excel數據分析實戰(excel數據分析實戰題目)

      知梧 520 2022-12-06

      本篇文章給大家談談excel數據分析實戰,以及excel數據分析實戰題目對應的知識點,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數據分析實戰的知識,其中也會對excel數據分析實戰題目進行解釋,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、怎樣用Excel做數據分析

      • 2、怎樣用 Excel 做數據分析

      • 3、怎樣使用excel的數據分析功能


      怎樣用Excel做數據分析

      前言

      最近松懈了,花了很多時間在玩游戲看視頻上,把學習計劃耽擱了,總說要自律,但光說不做是沒用的,最主要是自控能力太差了,得承認自己和大多數人一樣,愛玩、不愿意邁出舒適區,“知行合一”,只四個字,大道至簡,卻超過99%的人都做不到。在前進的路上,希望自己能克服惰性,提升自控力,按計劃耐心學習并踐行。

      1、數據分析步驟:

      提出問題→理解數據→數據清洗→構建模型→數據可視化

      2、實踐案例:

      利用一份招聘網站的數據作為實戰案例。

      第一步提出問題:

      1)在哪些城市找到數據分師工作的機會比較大?

      2)數據分師的薪水如何?

      3)根據工作經驗的不同,薪酬是怎樣變化的?

      第二步理解數據:

      初始數據有6875條,14項內容。

      設置表格列寬(步驟如下圖),顯示全部內容,方便后續操作,最后保存。

      第三步清洗數據:

      這一步需要花費的時間占大部分,把數據處理成自己想要的樣子。

      1、選擇子集:選擇公司全名和公司ID兩列并隱藏(取消隱藏方法:全選表格→開始→格式→隱藏和取消隱藏→取消隱藏列)

      2、列名重命名:雙擊列名可以修改成自己想要的列名。

      3、刪除重復值:選擇職位ID將其重復值刪除(步驟如下圖)

      4、缺失值處理:選擇職位ID列計數5032,選擇城市列計數5030,城市列缺失兩個數據。

      查找并定位城市列的缺失值(步驟如下圖),缺失值填上海。

      缺失值處理的4種方法,根據情況靈活使用:

      1)通過人工手動補全;

      2)刪除缺失的數據;

      3)用平均值代替缺失值;

      4)用統計模型計算出的值去代替缺失值。

      5、一致化處理:對“公司所屬領域”進行一致化處理(步驟如下圖)

      將原來的“公司所屬領域”列隱藏,并將復制的列進行分列:

      6、數據排序:

      7、異常值處理:

      第四步構建模型

      第五步數據可視化

      通過上面的分析,我們可以得到的以下分析結論有:

      1)數據分析這一崗位,有大量的工作機會集中在北上廣深以及新一線城市,如果你將來去這些城市找工作,可以提高你成功的條件概率。

      2)從待遇上看,數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇,其次是北京、上海。

      3)數據分析是個年輕的職業方向,大量的工作經驗需求集中在1-3年。

      對于數據分析師來說,5年似乎是個瓶頸期,如果在5年之內沒有提升自己的能力,大概以后的競爭壓力會比較大。

      4)隨著經驗的提升,數據分析師的薪酬也在不斷提高,10年以上工作經驗的人,能獲得相當豐厚的薪酬。

      3、劃重點:

      1)分列功能會覆蓋掉右列單元格,所以我們記得先要復制這一列到最后一個空白列的地方,再進行分列操作。

      2)上面圖片中的函數:IF(COUNT(FIND({"數據運營","數據分析","分析師"},L2)),"是","否")。

      3)Ctrl+Eneter快捷鍵,在不連續的單元格中同時輸入同一個數據或公式時很好用。

      4)精確查找和近似查找(模糊查找)的區別

      (1)精確查找是指從第一行開始往最后一行逐個查找。一找到匹配項就停止查詢,所以返回找到的第一個值。

      (2)當你要近似查找的時候,它就會苦逼地查遍所有的數據,返回的是最后一個匹配到的值。

      5)在使用vlookup函數時,在很多情況下使用的是精確匹配,而在進行分組時需要用模糊匹配,所以這里要輸入“1”來進行模糊匹配。

      6)Excel設置了快捷鍵F4幫助用戶迅速切換相對引用、絕對引用和混合引用,步驟如下:

      (1)選定包含該公式的單元格;

      (2)在編輯欄中選擇要更改的公式內容,并按 F4 鍵;

      (3)以引用單元格A1為例,每次按 F4 鍵時,Excel會依次在以下組合間切換:

      按一次F4是絕對引用

      按兩次、三次F4是混合引用

      按四次F4是相對引用

      7)使用這個函數過程中,如果出現錯誤標識“#N/A”,一般是3個原因導致:

      (1)第2個參數:查找范圍里第一列的值必須是要查找的值。

      比如這個案例里第2個參數選定的的范圍里第一列是姓名,是要查找值的列。

      (2)數據存在空格,此時可以嵌套使用TRIM函數將空格批量刪除。

      (3)數據類型或格式不一致,此時將數據類型或格式轉為一致即可。

      怎樣用 Excel 做數據分析

      在數據分析中,對于成對成組數據的擬合是經常遇到的,涉及到的任務有線性描述,趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟件,比如在化工中經常用到的Origin和數學中常見的MATLAB等等。它們雖很專業,但其實使用Excel就完全夠用了。我們已經知道在 Excel自帶的數據庫中已有線性擬合工具,但是它還稍顯單薄,今天我們來嘗試使用較為專業的擬合工具來對此類數據進行處理。

      excel數據分析實戰(excel數據分析實戰題目)

      注:本功能需要使用Excel擴展功能,如果您的Excel尚未安裝數據分析,請依次選擇“工具”-“加載宏”,在安裝光盤支持下加載“分析數據庫”。加載成功后,可以在“工具”下拉菜單中看到“數據分析”選項

      實例 某溶液濃度正比對應于色譜儀器中的峰面積,現欲建立不同濃度下對應峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應數據,建立標準曲線,并且對此曲線進行評價,給出殘差等分析數據。

      這是一個很典型的線性擬合問題,手工計算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數,同時可以得出R的值,也就是相關系數的大小。在Excel中,可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。

      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。


      怎樣使用excel的數據分析功能

      excel不僅是一個數據存儲工具,還是一個簡單的數據分析工具,添加EXCEL數據分析插件后,可以做一些簡單相關、回歸等分析。

      以office07版為例;新建并打開excel表格,如圖

      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,如圖

      然后點擊“加載項”選項,選中“分析工具庫”,點擊下方"轉到"按鈕,如圖

      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。

      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,如圖

      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。 關于excel數據分析實戰和excel數據分析實戰題目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數據分析實戰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數據分析實戰題目、excel數據分析實戰的信息別忘了在本站進行查找喔。


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