编程制作数据分析表可以通过多种工具和编程语言实现，以下是一些常见的方法和步骤：
使用Excel和VBA宏
步骤：
1. 打开Excel并创建一个新的工作表。
2. 使用VBA编写代码来设置列标题和生成数据。例如，可以编写一个宏来自动填充姓名、年龄和部门等信息。
优点：
Excel内置的VBA宏非常适合快速制作简单的数据分析表。
对于熟悉VBA的用户来说，这是一个简单直接的方法。
使用Python和Pandas库
步骤：
1. 安装Pandas库（如果尚未安装）：`pip install pandas`。
2. 使用Pandas读取数据（如CSV文件）并创建DataFrame。例如：
```python
import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'], '年龄': [18, 17, 19], '成绩': [85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame（data）
```
3. 使用Pandas进行数据分析和操作，如筛选、排序和统计。例如：
```python
df.describe（）
```
4. 将结果导出到Excel或其他格式的文件。例如：
```python
df.to_excel（'学生信息.xlsx'）
```
优点：
Pandas提供了强大的数据处理和分析功能，适合处理大量数据。
可以轻松地进行数据清洗和转换。
使用FineBI进行数据分析和可视化
步骤：
1. 访问FineBI官网并注册登录账号。
2. 将数据导入FineBI，支持多种数据源如Excel、SQL数据库等。
3. 使用FineBI的数据建模和报表功能创建数据分析表和图表。
4. 发布报表以便其他人查看和使用。
优点：
FineBI提供了丰富的数据可视化工具和模板，易于生成直观的图表和报表。
支持大规模数据处理，适合企业级数据分析需求。
使用SQL进行数据分析
步骤：
1. 创建临时表来存储中间结果，提高查询效率。例如：
```sql
CREATE TEMPORARY TABLE MonthlySales AS SELECT MONTH（sale_date） AS month, SUM（sale_amount） AS total_sales
FROM sales
GROUP BY month
```
2. 使用聚合函数和子查询进行数据分析。例如：
```sql
SELECT product_id, COUNT（*） AS sales_count
FROM sales
GROUP BY product_id
```
3. 优化索引以提高查询性能。例如：
```sql
CREATE INDEX idx_sale_date ON sales（sale_date）；
```
优点：
SQL是处理关系型数据库的标准语言，适合结构化数据的分析。
通过创建临时表和优化索引，可以显著提高数据分析的效率。
根据具体需求和数据量大小，可以选择适合的工具和方法来制作数据分析表。对于简单的表格制作，Excel和VBA宏可能已经足够；对于复杂的数据分析，Python和Pandas库提供了更强大的功能；对于需要可视化展示和报表生成的场景，FineBI和SQL是理想的选择。