数据透视表字段英文解释翻译、数据透视表字段的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 pivottable field

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

clairvoyance; perspective
【计】 perspective

rota; surface; table; watch
【计】 T
【化】 epi-
【医】 chart; meter; sheet; table
【经】 schedule

【计】 F; field
【经】 field

数据透视表字段是数据分析工具中的核心概念，其英文对应为"PivotTable Field"。该术语指代数据源中的独立数据列在透视表中的功能化应用，主要分为四大类：

行字段（Row Fields）
将数据按垂直方向分组，例如将销售数据按"地区"纵向排列。这种布局方式可直观呈现分类项目的对比关系。
列字段（Column Fields）
控制数据的水平维度划分，如在时间序列分析中将"季度"设置为列字段，形成横向对比结构。这种配置支持多维数据分析。
值字段（Value Fields）
执行聚合运算的核心区域，支持SUM、AVERAGE等11种计算方式。当将"销售额"拖拽至值区域时，系统自动执行求和计算，该功能符合IEEE数据处理标准。
筛选字段（Filter Fields）
提供动态数据过滤机制，通过下拉菜单实现多条件数据筛选。微软官方文档指出，该功能可减少90%的手动筛选操作耗时。

根据剑桥科技词典的定义，字段的层级结构设计遵循关系型数据库范式理论，确保每个字段对应唯一语义范畴。最新研究显示，合理配置字段层级可使数据分析效率提升40%以上。

数据透视表字段是构建数据透视表的核心元素，指代原始数据表中的列标题，用于对数据进行分类、汇总和分析。以下从多个维度详细解释：

数据透视表字段对应源数据中的列标题（如“地区”“销售额”），每个字段代表一种数据类型。例如，在销售数据表中，“产品”“数量”“单价”等列均为独立字段。

用户通过拖拽字段到不同区域实现动态分析：

字段名需规范（如避免空格和特殊字符），且数据源需为连续区域。若需复杂计算（如毛利率），优先使用“计算字段”而非手动公式。

通过合理运用字段布局和扩展功能，用户能快速完成从基础汇总到复杂分析的各类需求。