在数据驱动的时代，excel如何建模及数据分析已成为各行各业提升效率、优化决策的关键技能。Excel作为一款普及广泛的办公软件，其强大的数据处理能力使其成为进行数据建模和分析的理想工具。通过Excel，用户可以轻松地整理、分析和可视化数据，从而发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为业务决策提供有力支持。

一、理清业务目标，明确分析方向

在开始使用Excel进行建模和数据分析之前，明确业务目标至关重要。这有助于确定分析的范围和重点，避免盲目地探索数据。例如，若目标是提高销售额，那么分析方向可能包括客户购买行为、产品销售趋势等；若目标是降低运营成本，则需要关注各项成本支出及其影响因素。将业务问题拆解为具体的指标，如销售额、成本、利润率、客单价、退货率等，可以更清晰地指导后续的数据处理和分析工作。

二、数据准备与清洗：为分析奠定基础

数据是建模和分析的基础，高质量的数据能够保证分析结果的准确性和可靠性。在Excel中进行数据准备和清洗，主要包括以下两个步骤：

1. 结构化原始数据

• 每张表一类主题： 遵循“一表一主题”的原则，将不同主题的数据分别存储在不同的工作表中。例如，销售明细数据、产品信息数据、客户信息数据应分别存储在不同的表中。
• 列名规范： 为每列数据设置清晰、规范的列名，如日期、产品、区域、数量、金额等。避免使用合并单元格和空行，以免影响后续的数据处理和分析。
• 格式化为表格： 将数据区域格式化为Excel表格（Ctrl+T），方便后续自动扩展和公式引用。

2. 清洗数据

• 查找并处理异常值： 使用“筛选、排序、条件格式”等功能查找空值、异常值、重复值，并根据实际情况进行处理，如删除、修改或填充。
• 数据验证： 使用“数据验证”功能限制单元格的输入，如设置下拉列表、数值范围等，以提高数据质量，避免错误输入。
• 格式统一： 使用批量替换、拆分列、合并列等功能，将数据格式统一，如日期格式、文本格式等。

三、建模方式一：利用公式与结构化表格

Excel提供了强大的公式功能，结合结构化的表格，可以构建灵活的数据模型。这种方法适用于数据量不大、模型复杂度适中的情况。

1. 表结构设计

• 分表分区： 将数据分为原始数据表、参数/维度表和计算结果表。原始数据表存储原始数据；参数/维度表存储参数信息，如产品价格、成本等；计算结果表存储通过公式计算得到的结果。
• 跨表关联： 通过“主键”（如产品ID、客户ID）实现跨表关联，使用VLOOKUP或INDEX+MATCH函数查找所需数据。

2. 核心函数构建逻辑

• 汇总统计： 使用SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS等函数进行分条件统计，如按产品、区域、时间段统计销售额。
• 查找引用： 使用VLOOKUP, INDEX+MATCH, XLOOKUP等函数进行多表匹配，如根据产品ID查找产品名称、成本等信息。
• 条件判断： 使用IF, IFS等函数进行分类、分档、规则判断，如根据销售额判断销售等级。
• 时间分析： 使用YEAR, MONTH, EOMONTH等函数进行按月、季、年汇总，用于时间序列分析。

3. 动态模型技巧

• 表格引用与动态命名区域： 使用“表格引用+动态命名区域”自动适应数据扩展，无需修改公式。
• 滚动区间统计： 使用OFFSET/INDIRECT（或表格引用）实现滚动区间统计，如计算最近3个月的平均销售额。

四、建模方式二：Excel “数据模型”（Power Query + Power Pivot）

对于多表、多数据源、维度多、数据量较大的情况，Excel的“数据模型”（Power Query + Power Pivot）提供了更强大的建模能力。

1. Power Query 数据整合与清洗

• 多源导入： 从多源导入数据，包括多张表格、CSV文件、数据库等。
• 数据转换： 在Power Query中进行数据格式统一、合并表格、拆分列、去重、填补缺失值等操作。
• 加载到数据模型： 将处理好的表格加载到数据模型。

2. 建立数据模型

• 建立关系： 在“数据”或“Power Pivot”中，将各表按键（ID、编码）建立关系。
• 星型结构： 形成“事实表（如销售明细）+ 维度表（产品、客户、时间）”的星型结构。
• 数据源： 数据模型作为数据透视表/图的数据源。

3. 数据透视表多维分析

• 插入透视表： 从“数据模型”插入数据透视表。
• 多维汇总： 拖拽字段到行/列/值/筛选区，进行按时间、区域、产品、客户等多维汇总。
• 交互筛选： 使用“切片器、时间轴”进行交互筛选，动态查看不同维度下的数据。

4. DAX 指标（Power Pivot）

• 定义度量值： 在数据模型里使用DAX定义度量值，如累计销售额、同比、环比等。
• 复杂场景： 适用于需要复杂指标和大数据量场景。

五、图表与条件格式数据展示

数据分析的最终目的是将分析结果清晰、直观地呈现出来。Excel提供了丰富的图表类型和条件格式功能，可以有效地进行数据展示。

• 数据透视图： 使用数据透视图快速绘制趋势图、结构占比图、对比分析图。
• 条件格式： 使用色阶、数据条、图标集高亮异常值、预警区间。
• 简易仪表板： 组合多个图表+切片器，搭建简易仪表板/看板，方便用户交互式地查看数据。

六、假设分析与预测

Excel还可以进行简单的假设分析和预测，帮助用户评估不同情景下的结果，为决策提供参考。

• 回归分析： 利用“数据分析工具库”的回归分析功能建立简单预测模型。
• 敏感性分析： 使用“方案管理器、单变量/双变量数据表、目标求解”进行敏感性分析和情景模拟。

九数云BI：提升 excel如何建模及数据分析 能力

虽然Excel在数据分析方面功能强大，但在处理海量数据、复杂模型以及多人协作方面存在局限性。这时，可以考虑使用九数云BI，一款高成长型企业首选的SaaS BI工具，它能有效弥补Excel的不足，提升数据分析效率和深度。

1. 九数云BI与Excel结合

• 数据集成： 九数云BI可以无缝连接Excel数据源，将Excel中的数据导入到九数云BI平台，进行集中管理和分析。
• 模型复用： 在Excel中构建的数据模型可以在九数云BI中复用，避免重复建模工作。
• 报表共享： 将Excel中的报表导入到九数云BI中，实现报表自动化更新和共享，提高协作效率。

2. 九数云BI的功能优势

• 海量数据处理： 九数云BI可以处理海量数据，突破Excel的数据量限制，满足企业不断增长的数据分析需求。
• 强大的数据建模能力： 九数云BI提供了丰富的数据建模工具，支持构建复杂的数据模型，满足各种业务场景的需求。
• 丰富的可视化图表： 九数云BI提供了多种可视化图表，用户可以根据数据特点选择合适的图表类型，清晰、直观地展示数据分析结果。
• 智能分析： 九数云BI支持智能分析，如自动生成报表、异常检测、趋势预测等，帮助用户快速发现数据中的规律和趋势。
• 多人协作： 九数云BI支持多人协作，团队成员可以共同编辑、分析和共享数据，提高团队协作效率。

总结

excel如何建模及数据分析是一个完整的流程，涉及目标确定、数据准备、模型构建、数据分析和结果展示等多个环节。掌握Excel的建模和数据分析技能，可以帮助用户更好地理解数据、发现规律，为业务决策提供有力支持。对于需要处理海量数据、构建复杂模型或进行多人协作的企业，可以考虑使用九数云BI等专业的数据分析工具，进一步提升数据分析能力和效率。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。