excel數據分析預測（excel數據分析預測GDP）

本篇文章給大家談談excel數據分析預測，以及excel數據分析預測GDP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數據分析預測的知識，其中也會對excel數據分析預測GDP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、用excel做數據預測的方法步驟詳解

• 2、excel如何預測未來數據

• 3、excel表格如何做數據分析

• 4、Excel怎么預測數據？

• 5、如何用excel做數據預測

• 6、用Excel做數據分析--移動平均

用excel做數據預測的方法步驟詳解

Excel 是三大辦公軟件之一的一個軟件，他經常用于數據的整理、分析、以及對比等。而有很多時候需要用到Excel里的數據預測功能。下面是我為大家帶來的用excel做數據預測的 方法 ，相信對你會有幫助的。

用excel做數據預測的方法

用excel做數據預測的步驟1： 首先我們根據數據來確定因變量和自變量。如下圖，促銷投入為自變量，銷售額為因變量。

用excel做數據預測的步驟2： 點擊菜單的插入----圖表，打開圖表設置對話框。

用excel做數據預測的步驟3： 在圖表設置對話框中，選擇“xy散點圖”，在子圖表類型中選擇“散點圖。比較成對的數值”類型，點擊下一步。如下圖。

用excel做數據預測的步驟4： 點擊“系列”選項卡，點擊添加按鈕，在右側輸入表的名字、自變量和因變量(數據位置要精確)。如下圖。點擊下一步。

用excel做數據預測的步驟5： 點擊標題選項卡，填入x、y軸名字，如下圖所示，點擊下一步。

用excel做數據預測的步驟6： 選擇作為對象插入，如下圖所示。

用excel做數據預測的步驟7： 結果如下圖。散點圖就繪制出來了。

用excel做數據預測的步驟8： 在散點圖上隨意選擇一數據點，點擊右鍵，選擇“添加趨勢線”，如下圖。

用excel做數據預測的步驟9： 設置添加對話框參數，點擊類型選項卡，這里我們根據前面觀察的線型來選擇，這里選擇線性。如下圖。

用excel做數據預測的步驟10： 設置添加對話框參數，點擊選項選項卡，勾選顯示公式和顯示R平方值，如下圖。

用excel做數據預測的步驟11： 點擊確定按鈕， 結果如下圖。這里我們就完成了對數據的處理和預測，有了公式，我們就可以知道促銷投入多少能得到相應多少的回報了。

以上是由我給大家分享的用excel做數據預測的方法全部內容，希望對你有幫助。

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excel如何預測未來數據

如何用Excel做數據預測？

使用趨勢線進行未來值計算體操作方法如下：

1.打開預測的表格所在工作表，數據區域，創建帶數據標記的折線圖，并進行適當調整，

2.單擊“布局”選項卡“分析”組中的“趨勢線”下拉按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇“其他趨勢線選項”命令，彈出“設置趨勢線格式”對話框，

3.按照上一實例中介紹的方法，得出本例適合使用的趨勢線類型為“對數”，故在“趨勢預測/回歸分析類型”選項區中選中“對數”單選按鈕，并選中“顯示公式”復選框，

4.單擊“關閉”按鈕，此時圖表中的黑色趨勢線已經顯示出來，調整公式位置，

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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Excel怎么預測數據？

把庫存預測肢解成幾個關鍵步驟。

第一步：數據準備，依要求對EXCEL公式數據輸入

先看一組實際的數據，其中藍色字體是已知具備的數據，黃色則是需要預測的庫存數據。預測庫存，則至少需要具備的數據是標注藍色三行數據。為別是：上一年度月營收，上一年度月實際庫存，本年度月營收目標。可參照始下截圖與視頻。

第二步：依KPI目標調整預測數據

假設要求實際目標要求對總體存貨周轉率提升10%，則總體平均存貨庫存也減少10%，具體數據如下截圖標注粉色行。

第三步：把總庫存分解成不同物料形態的庫存。這里講的不同類別可以指的是：

物料形態分類：原材料、半成品、在制品以及成品等。

倉碼分類：原材料倉、包裝倉、成品倉、重要物資倉、五金倉、配件倉以及輔助物料倉等。

這里我們以第一種物料類型實例說明。須依據上年度不同物料類別占總庫存的比率，再計算對應類別庫存總額，如下截圖。

第四：驗證二無一次線性回歸分析方法的準確度。

存貨周轉天數=(（期初庫存+期末庫存）/2*30）/(營收*物料成本率）=(平均庫存*30）/銷售成本。

依公式反推預測庫存，平均庫存=（目標周轉天數*營收*物料成本率）/30，前提需要更多的數據信息，包括物料成本率與以往的周轉天數做為計劃依據。

兩種不同的方法得出庫存預測吻度為97%（或103%）。

如何用excel做數據預測

以上圖所示數據為例來簡單加以說明。

1、選擇源數據區excel數據分析預測，點“插入”——圖表，在圖標類型列表框中選擇xy散點圖，如下圖所示

直接點完成即可。

2、選中圖表中的曲線，右擊，選擇添加趨勢線。

在對話框中有線性、對數、多項式、乘冪、指數、移動平均共6種，其中前5項可做數據預測分析。

先選擇線性，之后再“選項”中勾選顯示公式和顯示r平方

單擊確定，出現下圖

r平方值在0至1之間，越接近1，說明曲線契合度越高。因此可多試試其excel數據分析預測他趨勢線，選擇r平方值最大的作為最終趨勢線。（在上圖中選中線性趨勢線，即圖中的黑粗線，右擊，在下拉菜單中選擇“趨勢線格式”可更改趨勢線類別，更改時需注意要勾選顯示公式和r平方值）

3、本例最佳趨勢線為乘冪，如下圖

然后，根據圖中所給出的公式利用excel的計算功能，將公式輸入單元格后，通過改變x值即可得到預測出的y值。

用Excel做數據分析--移動平均

化工反應過程， 每隔 2分鐘對系統測取一次壓力數據。 由于反應的特殊性， 需要考察

每 8分鐘的壓力平均值，如果該壓力平均值高于 15MPa，則認為自屬于該平均值計算范圍

內的第一個壓力數據出現時進入反應階段，請使用 Excel給出反應階段時間的區間。

移動平均就是對一系列變化的數據按照指定的數據數量依次求取平均，并以此作為

數據變化的趨勢供分析人員參考。移動平均在生活中也不乏見， 氣象意義上的四季界定就是

移動平均最好的應用。

操作步驟：

1.打開原始數據表格， 制作本實例的原始數據要求單列， 請確認數據的類型。 本實例為壓力隨時間變化成對數據，在數據分析時僅采用壓力數據列。

要注意的是， 因為平均值的求取需要一定的數據量， 那么就要求原始數據量不少于求取平均值的個數，在Excel中規定數據量不少于4。

2.選擇“數據”-“數據分析”-“移動平均”后，出現屬性設置框，依次選擇:輸入區域:原始數據區域;如果有數據標簽可以選擇“標志位于第一行”;輸出區域:移動平均數值顯示區域;間隔:指定使用幾組數據來得出平均值;圖表輸出;原始數據和移動平均數值會以圖表的形式來顯示，以供比較;標準誤差:實際數據與預測數據(移動平均數據)的標準差，用以顯示預測與實際值的差距。數字越小則表明預測情況越好。

3.重新選擇數據。鼠標光標放在圖表上--右鍵---選擇數據。

從生成的圖表上可以看出很多信息。根據要求， 生成的移動平均數值在9:02時已經達到了15.55MPa， 也就是說， 包含本次數據在內的四個數據前就已經達到了15MPa，那么說明在8分鐘前，也就是8:56時，系統進入反應階段;采用同樣的分析方法可以知道，反映階段結束于9:10，反應階段時間區間為8:56-9:10，共持續14分鐘。單擊其中一個單元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而單元格“E11”則是

“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9對應數據的差的平方的平均值再取平方根，也就是數組的標準差。

PS：菜鳥照某個教程抄的，感覺原文貌似有錯誤，數據略有改動。如有錯誤，請指正。 關于excel數據分析預測和excel數據分析預測GDP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數據分析預測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數據分析預測GDP、excel數據分析預測的信息別忘了在本站進行查找喔。

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