Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界

在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分类标签，通过数据自身的相似性将样本划分为若干组（聚类），广泛用于客户分群、产品归类、异常识别等场景。提及聚类分析，多数人会首先想到 Python（scikit-learn）、R（cluster 包）等专业工具，但对 “Excel 能否做聚类” 存在疑问。

答案是：Excel 可以实现基础聚类分析，但仅适用于小数据量、低复杂度场景。它没有内置 “一键聚类” 的算法（如 K-means、层次聚类），但可通过 “数据分组 + 可视化 + 函数计算” 的组合方式，完成简单的聚类需求（如客户消费分层、产品属性归类）；对于复杂场景（如高维数据、动态聚类数调整），则需借助 Power Query 或 VBA 扩展能力，且仍无法替代专业工具。本文将从基础到进阶，拆解 Excel 实现聚类的具体方法、实战案例与适用边界。

一、先明确：Excel 聚类的核心定位 ——“基础探索性分析”

在深入方法前，需先厘清 Excel 在聚类分析中的角色：它不是为聚类设计的专业工具，而是通过 “现有功能组合” 满足 “轻量、快速、可视化” 的聚类需求，核心定位是 **“探索性聚类”**—— 帮助用户在正式用专业工具建模前，快速观察数据分布、划分初步分组，而非完成高精度、大规模的聚类任务。

Excel 聚类的适用场景与不适用场景对比：

二、Excel 基础聚类方法：3 种适合新手的操作（无需编程）

对于无编程基础、数据量较小（如 1000 条以内）的用户，可通过 “数据透视表分组”“条件格式可视化”“函数相似度计算” 三种方法实现基础聚类，操作门槛低，结果直观。

1. 方法 1：数据透视表 + 手动分组 —— 基于 “已知特征相似性” 聚类

这是最基础的聚类思路：通过数据透视表对 “关键特征” 进行汇总，再根据特征值范围手动划分聚类，适合 “基于业务经验的规则化聚类”（如客户消费分层）。

实战案例：电商客户消费数据聚类（分 “高 / 中 / 低” 消费群）

假设我们有 1000 条客户数据，包含 “客户 ID、消费金额（元）、购买频次（次 / 月）、最近消费时间（天前）”，需按 “消费能力” 聚类：

操作步骤：

1. 数据预处理：确保数据无缺失值（如用=IF(ISBLANK(A2),"未知",A2)填充缺失客户 ID）；

2. 用数据透视表汇总核心特征：

• 插入数据透视表，将 “客户 ID” 拖至 “行”，“消费金额”“购买频次” 拖至 “值”（均选 “平均值”）；

• 得到 “每个客户的平均消费金额、平均购买频次” 汇总表；

1. 手动设定聚类规则（基于业务经验）：

• 高消费群：平均消费金额≥5000 元 且 购买频次≥5 次 / 月；

• 中消费群：1000 元≤平均消费金额＜5000 元 且 2 次 / 月≤购买频次＜5 次 / 月；

• 低消费群：平均消费金额＜1000 元 或 购买频次＜2 次 / 月；

1. 添加 “聚类标签” 列：

• 在透视表旁插入 “聚类标签” 列，用IF函数实现自动分组：

=IF(AND(B2>=5000,C2>=5),"高消费群",IF(AND(B2>=1000,B2<5000,C2>=2,C2<5),"中消费群","低消费群"))

• 其中 B2 = 平均消费金额，C2 = 平均购买频次；

1. 可视化聚类结果：

• 插入 “散点图”，X 轴 = 购买频次，Y 轴 = 消费金额，按 “聚类标签” 设置数据点颜色（高消费群 = 红色，中 = 蓝色，低 = 灰色），直观展示聚类分布。

优势与局限：

• 优势：完全基于业务规则，结果可解释性强，适合需 “业务主导” 的聚类（如按公司定价策略分层）；

• 局限：依赖人工设定规则，无 “数据驱动的相似性计算”，无法处理无明确规则的场景（如用户行为聚类）。

2. 方法 2：条件格式 + 散点图 —— 基于 “数值相似性” 可视化聚类

当聚类维度为 2 个（如 “身高 + 体重”“广告投入 + 销售额”）时，可通过 “散点图 + 条件格式” 直观观察数据密集区域，手动划分聚类，核心是 “通过可视化发现数据自然分组”。

实战案例：产品属性聚类（按 “价格 + 销量” 分 “畅销高价 / 畅销低价 / 滞销”）

假设我们有 50 款产品数据，包含 “产品 ID、单价（元）、月销量（件）”，需按 “价格 - 销量” 关系聚类：

操作步骤：

1. 数据整理：删除销量为 0 的异常产品，确保 “单价”“销量” 为数值型；

2. 插入散点图：

• 选中 “单价”“月销量” 两列数据，插入 “带平滑线的散点图”；

• 设置 X 轴 = 单价，Y 轴 = 月销量，添加数据标签（显示产品 ID）；

1. 用条件格式标记密集区域：

• 观察散点图，发现 3 个密集区域：

  • 区域 1（畅销高价）：单价≥200 元，月销量≥1000 件；

  • 区域 2（畅销低价）：单价＜200 元，月销量≥1000 件；

  • 区域 3（滞销）：月销量＜500 件；

• 选中数据区域，用 “突出显示单元格规则” 标记：

  • 畅销高价：单价≥200 且销量≥1000 → 填充红色；

  • 畅销低价：单价＜200 且销量≥1000 → 填充蓝色；

  • 滞销：销量＜500 → 填充灰色；

1. 添加聚类标签：用IF函数自动生成标签，与方法 1 步骤 4 类似。

优势与局限：

• 优势：可视化强，能直观发现数据自然分组，适合 “探索性聚类”（如初步观察产品分布）；

• 局限：仅支持 2 维数据（多维度无法在散点图展示），依赖人工判断密集区域，主观性强。

3. 方法 3：函数计算相似度 —— 基于 “距离公式” 划分聚类

聚类的核心是 “计算样本间相似度”（如欧几里得距离、曼哈顿距离），Excel 可通过内置函数手动计算相似度，再根据距离阈值划分聚类，适合 “小样本、高精度” 的简单聚类。

核心原理：欧几里得距离（衡量 2 个样本的相似度）

对于 2 个样本 A（x1,y1）和 B（x2,y2），欧几里得距离越小，相似度越高，公式为：

在 Excel 中可通过SQRT和POWER函数实现：

=SQRT(POWER(x1-x2,2)+POWER(y1-y2,2))

实战案例：用户行为聚类（按 “登录次数 + 互动时长” 分相似用户）

假设我们有 50 个用户的 “日登录次数”“日互动时长（分钟）” 数据，需将相似度高的用户归为一类：

操作步骤：

1. 选择 “基准样本”：从 50 个用户中选 3 个代表性样本（如登录次数最高、互动时长最长、中等水平）作为聚类中心；

• 基准 1（高活跃）：登录 10 次 / 天，互动 60 分钟 / 天；

• 基准 2（中活跃）：登录 5 次 / 天，互动 30 分钟 / 天；

• 基准 3（低活跃）：登录 2 次 / 天，互动 10 分钟 / 天；

1. 计算每个用户到基准的距离：

• 在数据旁插入 3 列 “到基准 1 距离”“到基准 2 距离”“到基准 3 距离”，输入公式：

# 到基准1的距离（A2=登录次数，B2=互动时长）

=SQRT(POWER(A2-10,2)+POWER(B2-60,2))

• 同理计算到基准 2（5,30）、基准 3（2,10）的距离；

1. 划分聚类：

• 插入 “聚类标签” 列，用MIN函数找到每个用户距离最近的基准，标记对应聚类：

=IF(MIN(C2,D2,E2)=C2,"高活跃群",IF(MIN(C2,D2,E2)=D2,"中活跃群","低活跃群"))

• 其中 C2 = 到基准 1 距离，D2 = 到基准 2 距离，E2 = 到基准 3 距离；

1. 验证聚类效果：用方法 2 的散点图可视化，按聚类标签着色，观察是否符合预期。

优势与局限：

• 优势：引入 “数据驱动的相似度计算”，比手动规则更客观，适合小样本的精细聚类；

• 局限：需手动选择基准样本（聚类中心），无法自动优化聚类数，计算量大（1 万条数据需手动拉公式）。

三、Excel 进阶聚类方法：2 种扩展方案（Power Query/VBA）

当数据量稍大（1 万条以内）或需自动化聚类流程时，可通过 Power Query（数据清洗 + 批量分组）或 VBA（编写简化聚类算法）提升效率，接近 “半自动化” 聚类。

1. 方法 4：Power Query + 动态分组 —— 批量处理多维度数据

Power Query 的核心优势是 “批量数据清洗 + 动态分组”，可先对多维度特征做标准化（消除量纲影响，如将 “消费金额” 从 “元” 转为 “0-1 标准化值”），再按分组规则批量生成聚类标签，适合 “多维度、需重复执行” 的聚类场景。

实战案例：多维度客户聚类（消费金额 + 购买频次 + 复购率）

假设我们有 8000 条客户数据，需按 3 个维度聚类，步骤如下：

操作步骤：

1. 数据导入 Power Query：

• 选中数据区域，点击【数据】→【从表格 / 区域】，进入 Power Query 编辑器；

1. 特征标准化（消除量纲）：

• 对 “消费金额（A 列）”“购买频次（B 列）”“复购率（C 列）” 做 0-1 标准化（公式：(原值 - 最小值)/(最大值 - 最小值)），添加 3 列标准化特征：

// 消费金额标准化

= ( [消费金额] - List.Min(#"更改的类型"[消费金额]) ) / ( List.Max(#"更改的类型"[消费金额]) - List.Min(#"更改的类型"[消费金额]) )

• 同理生成 “购买频次标准化”“复购率标准化” 列；

1. 计算 “综合得分”（多维度合并）：

• 添加 “综合得分” 列，按业务权重计算（如消费金额占 50%，购买频次 30%，复购率 20%）：

= [消费金额标准化]*0.5 + [购买频次标准化]*0.3 + [复购率标准化]*0.2

1. 动态分组（按综合得分）：

• 点击【添加列】→【条件列】，设置分组规则：

  • 综合得分≥0.8 → “高价值客户”；

  • 0.5≤综合得分＜0.8 → “中价值客户”；

  • 综合得分＜0.5 → “低价值客户”；

1. 加载数据并可视化：

• 点击【关闭并上载】，将带聚类标签的数据加载到 Excel，用 “三维散点图”（X = 消费金额，Y = 购买频次，Z = 复购率）展示聚类结果。

优势与局限：

• 优势：支持多维度标准化，分组规则可动态修改（如调整综合得分阈值），适合需重复执行的聚类（如每月客户分层）；

• 局限：仍需手动设定分组规则，无法自动优化聚类数，高维数据（≥5 维）处理仍繁琐。

2. 方法 5：VBA 编写简化 K-means—— 实现 “半自动化” 聚类

K-means 是最常用的聚类算法，Excel 无内置，但可通过 VBA 编写简化版（仅支持 2-3 维数据、固定 K 值），实现 “自动计算聚类中心 + 样本分配”，适合有一定 VBA 基础的用户。

核心逻辑（简化 K-means）：

1. 手动指定 K 值（如 K=3）；

2. 随机选择 K 个样本作为初始聚类中心；

3. 计算每个样本到 K 个中心的欧几里得距离，分配到最近的聚类；

4. 重新计算每个聚类的 “中心”（样本特征均值）；

5. 重复步骤 3-4，直到聚类中心不再变化或达到迭代次数（如 10 次）。

VBA 代码片段（2 维数据聚类，K=3）：

Sub SimpleKMeans()

   Dim ws As Worksheet

   Set ws = ThisWorkbook.Sheets("数据") ' 数据所在工作表

   Dim lastRow As Integer

   lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, 1).End(xlUp).Row ' 最后一行数据



   ' 1. 定义K值、特征列（X=B列，Y=C列）

   Dim K As Integer: K = 3

   Dim iter As Integer: iter = 10 ' 迭代次数

   Dim centerX(1 To 3) As Double, centerY(1 To 3) As Double ' 聚类中心



   ' 2. 随机选择初始中心（从第2行到lastRow行）

   Randomize

   For i = 1 To K

       centerX(i) = ws.Cells(Int((lastRow - 2 + 1) * Rnd + 2), 2)

       centerY(i) = ws.Cells(Int((lastRow - 2 + 1) * Rnd + 2), 3)

   Next i



   ' 3. 迭代计算聚类

   For j = 1 To iter

       ' 计算每个样本到中心的距离，分配聚类

       For i = 2 To lastRow

           Dim dist(1 To 3) As Double

           ' 欧几里得距离

           dist(1) = Sqr((ws.Cells(i, 2) - centerX(1)) ^ 2 + (ws.Cells(i, 3) - centerY(1)) ^ 2)

           dist(2) = Sqr((ws.Cells(i, 2) - centerX(2)) ^ 2 + (ws.Cells(i, 3) - centerY(2)) ^ 2)

           dist(3) = Sqr((ws.Cells(i, 2) - centerX(3)) ^ 2 + (ws.Cells(i, 3) - centerY(3)) ^ 2)

          

           ' 分配到距离最近的聚类

           ws.Cells(i, 4) = WorksheetFunction.Match(WorksheetFunction.Min(dist), dist, 0)

       Next i



       ' 4. 更新聚类中心（计算每个聚类的均值）

       For c = 1 To K

           Dim sumX As Double, sumY As Double, count As Integer

           sumX = 0: sumY = 0: count = 0

           For i = 2 To lastRow

               If ws.Cells(i, 4) = c Then

                   sumX = sumX + ws.Cells(i, 2)

                   sumY = sumY + ws.Cells(i, 3)

                   count = count + 1

               End If

           Next i

           ' 避免除以0（无样本分配的情况）

           If count > 0 Then

               centerX(c) = sumX / count

               centerY(c) = sumY / count

           End If

       Next c

   Next j



   MsgBox "K-means聚类完成！聚类结果在D列（1-3代表3个聚类）"

End Sub

操作步骤：

1. 将数据放在 “数据” 工作表，X 特征（如购买频次）在 B 列，Y 特征（如消费金额）在 C 列；

2. 按Alt+F11打开 VBA 编辑器，插入 “模块”，粘贴上述代码；

3. 运行宏（F5），聚类结果会自动写入 D 列（1 = 聚类 1，2 = 聚类 2，3 = 聚类 3）；

4. 用散点图可视化，按 D 列着色，观察聚类效果。

优势与局限：

• 优势：实现 “数据驱动的自动聚类”，无需手动设定规则，适合小样本的 K-means 基础需求；

• 局限：VBA 代码需手动调试（如 K 值、迭代次数），不支持高维数据，无聚类质量评估（如轮廓系数）。

四、Excel 聚类的核心局限：为什么无法替代专业工具？

尽管 Excel 能实现基础聚类，但与 Python（scikit-learn）、R（cluster 包）、SPSS 等专业工具相比，存在 4 个核心局限，决定了它仅能作为 “探索性工具”，而非 “生产级工具”：

1. 性能瓶颈：数据量与维度受限

• Excel 单工作表最大支持 1048576 行数据，但聚类时超过 1 万行就会出现卡顿（如函数计算、散点图渲染延迟）；

• 专业工具支持百万级数据（如 Python 用 Pandas 处理 100 万条数据仅需几秒），且能高效处理高维数据（如 10 + 个特征）。

2. 算法能力弱：无内置聚类算法，调优困难

• Excel 无 “一键 K-means / 层次聚类” 功能，需手动实现或依赖 VBA（仅能写简化版）；

• 专业工具内置多种聚类算法（K-means、DBSCAN、层次聚类），且支持自动调优（如用肘部法则选 K 值、轮廓系数评估聚类质量）。

3. 自动化与复用性差

• Excel 聚类需手动操作步骤（如拉公式、调整散点图），无法批量处理多批数据（如每天自动聚类当日客户数据）；

• 专业工具可编写脚本（如 Python 脚本），实现 “数据导入→聚类→结果输出” 全自动化，支持定时执行。

4. 可视化能力单一

• Excel 仅支持散点图、柱状图等基础可视化，无法展示聚类的 “层次关系”（如 dendrogram 树状图）、“密度分布”（如热力图）；

• 专业工具可通过 Matplotlib、Seaborn 生成聚类热力图、3D 聚类图、聚类中心对比图，更直观展示聚类逻辑。

五、场景化选择建议：Excel vs 专业工具

根据数据量、聚类需求、用户能力，可按以下原则选择工具：

六、总结：Excel 聚类 ——“够用就好” 的轻量选择

Excel 能做聚类分析，但它的价值不在于 “替代专业工具”，而在于 “满足轻量、快速、无编程门槛的聚类需求”：对电商运营来说，用 Excel 快速将客户分为高 / 中 / 低消费群，支撑促销策略；对产品经理来说，用 Excel 按 “价格 - 销量” 聚类产品，初步判断产品定位 —— 这些场景下，Excel 的 “便捷性” 远大于 “功能局限性”。

若你的需求超出 “小数据、简单聚类” 范畴，不必强求用 Excel 实现复杂聚类，转而选择 Python（scikit-learn）等专业工具，既能提升效率，又能保证聚类质量。毕竟，数据分析的核心是 “用合适的工具解决问题”，而非 “用单一工具硬扛所有需求”。

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