公式计算出每个省有多少家不同类型的门店面积怎么算？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-12-01 08:30 标签： 门店面积怎么算

各位数据的朋友，大家好，我是老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事。
上期内容和作业
上一讲讲了排名与TOP的场景，排名是以排序为基础，从1开始标识其排名的序号；而TOP则是以排序为基础，仅显示N行或N%行记录。上一讲还给大家出了两道作业，我们这就来解答一下。
第1题：如何按不同指标进行综合排名？
这一题主要要理解什么是综合排名？所谓综合排名，就是按某些指标分别排名，然后再按特定的权重将排名相加，得到综合排名。这和我们从小评定的三好学生类似，只是我们是用了量化的方法去计算。
我们举一个具体的例子：比如我们想根据收入、客单价、毛利三个指标来给门店进行综合排名，其中，收入占50%，客单价与毛利各占25%的权重，加权汇总就可以得到一个综合排名值。
接下来我们直接在系统中操作：
第一步，汇总收入、毛利、客单价三指标
添加收入、毛利指标：点击【汇总】旁的【+】，勾选【收入】、【毛利】，点击确定。
要计算客单价，首先要添加客流量，然后根据公式：客单价=收入/客流量，来进行计算。
客流量：点击【汇总】旁的【+】，勾选【订单号】，左下角选择【唯一计算】，点击确定。点击该指标旁的【…】，点击【重命名】，修改为【客流量】。
客单价：点击【汇总】旁的【+】，点击【fx】，在【计算成员1】中输入【客单价】，点击左下角【汇总区域】，在【自定义表达式】中输入计算公式：收入/客流量，点击确定。
第二步，在行维度中增加门店指标
点击【行维度】旁的【+】，勾选【门店】，点击确定。
第三步，进行排名设置
收入排名：点击【收入】旁的【…】，点击【排名】，点击【行总排名】。
毛利、客单价的排名设置同上。
最后，增加一个综合排名：
点击【汇总】旁的【+】，点击【fx】，勾选左下角【汇总区域】，在【计算成员1】中输入【综合排名】，在【自定义表达式】中，输入计算公式：收入航总排名x0.5+毛利行总排名x0.25+客单价行总排名x0.25，点击确定。
点击右侧【表列】属性，在【序列】中选择【综合排名】，将列格式下的【值小数位】修改成【2】，即可得到以下效果：
之后点击图表中的【综合排名】进行组内排序，将获得更加直观清晰的展示效果。
第2题：查询哪些门店给公司贡献了80%的销额？
根据我们上节讲过的内容，大家一定会想到用TOPN%来实现。但事实上，用TOPN%是实现不了的。为什么？
我们先审一下题目：哪些门店给公司贡献了80%的销额？这里的重点是80%的销额是怎么计算的？它是先将各门店的销额从高到低进行排序，然后依次相加，再除以总销额得到的（我们称之为累计占比）。借此分析出这个累计占比在什么情况下达到80%，又是由哪几个门店的销额相加得到的。这样就得到了我们这道作业的答案了。
也就是说，我们不是随便从10个门店中找到8个门店（80%），也不是随便找几个门店让其累计的销额占比超过80%即可（需要按销额从高到低进行排序）。
听到这里，大家应该明白，上一讲的TOPN%是没办法实现这个需求的，而这个需求，恰好是今天要讲的内容。
本期内容
今天要讲的内容就是与销售占比相关的内存计算。包括三部分的内容：
1、占比：
比如各门店收入占公司总体收入的比重？比如计算A门店的收入占比，就是将A门店的收入/所有门店的收入得到的值。这个占比还要区分另外一种情况，就是根据不同的层级来计算与父级汇总的占比。比如我们在看各门店各品类的收入时，想看某个门店各品类的收入占公司总体收入的比重（行总占比），也可能想看某个门店各品类的收入占当前门店总收入的比重（行占比）。如果只有一个层级，那么，行总占比与行占比计算得到的结果相同。
2、TOP占比：
当我们在进行TOPN分析时，如果用普通的占比，得到的仍然是某个门店占父级或总计的比重，但如果想看门店销售TOP10中每个门店在前10中的比重，而非在所有门店中的比重时，就得用TOP占比了。
TOP占比与普通占比的区别在于，TOP占比就是匹配TOP N使用的，TOP占比的除数为显示出来的TOP N的总计，而普通占比则是所有行的总计。
3、累计占比：
在讲累计占比前，我们要先讲一下累计，所谓累计值，就是逐行累加或者逐列累加，加到最后的值，就是总计的值。而累计占比即当前行或列的累计值占总计的比例，同时也是逐行累加或者逐列累加，加到最后的占比，就是100%。
这里给大家普及一个小知识，用到累计与累计占比最为典型的一个场景就是柏拉图（排列图），这里的柏拉图不是大家熟知的那个哲学家柏拉图，柏拉图是美国品管大师朱兰博士运用意大利经济学家柏拉图（Pareto又译帕累托）的统计图加以延伸所创造出来的，多用在质量管理中。
比如下图中，X轴的ABCD是指质量缺陷的种类，而左侧的Y轴记录的是质量缺陷出现的次数，而右侧Y轴记录的是各缺陷种类的累计百分比，将各累计占比的点连成的线就是帕累托曲线。如果在累计百分比这里画出一条80%的分隔线，就可以直观的看到，哪几种缺陷占到了出现总次数的80%，即关键的少数；而80%-100%这个区间的缺陷种类称之为微不足道的多数。它的灵感就来自意大利经济学家帕累托关于社会财富状况中“关键的少数和微不足道的多数”现象。
讲到这里，再通俗一点讲，就是我们大家都知道的2-8定律，而我们上一讲留的那道作业题，想知道哪些门店给公司贡献了80%的收入？就是要用到累计占比这个功能。
好的，讲到这里，想必大家已经有些晕了，我们通过一些示例来实践一下。
系统实操
1、计算分析各门店的收入占比
首先，制作一个将【收入】放到汇总中，将【门店】放到行维度中的表格，然后进行占比分析。
增加收入指标：点击【汇总】旁的【+】，勾选【收入】，点击确定。
增加门店指标：点击【行维度】旁的【+】，勾选【门店】，点击确定。
收入行占比：点击【收入】旁的【…】，点击【占比】，点击【行占比】。
2、各品类在各门店的占比情况
在上题的基础上，先把【品类】放到行维度中，然后做行总占比分析。
增加品类指标：点击【行维度】旁的【+】，勾选【品类】，点击确定。
收入行总占比：点击【收入】旁的【…】，点击【占比】，点击【行总占比】。
点击右侧【表列】属性，在【序列】中选择【收入行占比】，在【值类型】中选择【百分比】，在【值小数位】中选择【2】，即可获得以下报表效果：
3、卖的最好的前10种商品占比情况如何？
新建将【收入】放到汇总中，将【商品】放到行维度的表格，然后做以下操作：
对收入进行降序：依次点击【收入】旁的【…】、【排序】、【降序】。
对商品进行top10设置：依次点击【商品】旁的【…】、【显示行TOP】、【10】。
这个时候看到的是各个品类商品占到整个公司商品收入的占比。如果我们要看到各个品类占到top10中的收入占比是多少，就需要做top占比分析：
依次点击【收入】旁的【…】、【TOP占比】、【行TOP占比】。
4、分析某月各门店的占比，以及，同一个门店每个月的占比
新建一个表格，把【收入】放汇总，把【门店】放行维度，再把【时间年】、【时间月】放列维度。
筛选2010年的数据：点击【筛选】旁的【+】，勾选【时间年】后并打开勾选【2010】，点击确定。
分析每个月各个门店的占比：依次点击【收入】旁的【…】、【占比】、【行占比】。
分析同一个门店不同月份的占比：依次点击【收入】旁的【…】、【占比】、【列占比】。
5、找出给公司贡献了80%收入的门店？
新建一个以【收入】为汇总指标，以【门店】为行维度，并对收入指标进行降序的表格。
降序：依次点击【收入】旁的【…】、【排序】、【降序】。
收入行累计：依次点击【收入】旁的【…】、【累计值】、【行累计】。
收入行累计占比：依次点击【收入】旁的【…】、【累计占比】、【行累计占比】。点击右侧【表列】属性，在序列中选择【收入行累计占比】，在值类型中选择【百分比】，在值小数位中选择【2】。
敲黑板，讲重点
1、 今天讲的内容，大家最好是将制作出来的表格导出到EXCEL中，根据自己的理解在EXCEL中计算验证一下。
2、 今天讲的内容都有行/列，以及是与总计计算还是与父级小计计算的区别，大家在实际场景中理解消化。
最后，给大家出一道作业：
如何画出一个帕累托的统计图，来看品类销售是否符合2-8定律？
下一讲，我们会讲之前搁置的子查询的应用场景，敬请期待。
老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事，我们下一讲再见！返回搜狐，查看更多
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2023-04-18 10:22
来源:
部落窝教育发布于：四川省
编按：Excel最著名的是它处理数字的能力，它提供了大量的数字计算和统计函数，可以解决我们日常工作中遇到的各类数据统计问题，今天就和大家分享4个与平均值有关的问题。
问题1：根据指定的条件计算平均值
在Excel中，求一组数据的平均数一般是用AVERAGE函数来解决，但是，在计算具体问题的平均数时，往往有各种各样的限制条件。
下图是某公司的员工工资统计表，现在需要统计每个部门的平均工资，这时候就可以使用AVERAGEIF进行统计，公式为：=AVERAGEIF(C:C,F2,D:D)
这个函数的格式为：AVERAGEIF(条件区域，条件值，数据区域)，函数的基础用法可以参考往期教程，这里就不啰嗦了。
问题2：剔除一个最大值和一个最小值后求平均值
下图是某公司的员工技能大赛评分表，共有8名评委给选手打分，最终成绩是去掉一个最高分和一个最低分后计算平均分来确定的。
这种情况就需要用到TRIMMEAN函数，公式为：=TRIMMEAN(B2:I2,2/COUNT(B2:I2))
本例中在计算平均值的时候是去掉一个最大值和一个最小值，如果需要去掉n个最大值和n个最小值，再求平均值，则可使用如下公式：：
=TRIMMEAN(数据区域，2*n/COUNT(数据区域))。
对于这个函数会套用公式即可，具体原理有点复杂，就不解释了。
问题3：统计前三名的平均销量
在做销售分析的时候，有时候不是按照整体数据进行平均，而是对排名靠前的一部分品种去做平均。
例如下图所示的是11个商品在6个门店的销售数据，要统计每家店销量前三名的商品的平均销量，遇到这种情况，就需要使用AVERAGE+LARGE函数组合，公式为：=AVERAGE(LARGE(B2:B12,{1;2;3}))
本例中利用LARGE函数的k参数支持数组的特性，使用{1;2;3}作为LARGE函数的第2参数，提取销量中的前3个最大值，然后使用AVERAGE函数求其平均值，即得各店销售数量前3名的平均销量。
问题4：计算加权平均值
加权平均值，即各数值乘以相应的单位数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。
加权平均法计算的数据比较贴近实际，所以在计算一些要求比较精确的数据时都要求用加权平均法计算，例如产品平均毛利润率、进货平均单价等。
下图为某公司1月办公用品采购明细表，要计算各物品的加权平均单价需要使用SUMPRODUCT与SUMIF函数组合，公式为：
=SUMPRODUCT(($A$2:$A$100=F2)*$C$2:$C$100*$D$2:$D$100)/SUMIF($A$2:$A$100,F2,$C$2:$C$100)
公式看起来长，但是原理并不是很难理解，以商品A为例，用SUMPRODUCT(($A$2:$A$100=F2)*$C$2:$C$100*$D$2:$D$100)计算出采购商品A的总金额，也就是对商品A每次的采购数量*单价进行求和，再用SUMIF($A$2:$A$100,F2,$C$2:$C$100)计算出商品A的采购总数量，总金额/总数量就是加权后的平均进价。
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