对于数据分析师来说，无论是处理简单的日常数据，还是进行复杂的业务分析，Excel都是一个强大的工具。其中，“分类汇总统计”是 Excel 中一个非常实用且常用的功能。本文将深入探讨 excel表格如何分类汇总统计，详细介绍两种方法，并结合实际场景，助你轻松掌握这项技能，提升数据处理效率。

一、Excel表格分类汇总统计的两种方法

“分类汇总”能够让你快速了解数据的总体情况，并进行有效的对比分析。Excel 提供了多种方法来实现分类汇总统计，下面将详细介绍两种最常用的方法：

1. 使用“分类汇总”功能

这是 Excel 自带的经典分类汇总功能，操作简单直观，适合处理简单的单层分类汇总需求。

步骤：

1. 排序数据： 首先，确保你的数据已按照要分类的字段进行了排序。例如，如果要按“产品类别”进行分类汇总，需要先将“产品类别”列进行排序。 这一步非常重要，否则分类汇总的结果会不准确。
2. 打开“分类汇总”功能： 选中包含数据的区域，然后点击 Excel 顶部菜单栏的“数据”选项卡，在“分级显示”组中，找到并点击“分类汇总”按钮。
3. 设置参数： 在弹出的“分类汇总”对话框中，你需要设置以下几个关键参数：
   • 分类字段： 选择你要进行分类的列（如“产品类别”）。
   • 汇总方式： 选择你需要的汇总方式（如“求和”、“计数”、“平均值”等）。
   • 汇总项： 勾选你需要进行汇总计算的字段（如“销售额”）。
4. 点击“确定”： Excel 会自动生成按照指定分类字段进行汇总的结果，并在表格中以分组的形式展现。你可以通过点击表格左侧的“+”和“-”符号来展开或折叠分组，查看详细数据或汇总结果。

适用场景：适用于数据量不大、分类层级单一的场景。例如，统计不同地区的销售额，或者不同部门的员工数量等。

2. 使用数据透视表进行分类汇总

数据透视表是 Excel 中一个非常强大的数据分析工具，它可以灵活地对数据进行多维度分析和汇总，非常适合处理复杂的数据分析需求。

步骤：

1. 插入数据透视表： 选中包含数据的区域，然后点击 Excel 顶部菜单栏的“插入”选项卡，在“表格”组中，找到并点击“数据透视表”按钮。
2. 选择数据透视表放置位置： 在弹出的“创建数据透视表”对话框中，选择要将数据透视表放置的位置（可以选择新的工作表或现有工作表）。
3. 设置数据透视表字段： 在数据透视表字段列表中，将要分类的字段拖入“行”区域，将需要汇总的字段拖入“值”区域。
4. 设置汇总方式： 默认情况下，“值”区域的字段会自动进行求和计算。如果需要修改汇总方式，可以点击“值”区域字段旁边的下拉箭头，选择“值字段设置”，然后在弹出的对话框中选择需要的汇总方式（如“计数”、“平均值”、“最大值”、“最小值”等）。
5. 灵活分组： 除了基本的分类汇总外，数据透视表还提供了强大的分组功能。例如，你可以将日期字段按年、月、季度等进行分组，或者将数值字段按范围进行分组，从而实现更细粒度的数据分析。

适用场景：适用于需要进行多维度分析、灵活分组、数据量较大的场景。例如，分析不同地区、不同产品类别的销售额，或者按时间段分析用户增长趋势等。

二、更强大的分类汇总统计工具推荐

虽然 Excel 提供了强大的分类汇总功能，但在处理海量数据、复杂分析需求时，可能会遇到性能瓶颈或者操作上的不便。这时，你可以考虑使用更专业的 BI 工具，例如九数云BI。九数云BI 是一款零代码的在线数据分析工具，它可以连接 Excel、数据库等多种数据源，提供更强大的数据处理和分析能力。

九数云BI 提供的“分类汇总”功能，可以轻松实现对百万甚至千万行数据的分类汇总。你只需要上传数据，选择需要分类和汇总的字段，然后选择汇总方式即可。九数云BI 还支持各种汇总方式，如计数、去重计数、求和、最大值、最小值、平均值、中位数、排名、方差、同期、环期等，能够满足各种复杂的分析需求。

与 Excel 相比，九数云BI 在以下方面具有优势：

• 处理大数据量： 九数云BI 可以轻松处理百万行甚至千万行的数据，而 Excel 在处理大数据量时可能会出现卡顿甚至崩溃的情况。
• 操作更便捷： 九数云BI 采用拖拽式操作，无需编写复杂的公式，即可快速完成分类汇总。
• 功能更强大： 九数云BI 提供了更丰富的汇总方式和数据可视化选项，可以更全面地分析数据，并生成美观的报表。
• 云端协作： 九数云BI 是一款云端工具，可以方便地与团队成员共享数据和报表，实现协同分析。

四、总结

掌握 excel表格如何分类汇总统计 是数据分析的基础技能之一。本文详细介绍了 Excel 中两种常用的分类汇总方法，并结合实际场景，让你能够根据不同的需求选择合适的方法。如果需要处理海量数据或进行更复杂的分析，可以考虑使用九数云BI 等专业的 BI 工具。希望本文能够帮助你提升数据处理效率，更好地利用数据创造价值。