處理多張Excel報表一定要會!進階版的樞紐分析,不同工作表也能快速整合
處理多張Excel報表一定要會!進階版的樞紐分析,不同工作表也能快速整合

樞紐分析是許多工作者最喜歡用的Excel工具之一,方便交叉分析、整理資料,據Microsoft MVP微軟全球最有價值專家王作桓所說,只要學會運用樞紐,即可完成85%以上的公司報表。

延伸閱讀:Excel高手最愛用!3步驟學會超強大「樞紐分析」,資料處理再也不愁

但樞紐分析的限制是只能處理單一工作表的資料,而企業內部的報表通常分散於不同的檔案和不同的工作表,如果想要整合,就要學習樞紐分析的進階版: 關聯式樞紐 !如果了解關聯式樞紐分析的應用,肯定為你節省不少整理報表的時間。

假設小劉在經理人月刊擔任業務,他想知道2016年經理人月刊特賣會上哪些類別的書籍特別受人喜愛,方便未來推銷品時,可以有一個明確的行銷方向。因此,他從銷售部門資料庫拿到了 「訂購資料表」「書籍條目表」 ,前者將一筆筆訂單記錄下來,後者則是將各種產品編號的明細,記載每個編號對應的產品名稱。


訂購資料表

關聯式樞紐01.PNG

書籍條目表

關聯式樞紐02.PNG

小劉想運用樞紐分析,整理這兩個工作表的訂購資訊,才能看出哪一本書、哪種類別最暢銷。

首先要做的設定:設定表格格式

要使用關聯式樞紐,必須將每一個用到的資料都設定成 表格 ,設定方法如下:

STEP1 選取需要的資料範圍→點選「常用」裡的「格式化為表格」

STEP2 任選一個想要的表格樣式

關聯式樞紐03.PNG

當表單上方出現可篩選的按鈕,就表示已經設定為表格格式了。

關聯式樞紐04.PNG

建立關聯式樞紐

在「訂購資料表」中點選「插入」→「樞紐分析表」。只要資料表之間沒有空行或空欄,EXCEL會自動選取完整的表格範圍。之後就可以開始建立關聯式樞紐啦:

關聯式樞紐05.PNG

STEP1 點選其他表格,建立新的樞紐分析表

在右側的「樞紐分析表欄位」點選「其他表格」,Excel會再建立一個新的樞紐分析表。

關聯式樞紐06.PNG

STEP2 選擇兩個表單裡所需的欄位

小劉因為想了解哪些類別各出售了多少書,因此他在右側「書籍條目表」中的「類別」欄以及「訂購資料表」中的「數量」欄打勾, 讓這兩個數據出現在新的樞紐分析表中。點擊完後會出現一個黃色框框,請在「可能需要表格之間的關聯」訊息中按下建立。

關聯式樞紐07.PNG

STEP3 設定兩張資料表間的關聯

在兩張不同工作表間,可能會有重複的資料(某一欄),可以透過「建立關聯」讓兩份資料有所連結。

在這個範例中,「訂購資料表」裡的「產品編號」,與「書籍條目表」裡的「書籍識別碼」為相同資料,可以透過「建立關聯」來告訴EXCEL,藉由比對產品編號和書籍識別碼,將兩張表單的所有資料連結在一起。

關聯式樞紐08.PNG

剛剛按下建立關聯後,Excel會跳出新的視窗,詢問你要根據哪兩列資料做比對。在本範例中,我們是從「訂購資料表」中插入樞紐分析表,因此第一列的表格一欄,要點選「訂購資料表」,而右邊的欄(外部),要選擇此表單的「產品編號」這一欄。

第二列關聯表格就是你想要Excel建立關聯表格(書籍條目表),右邊關聯欄則是該表格中,與產品編號資訊相同、要用來比對的「書籍識別碼」這一欄。

按下確定後,表示你已經成功將兩張表單的資料整合在一起,能直接進行樞紐分析了!

STEP4 運用樞紐分析,得知你需要的資訊

點選右邊想要呈現在分析表的資訊,即可完成一份完整的報表。

關聯式樞紐09.PNG

當下次使用Excel的樞紐分析表時,別忘了運用看看關聯式樞紐分析,輕鬆的整合了不同工作表的海量資訊,也能讓工作更有效率。

延伸閱讀:

  1. 絕對用得到!6個Excel小訣竅讓報表更專業,還有14個超棒快速鍵
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本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #數位工作術
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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