一般用excel怎么做数据分析

1. 一般用excel怎么做数据分析

2. 如何用excel做数据分析

3. excel数据分析怎么做

做excel数据分析的方法如下：

1、打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

2、进入到底部的“选项”。

3、接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

4、然后点击底部的“转到”。

5、在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

6、接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

7、单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可。

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4. 怎么用Excel做数据分析

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在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在 Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择工具-加载宏，在安装光盘支持下加载分析数据库。加载成功后，可以在工具下拉菜单中看到数据分析选项
实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用X、Y散点图制成散点图。
在数据点上单击右键，选择添加趋势线-线性，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

5. 如何利用Excel做数据分析

Excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量的话，可以应付绝大部分的分析工作。数据分析的最终目的是解决我们生活和工作中遇到的问题，明确的问题为数据分析提供了目标和方向。
  
 Excel数据分析步骤分为：明确问题-理解数据-清洗数据-数据分析或构建模型-数据可视化。
  
  一、明确问题 
  
 以上篇文章中提到的淘宝和天猫婴儿用品数据为数据集来进行数据分析。
  
 1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？
  
 2、不同季度对用户购买行为有什么影响？
  
 2、不同年龄对用户购买行为有什么影响？
  
 3、不同性别对用户购买行为有什么影响？
  
  二、理解数据 
  
 参考 沐沐：描述统计分析 理解数据集部分
  
 三、数据清洗
  
 数据清洗步骤为：选择子集-列名重命名-删除重复值-缺失值处理-一致化处理-数据排序-异常值处理。
  
 1、选择子集
  
 有时候原始数据量过大，有时候并不需要全部字段，我们可以将不需要用到的字段进行隐藏，为了保证数据的完整性，尽量不要删除数据。从问题中我们可以发现购买商品表中的商品属性对于我们分析数据没什么帮助，可以将其隐藏（选中商品属性列-右击-选择隐藏）。
  
 2、列名重命名
  
 我们可以将原始数据集的英文字段改成中文字段，方便阅读和理解，双击列名直接修改即可。
  
 3、删除重复值
  
 从购买商品表和婴儿信息表示中可知，如果全部字段重复，我们才认为数据是有重复的，从操作来看，是没有重复值的。
  
 
  
                                          
 4、缺失值处理
  
 可以看总共有多少行数据，然后鼠标选中列来看缺少多少数值。如果有缺失值，我们可以用定位找到缺失值（选中列-F5-定位条件-空值）。未找到缺失值。
  
 5、一致化处理
  
 对数据列的数据格式进行统一处理。数据中的购买时间列和出生日期列为常规格式，我们需要转换为日期类型（选中列-右击-设置单元格格式-日期），然后再选中列-分列-下一步-下一步-列数据格式：日期：YMD-完成。
  
 
  
                                                                                  
 6、数据排序
  
 我们通过对购买次数列进行降序排序，发现用户‘2288344467’在2014年11月13日购买了10000份的‘50018831’二级分类、‘50014815’一级分类商品。
  
 7、异常值处理
  
 通过数据透视表没有每列数据中的异常值。
  
 至此，我们已经得到分析问题的数据了，下一步，利用Excel中的数据透视、函数和分析工具来进行数据分析来解决我们的业务问题了。
  
 1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？
  
 将商品一级分类放在行标签，值为购买数量的求和项，得出最受欢迎的一级商品为28，购买数量为28545。
  
 在此分类下，即在一级分类28商品下，最受欢迎的是哪类二级商品？
                                          
 2、季度对用户购买行为有什么影响？即看每个季度销量怎么样？
                                          
 从数据透视结果来看，我们发现，12-14年的第四季度在该年的销售量都是最高的。
  
 3、不同年龄对用户购买行为有什么影响？
  
 在分析这个问题之前，我们需要将一级分类商品和二级分类商品用Vlookup函数V到婴儿信息表中，然后计算出婴儿的年龄。
  
 根据计算出的数据透视出来各年龄段的购买量为：从透视表中我们可以看出4岁以前的婴儿为主要用户群体。
                                          
 从婴儿不同年龄段购买二级商品数量来看，各年龄段最受用户欢迎的二级商品如下图所示：
                                          
 4、不同性别对用户购买行为有什么影响？
                                          
 
  
  
 
  
  
 我们可以看出男婴儿和女婴儿的人数相差小，但是女婴儿的购买数量将近是男婴儿的两倍。
  
 最受男女婴儿欢迎的二级分类商品的TOP5
  
 此外，我们还可以看出最受男女婴儿欢迎的二级分类商品TOP5。

6. 一般用excel怎么做数据分析

一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。
在数据分析工作之前的要有明确的分析目的，这是因为只有明确数据局分析的目的，才不会偏离数据分析的方向，在确定数据分析的目的以后，还要梳理好数据分析的框架，在确定好分析框架的体系以后，还需要结合实际情况去进行搭建分析框架。这样才能够保证数据的完整性。
而数据收集工作就需要明确数据了来源，一般来说，数据收集的途径有三种，第一种就是传统的手工录入数据，比如设置问卷调查表。第二种就是自动导入网上的数据，第三种就是导入文本数据。大家在进行数据收集工作的时候根据实际情况去进行数据收集方式的选择。
我们再来说说数据处理工作，数据处理工作有三个阶段，分别是数据清洗、数据加工、数据抽样。数据清洗工作就是用函数法和筛选法或者条件格式发去处理重复数据。使用定位输入或查找替换找到空白或以错误标识符显示的单元格，最常用的是以样本平均值代替缺失值，也可以用统计模型计算出来的值进行替换，或根据实际情况保留或删除缺失数据。利用IF函数检查错误或利用条件格式标记错误。而数据加工就有很多种方法，分别是数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。而数据抽样就是利用函数进行随机抽样。
接着我们说说数据分析，数据分析方法有很多，比如包括对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法等。而数据分析工具就是用Excel自带的分析工具就可以了，而这个自带的工具的功能是很强大的。
然后说说数据展现。一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字。所以，数据展现使用图表是现在的主流方式，那么图表的作用是什么呢？图表的作用就是表达形象化、突出重点、体现专业化。经常用的图表的类型有表格、饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图等。
最后就是数据分析的报告了，数据分析报告的要求就是需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义。

7. 如何用excel做数据分析

8. excel怎么做数据分析