Excel 數(shù)據(jù)聚類分析：從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘

在數(shù)據(jù)分析場景中，聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具，能從雜亂數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的相似性規(guī)律（如用戶分群、產(chǎn)品分類、區(qū)域特征聚合）。相較于 SPSS、Python 等專業(yè)工具，Excel 憑借 “普及率高、操作門檻低、可視化直觀” 的優(yōu)勢，成為中小規(guī)模數(shù)據(jù)（通常 10 萬條以內(nèi)）聚類分析的首選工具 —— 尤其適合運營、財務(wù)、行政等非技術(shù)崗位從業(yè)者，無需代碼即可實現(xiàn) “數(shù)據(jù)分組→規(guī)律識別→決策支撐” 的閉環(huán)。本文將從基礎(chǔ)邏輯到實戰(zhàn)操作，系統(tǒng)講解 Excel 數(shù)據(jù)聚類分析的方法與應(yīng)用。

一、Excel 數(shù)據(jù)聚類分析的基礎(chǔ)認(rèn)知：是什么與為什么用

1. 核心定義：用 Excel 實現(xiàn) “相似數(shù)據(jù)歸為一類”

聚類分析的本質(zhì)是 “基于數(shù)據(jù)特征的自動分組”，無需提前標(biāo)注類別（與分類分析的 “有監(jiān)督” 不同）。在 Excel 中，聚類的核心邏輯是：通過數(shù)值范圍劃分、特征關(guān)聯(lián)匹配、可視化差異識別等方式，將具有相似屬性的數(shù)據(jù)（如 “高消費頻次 + 高客單價” 的用戶）歸為同一集群，讓隱性規(guī)律顯性化。

例如：某零售企業(yè)的 300 家門店數(shù)據(jù)（含 “月銷售額、客流量、坪效、區(qū)域類型”），通過 Excel 聚類可分為 “高銷高流型”“高坪效低流型”“低銷低坪效型” 等門店集群，為后續(xù)差異化運營提供依據(jù)。

2. Excel 做聚類的核心優(yōu)勢：適配非技術(shù)場景

3. 適用場景與局限性

• 適用場景：中小規(guī)模數(shù)據(jù)的探索性聚類（如用戶價值分群、產(chǎn)品銷量分類、月度數(shù)據(jù)趨勢分組）、非高精度需求的快速分析（如行政部門的員工考勤異常分組）；

• 局限性：不支持大規(guī)模數(shù)據(jù)（10 萬條以上易卡頓）、缺乏智能算法優(yōu)化（如無法自動確定最優(yōu)聚類數(shù)量）、難以處理高維數(shù)據(jù)（超過 5 個特征時操作復(fù)雜）。

二、聚類前的關(guān)鍵準(zhǔn)備：Excel 數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化

聚類分析的準(zhǔn)確性依賴 “干凈的數(shù)據(jù)”，Excel 中需完成 3 步核心準(zhǔn)備工作，避免因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致聚類偏差。

1. 數(shù)據(jù)篩選：保留 “聚類相關(guān)特征”

首先明確聚類目標(biāo)，剔除無關(guān)字段：

• 例：若目標(biāo)是 “電商用戶價值分群”，需保留 “消費頻次、客單價、近 30 天活躍天數(shù)、總消費額” 等特征，刪除 “用戶 ID、注冊時間” 等無關(guān)字段；

• 操作：選中數(shù)據(jù)區(qū)域→菜單欄 “數(shù)據(jù)”→“篩選”→勾選目標(biāo)字段，或直接刪除無關(guān)列。

2. 缺失值處理：避免數(shù)據(jù)斷層

Excel 中常見缺失值處理方法：

• 刪除法：若缺失值占比 <5%（如 300 條數(shù)據(jù)中 10 條缺失），選中缺失行→右鍵 “刪除”；

• 填充法：若缺失值占比 5%-20%，用 “均值 / 中位數(shù) / 眾數(shù)” 填充：

  • 數(shù)值型數(shù)據(jù)（如消費額）：選中目標(biāo)列→菜單欄 “開始”→“編輯”→“填充”→“系列”，或用函數(shù)=AVERAGE(A2:A301)（均值）、=MEDIAN(A2:A301)（中位數(shù)）；

  • 分類數(shù)據(jù)（如區(qū)域類型）：用=MODE(B2:B301)（眾數(shù)）填充，或通過 “數(shù)據(jù)透視表” 統(tǒng)計高頻類別后手動補(bǔ)充。

3. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：消除量級差異影響

聚類時若特征量級差異大（如 “消費頻次” 范圍 1-50，“總消費額” 范圍 100-10000），會導(dǎo)致 “總消費額” 主導(dǎo)聚類結(jié)果。Excel 中用STANDARDIZE函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，將所有特征轉(zhuǎn)化為 “均值 0、標(biāo)準(zhǔn)差 1” 的統(tǒng)一量級：

• 公式：=STANDARDIZE(原始數(shù)據(jù)單元格, 該列均值, 該列標(biāo)準(zhǔn)差)

• 例：對 “消費頻次” 列（A2:A301）標(biāo)準(zhǔn)化，先計算均值=AVERAGE(A2:A301)（假設(shè)結(jié)果在 D2）、標(biāo)準(zhǔn)差=STDEV.S(A2:A301)（結(jié)果在 D3），再在 E2 輸入=STANDARDIZE(A2,D$2,D$3)，下拉填充至 E301。

三、Excel 聚類分析的 3 種核心操作方法

Excel 無 “一鍵聚類” 功能，但可通過 “原生功能組合”“進(jìn)階工具輔助” 實現(xiàn)不同精度的聚類需求，以下按 “操作難度” 從低到高講解。

1. 基礎(chǔ)方法：數(shù)據(jù)透視表 + 分位數(shù)分組（適合數(shù)值型數(shù)據(jù)）

核心邏輯：通過 “分位數(shù)” 將連續(xù)數(shù)值劃分為離散區(qū)間（如將 “總消費額” 分為 “高、中、低” 三檔），再用數(shù)據(jù)透視表匯總聚類結(jié)果，適合新手入門。

操作步驟（以 “電商用戶消費數(shù)據(jù)聚類” 為例）：

1. 確定分位數(shù)區(qū)間：

   目標(biāo)：將 “總消費額”（A 列）分為 3 檔，先計算 25%、50%、75% 分位數(shù)（對應(yīng)低、中、高的臨界值）：

• 25% 分位數(shù)（Q1）：=PERCENTILE.INC(A2:A301,0.25)（假設(shè)結(jié)果 1000 元）；

• 50% 分位數(shù)（Q2）：=PERCENTILE.INC(A2:A301,0.5)（假設(shè)結(jié)果 3000 元）；

• 75% 分位數(shù)（Q3）：=PERCENTILE.INC(A2:A301,0.75)（假設(shè)結(jié)果 6000 元）。

1. 用 IF 函數(shù)標(biāo)注聚類標(biāo)簽：

   在 B 列（聚類標(biāo)簽列）輸入公式，按分位數(shù)劃分檔次：

   =IF(A2<=1000,"低價值用戶",IF(A2<=3000,"中價值用戶","高價值用戶"))，下拉填充至 B301。

2. 數(shù)據(jù)透視表匯總特征：

• 選中數(shù)據(jù)區(qū)域（含 “用戶 ID、聚類標(biāo)簽、消費頻次、客單價”）→菜單欄 “插入”→“數(shù)據(jù)透視表”；

• 行標(biāo)簽選 “聚類標(biāo)簽”，值字段選 “消費頻次”（求和）、“客單價”（平均值）、“用戶 ID”（計數(shù)）；

• 結(jié)果解讀：若 “高價值用戶” 的平均客單價是低價值用戶的 5 倍、消費頻次是 3 倍，驗證聚類邏輯合理。

2. 可視化方法：條件格式 + 散點圖（適合特征關(guān)聯(lián)聚類）

當(dāng)聚類需結(jié)合 “兩個特征的關(guān)聯(lián)關(guān)系”（如 “消費頻次 vs 客單價”），可通過條件格式上色、散點圖分區(qū)實現(xiàn)直觀聚類，快速識別 “異常集群”。

操作步驟（以 “門店坪效與客流量聚類” 為例）：

1. 條件格式標(biāo)注特征區(qū)間：

• 選中 “坪效” 列（A 列）→菜單欄 “開始”→“條件格式”→“色階”→選 “紅 - 黃 - 綠”（綠色代表高坪效，紅色代表低坪效）；

• 同理對 “客流量” 列（B 列）設(shè)置色階，形成 “雙特征顏色矩陣”：綠色 + 綠色 = 高坪效高客流，紅色 + 紅色 = 低坪效低客流。

1. 散點圖劃分聚類區(qū)域：

• 選中 A、B 列數(shù)據(jù)→“插入”→“散點圖”→“帶平滑線的散點圖”；

• 添加趨勢線：右鍵散點→“添加趨勢線”→選擇 “線性”，勾選 “顯示公式”；

• 手動分區(qū)：在散點圖上插入 “直線”，按趨勢線將圖表分為 4 個象限：

  • 第一象限（右上）：高坪效高客流（優(yōu)質(zhì)門店）；

  • 第二象限（左上）：高坪效低客流（潛力門店，需提升客流）；

  • 第三象限（左下）：低坪效低客流（待優(yōu)化門店）；

  • 第四象限（右下）：低坪效高客流（低效門店，需提升坪效）。

1. 提取聚類結(jié)果：

   右鍵散點圖→“選擇數(shù)據(jù)”→“添加”→按象限框選數(shù)據(jù)，分別命名為 “優(yōu)質(zhì)門店”“潛力門店” 等，生成帶聚類標(biāo)簽的散點圖，直接用于匯報。

3. 進(jìn)階方法：Power Query + 分析工具庫（適合多特征聚類）

當(dāng)聚類涉及 3 個以上特征（如 “銷量、利潤率、庫存周轉(zhuǎn)率、復(fù)購率”），需用 Power Query 做特征整合，結(jié)合 Excel 的 “分析工具庫” 做相關(guān)性輔助，提升聚類精度。

操作步驟（以 “產(chǎn)品多維度聚類” 為例）：

1. Power Query 整合特征：

• 數(shù)據(jù)區(qū)域→“數(shù)據(jù)”→“從表格 / 區(qū)域”（進(jìn)入 Power Query 編輯器）；

• 若存在 “文本型特征”（如 “產(chǎn)品類別”），先通過 “添加列”→“條件列” 轉(zhuǎn)為數(shù)值（如 “食品 = 1，日用品 = 2”）；

• 點擊 “關(guān)閉并上載”，將處理后的數(shù)據(jù)返回到 Excel 表格。

1. 分析工具庫做相關(guān)性篩選：

• 先啟用分析工具庫：“文件”→“選項”→“加載項”→“Excel 加載項”→“轉(zhuǎn)到”→勾選 “分析工具庫”；

• 菜單欄 “數(shù)據(jù)”→“數(shù)據(jù)分析”→選 “相關(guān)系數(shù)”→輸入?yún)^(qū)域選 “銷量、利潤率、庫存周轉(zhuǎn)率” 列→輸出區(qū)域選空白單元格；

• 結(jié)果解讀：若 “銷量與利潤率” 的相關(guān)系數(shù)為 0.7（強(qiáng)正相關(guān)），可合并為 “盈利能力特征”，減少聚類維度（避免特征冗余）。

1. 多特征分組聚類：

   用LOOKUP函數(shù)結(jié)合多特征分位數(shù)，生成綜合聚類標(biāo)簽：

   =LOOKUP(A2*0.4+B2*0.3+C2*0.3,{0,2,4},{"C類產(chǎn)品","B類產(chǎn)品","A類產(chǎn)品"})

   （注：0.4、0.3 為特征權(quán)重，根據(jù)業(yè)務(wù)重要性調(diào)整，如 “銷量” 權(quán)重高于 “庫存周轉(zhuǎn)率”）。

四、實戰(zhàn)案例：Excel 實現(xiàn)電商用戶分群聚類

以某電商平臺的 500 名用戶數(shù)據(jù)（含 “近 30 天活躍天數(shù)、消費頻次、客單價、總消費額”）為例，完整演示 “目標(biāo)定義→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→聚類操作→業(yè)務(wù)應(yīng)用” 的全流程。

1. 聚類目標(biāo)

將用戶分為 “核心用戶、活躍用戶、潛力用戶、沉睡用戶”4 類，支撐會員體系設(shè)計。

2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

• 清洗：刪除 “總消費額 = 0” 的無效用戶（12 條），用AVERAGE填充 “活躍天數(shù)” 的缺失值（8 條）；

• 標(biāo)準(zhǔn)化：對 4 個特征用STANDARDIZE函數(shù)處理，消除量級差異（如 “總消費額” 100-50000 元，“活躍天數(shù)” 1-30 天）。

3. 聚類操作（組合方法）

1. 用PERCENTILE.INC計算 4 個特征的 75%、50%、25% 分位數(shù)，設(shè)定 “達(dá)標(biāo)閾值”（如活躍天數(shù)≥20 天為達(dá)標(biāo)）；

2. 用COUNTIF統(tǒng)計每個用戶的 “達(dá)標(biāo)特征數(shù)”：達(dá)標(biāo) 4 個 = 核心用戶，3 個 = 活躍用戶，2 個 = 潛力用戶，≤1 個 = 沉睡用戶；

3. 數(shù)據(jù)透視表匯總：核心用戶僅占 15%，但貢獻(xiàn)了 50% 的總消費額；沉睡用戶占 40%，平均消費頻次僅 0.5 次；

4. 散點圖驗證：以 “消費頻次 vs 總消費額” 做散點圖，核心用戶集中在右上象限，沉睡用戶集中在左下，聚類無交叉。

4. 業(yè)務(wù)應(yīng)用

• 核心用戶：推送專屬權(quán)益（如免運費、專屬客服），提升留存；

• 活躍用戶：推出 “滿額贈禮”，推動向核心用戶轉(zhuǎn)化；

• 潛力用戶：發(fā)送 “新人優(yōu)惠券”，提升消費頻次；

• 沉睡用戶：觸發(fā) “回歸紅包”（如滿 100 減 30），喚醒消費。

五、Excel 聚類分析的注意事項與優(yōu)化方向

1. 避免 3 個常見誤區(qū)

• 誤區(qū) 1：分位數(shù)區(qū)間固定化：不同數(shù)據(jù)的分布不同，不能默認(rèn) “3 檔 = 25%、50%、75%”，需結(jié)合業(yè)務(wù)調(diào)整（如高價值用戶僅占 10%，則用 90% 分位數(shù)作為臨界值）；

• 誤區(qū) 2：忽視特征權(quán)重：多特征聚類時，若所有特征同等對待（如 “庫存周轉(zhuǎn)率” 與 “銷量” 權(quán)重相同），可能偏離業(yè)務(wù)目標(biāo)，需通過專家評分或 A/B 測試確定權(quán)重；

• 誤區(qū) 3：聚類結(jié)果不驗證：需用 “業(yè)務(wù)常識” 驗證，如若 “高價值用戶” 的復(fù)購率低于低價值用戶，說明聚類邏輯錯誤，需重新調(diào)整特征。

2. 優(yōu)化方向：Excel 與其他工具互補(bǔ)

• 當(dāng)數(shù)據(jù)量 > 10 萬條：用 Python（Pandas）做數(shù)據(jù)清洗后，導(dǎo)出為 Excel 格式，再用本文方法聚類（兼顧效率與操作便捷性）；

• 需智能確定聚類數(shù)量：用 SPSS 的 “K-means 聚類” 計算最優(yōu) K 值（如 K=4），將聚類標(biāo)簽導(dǎo)入 Excel，再做可視化與業(yè)務(wù)解讀；

• 自動化聚類：通過 Excel VBA 編寫宏代碼，實現(xiàn) “數(shù)據(jù)更新→自動聚類→生成報告” 的流程（適合高頻聚類需求，如月度用戶分群）。

六、總結(jié)：Excel 聚類的核心價值 —— 讓 “數(shù)據(jù)分組” 落地業(yè)務(wù)

Excel 數(shù)據(jù)聚類分析的本質(zhì)，不是追求 “算法先進(jìn)性”，而是通過 “低成本、高適配的操作”，讓非技術(shù)人員也能將 “數(shù)據(jù)分組” 轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務(wù)動作。無論是用數(shù)據(jù)透視表做用戶分群，還是用散點圖做門店聚類，最終目標(biāo)都是：

• 從 “雜亂數(shù)據(jù)” 中提煉 “清晰集群”（如將 500 個用戶歸為 4 類，而非逐個分析）；

• 從 “集群特征” 中找到 “差異化策略”（如對優(yōu)質(zhì)門店復(fù)制經(jīng)驗，對低效門店制定優(yōu)化方案）；

• 從 “策略落地” 中驗證 “聚類價值”（如核心用戶權(quán)益推出后，復(fù)購率提升 20%，證明聚類有效）。

對于多數(shù)職場人而言，掌握 Excel 聚類分析，不僅是提升數(shù)據(jù)分析能力，更是建立 “用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策” 的思維 —— 無需復(fù)雜工具，只需一張表格、幾個函數(shù)，就能讓數(shù)據(jù)說話，讓決策更精準(zhǔn)。

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