按照日期时间的维度来分析数据，是一种非常常见的分析角度。通过本文，火箭君将和小伙伴们一起来了解下，如何创建定制化甚至是不等分的时间段，以用于数据分析。

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数据透视表中的组合

一般来说，遇到上述这种情况，第一想到的一定是数据透视表中的组合功能。但你必须明确的是，组合功能有其很大的局限性。因为其单位只能是1小时/1分钟/1秒，这样的固定大小。

具体操作步骤：

>>>Step 1:创建数据透视表，并将日期时间放入行中。

>>>Step 2:在选中某一行数据的情况下，右键打开菜单，选择其中的组合功能。

>>>Step 3:在组合菜单中选择小时

>>>Step 4: 按次设置好后，行中的标签以一小时为间隔进行了排列。而计数项:日期时间中每行的数字则代表了在此小时内，总共发生的交易数字。比如说，从00:00到01:00总共发生了4笔交易。

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使用FLOOR函数

如果老板想看每两小时间隔的数据情况，而非一小时间隔。这显然是数据透视表所达不到的，而FLOOR函数可能可以帮你一个大忙。

将原始日期时间数据进行处理：

FLOOR函数用以进行向下取舍的操作，其中的两个参数：

number - 表示需要被处理的数值，本文当然对应的是我们的日期时间列。

significance - 表示取舍的基数，比如上述中，我们以两个小时为基数。因此12:25PM和1:25PM都会被认为是12:00PM。

可是如果当你按此公式处理完数据，再用透视表统计时，你会发现这样的问题：

居然出现了各种重复的时间，比如两个10:00AM！！！

其实这是因为，我们的日期时间数据如果按天来统计，不止一天。

如果以时间格式表达的话，你可以看到有42272.17这种类似的表达。小数据点前的5位数字表示的日期，而小数点后的两位才是我们需要的表达时间的信息。

因此，我们要改造一下FLOOR函数：

通过[@日期时间]-TRUNC([@日期时间] 的计算，将返回值变为.17

随后再利用数据透视表进行统计就可以万无一失了。

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使用VLOOKUP函数

如果你的老板嫌每隔两小时统计还不够折磨你，需要你按照不等的时间长度进行统计，那又该怎么办？

>>>Step 1: 构建一个名为tblTimes的辅助表格，其中第一列为每个时间段最小的时间点，而第二列则为每个时间段的范围。

>>>Step 2: 利用VLOOKUP函数找到时间段。

与上段内容所述类似，通过[@日期时间]-TRUNC([@日期时间] 的计算，使得仅返回时间信息，而非日期+时间信息。并利用模糊查找方式，在tblTimes表格中，锁定时间段。

>>>Step 3:使用数据透视表汇总统计