Excel数据分析_excel数据分析教程_excel分析数据_Excel学习网
-公益型的EXCEL在线学习网站，助您轻松办公！
当前位置：&>&
在互联网时代如果不懂得数据分析，那就在拥抱未来的时候很可能不给力，但是现在的症结是数据分析的高端工具和实际应用之间的矛盾。那么怎么让我们在日常工作和生活中，能够轻松应用数据分析呢？本栏目的出现，就是一次针对大众层面的经典且不可多得的教程和内容，工作环境千万种，希望能对大家实际工作带来启发和帮助。
经典Excel学习视频及教程推荐： 最新推出 →
Excel优秀工具推荐：
小工具推荐：当前位置 &
用Excel做数据分析——回归分析
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。
　　由图中可知，拟合的直线是y=1.1，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。
视频教程列表
文章教程搜索
输入您的搜索字词
提交搜索表单
Excel推荐教程
tel:<font color="#FF30058您的 IP 地址/地理位置：220.177.198.53江西&&吉安&&联通
当前位置： &
数据分析行业需要具备哪些技术 如何快速进入 09:04:30&|&编辑：gxm&|&查看：&|&评论：
大数据如此火爆的时代，各种人才倍受青睐。视野决定了境界和能力，而所处的环境又决定了视野。好多人不知道什么是数据分析师，认为会熟练使用Excel就是数据分析师，如果你还会使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等，可能别人就认为你是牛*的数据分析师了，如果你工作中还用到了VBA，(word天啊!)，在别人眼中你就是数据分析大神了。真的是这样吗?
如此火爆的时代，各种人才倍受青睐。视野决定了境界和能力，而所处的环境又决定了视野。好多人不知道什么是数据分析师，认为会熟练使用Excel就是数据分析师，如果你还会使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等，可能别人就认为你是牛*的数据分析师了，如果你工作中还用到了VBA，(word天啊!)，在别人眼中你就是数据分析大神了。真的是这样吗?诚然，单用Excel的确可以解决大部分的数据问题，但是作为一个数据分析师，你并不是一个基层的统计分析从业者，那么数据分析师应该是怎样的职业呢?
(一)数据分析师的职场之路
图1:数据分析职位分类
数据分析的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、与三种。其中数据采集的概念是对企业来说的，是jacky企业(航航数据)在做的事，包括原始数据源的采集和地理信息数据的采集，这里受众面太窄，就不一一说了，想了解的朋友可以私信我。
下面主要说下数据分析和数据挖掘的职位：
大家要记住一句话：数据分析的职位分为业务方向与技术方向两个方向，这两个方向决定了两条不同的职业规划和晋升途径，包括下面章节要说的数据分析的学习规划也跟这两个方向紧密相关。
1、业务方向
大家在招聘网站中搜索数据分析的职位，大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。
1)辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位一定要对业务烂熟于心，对业务有长时间的积淀和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。
2)数据分析师：业务方向的数据分析师，该职位招聘时一定前面有一个限定词，什么数据分析师，归结起来分为三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师。
2、技术方向
技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多
普遍来说：技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级，但是做到管理岗的话，在中国，业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。
(二)数据分析从业者需具备的核心能力
我认为，数据分析从业者要具备四种核心能力：1、基础科学的能力;2、使用分析工具的能力;3、掌握编程语言的能力;4、逻辑思维的能力
图2:数据分析核心能力体系
1、基础科学的能力
可以说，在数据决策的时代，数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中，行业数据分析报告更是淋漓满目，发布报告的有的是世界500强企业，有的是知名的数据洞察咨询公司，jacky做为第三方数据评估机构的从业者，在看到可视化效果越来越绚丽的同时，我也忧心忡忡，大多数的数据分析报告：逻辑不见了，故事线没有了，统计学支撑没有了，金在其外，败絮其中。
统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。
掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。
如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。
2、使用分析工具的能力
数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。
3、掌握编程语言的能力
不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。
4、逻辑思维的能力
逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。
下面补充下做数据分析的流程逻(参考知乎网友，有改进，非原创)：
1)提出假设
2)验证假设(统计方法)
3)取数(SQL / Hive / Spark)
4)清洗和整理数据(R / Python Pandas / PySpark)
5)可视化(Excel / R ggplot2 / Python matplotlib)
6)展示给非技术人员(PowerPoint / Tableau / iPython Notebook / R Markdown)
(三)2017，数据分析学习规划
任何一门技术或学科都有其内部规律，需要有计划，有先后，循序渐进来学，jacky跟大家分享下润禄数据学院的一些经验：2017，的学习规划(因个体差异，仅供参考)
下图：橙色区域代表数据采集板块，蓝色区域代表数据分析板块，绿色区域代表数据挖掘板块。
图3:数据分析学习规划(从入门到中级)
1、统计学(业务方向)与SQL(技术方向)：首要必会技能
任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学，统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学，做到数据分析基本功扎实，兼顾实战性。
任何数据分析师从事技术方向的工作都必会SQL，不单是数据分析师，每一个运营、产品经理、尤其是互联网行业，一定要会SQL，基本知名互联网公司的产品经理都能写SQL。
学习中，要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数，结合关系数据库系统(Oracle Database、SQL Server、DB2等)来学习SQL语句，找好方法，真的不难。
2、Python与R：不分伯仲，都要掌握
主要掌握基础语法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，学会用python编写网络爬虫爬取数据，等等。
R语言就是为了统计而存在的语言，我们要掌握R语言的基础语法、数据管理、数据挖掘建模与评估等。
以上是我们第二阶段要学的技能。
3、数据可视化
有了Python、和R的基础，我们可以就可以学习数据可视化了。运营和产品都需要学习可视化，可视化说白了，就是画图，但做为数据分析师来说，我们不能用EXCEL 来实现可视化，因为它的局限性太大了。这里也不建议花太多时间学习给非专业人士展示的Tableau，有1个小时学会Tableau足够。
Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,
R中可视化工具有plot基础库、ggplot2
随心所欲，用Python和R，你就知道做数据分析工作是多么爽一个事
4、数据挖掘
这里知道要掌握基本概念，知道数据挖掘时做什么的，知道它与数据分析相比有什么不同
5、监督学习、非监督学习、模型评估
Model建模，知道模型建好后应该怎样去评估，掌握怎样用一些定量的指标，数据，数值来衡量模型建好后到底有多准确，或者说到底有多错误。模型评估的指标或计算方式选择正确与否，能够直接影响到整个项目获模型是否有效。
6、以上这些只是数据分析的入门，还有... ...
，文本与自然语言处理，分布式计算工具SPARK.... ...
数据分析的路上，你准备好了吗?2017，跟我一起，来逆袭吧
文章来源：中国统计网 作者：润禄数据jacky(中国统计网特邀认证作者) 原文链接：/cms/article/articledetails?articleid=4977
相关阅读：
搜索"raincent"或扫描下面的二维码