用excel做數據分析(怎么用excel做數據分析)

excel表格如何做數據分析

　　在日常辦公以及數據處理中，經常要把一些有規律的數據處理成圖文，從而看起來比較直觀。下面讓我為你帶來excel表格數據分析的 方法 。

　　 excel表格數據分析步驟如下：

　　選擇成對的數據列，將它們使用“X、Y散點圖”制成散點圖。

　　在數據點上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”-“線性”，并在選項標簽中要求給出公式和相關系數等，可以得到擬合的直線。

　　由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，R2的值為0.9994。

　　因為R2 >0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實驗模型，即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數據，具有很好的一般性，可以作為標準工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。

　　為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型，我們使用數據分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數據。

　　在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇X、Y對應的數據列。“常數為零”就是指明該模型是嚴格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高，但是在x=0時，仍然有對應的數值，這顯然是一個可笑的結論。所以我們選擇“常數為零”。

　　“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。

　　在線性擬合圖中可以看到，不但有根據要求生成的數據點，而且還有經過擬和處理的預測數據點，擬合直線的參數會在數據表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過多的專業術語，請各位讀者根據實際，在具體使用中另行參考各項參數，此不再對更多細節作進一步解釋。

　　殘差圖是有關于世紀之與預測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。

　　更多的信息在生成的表格中，詳細的參數項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標準差等各項信息。

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請問EXCEL表格怎么做數據分析?

1、新建并打開excel表格，
2、首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角“EXCEL選項”按鈕，點擊，
3、然后點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方"轉到"按鈕，
4、然后出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定。
5、經過上一步已經成功添加”數據分析插件“，在”數據“-”數據分析“下可以找到，
6、然后點擊”數據分析“，可以找到相關的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。

如何利用Excel進行數據分析？

方法如下：

1.首先要裝一個數據分析的工具，具體方法是點office按鈕，然后是excel選項，再點左邊菜單里面的加載項，點開后，在下面有個管理，點轉到（Excel加載項）。然后勾選分析工具庫，確定就好了（里面還有一個分析工具庫—VBA，這個是編程用的，一般用不到，不需要勾選）。

2.裝好后，點數據，在菜單最后有一欄，會出現數據分析。點數據分析，選直方圖再確定，會彈出一個對話框，輸入區域即是你要進行分析的數據，接收區域是分類，輸出區域你自己選一塊就好了，再點確定就好了。至于柏拉圖，累計百分率還有圖標輸出你需要就勾上，不要就不用勾。輸出的結果也可以根據自己的需要進行修飾，比如修改一下名稱什么的。

圖示如下，在對話框的格子里可以看到各個區域的范圍。

excel數據分析方法五種

1、快速填充：選中B2單元格，輸入包子，按Enter定位到B3單元格中，按Ctrl+E。2　

2、分列：選中A2:A20數據區域，數據選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標區域選擇$2$2。

3、分組對比法：分組之后，我們就可以對數據進行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術等方式，把相同類別的數據，匯總成一個數據，減少數據量。

4、數據透視表：點擊插入選項卡中的數據透視表，打開對話框，確定選區，點擊確定。然后就可以在新的工作表中看到數據透視表視圖，只需要拖動表格字段到行，列，值中，就可以得到相應的數據統計表格。

5、VBA自定義函數：Alt+F11打開VBE編輯器，插入模塊，通用下方輸入自定義函數。

Excel主要是用來數據統計分析的，它的門檻較低，能夠很靈便地轉化成報表，定位于小規模數據處理。Access主要是用來數據存儲，它的門檻較高，能夠建立數據庫管理系統，能夠便于數據的快速查尋和啟用，定位于大規模數據處理。

如何利用Excel做數據分析

Excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量的話，可以應付絕大部分的分析工作。數據分析的最終目的是解決我們生活和工作中遇到的問題，明確的問題為數據分析提供了目標和方向。

Excel數據分析步驟分為：明確問題-理解數據-清洗數據-數據分析或構建模型-數據可視化。

一、明確問題

以上篇文章中提到的淘寶和天貓嬰兒用品數據為數據集來進行數據分析。

1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？

2、不同季度對用戶購買行為有什么影響？

2、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？

3、不同性別對用戶購買行為有什么影響？

二、理解數據

參考 沐沐：描述統計分析 理解數據集部分

三、數據清洗

數據清洗步驟為：選擇子集-列名重命名-刪除重復值-缺失值處理-一致化處理-數據排序-異常值處理。

1、選擇子集

有時候原始數據量過大，有時候并不需要全部字段，我們可以將不需要用到的字段進行隱藏，為了保證數據的完整性，盡量不要刪除數據。從問題中我們可以發現購買商品表中的商品屬性對于我們分析數據沒什么幫助，可以將其隱藏（選中商品屬性列-右擊-選擇隱藏）。

2、列名重命名

我們可以將原始數據集的英文字段改成中文字段，方便閱讀和理解，雙擊列名直接修改即可。

3、刪除重復值

從購買商品表和嬰兒信息表示中可知，如果全部字段重復，我們才認為數據是有重復的，從操作來看，是沒有重復值的。

4、缺失值處理

可以看總共有多少行數據，然后鼠標選中列來看缺少多少數值。如果有缺失值，我們可以用定位找到缺失值（選中列-F5-定位條件-空值）。未找到缺失值。

5、一致化處理

對數據列的數據格式進行統一處理。數據中的購買時間列和出生日期列為常規格式，我們需要轉換為日期類型（選中列-右擊-設置單元格格式-日期），然后再選中列-分列-下一步-下一步-列數據格式：日期：YMD-完成。

6、數據排序

我們通過對購買次數列進行降序排序，發現用戶‘2288344467’在2014年11月13日購買了10000份的‘50018831’二級分類、‘50014815’一級分類商品。

7、異常值處理

通過數據透視表沒有每列數據中的異常值。

至此，我們已經得到分析問題的數據了，下一步，利用Excel中的數據透視、函數和分析工具來進行數據分析來解決我們的業務問題了。

1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？

將商品一級分類放在行標簽，值為購買數量的求和項，得出最受歡迎的一級商品為28，購買數量為28545。

在此分類下，即在一級分類28商品下，最受歡迎的是哪類二級商品？

2、季度對用戶購買行為有什么影響？即看每個季度銷量怎么樣？

從數據透視結果來看，我們發現，12-14年的第四季度在該年的銷售量都是最高的。

3、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？

在分析這個問題之前，我們需要將一級分類商品和二級分類商品用Vlookup函數V到嬰兒信息表中，然后計算出嬰兒的年齡。

根據計算出的數據透視出來各年齡段的購買量為：從透視表中我們可以看出4歲以前的嬰兒為主要用戶群體。

從嬰兒不同年齡段購買二級商品數量來看，各年齡段最受用戶歡迎的二級商品如下圖所示：

4、不同性別對用戶購買行為有什么影響？

我們可以看出男嬰兒和女嬰兒的人數相差小，但是女嬰兒的購買數量將近是男嬰兒的兩倍。

最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品的TOP5

此外，我們還可以看出最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品TOP5。

怎樣用 Excel 做數據分析

excel
做數據分析通常是使用excel的數據分析功能;另外就是描述性統計分析。
　　描述性統計分析詳解：
　　在數據分析的時候，一般首先要對數據進行描述性統計分析(descriptive
analysis)，以發現其內在的規律，再選擇進一步分析的方法。描述性統計分析要對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述，主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布、以及一些基本的統計圖形，常用的指標有均值、中位數、眾數、方差、標準差等等。
　　使用excel的數據分析功能步驟介紹：
　　1，新建并打開excel表格;
　　2，添加數據分析插件;
　　3，點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方"轉到"按鈕;
　　4，出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定;
　　5，經過上一步已經成功添加”數據分析插件;
　　6，點擊”數據分析“，可以找到相關的分析方法，如回歸分析，方差分析。