数据透视表和数据透视图ppt课件.ppt

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1、第7章数据透视表和数据透视图MicrosoftAccess2002或更高版本为表、查询和窗体等对象增加了两种新视图：“数据透视表（PivotTable）视图”和“数据透视图（PivotChart）视图”。“数据透视表视图”使用“Office数据透视表组件”，易于进行交互式数据分析。“数据透视图视图”使用“OfficeChart组件”，可以创建动态的交互式图表。7.1数据透视表视图7.1.1数据透视表视图的结构①筛选区②行区③列区④明细数据区【练习7-1（P173）】在数据透视表中显示某个城市中指定头衔的雇员的雇佣日期及姓

2、名等信息。7.1.2数据透视表视图的创建操作步骤（P173）：1．打开“雇员”表的数据透视表视图2．创建计算明细字段3．向数据透视表添加字段4．筛选数据7.1.2数据透视表视图的创建7.1.2数据透视表视图的创建【练习7-2（P176）】基于多表查询的数据透视表7.1.2数据透视表视图的创建1．为数据透视表准备数据来源——创建多表选择查询7.1.2数据透视表视图的创建2．切换到查询的数据透视表视图3．向数据透视表添加字段4．创建计算明细字段5．创建汇总字段6．隐藏明细信息，显示汇总信息7．修改字段标题8．设置数据格式9．

3、选择数据范围7.2多维数据分析在经济学、管理学乃至社会学领域中，常常需要从不同的视角对发生的事实进行分析，以便为企业经营管理和社会经济管理提供决策依据，由此产生了多维分析（MultidimensionalAnalysis）的思想和方法。7.2.1基本概念度量值（Measure）：决策者所关心的具有实际意义的数量。维（Dimension）：人们观察和分析数据（即度量值）的特定视角。“维”具有层次结构，进而形成了维级别（DimensionLevel）的概念。由于维级别的存在，人们所观察和分析的数据（即度量值）也就具有不同的粒

4、度（Granularity）。维的一个取值称为该维的一个维成员（DimensionMember）。如果一个维具有多个级别，那么该维的维成员就是在连续的若干个维级别取值的组合。7.2.1基本概念维级别与数据的粒度7.2.2多维数据集及其数据源7.2.3多维数据分析方法多维数据分析指对多维数据集进行上卷、下钻、切片、切块、旋转等各种分析操作，以求剖析和透视业务数据，使业务分析员、决策者等用户能够从多个维、多层维级别观察度量值，从而全方位、多层次地了解基础业务数据中所隐含和反映的业务状态。7.2.3多维数据分析方法7.2.3多

5、维数据分析方法7.2.3多维数据分析方法7.2.3多维数据分析方法7.2.3多维数据分析方法对多维数据集的旋转（Pivot或Rotate）分两种情况：一是在保持维及维级别和维成员不变的情况下，改变维的组织顺序；二是改变维组合，使用不同的维进行多维数据集变换。7.2.4使用数据透视表进行多维数据分析7.2.4使用数据透视表进行多维数据分析【练习7-3（P185）】（由学生自己完成）创建如上图所示的数据透视表，其中“地区”是按照“客户”的地理位置划分的。7.3创建数据透视图视图在数据透视图视图中，以各种图形的形式来表示数据。

6、这些图形包括柱形图、面积图、条形图、折线图、平滑线图、饼图、圆环图、股价图、XY散点图、气泡图、雷达图和极坐标图。与采用表格和文字表示数据的形式相比，图形表示方式具有可视化好和直观性强的特点。7.3.1数据透视图视图的数据源与数据透视表视图相类似，表和查询为数据透视图视图提供了基础数据。7.3.2数据透视图视图的元素1．数据透视图的轴7.3.2数据透视图视图的元素2．数据透视图的区域前四个区域中设置的字段都来自表和查询等数据源中。通常情况下，在筛选区域、分类区域和系列区域中设置的字段属于离散型数据（如地区、年度和雇员姓名

7、），而在数据区域中设置的字段属于连续型数据（如销售额）。7.3.3创建数据透视图视图【练习7-4（P189）】创建如前图所示的数据透视图。1．为将要创建的数据透视图准备数据源——基于分组的多表选择查询7.3.3创建数据透视图视图2．向数据透视图添加字段3．设置坐标轴标题4．设置图形类型5．添加图表工作区标题6．设置图表工作区标题及其格式7．对绘图区域的边框样式和填充形式等相关属性进行设置7.3.3创建数据透视图视图可视化多维分析在利用数据透视图进行多维分析时，通常将“维”字段（如“地区”、“雇员姓名”和“年度”）设置在筛

8、选、分类和系列区域中，而将分析的“度量值”字段（如“销售额”）设置在数据区域。并且，设置在筛选、分类和系列区域中的“维”字段属于离散型数据，而设置在数据区域中的“度量值”字段可以属于离散型数据（如订单数）、也可以属于连续型数据（如销售额）。。7.4查询、数据表视图、数据透视表视图和数据透视图视图之间的关系查询为数据透