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。下面讓小編為你帶來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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