本文目录一览：
- 1、如何用excel获得数据分析的功能模块?
- 2、excel表格如何做数据分析
- 3、数据分析图用excel怎么做
- 4、如何利用Excel做数据分析
- 5、怎样用Excel做数据分析
- 6、怎么用excel分析样本数据分析
如何用excel获得数据分析的功能模块?
1、新建并打开excel表格，
2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，
3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，
4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。
5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，
6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。
excel表格如何做数据分析
在日常办公以及数据处理中，经常要把一些有规律的数据处理成图文，从而看起来比较直观。下面让我为你带来excel表格数据分析的 方法 。
excel表格数据分析步骤如下：
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。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。
因为R2 0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。
在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
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3. excel的数据分析功能在哪里
数据分析图用excel怎么做
您好，方法
1、首先要建立规范的excel数据，如下图，中间为数据，左侧和顶部为科目，数据与左侧和顶部的科目可以一一对应。
2、做数据分析图时候，先选中要做分析的数据，如下图。
3、然后，选择菜单栏 的插入，在下拉菜单中选择 图表。
4、点击 图表后，出现图表类型选择，可根据需要选择 柱状图、曲线图、折线图、饼状图。
5、以柱状图为例，我们根据提示可以一步步的来做，点击下一步后，如下图。
6、如果想同时体现两个科目的数据，我们可以先选择两个科目的数据，然后按照上边的步骤来操作。
7、图表做出来后，如果想对其进行调整设置，可以选中图表，然后按鼠标右键在弹出菜单中的各个选项中修改。
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。
怎样用Excel做数据分析
前言
最近松懈了，花了很多时间在玩游戏看视频上，把学习计划耽搁了，总说要自律，但光说不做是没用的，最主要是自控能力太差了，得承认自己和大多数人一样，爱玩、不愿意迈出舒适区，“知行合一”，只四个字，大道至简，却超过99%的人都做不到。在前进的路上，希望自己能克服惰性，提升自控力，按计划耐心学习并践行。
1、数据分析步骤：
提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化
2、实践案例：
利用一份招聘网站的数据作为实战案例。
第一步提出问题：
1）在哪些城市找到数据分师工作的机会比较大？
2）数据分师的薪水如何？
3）根据工作经验的不同，薪酬是怎样变化的？
第二步理解数据：
初始数据有6875条，14项内容。
设置表格列宽（步骤如下图），显示全部内容，方便后续操作，最后保存。
第三步清洗数据：
这一步需要花费的时间占大部分，把数据处理成自己想要的样子。
1、选择子集：选择公司全名和公司ID两列并隐藏（取消隐藏方法：全选表格→开始→格式→隐藏和取消隐藏→取消隐藏列）
2、列名重命名：双击列名可以修改成自己想要的列名。
3、删除重复值：选择职位ID将其重复值删除（步骤如下图）
4、缺失值处理：选择职位ID列计数5032，选择城市列计数5030，城市列缺失两个数据。
查找并定位城市列的缺失值（步骤如下图），缺失值填上海。
缺失值处理的4种方法，根据情况灵活使用：
1）通过人工手动补全；
2）删除缺失的数据；
3）用平均值代替缺失值；
4）用统计模型计算出的值去代替缺失值。
5、一致化处理：对“公司所属领域”进行一致化处理（步骤如下图）
将原来的“公司所属领域”列隐藏，并将复制的列进行分列：
6、数据排序：
7、异常值处理：
第四步构建模型
第五步数据可视化
通过上面的分析，我们可以得到的以下分析结论有：
1）数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及新一线城市，如果你将来去这些城市找工作，可以提高你成功的条件概率。
2）从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。
3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。
对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有提升自己的能力，大概以后的竞争压力会比较大。
4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。
3、划重点：
1）分列功能会覆盖掉右列单元格，所以我们记得先要复制这一列到最后一个空白列的地方，再进行分列操作。
2）上面图片中的函数：IF(COUNT(FIND({"数据运营","数据分析","分析师"},L2)),"是","否")。
3）Ctrl+Eneter快捷键，在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式时很好用。
4）精确查找和近似查找（模糊查找）的区别
（1）精确查找是指从第一行开始往最后一行逐个查找。一找到匹配项就停止查询，所以返回找到的第一个值。
（2）当你要近似查找的时候，它就会苦逼地查遍所有的数据，返回的是最后一个匹配到的值。
5）在使用vlookup函数时，在很多情况下使用的是精确匹配，而在进行分组时需要用模糊匹配，所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。
6）Excel设置了快捷键F4帮助用户迅速切换相对引用、绝对引用和混合引用，步骤如下：
（1）选定包含该公式的单元格；
（2）在编辑栏中选择要更改的公式内容，并按 F4 键；
（3）以引用单元格A1为例，每次按 F4 键时，Excel会依次在以下组合间切换：
按一次F4是绝对引用
按两次、三次F4是混合引用
按四次F4是相对引用
7）使用这个函数过程中，如果出现错误标识“#N/A”，一般是3个原因导致：
（1）第2个参数：查找范围里第一列的值必须是要查找的值。
比如这个案例里第2个参数选定的的范围里第一列是姓名，是要查找值的列。
（2）数据存在空格，此时可以嵌套使用TRIM函数将空格批量删除。
（3）数据类型或格式不一致，此时将数据类型或格式转为一致即可。
怎么用excel分析样本数据分析
1 打开 Office Online比较保险。2.打开 Excel app。Excel app 拥有与 Excel 2013 类似的欢迎界面，可以用各种模板新建表格，也可以打开最近使用过的表格。注：虽然与 2013 界面类似，但功能可相差太远了。不过基本的功能倒是挺全，有些功能，2013 还不一定有。3.新建调查。新建一个空白表格，可以看到在开始选项卡--表组，有个调查按钮。单击按钮--新建调查，弹出编辑调查向导窗口，我们可以开始准备调查问卷了。4.设计、输入问卷。输入调查标题，然后逐个输入问题。每个问题都由问题、问题副标题、响应类型、必需（是否必填）、默认回答等项目组成，其中响应类型包括文本、段落文字、数字、日期、时间、是/否、选择等多种，可以说基本上涵盖了在线调查问题类型的几乎全部需求。注：在问卷设计完成后，Excel Online 自动生成了一个以问卷问题为标题栏的表格，等待问卷结果的传来。5.发布调查链接。单击问卷编写页面的共享调查，弹出创建调查共享链接的向导。调查链接创建完成后，复制该链接，通过网页、邮件、社交工具等进行发布，任何打开此链接的人均可提交答卷。也就是说，可以匿名答卷、无需登录，这样就给大范围的调查提供了便利。6.匿名用户提交答卷。本步骤用另一个浏览器，在不登录的情况下打开第 5 步骤中生成的调查共享链接，并答卷、提交，非常顺利。7.Excel Online 自动汇总调查结果。每当有一名用户提交了答卷，在第 4 步骤中生成的问卷表格就会自动增加一行，该行的内容正是用户刚刚提交的问卷内容。当调查结束，可以导出 xlsx 到本机，也可以继续保持在线，利用 Excel 强大的数据分析功能，对调查结果想怎么分析都行了。