在資料分析中，**透視數據（也稱為數據透視或數據透視錶）**是一種用於快速匯總、分析、探索數據的管道。 透視數據可以將原始數據轉化為更直觀的形式，幫助分析數據的模式和趨勢。
首先，確保數據的結構整齊，通常數據需要具備以下特徵：
列頭清晰：每列有一個明確的標題。
一致的資料類型：每列的資料類型一致，如同一列內數據均為數值、文字等。
無空白行：空行可能會影響透視結果。
在大多數資料分析工具中（例如Excel、Google Sheets、Python的Pandas庫等），都可以使用數據透視錶來完成透視資料分析。
選擇數據範圍：點擊數據區域的任意儲存格，選擇“插入”>； “數據透視錶”。
選擇透視錶的放置位置：可以選擇在新工作表或現有工作表中放置透視錶。
構建數據透視錶：
行欄位：拖入你想要按行分類的數據，例如“產品類型”。
列欄位：拖入你想要按列分類的數據，例如“月份”。
數值欄位：將需要計算的數據拖到數值區域，例如“銷售額”，並設定計算管道（求和、計數、平均值等）。
篩選欄位（可選）：可以設定篩選條件，如“地區”或“銷售人員”，方便針對特定區域或人員查看數據。
在Python中，大熊猫庫中的pivot_table可以用來做數據透視：
python複製程式碼import pandas as pd#示例數據data={“產品”：[“A”，“B”，“A”、“C”、“B”、“A”]，'月份：[“一月”，“一月”、“二月”，“二月”、“一月”和“二月”]，“銷售額”：[ 100150200250300350]df=pd。 DataFrame（data）#創建資料傳輸錶pivot_table=pd.pivot_table（df，values=“Sales”，index=“Product”，columns=“Month”，aggfunc=“sum”）列印（pivot_table）創建數據透視錶後，觀察並分析數據中的趨勢和模式：
匯總數據：找出數據的總和、平均值等。
篩選和排序：通過篩選欄位可以快速查看不同子集的情况。
動態更新：修改原始數據後，透視錶會自動更新，保持數據的時效性。
視覺化透視數據更便於展示和分析：
柱狀圖、折線圖、餅圖：展示不同類別的資料對比。
熱力圖：幫助快速識別高頻或低頻的模式。
透視數據能讓繁雜數據變得清晰，是洞察業務數據的重要工具。