階分析方法索引供你參考，如圖5-22所示，以便需要時有據可依，同時結合查閱相關資料進一步學習。 研究方向資料分析方法產品研究相關分析、對應分析、判別分析、結合分析、多維尺度分析等品牌研究相關分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、多維尺度分析等價格研究相關分析、PSM價格分析等市場細分聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、多維尺度分析、 Logistic迴歸、決策樹等滿意度研究相關分析、迴歸分析、主成分分析、因子分析、結構方程等使用者研究相關分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、 Logistic迴歸、決策樹、關聯規則等預測決策迴歸分析、決策樹、神經網路、時間序列、Logistic回口等圖5-22 高階資料分析方法索引表小白：Mr.林，你考慮得真周到，連“後路” 都為我考慮好了，呵呵！ 120
第5章工慾善其事必先利其器—資料分析 5.2 資料分析工具 MT.林：小白，前面我們已經一起學習瞭如何確定分析思路、搭建整體的資料分析框架，以及分析問題的資料分析方法，現在我們就來看看用資料分析工具如何實現資料分析。 在這裡我要向你介紹一個Exce1自帶的資料分析工具，它的功能非常強大，在我看來它相當於萬能鑰匙，什麼都能幹，這個超級工具就是資料透視表。當然這麼說可能誇張了點，但至少它能讓你免去使用那些令人頭疼的統計函式的煩惱，我們日常遇到的絕大多數資料分析問題都可以用它解決。 小白：嗯，在之前介紹的二維錶轉一維表、重複資料處理上，我已經見識了它的強大功能。 5.2.1 初識資料透視表 Mr.林繼續說道：還記得我們在學習交叉表的時候舉的一二月各地區水果銷量的例子嗎？ 小白：當然記得啦，您教我的東西怎麼敢忘呢。 Mr.林：記得就好，那個交叉表就是用資料透視表做出來的。 小白：哦，那到底什麼是資料透視表呢？ Mr.林：資料透視表就是對Excel資料表中的各欄位進行快速分類彙總的一種分析工具，它是一種互動式報表。利用它，我們可以方便地調整分類彙總的方式，靈活地以多種不同方式展示數據的特徵。 一張資料透視表僅靠滑鼠拖動欄位位置，即可變換出各種型別的分析報表。使用者只需指定所需分析的欄位、資料透視表的組織形式，以及要計算的型別（求和、計數、平均）。如果原始數據發生更改，則可以重新整理資料透視表木語內容來更改彙總結果。 軸資料透視表中的一個維度，例如行、列或頁資料透視表有機地綜合了資料排數捐源建立資料透視表的資料表、敬據庫等序、篩選、分類彙總等資料處理分析欄位資料資訊的種類，相當於敬據表中的列功能；同時，資料透視表也是解決函指述欄位內容的標誌，可透過拖動欄位標題對欄位標題數公式速度瓶頸的有效手段之一。因資料透視表紐行透視分析此資料透視表是最常用、功能最全的透視透過改變一個或多個欄位的位置求重新安排數掘透視裘 EXce用來計算表格中資料的值的函式。數值和 Excel資料分析工具之一。 下面列出一些資料透視表的相關彙總函式重新整理文字的預設彙總函式分別是求和與計數重新計算資料透視表，以反映目前資料來源狀態術語，如圖5-23所示。 圖5-23 資料透視表相關術語 121
>> 誰說蘋鳥不會資料分析（入門篇） 5.2.2 建立資料透視表的三步法 Mr.林：現我們以圖5-7中的一、二月各地區水果銷量資料為例，建立一個簡單的資料透視表。 STEP 01 選擇所要分析的資料來源位置，單擊“插入”選項卡，在選項卡“表格”功能組中，單擊“資料透視表”按鈕，在彈出的“建立資料透視表”對話方塊“選擇一個表或區域” 中選擇資料來源單元格範圍“交叉表資料！$A：$D”，如圖5-24所示。 資料透視表的資料來源可以選擇一個區域，也可以選擇幾整列資料，如果需要經常更新或新增資料，建議選擇幾整列，當有新資料增加的時候，只要重新整理資料透視表即可，不必重新選擇資料源。本例中，選擇A至D這4列資料作為資料來源。 建立救據透視表迪選癢要分析的資料 ◎選擇一個表或區 （E） 表/區其（）： ◎ 使用外部數指改（） 法擇連披© 逄羰名稱選擇放置激據遷視表的位置 • 新工作表（D ◎現有工作表（） 位置心L）： ⑦X 交叉表資料ISA:52 STEP 02 騙定取消圖5-24 建立資料透視表（第一步） 選擇放置資料透視表的位置。繼續在“建立資料透視表”對話方塊“選擇放置資料透視表的位置”中選擇“現有工作表”，並指定位置 “交叉表資料！$F$2”，如圖5-25 所示。 建立救據跡視衣請選擇要分析的嬓亮 ◎選擇一個表或區域（（S） 表/區域（T）：交叉表資料ISASD 〇 使用外部資料來源CD 選擇連線©） 連擴名稱法擇放置激鬼透視表的位置 ◎新工作表（D ◎ 現有工作表（） 位置 Q）：交叉表致據I$F$2 圖 122 定」［取消圖5-25 建立資料透視表（第二步） 如果資料來源較小、維度較少，則可選擇現有工作表；如果資料較大，維度較多，則可選擇新建工作表，在新的工作表中進行資料透視表的製作。 在確定資料來源及資料表放置位置後，即可在指定的工作表位置上建立一個空白的資料透視表框架，同時在其右側顯示一個“資料透視表欄位列表”窗格，在資料透視表框架內拖動欄位，與第5章工慾善其事必先利其器—資料分析在“資料透視表欄位列表”窗格內拖動欄位，效果是一樣的，如圖5-26所示。 JK。 請將頁欄位拖至此處。 數鬆透視表宇列表將列學段拖至與選擇要新增到報表的欄位： 口月份口地區口水果口銷量（噸） 四， 請將資料項拖至此處在以下區域間拖動欄位： V 報表神造列標錠睡 G港第三數值口推遲布脆更新圖5-26 建立資料透視表（第二步）結果 * 資料透視表框架中“請將行欄位拖至此處”與“資料透視表欄位列表”窗格的“行標籤”對應，將作為橫向分類依據的欄位。 * 資料透視表框架中“請將列欄位拖至此處”與“資料透視表欄位列表”窗格的“列標籤”對應，將作為縱向分類依據的欄位。 * 資料透視表框架中“請將資料項拖至此處”與“資料透視表欄位列表” 窗格的“數值” 對應，將作為統計彙總依據的欄位。彙總的方式有計數、求和、平均值、最大值、最小值、方差等統計指標。 * 資料透視表框架中“請將頁欄位拖至此處”與“資料透視表欄位列表”窗格的“報表篩選”對應，將作為分類顯示（篩選）依據的欄位。 KTEP 03 拖動欄位進行資料分析。將需要彙總的欄位拖動至相應的“行”“列”“資料”區域，本例我們將“地區”欄位拖至行標籤，將“水果”欄位拖至列標籤，將“銷量” 欄位拖至數值彙總區域，如圖5-27所示。單擊數值彙總區域中“銷量”欄位的“值字段設定”功能，把彙總方式設定為求和。 MT.林：最終建立的資料透視表如圖5-28所示。小白，你看這不就是我們之前介紹過的各地區水果銷量交叉表嘛。當然我們也可以將“地區”與“水果”兩個欄位的位置進行互換，結果是一樣的，只是展示的方式不一樣，可根據自己的需求與喜好進行資料透視表佈局的設定。 Mr.林：小白，你看，建立一個資料透視表是不是很簡單？回去多練幾次就能熟練掌握並使用了。 小白：確實沒有想象中的那麼難，我一定多多練習。 123
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） GH ◎ 將列予段把全此處將行子段拖至此處數影透視表宇段列表選擇燙布加動撒表的欄位： 口月份口*果口鐫量（時） 請將資料項拖至此處圖5-27 F G 請將頁欄位拖至此處求和項：銷量（噸） 地區蘋果電蕉葛樂總汁 73 70 69 212 64 63 48 175 56 68 196 在以下區城間拖動芋校： Y 報表港遠園行檬簽口推遲局更新建立資料透視表（第三步） K M 數鬆透視表宇段列表總計 209 189 185 583 選擇要新增到報表的欄位： 口月份回地區回水果回銷量（吃） 列標釜 N ◎ 124 在以下區域間拖動欄位： Y 報表篩選標笠劑標笠水果 z 數值求和項：銷量（時） 地區口推遲局更新圖5-28 資料透視表效果示例 Mr.林：如果資料欄位足夠多，我們還可繼續把剩餘的欄位，根據需要彙總的需求，拖動至行標籤、列標籤或報表篩選處，形成多維交叉表。當然維度越多，透視表的結果也將越複雜，分析起來越困難，所以一般只做到二維交叉表形式。如果再繼續新增維度的話，建議根據分析的目的慎重選擇，否則會給自己帶來不必要的麻煩。 小白：好的。 5.2.3 資料透視表分析實踐 Mr.林：關於資料透視表的理論基本介紹完了，小白，我們現在就看看具體工作中如何利用資料透視表進行資料分析。以圖5-29所示的2010年某公司文具銷量明細資料為例，從此表中我們第5章工慾善其事必先利其器—資料分析需要了解以下幾個關於公司運營的問題： * 2010年總銷量是多少？總銷售額是多少？ * 2010年A、B、C三地區的銷量及銷售額各是多少？ * 2010年哪種產品銷量最好？哪種產品銷量最差？ * 2010年各業務員中誰的業績（銷售額）最好？誰的業績（銷售額）最差？ * 2010年公司哪個月的業績（銷售額）最好？哪個月的業績（銷售額）最差？ * 另外，老闆需要單獨瞭解2010年B地區業務員王五的鋼筆銷量是多少？ A 2 2010-1-6 3 2010-1-23| 4 2010-2-9 5 2010-2-26 6 2010 3-15 7 2010-4-1 2010-4-18 2010-5-5 10 2010-5-22 11 2010-6-8 12 2010-6-25 13 2010-7-12 14 2010-7-29 A 1、M 文具銷量明細表。0 訂書機 81 15 25 5 25 2025 圖5-29 2010年某公司文具銷量明細表 Mr.林一臉壞笑地說道：小白，這回換你來給我講講如何用資料透視表得出以上六個問題的答案。 小白明顯底氣不足：好吧，那我只好關公面前耍大刀—一獻醜了。 第一個問題，在建立好空白資料透視表框架的基礎上，將“銷量”與“銷售額”兩個欄位拖至數值彙總區域，把“銷量”與“銷售額”欄位彙總方式在它們各自的“值欄位設定”功能中都設定為求和，如圖5-30所示。所以，2010年總銷量為12,146 個，總銷售額為227,975元，Mr.林，是這樣的嗎？ Mr.林：沒錯，非常正確，小白繼續回答第二個問題。 經過初次嘗試，小白的信心明顯增加：第二個問題其實只需在第一個問題的數據透視表中增加一個“地區”維度，也就圖5-30 3 值求和項：銷量（個） 12146 求和項銷額（元） 227975 數鬆透視表宇發列表選擇要新增到報囊的欄位： 口日期口地區口業務員口品名回銷量（個口價（元） 囚銷售額（元） 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 在以下區城間拖動欄位： Y 報寒鏽造日行標鑑口推遲佈局更新列標笠 z 數值數值求和項：銷售額... 2010年某公司文具總銷量、銷售額計算示例 125
>> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 126 是將“地區”欄位拖至行標籤區域，所以，2010年A、B、C三地區文具銷量及銷售額如圖5-31所示。從此資料透視表我們一樣可以知道，2010年總銷量為12.146個，總銷售額為227,975元。 A B 值 2 行標籤求和項：銷量（個） 求和項：銷售額（元） 3 A 4 B 5C 6 總計 7 8 4256 6481 1409 12146 39505 145915 42555 227975 數鬆通視表宇段列表 10 11 12 13 14 15 16 這擇要新增到報表的欄位： 口日期回地區口業務員口品名銷量（個） 口單價（元） 回銷售額（元） Y 19 在以下區城間拖動欄位 Y 報表選二列標鑑 2 數值 22 行標笠二數值地區 24 25 26 求和項：銷售額... 口推遲相局更斯圖5-31 2010年某公司各地區文具總銷量、銷售額計算示例 Mr.林：很不錯啊！繼續第三個問題。 經過前兩次的資料透視表操作，此時小自己信心十足：OK。 第三個問題，在建立好空白資料透視表框架的基礎上，將“銷量”欄位拖至數值彙總區域， 把“銷量”欄位彙總方式在“值欄位設定”功能中設定為求和，將“品名”欄位拖至行或列標籤區域，計算結果都是一樣，只是佈局稍微不一樣，這裡我就選擇拖至行標籤區域吧，如圖5-32 所示，2010年鉛筆的銷量最好，筆記本的銷量最差。 D 數點透視表宇睽列表 E F 行標籤和頂精量（） 4 第記本 5 訂書機 7拍筆 8 總計 9 10 11 12 13 14 15 16 12146 選擇要新增到報表的字晚： 口日期口地區口業務員回品名回量（個） 口單價（元） 口銷售額（元） 在以下區域間拖動事段： Y 報表港造日列標筵司行標笠品名 z 數值家和項：銷量（個） 口推遲局更新電劇圖5-32 2010年某公司各文具產品銷量計算示例第5章工慾善其事必先利其器—資料分析第四個問題同第三個問題原理一樣，在建立好空白資料透視表框架的基礎上，將“銷售額” 欄位拖至數值彙總區域，把“銷售額”欄位彙總方式在“值欄位設定”功能中設定為求和，將 “業務員”欄位拖至行標籤區域，如圖5-33所示，2010年業務員週六的業績最好，業務員張三的業績最差。 A B C D 數鬆透視表欄位列表 E F 1 2 3 行標籤（求和項：銷售額（元） 4 李四 5 田七 6 王五 7張三 8 趙大 9 週六 10 總計 32940 35450 38015 6565 7105 107900 227975 11 12 13 14 15 16 選擇要新增到報表的欄位： 口日期口地區回業務員口品名口銷量（個） 口單價（元） 囚銷售額（元） 四， Y 在以下區域間拖動宇段： 報表第選山列標籤行標笠業務員口推遲佈局更新二數值求和項：銷售歆⋯• • 思溯圖5-33 2010年某公司業務員業績計算示例第五個問題，由於原資料中沒有直接給出月份資訊，需要新增一個“月份”欄位，可利用 MONTH函式根據“日期”欄位計算出相對應的月份值，圖5-34所示。再根據增加月份的新表建立空白資料透視表框架，將“銷售額”欄位拖至數值彙總區域，把“銷售額”欄位彙總方式在“值欄位設定”功能中設定為求和，將“月份”欄位拖至行標籤區域。如圖5-35所示，2010年公司5 月的業績最好，7月的業績最差。 H3 =MONTH（A3） 函式鬆透視表分析實踐.z1s A、 C D E G H 日期地區業務員品名銷量（個） 單價（元）銷售敏（元） 月份 2 2010-1-6 A 張三訂書機 95 25 2375 3 2010-1-23 B 王五鋼筆 50 35 1750 4 2010-2-9 B 週六鋼筆 36 35 1260 2 5 2010-2-26 B 週六筆記本 360 15 5400 2 6 2010-3-15 C 田七訂書機 600 25 15000 7 2010-4-1 A 李四鉛筆 930 0.5 465 8 2010-4-18 B 週六訂書機 740 25 18500 9 2010-5-5 B 週六鋼筆 960 35 33600 10 2010-5-22 田七鋼筆 530 35 18550 5 11 2010-6-8 A 李四筆記本 410 15 6150 12 2010-6-25 王五訂書機 940 25 23500 13 2010-7-12 A 張三鉛筆 280 0.5 140 7 圖5-34 在資料表中新增 “月份”欄位示例 127
>> 誰說蘋鳥不會資料分析（入門篇） 128 諸將貪幸段樞至此處 C D G 致鬆違視表宇段列表求和項：銷售額（元） 月份 2 10 11 12 13 14 15 16 17 總汁 8 10 11 12 彙總 5275 7895 19200 22715 54945 30325 2750 4175 8745 4660 45100 22190 227975 選擇要新增到報表的欄位： 口日期口地區口業務員口品名口銷量（個口價元） 回銷售額（元： 國月份 YM. 在以下區域間拖動欄位： Y 報表德造」行標笠月份二數值求和項：銷售 （元）、 口推遲佈局更新圖5-35 2010年某公司各月業績計算示例 Mr.林：非常棒！小白，學的資料處理知識馬上就用上啦，很不錯啊！繼續最後一個問題。 小白有點不好意思了，繼續說：至於第六個問題嘛，這個問題可以有兩種解答方式。 方式一：用資料透視表做出所有業務員及所有產品的銷量情況，然後找出所要的資訊。 在建立的空白資料透視表框架中，將“銷量”欄位拖至數值彙總區域，把“銷量”欄位匯總方式在“值欄位設定”功能中設定為求和，將“地區”欄位和“業務員”欄位拖至行標籤區域 （由於本例中一個業務員只對應一個區域，所以地區欄位在此處多餘，但為了完整呈現，此處依然拖動此欄位進行分類彙總），將“品名”欄位拖至列標籤區域，如圖5-36所示，2010年B地區王五的鋼筆銷量為282支。 JA EF 和項：指量（4 地區 【業粥員享四張山品名基記本 673 A 匯包 8 1B 673 204 441 鋼夠拍碼總計 870 2190. 280 2008332330 986 282 917 2231 550 • × 420 3733 2342 10B匯色 11 8C 12 13C匯色 14 總計 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 這擇藥新增動表的欄位： 口日期回椒口業勞費回品名回情量（個） 二單物《元） 口銷售 （元） 口月份在以下區城間拖動掌段 Y 報寰神 6481 1206 203 1409 390| 12146 K 品名園行標籤也區業勞費口推遲布鷢更斸求和項：推量（個）• 圖5-36 2010年某公司業務員王五業績（方式一操作示例） 方式二：用資料透視表框架中“頁欄位”或“資料透視表欄位列表” 窗格的“報表篩選”功第5章工慾善其事必先利其器—資料分析能，對地區、業務員、品名進行篩選，選出所要的資訊。 在建立的空白資料透視表框架中，將“銷量”欄位拖至數值彙總區域，把“銷量”欄位彙總方式在“值欄位設定”功能中設定為求和，分別將“地區”“業務員”“品名”欄位拖至“報表篩選”區域，如圖5-37所示。 2 地區品名業務員 B （全部） 全部） 全部） FG H • 四• 求和項：指量（個） 彙總彙總 12140 C D 數點透視表宇受列表選擇要新增到報表的欄位： 口日期回地區囚業務員回銷量（個口單價（元） 口銷售額（元） 口月份在以下區域間拖動欄位 Y 報表第選地區品名業務員園行標籤 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 四列標空工數值求和項：銷量（個）、 口推遲佈局更新圖5-37 2010年某公司業務員王五業績（方式二操作示例） 在B1單元格“地區” 右側的下拉選單中選擇“B” 地區，單擊“確定”按鈕，如圖5-38所示。用同樣的方法在“業務員”項中選擇“王五”，在“品名”項中選擇“鋼筆”，最後得到如圖5-39所示的結果，很明顯2010年B地區王五的鋼筆銷量為282支。 2 3 地區口（全部 《全型以口（空白〉 B 區 2品名 3業務員 B 鋼筆• 王五 ＆ 10 11 12 12 確定取尚 5 求和項：銷量（個） 6彙總彙總 282 圖5-38 資料透視表欄位篩選示例圖5-39 2010年某公司業務員王五業績（方式二計算結果） Mr.林：小白，非常不錯。看來你已經基本掌握如何利用資料透視表進行資料分析了，而且還能主動思考透過多種途徑解決同一個問題。當然回去後還需要多加練習，熟能生巧。 小白聽到Mr.林的稱讚，心裡美滋滋的，嘴上還是很謙虛：還不是您教導有方，多謝您啦！ 129
130 >> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 5.2.4 資料透視表小技巧 MT.林：透過資料透視表可以得知公司業務整體運營狀況、個人業績等具體數值資訊，此外我們還需要分析瞭解公司業務結構以及增長情況，所以我們需要在剛才資料透視表計算得到資料的基礎上進一步計算百分比、環比、同比等資料，也就是需要運用結構分析法、對比分析法來分析公司業務運營情況。小白，如果是你，你會怎麼做？ 小白：那就直接把資料透視表計算好的結果直接複製出來，再用加減乘除進行計算唄！ MT.林：你這個方法是可行，不過有點麻煩，如果更新資料時，需要手工重新進行復制貼上操作，我教你一個更簡單的方法，就是直接在資料透視表中進行計算，如果有資料更新，也可以直接重新整理資料透視表，就可得到最新的計算結果了。 小白興奮地說：好啊！ ◎ 百分比計算 MI.林：第一個就是百分比的計算，例如剛才我們已經計算了2010年A、B、C三地區的銷量及銷售額，下面我們進一步瞭解三個地區的銷售額佔比資料，也就是哪個地區貢獻大，貢獻了多少份額。我們在圖5-31的基礎上進行操作。 STEP 01 繼續將“銷售額”欄位拖至數值彙總區域，將其彙總方式設定為求和。 STEP 02 用滑鼠點選在剛得到“銷售額”求和資料範圍內的任一單元格，單擊右鍵，選擇“值顯示方式”一“列彙總的百分比”，將標題名命名為“百分比”，即可得到如圖5-40 所示的結果。 資料地區（求和項銷量（個） 求和頂銷售額（元） 百分比 4256 39505 B C 總計 6481 145915 1409 42555 12146 227975 17.33% 64 00%， 18 67% 100.00% 圖5-40 2010年某公司各地區業務收入佔比 Mr.林：“值顯示方式”操作還可透過“選項”選項卡“計算”分組中的“值顯示方式”進行操作，你可根據自己的操作習慣選擇。 ◎同比、環比計算 MI.林：因為這個例子中的資料有限，這裡我就介紹環比計算，同比計算與環比計算原理都是一樣的。以2010年每月銷售額計算為例，如圖5-35所示，計算每個月的環比資料。 STEP 01 繼續將“銷售額”欄位拖至數值彙總區域，將其彙總方式設定為求和。 STEP 02 用滑鼠點選在剛得到“銷售額”求和資料範圍內的任一單元格，單擊右鍵，選擇“值顯示方式”一“差異百分比”。
第5章工慾善其事必先利其器——資料分析 STEP 03 在彈出的“值顯示方式”對話方塊中（如圖5-41所示），設定要計算差異百分比的基本欄位、基本項。在本例中基本欄位選擇“月份”，基本項選擇“（上一個）”，也就是環比的意思，單擊“確定”，將標題名命名為“環比”，得到結果如圖5-42所示。 月份三求和項銷售額（元） 環比 5275 2 3 7895 49.67% 19200. 143.19% 22715 18 31% 54945 141.89% 30325 -44 81% 值顯示方式（求和項：銷售額（元）2）②區計算：差異百分比基本欄位（）：月份基本項C）： 2750 -90 93% 確定 8 9 10 11 12 4175 51.82% 8745. 109.46% 4660 -46 71% 45100 867 81% 取消 22190 -50 80% 總計 227975 圖5-41 資料透視表“值顯示方式”對話方塊圖5-42 2010年某公司各月業績環比計算示例 Mr.林：如果有兩年以上的資料，並且有“年份”欄位，可將“年份”與“月份”欄位，拖入資料透視錶行標籤，在“值顯示方式”對話方塊的基本欄位中，將出現“年份”與“月份”兩個欄位供選擇，選擇“年份”即可計算每月的同比資料。 ◎ 資料分組統計 Mr.林：剛才計算每月資料時，採用了函式法增加一個欄位，其實在資料透視表中有一個 “建立組”功能，它可以對日期型、數值型、文字型資料進行分組。 * 日期型：可分組的維度有年、季度、月、日、小時、分、秒。 * 數值型：按照一定的組距（步長）進行等距分組，但它沒有VLOOKUP分組靈活，VLOOKUP 可進行不等距分組。 * 文字型：可根據需要自行選擇需要分組的項進行分組，需要手工一個個點選，用滑鼠右鍵組合進行分組。 我就以圖5-35所示資料中的日期分組為例，講解資料透視表分組操作。 STEP 01 將“月份”欄位移開。 STEP 02 將“日期”欄位拖至行標籤。 STEP 03 用滑鼠點選在剛得到“日期”行分組範圍內的任一單元格，單擊滑鼠右鍵，選擇“建立組”。 STEP 04 在彈出的“分組”對話方塊中（如圖5-43所示），確認起始日期、終止日期是否正確， 並選擇步長為“月”，單擊 “確定”按鈕，即可得到如圖5-44所示結果。 小白：Mr.林，您介紹的這幾個小技巧都很實用啊！ Mr.林：資料透視表還有“計算欄位”“計算項”“切片器”等實用功能，我就不一一介紹了，你可在實際操作中進行摸索研究。 小白：好的，我先記下，等要用到的時候好好琢磨琢磨。 131
>>誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 分組自動已起始於（s）： 口終止於（）： 2區 2I-I2010-12-30/ 年天數 08） 確定取消圖5-43 資料透視表“分組”對話方塊行標籤［ 求和項：銷售額（元） 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月總計 5275 7895 19200 22715 54945 30325 2750 4175 8745 4660 45100 22190 227975 圖5-44 資料透視表“分組”計算結果 132 5.2.5 多選題分析 Mr.林：小白，現在你知道怎麼用資料透視表去完成員工滿意度調查分析了嗎？ 小白：基本上都會了。不過還有個問題，對於員工滿意度調查中的單選題我已經知道怎麼分析了，但是多選題要怎麼分析？如果按這樣的方式操作行嗎？ Mr.林：沒錯，一般情況下，單選題透過計數方式來統計彙總各個選項被選擇的次數。多選題的錄入方式決定了其統計方式較為困難，而且會與其他行為、背景等方面的欄位資料脫離聯系，如果繼續採用單選題的計數彙總方式，只能統計到總體情況，而無法進行交叉分析，即無法對問題進行進一步的分解探尋其真相。 不過我們可變換一下彙總方式，比如用求和的彙總方式進行計算，那麼多選題的資料必須是以0、1方式輸入的，即選擇此項輸入“1”，不選則輸入“0”。小白，你可以想象一下，如果有 20人選了A項，那麼就有20個1，加起來就等於20，不就可以統計到選擇此項的人數了？這樣我們就可以進行多選題的資料分析。 現在就透過例項來學習如何應用資料透視表進行多選題的分析。現有一個使用者品牌知名度調查，讓使用者從A、B、C、D、E五個品牌中選擇聽說過的品牌，可多選，調查結果如圖5-45所示。 編號性別年放學歷A G H D 1 10002 10003 10004 10005 10006 10007 男女女 10008 10 10009 文 11 10010 12 10011 女 13 10012 女 14 10013 文 M4•N多選分析9 28 40 36 41 45 中專烰辭辭融燁 0 0 OIIIHO0 52 36 42 40 中專研究生大學高中圖5-45 多選題分析資料示例第5章工慾善其事必先利其器——資料分析現在我們要了解以下情況： * 使用者對五個品牌整體的認知度怎樣？哪個品牌使用者知名度高？哪個品牌使用者知名度低？ * 不同性別的使用者對品牌的認知度是否有差異？ * 不同年齡段的使用者對品牌的認知度是否有差異？ * 不同學歷的使用者對品牌的認知度是否有差異？ Mr.林：小白，再給你一次表現的機會，就用我剛才說的求和方式進行統計彙總。 小白這時對資料透視表的使用已經是輕車熟路了，爽快地答應：好的。 第一個問題，在建立好空白資料透視表框架的基礎上，將A、B、C、D、E五個品牌欄位拖至數值彙總區域，這時我們可以看到統計彙總的結果都為30，如圖5-46所示。這隻能說明30行數據都有錄入，但並無法得出每個品牌被選擇的次數，再一次證明Mr.林您剛才說的用計數方式進行多選題的分析是不可行的。 D 計數項：A計數項：B 致鬆透視表宇發列表選擇要新增到報表的欄位： 口號口性別口年齢口學歷囚B 計數項：C計數項：D 計數項：E 凸 10 11 12 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 在以下區域間拖動半段： V 報表篩選日列標籤二數值日行標笠 z 數值計數項：A 計數項：B 計數項：C 計數項：D 30 口推遲佈局更新更點 ～4 圖5-46 多選題分析之整體分析結果（示例1） 我們可繼續把A、B、C、D、E五個品牌欄位的彙總方式在它們各自的“值欄位設定”功能中都設定為求和，如圖5-47所示。 透過資料透視表的分析，我們可以得知B、C、D三個品牌知名度在使用者認知中比A和E高，E 品牌知名度相對較低。 第二個問題，同樣只需在第一個問題的資料透視表中增加一個“性別”維度，也就是將“性 133
134 >> 誰說菜鳥不會資料分析（入門篇） 別”欄位拖至行標籤區域，如圖5-48所示。 B C D E 求和唄：A 求和項：B 求和項：C求和項：D求和項：E 17 19 19 19 16 數鬆透視表宇睽列表 •X 6 C D E 行標籤（7求和項：A 求和項：B 求和項：C求和項：D 男 2 2 15 總計 17 12 19 17 19 12 19 數鬆透視表欄位列表 F 求和項：E 6 16 9 10 11 12 13 14| 15 16 17 18 19 20 21 22 選擇要新增到報表的宇段： 口佛號口性別口年齡口學歷囚A 囚C 回E M 10 11 12 13 14 15 16 17 18 選擇要新增到報表的芋段： 口鋼啡回性別口年齡口等歷囚A 囚B 回E 在以下區域間拖動宇段： Y 報表篩選列標笠 z 數值在以下區域間拖動欄位： 丫報表薄遠列標笠 z 數值國行標籤 2829 30 ~• z 數值求和項：A 求和項：B 求和項：C 求和項：D 中蚧價. 國行標籤性別工數值求和項：A 求和項：B 求和項：C 求和項：D 推遲佈局更新推遲佈局更新圖5-47 多選題分析之整體分析結果（示例2） 圖5-48 多選題分析之性別分析結果示例透過資料透視表的分析，我們可以得知B、D、E三個品牌的知名度在男性使用者中相對較高， 而A、C兩個品牌知名度相對較低：A、C兩個品牌知名度在女性使用者中相對較高，而B、D、E三個品牌知名度在女性使用者中則相對較低。 第三個問題，由於原資料中沒有直接給出年齡段資訊，需要新增一個“年齡段”分組欄位， 可利用VLOOKUP函式根據“年齡”欄位進行年齡段的分組，如圖5-49所示。 J5 =VLOOKUP（C6.SLS1 SM$4 2）| 山］數點透視表惠途分析，z1s K 2 10 11 12 15 16 10001 10002 10003 10004 10005 10006 10007 10008 10009 10010 10011 10012 10013 10014 10015 性別年款學歷 35 大子 26 女文男文女女女文文文文女 22 28 40 36 41 中專大學毫中邵中毫中 45 50 52 36 42 40 35 26 中專中專研究生大學毫中研究生大學 D 1 E年發段中年青年青年青年中年中年中年中年老年老年中年中年中年中年 1 青年伯分組膏年 30 50 中年老年圖5-49 多選題分析之年齡段分組分析示例