excel數據分析模型介紹（excel 數據模型）

本篇文章給大家談談excel數據分析模型介紹，以及excel 數據模型對應的知識點，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數據分析模型介紹的知識，其中也會對excel 數據模型進行解釋，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、如何利用Excel做數據分析

• 3、一般用excel怎么做數據分析

• 4、在excel中數據分析的功能包括哪些

• 5、怎樣用 Excel 做數據分析

• 6、如何運用excel進行數據分析

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?！俺禐榱恪本褪侵该髟撃Ｐ褪菄栏竦恼壤Ｐ?，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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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

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。

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。

在excel中數據分析的功能包括哪些

在Excel的數據分析功能可以完成很多專業軟件才有的數據統計、分析。

版這其中包括：直方圖、相權關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。

Outlook 2003在許多地方做出了改進，包含Kerberos驗證、遠程過程調用，以及緩存交換模式。Outlook在這一版中加入了垃圾郵件篩選器，協助解決垃圾郵件的問題。

擴展資料：

Microsoft Office 2010有32位和64位版本，微軟稱32位更為穩定，建議64位的電腦安裝32位的Office。

由Office 2010起，大量授權版也和一般版一樣需要產品引導。Microsoft Office 2010已有Service Pack 1，版本為14.0.6029.1000。

Office 2010是最后一版支持Windows XP、Windows Vista（Service Pack 1或以上）、Windows Server 2003和Windows Server 2008的Office套裝軟件，于2010年6月發行正式版。

參考資料來源：百度百科-Excel

怎樣用 Excel 做數據分析

我覺得應該是：

1、你應該掌握一些基本的數據分析的方法，以及知道自己希望分析工具能夠給你帶了什么；

2、要能夠基本知道自己目前的數據分析需要在什么層次或則范疇：比如一般、專業或者是制造業還是零售業，又如是歷史數據分析還是為了預測分析等等。

有了上面的認識，可以介入EXCLE的學習。

一、對EXCEL初級用戶來說，對數據分析的作用是：

運用其表格功能及一般的運算規則提高報表制作及計算的效率。

二、對于進階用戶來說，EXCEL對數據分析的作用是：

學習函數及公式，能夠進行1、復雜的運算，2、復雜的邏輯關系判斷；3、建立具有一般智能化的互動報表及模型。

提高數據分析的效率、深度與廣度

三、對于高級用戶，EXCEL對數據分析的作用是：

進行VBA的開發，能夠完成程序級開發才能夠完成數據分析，能夠進行數十萬級數據的運算（需要VBA開發擴展數據庫容量，已經有人實現數億條數據的導入及分析），建立更為智能化和強大的數據分析模型；

四、對于開發級用戶，EXCEL對數據分析的作用是：

開發EXCLE所沒有或者完善EXCEL的功能及插件，大大拓展EXCEL的使用范圍，與其他各種數據庫交互等等。這個是程序開發級別的，幾乎都能夠實現，尤其是2003后，OFFICE已經到了令人發指的地步。

如何運用excel進行數據分析

1、打開Excel，切換至“數據”功能區，點擊“自網站”按鈕。

2、在打開的“新建Web查詢”窗口中，輸入數據所在的URL地址，并點擊“轉到”按鈕以獲取網站具體的業務數據。

3、接下來找到數據區域，并點擊左側的“黃色箭頭”以選擇數據區域，點擊“導入”按鈕將網站數據導入到Excel表格中。

4、在打開的“導入數據”窗口中，選擇“現有數據表”并設置數據放置的起始單元格，然后點擊“確定”按鈕以完成數據的導入操作。

5、接下來對數據進行適當的增刪操作，同時對數據進行排版，效果如圖：

6、然后就可以對生成的數據進行分析操作啦，該操作依賴于具體的業務要求。在此小編打算將各車型的銷量以圖形的形式直觀的反應出來。對此選中整個數據區域，切換至“插入”功能區，點擊其中一種折線圖表樣式。

7、接下來就會自動生成拆線圖表，以更加直觀的方式反應銷售數據。 關于excel數據分析模型介紹和excel 數據模型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數據分析模型介紹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 數據模型、excel數據分析模型介紹的信息別忘了在本站進行查找喔。

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