如何使用GoogleSheets进行数据分析

GoogleSheets是一款强大的数据分析工具，提供了一系列适合初学者和中级用户的功能。本文旨在指导您完成使用GoogleSheets执行数据分析的过程，涵盖基本特性、功能和技术。

要点

创建电子表格：打开Google表格并单击“空白”以创建新电子表格。

导入您的数据：转至File>Import并选择您的数据源，例如CSV文件或Google表单。

清理您的数据：

通过选择删除重复项Data>Datacleanup>Removeduplicates。

使用纠正错误Edit>Findandreplace。

使用函数标准化文本TRIM，例如=TRIM(A1).

排序和过滤数据：

通过选择范围对数据进行排序，然后Data>Sortrange。

通过转至Data>Createafilter列标题并设置过滤条件来应用过滤器。

使用基本函数和公式：

用求和值=SUM(A1:A10)。

计算平均值=AVERAGE(B1:B10)。

用来计数数字=COUNT(C1:C10)。

将条件逻辑与一起使用=IF(D1>100,"High","Low")。

使用执行查找=VLOOKUP(E1,A1:C10,2,FALSE)。

创建数据透视表：

选择您的数据范围并转至Data>Pivottable。

通过将字段拖动到行、列、值和过滤器部分来配置数据透视表。

可视化您的数据：

选择您的数据并转到Insert>Chart创建图表。

使用图表编辑器自定义图表的标题、标签和颜色。

探索中级技术：

用于ARRAYFORMULA跨范围的计算，例如=ARRAYFORMULA(A1:A10*B1:B10).

通过访问Extensions>AppsScript并编写自定义脚本，使用GoogleApps脚本自动执行任务。

Google表格入门

在深入进行数据分析之前，有必要熟悉Google表格界面。GoogleSheets是一款基于云的电子表格应用程序，可让您在线创建、编辑和共享电子表格。开始：

创建新电子表格：通过Google云端硬盘或访问Sheets.google.com打开Google表格。单击“空白”选项以创建新的电子表格。

导入数据：您可以从各种来源导入数据，包括CSV文件、Excel文件和Google表单。要导入数据，请转至File>Import并选择您的数据源。

基本数据分析技术

数据清理

数据清洗是数据分析中至关重要的第一步。它涉及识别和纠正数据集中的错误、不一致和缺失值。

删除重复项：使用该Data>Datacleanup>Removeduplicates选项从数据集中删除重复行。

查找和替换：用于Edit>Findandreplace搜索特定值并替换它们。这对于纠正错误和标准化数据格式很有用。

修剪空格：使用该TRIM功能从文本数据中删除多余的空格。例如，=TRIM(A1)将从单元格A1中的文本中删除前导和尾随空格。

排序和过滤

排序和过滤可帮助您更有效地组织和探索数据。

排序数据：选择要排序的范围，转到Data>Sortrange，然后选择排序条件。您可以基于一列或多列按升序或降序对数据进行排序。

过滤数据：用于Data>Createafilter向数据集添加过滤器。这允许您仅显示满足特定条件的行。单击列标题中的过滤器图标以设置过滤条件。

中级数据分析技术

函数和公式

GoogleSheets提供了广泛的数据分析函数和公式。以下是一些常用的：

SUM：计算一系列数字的总和。例如，=SUM(A1:A10)将单元格A1到A10中的值相加。

AVERAGE：计算一系列数字的平均值。例如，=AVERAGE(B1:B10)返回单元格B1到B10中值的平均值。

COUNT：计算包含数字的单元格数量。例如，=COUNT(C1:C10)返回单元格C1到C10中的数值计数。

IF：执行逻辑测试，如果测试为true，则返回一个值;如果为false，则返回另一个值。例如，=IF(D1>100,"High","Low")如果单元格D1中的值大于100，则返回“High”，否则返回“Low”。

VLOOKUP：搜索范围第一列中的值，并返回指定列中同一行中的值。例如，=VLOOKUP(E1,A1:C10,2,FALSE)在A1:C10范围内的单元格E1中搜索值，并返回匹配行的第二列中的值。

INDEX和MATCH：这些函数一起执行高级查找。INDEX返回指定行和列中单元格的值，同时MATCH搜索值并返回其相对位置。例如，=INDEX(A1:A10,MATCH(F1,B1:B10,0))返回范围A1:A10中的值，该值对应于单元格F1中的值在范围B1:B10内的位置。

数据透视表

数据透视表是用于汇总和分析大型数据集的强大工具。它们允许您重新组织和分组数据以提取有意义的见解。

创建数据透视表：选择数据范围，转到Data>Pivottable，然后选择数据透视表的位置(新工作表或现有工作表)。

配置数据透视表：在数据透视表编辑器中，将字段拖放到行、列、值和筛选器部分以配置数据透视表。您可以使用各种聚合函数(例如SUM、AVERAGE、COUNT等)汇总数据。

优化数据透视表：使用数据透视表编辑器中的选项对数据透视表进行排序、筛选和格式化，以获得更好的可读性和洞察力。

数据可视化

可视化数据有助于理解趋势、模式和异常值。GoogleSheets提供了多种用于数据可视化的图表类型。

创建图表：选择要可视化的数据，转到Insert>Chart，然后选择所需的图表类型(例如折线图、条形图、饼图)。

自定义图表：使用图表编辑器自定义图表的外观，包括标题、标签、颜色等。您还可以添加趋势线和误差线来增强您的分析。

嵌入图表：图表准备好后，您可以将其嵌入Google表格文档中或将其复制到Google文档或Google幻灯片等其他应用程序。

数据分析示例

在YouTube上观看此视频。

销售数据分析

让我们考虑一个分析零售店销售数据的示例。该数据集包括日期、产品、类别、销售额和数量列。

数据清理：确保没有重复的条目并且所有日期的格式都正确。使用该TRIM函数清除文本字段中的任何多余空格。

描述性统计SUM：分别使用和函数计算总销售额和平均销售额AVERAGE。例如，=SUM(D2:D100)计算总销售额，=AVERAGE(D2:D100)计算平均销售额。

数据透视表分析：创建数据透视表以按产品类别汇总销售额。使用SUM聚合函数将“类别”字段拖至“行”部分，将“销售额”字段拖至“值”部分。这提供了每个类别的总销售额的摘要。

趋势分析：插入折线图以可视化随时间变化的销售趋势。选择“日期”和“销售额”列，插入折线图，然后对其进行自定义以突出显示主要趋势。

客户反馈分析

考虑分析客户反馈数据的另一个例子。该数据集包括客户ID、反馈、评级和日期列。

情绪分析：使用该IF功能根据评级将反馈分类为正面或负面。例如，=IF(C2>=4,"Positive","Negative")将评级为4或更高的反馈分类为积极。

频率分析：使用该COUNTIF功能来统计正反馈条目和负反馈条目的数量。例如，=COUNTIF(D2:D100,"Positive")计算正反馈条目的数量。

数据透视表分析：创建数据透视表以按评级汇总反馈。使用COUNT聚合函数将“评级”字段拖至“行”部分，并将“反馈”字段拖至“值”部分。这提供了每个评级的反馈计数的摘要。

可视化：插入条形图以可视化反馈评级的分布。选择“评级”和“反馈”计数列，插入条形图，然后对其进行自定义以突出显示关键见解。

先进的数据分析技术

对于中级用户，Google表格提供了先进的技术来增强您的数据分析能力。

数组公式

数组公式允许您一次对多个值执行计算，返回结果数组。

基本数组公式：使用该ARRAYFORMULA函数将公式应用于整个范围。例如，=ARRAYFORMULA(A1:A10*B1:B10)将第1行到第10行的A列和B列中的相应值相乘。

条件数组公式ARRAYFORMULA：与其他函数结合，例如IF执行条件计算。例如，=ARRAYFORMULA(IF(A1:A10>100,"High","Low"))根据条件将A列中的值分类为“高”或“低”。

脚本编写和自动化

Google表格允许您使用GoogleApps脚本(一种基于JavaScript的语言)自动执行任务。

创建脚本：转到Extensions>AppsScript打开脚本编辑器。编写脚本来自动执行重复性任务，例如数据清理或生成报告。

运行脚本：从脚本编辑器保存并运行脚本。您还可以设置触发器以根据特定事件自动运行脚本，例如打开电子表格或编辑单元格。

GoogleSheets是一款多功能数据分析工具，提供了一系列适合初学者和中级用户的功能。通过掌握数据清理、排序、过滤和使用函数等基本技术，您可以开始有效地分析数据。随着您获得更多经验，您可以利用数据透视表、数组公式和GoogleApps脚本等高级功能来增强您的分析能力。通过练习和探索，您将能够使用Google表格发现有价值的见解并做出数据驱动的决策。更多信息请跳转至Google官方网站。