随着数据不断地涌入人们的日常生活，数据一词带给我们的不仅仅是简单的数字符号，也是一种预测手段。在商业dashboard中，数据可视化、数据交互等词并不陌生，在大量的数据中，通过处理、加工可以帮助我们更好地分析项目发展趋势、问题从而改进执行办法。本文以微信dashboard为例，详细讲解用excel制作dashboard的步骤与方法。
最终状态展示：
操作方法：
一、基本数据处理
净增关注人数：=B2-C2
累计关注人数：=D3+E2
使用基本函数对净增关注人数、累计关注人数进行计算。
二、数据动态对比
1、跨列居中
2、数据引用
“新关注人数：3” 也是使用的跨列居中，并且通过vlookup函数进行数据引用。
=VLOOKUP(TODAY(),表1!$A$1:$E$1151,2,0)
3、数据引用、计算与错误判断
利用vlookup函数进行数据的引用、相关百分比计算，iferror函数进行错误判断。
日 =IFERROR(A5/VLOOKUP(TODAY()-1,表1!$A$1:$E$1000,2,0)-1,"--")
周 =IFERROR(A5/VLOOKUP(TODAY()-7,表1!$A$1:$E$1000,2,0)-1,"--")
月 =IFERROR(A5/VLOOKUP(TODAY()-31,表1!$A$1:$E$1151,2,0)-1,"--")
4、添加数据标签
一般用插入批注的方式较为广泛，这次用了数据标签，好处在于不是鼠标放在对象上就显示标签，而是点击后才出现标签内容，避免了遮盖单元格。
5、条件规则的设置
设置条件格式时，首先选中3列数据，再进行单元格格式设置。
二、静态数据对比
考虑到数据更新的进度也许没有那么快，如果昨天的数据没有添加，那么引用数据将统一显示 “ - -” 对数据进行错误判断。为了能够得到相应的反馈数据，所以设计了相关静态数据的展示。展示结果、函数和动态基本一致。唯一不同是在表的右侧M2单元格中进行了跨表引用计算，具体：
M2 =MAX(表1!A:A)
目的是对原始表日期的最大值进行计算，计算后根据最大值来进行数据值的计算。
函数公式 以 “取消关注人数” 为例：
日 =IFERROR(D5/VLOOKUP(M2-1,表1!$A$1:$E$1000,3,0)-1,"--")
周 =IFERROR(D5/VLOOKUP(M2-7,表1!$A$1:$E$1000,3,0)-1,"--")
月 =IFERROR(D5/VLOOKUP(M2-30,表1!$A$1:$E$1000,3,0),"--")
通过两张基本的指标图我们并不能直观地看出相关的数据的走向，需加以图表来更好地支撑数据变化趋势。因此我又在新建工作表中，引用了原表的部分数据（最近30天）作为我的辅助表，帮助我完成最终的折线图。
三、辅助表—窗体控件—折线图的连接
1、辅助表的设计
在辅助表中，首先粘贴了相关数据的列名称，其他数值全部引用源表数据，避免数据出错。
使用相关函数对具体内容进行引用，时间按照从大到小进行排序，应用的函数有：vlookup、row、column。
时间：=MAX(表1!A:A)、=MAX(表1!A:A)-ROW(A1) ...以此类推
取消关注人数：=VLOOKUP($A4,表1!$A:$E,COLUMN(C4),0)、=VLOOKUP($A5,表1!$A:$E,COLUMN(C5),0) ...以此类推
净增关注人数：=VLOOKUP($A4,表1!$A:$E,COLUMN(D4),0)、=VLOOKUP($A5,表1!$A:$E,COLUMN(D5),0) ...以此类推
累计关注人数：=VLOOKUP($A4,表1!$A:$E,COLUMN(E4),0)、=VLOOKUP($A5,表1!$A:$E,COLUMN(E5),0) ...以此类推
2、四个控件关联单元格
在开发工具里添加4个按钮控件在“关键指标”下方
设置控件格式：
3、辅助数据关联控件：
在辅助列，先确定所选择的标题，用index函数来完成。
在确定标题后，下方内容 使用 index、row、match函数进行具体数值的引用，然后下拉进行其余数值填充。
=INDEX($A$3:$E$33,ROW(B2),MATCH(F3,A3:E3,0))
4、条件格式应用
前面我们已经对控件基本格式进行了设置，接下来将对体现内容进行美化。
5、折线图初步设计
在辅助sheet里插入空白折线图，点击设计—选择数据—添加图例项—编辑轴标签
移动图表到动态对比sheet中
6、组合框与折线图的连接
（1）窗体控件数据引用
在开发工具中，插入组合框控件：
右击—设置控件格式—引用数据源（数据源可放在折线图右侧进行编辑）
（2）图表显示范围引用
再编辑一个辅助列进行数据与表的连接
=VLOOKUP(O13,Q12:R15,2,0)
（3）定义名称
使用offset函数对图表定义名称
date =OFFSET(辅助!$A$3,1,0,动态对比!$P$13,1)
changeindex =OFFSET(辅助!$A$3,1,5,动态对比!$P$13,1)
（4）图表数据引用
把原有的数据中行列引用的静态引用改为动态引用
现在，就可以实现天数的筛选了~
四、总结
此次dashboard制作共分为三个阶段，第一是基本数据处理；第二是通过大量的公式来实现数据引用并产生图表；第三是图表与组合框的连接，并利用组合框体现更为直观的图表。
问题：
1、在excel表中弊端是不能通过网络实时存取数据，难免出现信息更新不及时，数据体现不完整的情况；
2、图表的可视化效果并不是特别精准，不足以体现数据的交互性；
3、组件的选择要根据具体情况具体选择，因为每一种组件或空间都有其适用范围，并且达到同一种目的一般可以使用好几种组件，这时候就要考虑效率与易用性问题，需要因地制宜；
4、对目标用户的数据比较匮乏，缺少实际的数据分析，如：用户行为、所属群体、特点等。
就目前来说，此次的dashboard制作使我对数据趋势有了更深的了解。为什么公众号关注量少？为什么有一天关注的人那么多？大家对于公众号关注的点在哪？我认为这些问题都要靠数据来回答。此外，利用数据可以看出在运营过程中出现的问题，针对出现的问题，才能更好地做出战略规划。数据对于我们来说像是钥匙，在大量复杂地数据中找到联系、建立起信息之间的关系，我们才能打开新市场的大门。
