刘梅梅

摘 要：Python和Excel作为强大的数据分析工具，具有丰富的数据分析功能，通过设计专用平台，可以解决许多领域的数据分析问题。文章基于轻型车辆销售信息，利用Excel和Python平台给出不同要求下的销售数据分布状态。

关键词：Python;代码;数据透视表;数据透视图;切片器;动态分析

中图分类号：U461.99  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）16-267-03

Abstract： As powerful data analysis tools， Python and Excel have rich data analysis functions. Through the special design platform， data analysis problems in many fields can be solved. Based on the sales information of light vehicles， this paper uses Excel and Python platforms to give the distribution status of sales data under different requirements.

Keywords： Fython; Code; Pivottable; Pivotchart; Slicer; Dynamic analysis

CLC NO.： U461.99  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）16-267-03

前言

在当今这个大数据时代和互联网+时代，如何从海量数据中高效地提取有用信息，为管理者提供决策支持，是数据分析者必须具备的技能，而技能需要借助工具方可施展。Excel数据透视表与Python作为数据处理的不同工具，各具特点，为轻型车辆销售多角度数据分析提供了有利支撑。

1 基于需求创建动态数据源

图1是2019年某细分车型销量，本文以该数据库作为分析对象。用它为数据源进行动态分析。则需要执行以下步骤：

注意：

（1）数据透视图及其表必须始终位于同一个工作簿中;

（2）如果为数据透视表数据插入了标准图表（位于“插入”选项卡上的“图表”组中），则这个图表将是与该数据透视表相关联的一个数据透视图;

（3）数据库单元格不能为空，比如用空格对齐文本（名字中间加空格、文字前面加空格），都应该用对齐工具。另外，空格一律有“0”或者短横杠来补齐;

（4）数据库在分析数据前应该保证每一列文字格式统一。

步骤1：在图1所示的销售统计表中单击任意一个单元格，在【插入】选项卡中单击【表格】按钮，弹出【创建表】对话框，如图2所示。

步骤2：单击【确定】按钮，即可将当前销售统计表转化为Excel中的“表格”，即所谓的动态数据源。……