excel數據分析怎么學（excel與數據分析學什么）

本篇文章給大家談談excel數據分析怎么學，以及excel與數據分析學什么對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享excel數據分析怎么學的知識，其中也會對excel與數據分析學什么進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、excel表格如何做數據分析

• 2、【數據分析】Excel數據分析全流程

• 3、數據分析需要學哪些?

• 4、請問EXCEL表格怎么做數據分析?

• 5、如何在excel中統計數據進行數據分析

• 6、一般用excel怎么做數據分析

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。

關于excel表格數據分析的相關 文章 推薦：

1. 如何利用excel進行數據分析的教程

2. 如何用excel進行數據分析的教程

3. excel的數據分析功能在哪里

【數據分析】Excel數據分析全流程

作為數據分析師excel數據分析怎么學， 清晰了解數據分析excel數據分析怎么學的步驟是非常重要的excel數據分析怎么學，有助于清楚把控整個數據分析的流程。

作為想要學習數據分析的人員，了解整個數據分析的流程， 這樣在面對一個數據分析問題的時候，知道如何去開展。

那么數據分析流程包含哪些環節呢？

我將一次完整的數據分析流程主要分為六個環節，包括明確 分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、總結與建議 。

做任何事情都有其對應的目的，數據分析也是如此。每一次分析前，都必須要先明確做這次分析的目的是什么，只有先明確了目的，后面的分析才能圍繞其展開, 常見的數據分析目標包括以下三種類型excel數據分析怎么學：

指標波動型 : 主要是針對某個指標下降了，上漲或者異常所做的分析， 比如DAU(日活躍用戶數)降低了， 留存率降低了， 電商平臺的訂單數量減少了， 收入降低了，質量指標如卡頓率上漲的，分析的主要目的是挖掘指標波動的原因， 及時發現業務的問題。

評估決策型 excel數據分析怎么學：主要是針對某個活動上線， 某個功能上線， 某個策略上線的效果評估以及下一步迭代方向的建議，這些建議是指導產品經理或者其他業務方決策的依據。

專題探索型 : 主要是針對業務發起的一些專題的分析， 比如增長類的專題分析， 怎么提高用戶新增，活躍，留存，付費， 比如體驗類的專題分析， 如何提高用戶查找表情的效率， 比如方向性的探索， 微信引入視頻號的功能的用戶需求分析以及潛在機會分析。

明確了數據分析目的之后， 第二步就是根據我們的分析目的，提取相對應的數據，通常這一個環節是利用 hive sql 從數據倉庫中提取數據。

提取的數據通常要注意提取的維度和對應的指標個數，以電商app 的付費流失嚴重分析案例,我們需要提取的維度和指標可以根據具體的業務流程來(如圖):

首先從維度上，我們需要確定好，比如時間維度我們提取的時間跨度是多長，比如今天的數據和昨天的對比，那就是取2天的數據，如果是這周和上周那就是十四天的數據。

設備維度的值是否需要提取ios和安卓的用戶進行不同的平臺的對比，分析付費流失嚴重是否主要發生在某個平臺。

年齡、性別、地域維度，就是提取用戶這些維度的信息， 主要是為了在哪一個年齡層， 哪一個性別，哪一個地域流失最嚴重。

新老用戶的維度， 主要是從新舊維度上分析流失嚴重是否是集中在新用戶還是老用戶(如圖所示)

確定好了維度以后， 接下來就是指標信息， 維度+ 指標才是一個完整的數據 。

因為需要分析每一個環節的流失情況，所以需要提取下單的每一個環節對應的指標的人數和次數。

基于這些人數和次數，我們可以計算每一個環節之間的轉化率。

活躍瀏覽比 = 瀏覽的人數/活躍的人數

瀏覽添加比 = 添加的人數/瀏覽的人數

添加下單比 = 點擊下單人數/添加購物車人數

成功下單率 = 成功下單的人數/點擊下單的人數

當我們知道我們應該從哪里獲取數據， 以及獲取哪些指標數據后，為了保證我們提取的數據的質量，我們通常要對數據進行處理。

常見的數據處理有異常值處理，空值處理。舉個例子， 比如我們在提取用戶的年齡數據之前，我們需要去除掉年齡中的空的數據以及異常的數據， 異常的數據指得是比如年齡超過120歲這種。

數據處理好了之后，就可以開始分析，根據我們的分析目標，我們要選擇合適的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。

常見的分析方法包括：漏斗分析， 相關性分析， 5w2h 分析， aha 時刻分析， 麥肯錫邏輯樹分析法，用戶畫像分析，RFM用戶分群，對比分析等方法，這些方法詳細的介紹會在第三章展開， 在這里不做贅述

針對我們的訂單流失的問題，典型的分析思路和方法是利用漏斗分析和用戶畫像分析。

漏斗分析主要是可以挖掘付費流失嚴重的主要流失環節是在哪里。我們發現付費流失嚴重主要是因為用戶活躍到瀏覽商品的轉化率從50%跌倒30%， 減少了20%，那就可以把問題定位到為什么用戶瀏覽變少的問題上。

用戶畫像分析，可以幫助我們分析流失嚴重的用戶是什么特征，比如什么樣的年齡， 性別， 地域等， 那就可以知道這種流失是集中在哪一個年齡群體，哪一個地域群體以及其他的行為特征。

通過數據分析得出結論后，還需要用圖表展示出來，俗話說得好，“文不如表，表不如圖"，用圖表可以更清晰展現你的結論，通常的可視化我們可以利用excel 自帶的可視化的功能， 也可以通過python或者R腳本進行可視化。

常見的圖表有: 柱形圖，折線圖，餅圖，條形圖，面積圖， 散點圖，組合圖，箱線圖

當我們利用圖表把我們的數據分析結論展示出來以后，最后就是數據分析的總結的部分，主要分成我們得出了什么具體的結論以及給業務具體的建議，告訴他們改進的方向。

這就是一次完整的數據分析的流程，從分析目的到提取數據，到分析數據給出結論的完整的過程。

數據分析需要學哪些?

數據分析第一步就是要學習excel，從基本操作、函數公式、數據透視表、數組等等，都要熟悉。要重點說一下excel函數公式，個人覺得函數公式是數據分析的基礎，拉個透視表實在不算啥，能熟練地運用函數公式，那才是牛人。

如果對編程很懼怕，那就直接跳過VBA，下面就是powerBI。powerBI的發展完全出乎我的預料，因為在我看來，powerBI就是一個可視化的工具，沒有什么分析功能，但是學員以及學員的老板都喜歡，我也不好說什么。 powerBI在數據整理、可視化方面做得還不錯，反正現在是熱點。

數據分析軟件

如果是比較專業地做數據，我建議學一個工具，就是SPSS，這個是統計分析的入門級大牌軟件，SPSS搞清楚了，基本的統計概念、模型都搞清楚了。下面一個就是VBA，VBA是一個很傳統老舊的工具，但是在excel環境中，超級實用。

曾經有學員跟我說，其實VBA就可以搞定大部分工作上的問題了。數據庫方面也需要掌握，mysql是一個很好的選擇，掌握了mysql，數據庫的基本原理就清楚了。

再往下，就是專業數據分析工具了，有兩個選擇python和R，我個人傾向于python，python現在更流行熱門一點。最后說一句，傷其五指不如斷其一指，干任何事情講的都是專業性，不太需要雜家，以上講的工具，任何一個要做到牛人級別都很難，都需要努力學習。

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。

如何在excel中統計數據進行數據分析

Excel 在當今社會運用得比較廣泛，它通常作用于數據的統計、分析、對比等。而數據統計就能可以直觀的對數據進行分析，今天我為大家帶來了如何在excel中統計數據的 方法 供大家使用、學習。

如何在excel中統計數據進行數據分析

1，打開 Excel2010 ，輸入數據，準備進行描述統計;

2，點擊菜單欄的“文件”中的“選項”如圖;

3，出現新的彈窗，點擊“加載項”，在點擊“轉到”;

4，出現新的彈窗，將前面的“方框”都點上“對勾”，點擊確定;

5，點擊菜單欄“數據”，接著點擊“數據分析”，如圖;

6，出現新的彈窗，選擇你需要的，在這里選擇“描述統計”，點擊“確定”;

7，出現新的彈窗，點擊選擇要做分析的數據區域，點擊“確定”;

8，選擇數據區域，返回如圖;

9，選擇輸出數據的區域，返回如圖;

10，在相應的方框前面到上對勾，并點擊“確定”如圖

11，出現分析結果，如圖結束;

一般用excel怎么做數據分析

一般來說，需要學習一些Excel相關基本知識，運用Excel進行數據分析，就需要六個步驟，這六個步驟分別是明確分析的目的和思路、做好數據收集工作、數據處理、數據分析、數據展現、數據分析報告。

在數據分析工作之前的要有明確的分析目的，這是因為只有明確數據局分析的目的，才不會偏離數據分析的方向，在確定數據分析的目的以后，還要梳理好數據分析的框架，在確定好分析框架的體系以后，還需要結合實際情況去進行搭建分析框架。這樣才能夠保證數據的完整性。

而數據收集工作就需要明確數據了來源，一般來說，數據收集的途徑有三種，第一種就是傳統的手工錄入數據，比如設置問卷調查表。第二種就是自動導入網上的數據，第三種就是導入文本數據。大家在進行數據收集工作的時候根據實際情況去進行數據收集方式的選擇。

我們再來說說數據處理工作，數據處理工作有三個階段，分別是數據清洗、數據加工、數據抽樣。數據清洗工作就是用函數法和篩選法或者條件格式發去處理重復數據。使用定位輸入或查找替換找到空白或以錯誤標識符顯示的單元格，最常用的是以樣本平均值代替缺失值，也可以用統計模型計算出來的值進行替換，或根據實際情況保留或刪除缺失數據。利用IF函數檢查錯誤或利用條件格式標記錯誤。而數據加工就有很多種方法，分別是數據抽取、數據計算、數據分組、數據轉換。而數據抽樣就是利用函數進行隨機抽樣。

接著我們說說數據分析，數據分析方法有很多，比如包括對比分析法、分組分析法、結構分析法、平均分析法、交叉分析法、綜合評價分析法、杜邦分析法、漏斗圖分析法等。而數據分析工具就是用Excel自帶的分析工具就可以了，而這個自帶的工具的功能是很強大的。

然后說說數據展現。一般情況下，能用圖說明問題的就不用表格，能用表格說明問題的就不用文字。所以，數據展現使用圖表是現在的主流方式，那么圖表的作用是什么呢？圖表的作用就是表達形象化、突出重點、體現專業化。經常用的圖表的類型有表格、餅圖、條形圖、柱形圖、折線圖、散點圖等。

最后就是數據分析的報告了，數據分析報告的要求就是需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義。 關于excel數據分析怎么學和excel與數據分析學什么的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 excel數據分析怎么學的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于excel與數據分析學什么、excel數據分析怎么學的信息別忘了在本站進行查找喔。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。