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一张报表奋斗N晚?数据分析对它说“NO”
现在来抛出一些问题,比如要进行一个价格段的观察,这应该是很多朋友对宝贝进行定价,包括一些做什么价位段产品的规划等很多情况下的一个需求。正确的一个价位段的分析,可以避免陷入一个被动,否则陷入一个进退两难的地步。
有了一个目的,第二步的一个工作就是寻找相对应的一个数据源,需要去寻找不同价位段的一些指标情况的数据源。
这边有一个关于各种客单价的一个情况:
接下来就可以进行一个透视了, 但是就像那句网络用语一样,并没有什么用,这样的价格,有好几百个,看着就头疼。这并不是想要的结果,所以工具除了节约时间之外,另外的好处也渐渐显现出来,那就是更加可视化。
先给大家看结果, 这样的一个结果给到大家就比较清楚,每一个阶段的价格做一个汇总。可以很清楚明白的看到想要的结果。每一个价格段都可以清楚明白的了解一个具体的被关注数量,也可以一眼能看出,这个类目的产品,哪一个价位段的是更受人们关注,当然,这个肯定不限于关注人数,也可以是收藏人数,搜索点击次数等一系列的数据,都可以用这个方法来进行一个观察。
接下来,就分享一下这样的内容是怎么做到的。
先随机点中客单价这一列中的任意一个单元格,记得要是客单价这一列中的某一个单元格,然后右键,这时候会有一个创建组:
点击这个按键:
这边可以看到3个框,分别解释一下都代表什么含义。第一个框,默认值为数据那一列的值的一个最小值,第二个框代表的是一个最大值。最后一个框的话,代表的就是一个价格段的区间,10,20,50的一个金额区间都是可以自由选择的,可以自己点默认的设置。但是从中可以明显看到,默认设置不够美观,因此更多的自主的进行一个价格段的设置,这里已经知道低级价在133,那可以设置130,最高价可以设置为300,步长为10的话,就是刚才做的情况,步长也可以是20,结果就是:
虽然最后上限会强制变成310,但是并不影响我们的一个观看。
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主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
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