不知不覺2021年就這麼過了一個月，時間真的過的好快，如白駒過隙。
好久沒有更新文章了，那麼就從一些簡單的疑難雜症開始吧。
剛好今天需要打開一個比較大的CSV文件，超過1G，在網上搜了一些方法，可以用python，可以放進資料庫，可以用別的讀取數據的高效工具，但這些方法都需要做一些前期準備，過於麻煩，於是還是用回Excel，在現有基礎上找方法。
在講解之前，還是老規矩，先聽一首歌，舒緩周一的假期綜合症。
不記得第一次聽這首歌是什麼時候，但最近還挺上頭的。
首先說明一下我要解決的問題，我需要分析一天的交易數據：
按照交易數量匯總
按照交易數據狀態匯總
按照交易數據的用戶類型匯總
這些匯總信息，大家第一時間想到的應該就是利用pivot table這個功能。如果文件不大，這些分析應該輕而易舉就能辦到。
現在遇到的問題是，文件大小有1.27G，普通打開Excel的模式只能載入1,048,567條數據。但總的數據有4,039,171條。
解決辦法：
第一步：打開Excel
第二步：選擇Data欄目
第三步：選擇從Text/CSV載入
第四步：選擇要載入的CSV文件
第五步：載入按鈕旁邊的三角形，選擇載入模式
第六步：設置載入模式，按ok
然後數據就會陸陸續續的被載入，你可以觀察到數組在增加
到此，數據加載的任務就完成了。
接下來是如何做分析。
如一開始所說，使用pivot table是常用方法。
還是在Data 欄目，點擊一個綠色小圖標，"go to power pivot window"
然後就會打開一個新的窗口，在菜單欄選擇「Pivot Table」
然後選擇需要的數據，篩選，行列設置，匯總數據。
玩的再高級一點，可以"insert slicer", "insert timeline", "PivotChart"
首先我們添加一個pivot chart，把數據可視化。
例如這個圖表可以直觀顯示每個不同的交易對的交易數據的數量，能發現一個有趣的現象是訂單生成和訂單取消的數量接近，只有少部分成交。
然後添加一個slicer，其實就是篩選器，比如按照交易對篩選，按照用戶類型，用戶狀態，用戶風險評級，地區，等維度篩選。
在篩選的過程中，可以看到圖表的變化，提供一個動態的數據展示，有助於挖掘出有用的信息。
至於"Insert Timeline", 這也是一個很有用的功能，因為交易數據一般都是按毫秒記錄的，數據太多不易挖掘出特徵信息，所以可以把數據總結成每小時的交易量，每兩小時，每三小時等，進行對比分析，觀察趨勢變化，這個需要對數據做一些小處理，這個放到下一篇文章再介紹。
今晚就分享到這，晚安，好眠。