excel店铺销售数据怎么做分析？新手必看操作教程与技巧

在如今数字化转型的大潮下，Excel 店铺销售数据分析已经成为电商、实体店等各种零售业态的“必修课”。对于新手来说，掌握 Excel 的数据分析技巧，不仅可以帮助你洞察销售趋势、优化库存、提升运营效率，还能为后续决策提供有力的数据支持。下面我们将从基础认知入手，逐步揭示 Excel 在店铺销售数据分析中的不可替代性。

一、为什么要用 Excel 分析店铺销售数据？新手必读基础知识

1、Excel 在销售数据分析中的作用

Excel 之所以成为销售数据分析的首选工具，主要有以下优势：

• 易用性高：界面直观，操作简单，适合新手快速上手；
• 功能丰富：涵盖数据录入、公式计算、图表展示、筛选排序等多种功能；
• 灵活性强：可自定义各种数据结构，满足不同业务需求；
• 普及度广：几乎每个行业都在用，无需额外学习专用软件；

举例来说，一个线上服饰店每天都会产生订单数据，包括商品名称、数量、价格、客户信息等。通过 Excel，你可以轻松统计每日销售额、热门商品排行、退货率等关键指标。

2、典型销售数据结构介绍

在使用 Excel 进行销售数据分析前，先了解常见的数据结构，有助于更规范地整理和录入数据。以下是一个标准的销售数据表格示例：

核心字段说明：

• 日期：方便按天、周、月统计汇总；
• 商品名称：后续可分析畅销品、滞销品；
• 销售数量/销售额：直接反映业绩；
• 客户地区：可做区域销售分析；
• 订单编号：便于追溯与查找明细；

3、分析 Excel 销售数据的常见目标

在新手视角下，分析店铺销售数据的主要目的包括：

• 了解整体销售趋势，发现淡旺季规律；
• 找出畅销商品及滞销商品，优化库存与推广策略；
• 分析不同地区、渠道的销售表现，指导市场扩展；
• 统计客户购买行为，辅助精准营销；
• 评估促销活动效果，调整运营方案；

这些目标对应不同的数据分析方法，但都离不开 Excel 强大的数据处理能力。

4、Excel 销售数据分析的基本流程

对于刚入门的新手，建议按照以下步骤开展销售数据分析：

1. 数据收集与整理：导入店铺后台或人工录入的销售数据，确保字段完整、格式统一；
2. 数据清洗：去除重复、异常、缺失数据，保证分析结果准确；
3. 数据处理：使用公式计算销售额、平均值、增长率等核心指标；
4. 数据可视化：借助图表（柱状图、折线图、饼图等）呈现分析结果；
5. 结果解读与决策：根据分析洞察指导业务优化；

5、Excel 与其他数据分析工具对比

虽然 Excel 是新手首选，但在数据量大、协作需求强的场景下，Excel 也有局限。例如：

• 多人实时编辑不便；
• 数据安全与权限管控有限；
• 自动化流程较弱；

此时，你可以考虑更高效的在线数字化平台，如简道云。简道云是 IDC 认证的国内市场占有率第一的零代码数字化平台，拥有 2000w+用户和 200w+团队使用，能够替代 Excel 进行在线数据填报、流程审批、分析与统计，极大提升数据管理效率，助力团队协作。推荐你体验： 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com 。✨

二、Excel 店铺销售数据分析新手实操教程与技巧

掌握了基础概念后，接下来就是实战操作环节。新手最关心的问题通常是：“到底怎么用 Excel 分析店铺销售数据？”本节将通过详细教程和技巧，帮你从零开始搭建分析体系。

1、数据导入与整理技巧

首先要做的是把销售数据导入到 Excel，并进行规范整理。常见数据来源包括：

• 店铺后台导出的订单数据（CSV、Excel 文件等）
• 手工录入的销售日报
• 第三方平台（如淘宝、京东等）API抓取的数据

导入流程举例：

1. 打开 Excel，选择“数据”->“从文本/CSV导入”，选中你的数据文件；
2. 检查字段顺序和数据格式，如日期格式统一为“YYYY/MM/DD”，金额统一为数字；
3. 用“查找和替换”功能快速纠正拼写、格式错误；
4. 使用“删除重复项”功能，清除重复订单数据；

小技巧：

• 利用“数据验证”功能，限制输入内容类型（如只允许数字、日期）；
• 设置“条件格式”，高亮异常数据（如销售数量为负数）；

2、公式与函数的高效运用

Excel 的强大之处在于各种公式和函数，可以自动化批量计算，节省大量人工时间。常用的销售数据分析公式包括：

• SUM：计算总销售额
• AVERAGE：计算平均销售额、单价
• COUNT：统计订单总数
• MAX/MIN：查找最高/最低销售额
• IF：判断条件，筛选特定数据
• VLOOKUP：按订单编号或商品名称查找明细

实操案例：

假设你要统计 6 月份整体销售额，可以在“销售额”列下方输入：

=SUM(E2:E100) （假设 E2 到 E100 是销售额数据）

如果要统计“北京地区”的销售总额，可用：

=SUMIF(F2:F100, "北京", E2:E100)

技巧补充：

• 用“自动填充”快速批量应用公式；
• 用“筛选”功能锁定分析范围，如某天、某商品的数据；
• 用“数据透视表”一键汇总、分组、统计，极大提升分析效率；

3、数据透视表的实用场景

对于新手来说，数据透视表是 Excel 数据分析的必学神器。它能快速实现多维度统计、分组、汇总，非常适合销售数据分析。

常见应用场景：

• 按月、周、日统计销售额变化
• 按商品分组，统计畅销品和滞销品
• 按地区分组，分析各区域销售占比
• 按客户分组，发现大客户、忠诚客户

数据透视表操作流程：

1. 选中数据区域，点击“插入”->“数据透视表”；
2. 在字段列表中拖拽“商品名称”到行，“销售额”到值，“日期”到列；
3. 可用“筛选”功能限定时间段或地区；
4. 用“汇总方式”选择总和、平均值、最大值等；

如下表格为数据透视表结构示例：

技巧补充：

• 用“切片器”创建可视化筛选器，方便多维度交互分析；
• 用“条件格式”突出高销量或低销量商品；
• 用“刷新”功能自动更新数据，避免分析滞后；

4、销售趋势与异常波动分析

分析销售趋势和异常波动有助于及时发现市场机会或风险。实操流程如下：

• 用“折线图”展示每日、每周、每月销售额变化，洞察淡旺季；
• 用“柱状图”对比不同商品、地区的销售表现；
• 利用“移动平均”公式平滑数据，观察长期趋势；
• 用“异常值检测”公式（如 Z-Score）找出异常订单、退货率激增等现象；

案例分享：

某服饰店通过 Excel 折线图发现，6 月初销售额突然下滑，进一步分析发现是某主力商品断货，及时补货后销售额回升，避免了更大损失。

5、常见误区与新手避坑指南

不少新手在用 Excel 分析销售数据时，会陷入以下误区：

• 数据源混乱：多渠道数据未统一，导致分析结果不准确；
• 公式错误：输入错误或引用区域不对，导致计算结果偏差；
• 忽略数据清洗：异常值、重复项未处理，影响整体分析；
• 图表滥用：图表选择不当，反而让数据更难理解；
• 手工操作过多：未利用自动化工具，效率低下；

避坑建议：

• 保证数据格式统一，定期检查数据完整性；
• 熟练掌握常用公式与函数，避免低级错误；
• 学会用数据透视表和自动化工具提升效率；
• 图表选择要贴合分析目标，避免“炫技”误导；

三、实战案例解析：Excel 销售数据分析全流程演示

为了让新手更加直观地理解 Excel 店铺销售数据分析的操作流程，下面以一个实际案例进行全流程演示，帮助大家将理论知识转化为实操技能。

1、案例背景及数据准备

某线上家居店，6 月份销售数据如下：

假设数据已导入 Excel，并按照前述方法整理、清洗完成。

2、指标统计与公式应用

分析该店铺销售数据，常用指标包括：

• 总销售额
• 各商品销售额及占比
• 各地区销售额
• 日销售额趋势

公式应用举例：

• 总销售额：=SUM(E2:E5) 结果为 780+1592+735+390=3497 元
• 枕头销售额：=SUMIF(B2:B5, "枕头", E2:E5) 结果为 780+390=1170 元
• 北京地区销售额：=SUMIF(F2:F5, "北京", E2:E5) 结果为 780+390=1170 元

3、数据透视表与图表呈现

建立数据透视表，按商品分组，统计销售额：

插入柱状图展示各商品销售额分布，一目了然发现“被子”为主力商品，枕头次之。

4、销售趋势分析与业务建议

用折线图展示 6 月份日销售额变化（如 2024/06/01=780+1592=2372 元，2024/06/02=735+390=1125 元）。观察发现 6 月 1 日高于 6 月 2 日，分析可能为周末、促销影响。

业务建议：

• 加强“被子”商品营销，提升枕头和床单配套销售；
• 针对北京地区客户推送专属优惠活动；
• 定期分析日销售趋势，提前预判淡旺季，优化库存与人力；

5、进阶优化与工具推荐

随着数据量增大和分析需求升级，Excel 虽然好用，但也会遇到协作难题和自动化瓶颈。此时可以考虑采用简道云等在线数字化平台，实现数据在线填报、流程审批、自动统计与可视化分析。简道云支持零代码搭建，极大提升团队协作和数据安全，值得新手和团队尝试。 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com 👍

四、总结与简道云推荐

本文详细剖析了 excel店铺销售数据怎么做分析？新手必看操作教程与技巧，从基础知识、实操方法到案例解析，帮助新手系统掌握 Excel 在店铺销售数据分析中的应用技巧。重点包括：

• Excel 在销售数据分析中的优势与局限
• 标准销售数据表结构及分析目标
• 常用公式、函数与数据透视表实操技巧
• 销售趋势分析与业务提升建议
• 实际案例演示，助力新手快速落地

对于需要更高效协作、数据安全和自动化的团队，推荐尝试简道云这一国内市场占有率第一的零代码数字化平台。简道云支持在线数据填报、流程审批、分析与统计，已服务 2000w+用户和 200w+团队，可完全替代 Excel，提升数据管理效率。强烈建议你体验： 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com 。

通过本文内容，新手可轻松上手 Excel 店铺销售数据分析，助力业务增长与决策优化！ 🚀

本文相关FAQs

1. 店铺销售数据分析怎么入门？零基础该从哪些Excel功能学起？

很多新手小伙伴想分析店铺的销售数据，却发现Excel功能太多，不知道该从哪里下手。到底是先学函数、还是先懂数据透视表？有没有适合零基础的学习路线？

嗨，这个问题我也踩过坑。其实刚开始分析店铺销售数据，Excel不用一上来就追求高阶技巧，搞懂核心功能就很够用了。下面是我的经验之谈：

• 数据整理：先学会用筛选和排序，把原始销售数据整理得清清楚楚。比如按日期、商品分类筛选出你想看的内容。
• 基本函数：像SUM、COUNT、AVERAGE这些统计函数，分析总销售额、订单数、客单价都很实用。
• 数据透视表：这是分析销售趋势和细分数据的神器。学会拖拽字段，快速出图表和统计汇总，效率飙升。
• 图表可视化：用柱状图、折线图，把枯燥的数据转化成一眼能看懂的趋势图。
• 数据清洗：遇到缺失值、异常值，学会用查找/替换、删除功能做清理。

我的建议是，先跟着Excel自带的教程或者B站上的入门视频，分模块练习。慢慢你会发现，分析店铺销售数据其实没有想象中那么难。后面如果数据量很大，或者需要多人协作，还可以试试简道云这样的在线表格工具，能自动生成报表，省去很多重复劳动。 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com

如果大家还想深入某个Excel功能的用法，欢迎一起讨论！

2. 怎样用Excel快速找出店铺的热卖商品和滞销商品？

很多初学者分析销售数据时，最关心的是哪些商品卖得好、哪些卖得差，但面对上百个SKU，手动筛查太慢。有没有简单高效的方法，用Excel一键搞定？

你好，关于这个问题我也有过困扰，后来用Excel摸索出一套高效的做法，分享给大家：

• 数据透视表推荐：在销售表里，把商品名拖到“行”，销量拖到“值”，瞬间就能看到每个商品的总销量。
• 排序功能：在透视表或原始数据里，按销量降序排列，排名前几的就是热卖款，倒数的就是滞销品。
• 条件格式：用颜色高亮销量极高或极低的商品，一眼就能识别。
• 筛选日期区间：可以只看近一个月或某个季节的数据，分析新品或应季商品表现。
• 图表辅助：用柱状图或饼图展示销量分布，领导和同事都能看懂。

这些方法不用高级公式，操作起来特别快。如果你要进一步分析滞销原因，比如季节、价格或库存影响，可以加上“分类”、“价格”这些字段做交叉分析。欢迎留言讨论怎么结合更多维度分析销量！

3. 店铺销售数据怎么用Excel做趋势分析？能看出淡旺季变化吗？

很多人在做销售分析时，特别想看清每月、每季度的销售走势，找出淡季和旺季。但Excel数据太多，怎么才能做出直观的趋势图？

你好，分析销售趋势其实是Excel里最常用的操作之一。我的经验是：

• 按时间汇总数据：先用SUMIF或数据透视表，把每天或每月的销售额汇总出来。
• 插入折线图：选中汇总好的时间和销售额数据，插入折线图，一眼看出销售高低点。
• 移动平均线：给折线图加上“移动平均”，能平滑掉异常波动，更清楚地看到整体趋势。
• 标记淡旺季：可以用颜色或备注标记出销售最高和最低的月份，方便后续策略调整。
• 对比去年同期：把去年和今年的数据放在一起做双折线图，能看到增长或下滑。

这些操作对新手来说都很友好，几步就能做出来。如果数据量很大，Excel运行有点慢时，推荐试试在线工具，比如简道云，自动生成趋势图，还能多人协作。 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com

如果大家有特殊的销售周期，比如节假日活动月，也可以把这些时间节点加进分析。欢迎一起探讨更多玩法！

4. 店铺销售数据分析有哪些常见的坑？新手容易忽略哪些细节？

很多刚接触Excel分析的小伙伴，做完一份销售报表后才发现数据有误或遗漏，导致决策失误。到底有哪些容易踩的坑？有没有实用的避坑建议？

哈喽，这个问题我感同身受，下面是我自己和身边人常犯的几个坑：

• 数据源不统一：不同表格格式、字段名不一致，合并时容易错乱。建议先统一表结构。
• 漏掉退货/退款数据：只算销售额没减掉退货，实际业绩会夸大。
• 日期格式出错：有的Excel识别不了中文日期或格式不统一，导致透视表统计错乱。
• 重复数据未清理：同一订单多次导入，销量被重复计算。
• 公式引用错误：SUMIF、VLOOKUP等公式没锁定正确范围，结果出错。
• 忽略异常值：极高或极低的销售额没有排查，影响整体分析。

我的建议是，每次分析前先做数据清洗，检查字段、去重、确认公式没错。关键环节，比如退货和重复订单，最好单独做表核查。如果大家有更奇葩的坑，欢迎补充交流经验！

5. Excel销售数据分析怎么结合库存、利润等多维数据做综合决策？

很多店铺老板不仅关心销量，还要考虑库存和利润，避免热卖断货或滞销积压。Excel能不能同时分析这几项数据？具体需要怎么操作？

你好，这个问题非常有实际意义。我的经验是，Excel确实能多维度分析，但数据结构要提前设计好：

• 多表关联：把销售、库存、利润等数据分别整理成表，用VLOOKUP或XLOOKUP把商品信息关联起来。
• 数据透视表分组：在透视表里同时拖入“销量”、“库存”、“利润”，可以分品类、时间段对比。
• 条件格式高亮：比如库存低于安全线、利润率过低的商品用红色高亮，方便快速决策。
• 动态筛选：用筛选功能，找出高销量低库存或高利润滞销商品，及时调整采购和促销策略。
• 利润计算公式：自定义单品利润=销售额-成本，批量自动算出各商品利润。

这些方法能帮你实现数据一体化管理，决策更科学。如果数据量大，或者要多人同时操作，Excel协作起来会有点累。这个时候可以考虑像简道云这样的在线分析平台，数据实时同步，做报表特别方便。 简道云在线试用：www.jiandaoyun.com

有兴趣的话，我可以进一步分享如何用Excel做多表动态分析，欢迎大家留言交流！