差异分析，简单给力哟！
Excel合并计算经常用来对结构相同的多份报表进行求和计算，但是当我们需要对两年期的数据进行差异比较分析时，也可以利用合并计算功能。
下图是2014-2015两年期同期数据的明细数据清单，下面就为大家分享如何使用合并计算功能，实现两年期的同期产品销售差异分析。
在该工作簿空白表格中，在“数据”选项卡下面选择“合并计算”命令，选择2015年同期数据。
“函数”默认选择为“求和”
点击“引用位置”处的扩展按钮选择需要处理的数据，然后添加。勾选“首行”、“最左列”、“创建指向源数据源的链接”前面的复选框。
这里需要指出的是，在合并计算时，如果勾选“创建指向源数据源的链接”，当分报表数据有变化时，合并表也会同步变化，实现自动更新。
在2014数据源表格中，更改数据源表格中涉及到计算差异的列字段标题。在列字段文本后加上一个空格，这样做的目的就是将本来相同的列字段名相同的两张表，变成不同字段名的两张表，避免2014-2015年两年期的数据不会进行求和汇总在一起。
按照步骤①中同样的方法添加2014年的数据，如图所示：
计算各差异项：在数据右侧单元格中输入各项差异的列字段名，然后在各行定义用2015年同期数据减去2014年同期数据，在合计所在行的C列单元格定义求和公式：
=SUBTOTAL(109,C2:C3411)
复制合计所在行C列的公式至K列。
当然也可以在合并表后面添加两列来分析两年期单价、单位成本的变化幅度。
从这个合并表实现的差异计算中，可识别出两年期的可比产品、不可比产品，也能对可比产品的两年同期数据进行差异比较分析，分析两年期的可比产品的盈利能力、不可比产品对毛利影响的程度。
上述合并计算是在同一工作簿中不同工作表之间实现的差异计算，如果是在两个不同工作簿中也可以实现合并计算，步骤基本相同。
所不同的是：需同时打开存放在某位置处的两个文件,然后点击“浏览”去选择文件，合并计算的行列区域需手工输入。
差异计算方法多种多样，但利用合并计算进行差异计算就是这么简单。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
