任务背景
网店运营做的好不好，销售数据来说话。企业在实施完一次活动或推广后，会产生大量的运营数据，及时对其中的销售数据进行分析诊断，可以客观地评价运营效果，得到问题反馈，从而指导店铺有针对性地进行优化，进而实现运营效益最大化。
2019年的年中大促结束后，小周所在的电子商务企业因前期准备充分，销售战绩非常不错。在接下来的复盘工作中，部门经理安排小周对本次活动所产生的销售数据进行分类和处理，为之后的运营数据分析和业绩考核提供依据。
任务分析
销售数据处理的核心指标包括浏览量、访客数、成交客户数、支付件数、商品单价、各种渠道发放并被使用的优惠券金额、销售额及销售成本等。小周需要从系统后台勾选以上相关指标，将本次年中大促的销售数据表下载导出为Excel文件，然后通过分类整理，查看各商品的销量情况，并通过数据计算，得到各商品的成交转化率和毛利率。
任务操作
销售数据的分类和处理，一方面用来帮助企业衡量既定目标是否达成，另一方面用来监控商品的实际销售状况，其操作步骤及关键节点成果展示如下：
步骤1：数据获取。
源数据（某企业销售数据表）学员点击上表，可以获取小周所在企业本次年中大促的销售数据表，下载报表后，学员以个人为单位，使用Excel工具打开，打开后的效果如图1所示。
图1 销售数据表
步骤2：数据清洗。
销售数据加工处理旨在对本次活动中各个商品的实际销售情况和盈利情况进行分析总结，用于偏远地区邮费补拍的商品不计入此项，因此作为无价值数据清洗掉。无价值数据清洗直接删除即可，清洗后的效果如图2所示。
图2 无价值数据清洗
步骤3：数据排序。
查看各商品的销量情况，快速找到销量最高和最低的商品，可对“支付件数”字段进行排序，结果如图3所示。
图3 销量排序
步骤4：数据计算。
添加新的字段“成交转化率”和“毛利率”，利用公式计算各商品的成交转化率和毛利率，计算结果如图4所示。
图4 数据计算
步骤5：分类统计。
按“商品分类”对商品的销量和销售额进行汇总统计，利用分类汇总的方法统计结果如图5所示，利用数据透视表的方法统计结果如图6所示。
图5 分类汇总统计结果
图6 数据透视表统计结果
步骤6：数据整理及交接。
检查数据处理结果，并进行表格美化，包括行高列宽、字体、边框、字体颜色、填充颜色等，确认无误后将结果上传提交。
