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夏季男装数量:逐年递增
Excel技巧
2024-02-05 05:09:40
玩味十足的数据透视表
各位同仁,让我们来玩转一下数据透视表,以下面的数据源为基础,进行一系列趣味操作:
商品 | 季节 | 年份 | 款式 | 库存 |
---|---|---|---|---|
男装 | 夏季 | 2013 | A | 50 |
女装 | 春季 | 2014 | B | 60 |
男装 | 冬季 | 2015 | C | 70 |
女装 | 秋季 | 2016 | D | 80 |
男装 | 夏季 | 2017 | A | 90 |
女装 | 春季 | 2018 | B | 100 |
男装 | 冬季 | 2019 | C | 110 |
女装 | 秋季 | 2020 | D | 120 |
1. 夏季男装数量
我们通过透视表可以看到:
年份 | 夏季男装数量 |
---|---|
2013 | 50 |
2017 | 90 |
从数据中可以看出,夏季男装数量在2013年至2017年间呈稳定增长趋势。
2. 13年男女款式的数量
同样通过透视表,我们得到以下数据:
款式 | 男装数量 | 女装数量 |
---|---|---|
A | 50 | 0 |
B | 0 | 60 |
可见,2013年男装A款式的数量远高于女装。这一信息对于库存管理和针对性营销活动非常有帮助。
3. 各季节实际库存数量
透视表显示:
季节 | 库存数量 |
---|---|
春季 | 160 |
夏季 | 140 |
秋季 | 200 |
冬季 | 180 |
这一数据揭示了不同季节的库存分布情况,为合理配置库存资源和预测未来需求提供了重要参考。
4. 库存前10的款号、数量
最后,我们按照库存数量进行排名,得到以下结果:
款号 | 库存数量 |
---|---|
D | 120 |
C | 110 |
B | 100 |
A | 90 |
... | ... |
这一信息有助于企业集中关注畅销款,确保其库存充足,避免因缺货而失去潜在销售。