Skip to content
← 返回 hands-on-data-visualization
← 返回 hands-on-data-visualization

ch-0003 Chapter 2: Strengthen Your Spreadsheet Skills

  • 原书章节: Chapter 2 Strengthen Your Spreadsheet Skills（pp. 39–70）
  • 输入来源: 本地 pdf（HandsOnDataViz.pdf）

摘要

本书后续所有图表与地图都建立在数据表之上，所以先补齐电子表格基本功。章节从基础操作 （选择工具、下载为开放格式、复制/分享/上传转换）讲到进阶分析（排序筛选、公式、透视表、 VLOOKUP），最后对比电子表格与关系型数据库的适用场景。

  • 选工具：对比 Google Sheets（云端协作、公式友好）、Microsoft Excel（功能全但价格与 平台受限）、LibreOffice（免费桌面版）等
  • 开放格式：强烈建议下载/导出为 CSV（选 CSV UTF-8）或 ODS，避免专有格式锁定
  • 共享：Google Sheets 的链接分享（Editor / Viewer），配合短链接使用
  • Geocoding：通过 Add-on（如 Geocode by Awesome Table）把地址批量转成经纬度坐标， 并强调必须人工抽查结果质量
  • Google Forms：在线问卷直接回填成 Google Sheets，是收集数据的低门槛方式
  • 排序与筛选：务必全选所有列再排序，避免只排单列导致数据错位
  • 公式与函数：= 开头，如 =average(C2:C7)；用 COUNTIF 等函数做统计
  • 透视表（pivot table）：拖拽字段即可分组汇总，Values 可设为百分比（Show as）
  • VLOOKUP：按关键列匹配两张表（如邮编→地区），注意 CSV 导出会丢失计算结果
  • 数据库：关系型数据库（如 Airtable）适合数据会变动、需要反复关联更新的场景

要点归纳

  • 电子表格技能不只为省时间，更为了"发现藏在数据里的故事"
  • 开放格式（CSV/ODS）是数据可迁移性的基础；多标签/含公式的表存 CSV 会丢东西
  • geocoding 结果必须抽查：工具会把地点批量转换，但正确性无人保证
  • 排序前先全选所有列，是新手最常见的破坏性操作
  • VLOOKUP 是表间匹配的入门钥匙，但数据常更新时改用关系型数据库（Airtable）更稳

术语 / 概念

  • spreadsheet / workbook / sheet — 电子表格文件、工作簿、多标签中的单个表
  • formula / function — 以 = 开头的公式；函数如 average()、countif()
  • CSV / ODS — 逗号分隔文本 / OpenDocument 电子表格；开放格式（详见 notes.md）
  • geocoding（地理编码） — 把地址/地名转换为经纬度坐标
  • pivot table（透视表） — 拖拽字段对数据分组汇总的交互式工具
  • VLOOKUP — 纵向查找函数，按某一列的值匹配另一表的数据
  • relational database（关系型数据库） — 以关联表存储、避免重复更新的数据组织方式
  • Google Forms — 在线表单，回答自动汇总到 Google Sheets

原句摘录

Spreadsheet skills are vital to learn, not only as incredible time-savers for tedious tasks, but more importantly, to help us discover the stories buried inside our data.

Always review the quality of [geocoded] results.

疑问 / 待查

  • 本书反复强调开放格式与可迁移性，与第 10 章「避免被第三方平台锁定」的动机一致
Backlinks (1) 
flowchart LR
  n0["ch-0001 Introduction（为什么做数据可视化）"]
  n1["ch-0002 选工具讲你的数据故事（Ch 1）"]
  n2["ch-0003 强化电子表格技能（Ch 2）"]
  n3["ch-0004 找到并质询你的数据（Ch 3）"]
  n4["ch-0005 清洗脏数据（Ch 4）"]
  n5["ch-0006 做有意义的比较（Ch 5）"]
  n6["ch-0007 图表化你的数据（Ch 6）"]
  n7["ch-0008 地图化你的数据（Ch 7）"]
  n8["ch-0009 表格化你的数据（Ch 8）"]
  n9["ch-0010 嵌入网页（Ch 9）"]
  n10["ch-0011 用 GitHub 编辑与托管代码（Ch 10）"]
  n11["ch-0012 Chart.js 与 Highcharts 模板（Ch 11）"]
  n12["ch-0013 Leaflet 地图模板（Ch 12）"]
  n13["ch-0014 转换你的地图数据（Ch 13）"]
  n14["ch-0015 识别谎言、减少偏差（Ch 14）"]
  n15["ch-0016 讲述并展示你的数据故事（Ch 15）"]
  n16["ch-0017 附录 A 排查常见问题"]
  n17["Hands-On Data Visualization（整理完成）"]
  n18["Hands-On Data Visualization 笔记"]
  n19["Reading"]
  n17 --> n0
  n17 --> n1
  n17 --> n2
  n17 --> n3
  n17 --> n4
  n17 --> n5
  n17 --> n6
  n17 --> n7
  n17 --> n8
  n17 --> n9
  n17 --> n10
  n17 --> n11
  n17 --> n12
  n17 --> n13
  n17 --> n14
  n17 --> n15
  n17 --> n16
  n17 --> n18
  n19 --> n17
  click n0 "../ch-0001/" "ch-0001 Introduction（为什么做数据可视化）"
  click n1 "../ch-0002/" "ch-0002 选工具讲你的数据故事（Ch 1）"
  click n2 "./" "ch-0003 强化电子表格技能（Ch 2）"
  click n3 "../ch-0004/" "ch-0004 找到并质询你的数据（Ch 3）"
  click n4 "../ch-0005/" "ch-0005 清洗脏数据（Ch 4）"
  click n5 "../ch-0006/" "ch-0006 做有意义的比较（Ch 5）"
  click n6 "../ch-0007/" "ch-0007 图表化你的数据（Ch 6）"
  click n7 "../ch-0008/" "ch-0008 地图化你的数据（Ch 7）"
  click n8 "../ch-0009/" "ch-0009 表格化你的数据（Ch 8）"
  click n9 "../ch-0010/" "ch-0010 嵌入网页（Ch 9）"
  click n10 "../ch-0011/" "ch-0011 用 GitHub 编辑与托管代码（Ch 10）"
  click n11 "../ch-0012/" "ch-0012 Chart.js 与 Highcharts 模板（Ch 11）"
  click n12 "../ch-0013/" "ch-0013 Leaflet 地图模板（Ch 12）"
  click n13 "../ch-0014/" "ch-0014 转换你的地图数据（Ch 13）"
  click n14 "../ch-0015/" "ch-0015 识别谎言、减少偏差（Ch 14）"
  click n15 "../ch-0016/" "ch-0016 讲述并展示你的数据故事（Ch 15）"
  click n16 "../ch-0017/" "ch-0017 附录 A 排查常见问题"
  click n17 "../" "Hands-On Data Visualization（整理完成）"
  click n18 "../notes/" "Hands-On Data Visualization 笔记"
  click n19 "../../" "Reading"