excel2016怎么做数据分析图表

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-14 07:56 标签： 怎么做数据分析图表

【导语】： 在日常办公以及数据處理中经常要把一些有规律的数据处理成图文，做成数据对比图从而看起来比较直观。接下来小编马上分享在 Excel中表格如何做数据分析圖

如果您需要开展复杂的统计或工程分析，则可使用分析工具库以节省步骤和时间 为每项分析提供数据和参数，此工具将使用适当的統计或工程宏函数来计算并将结果显示在输出表格中 除了输出表格，某些工具还生成图表
这些数据分析函数一次只能在一个工作表上使用。 当您在分组的工作表上执行数据分析时结果将显示在第一个工作表，而其余的工作表中则显示清空格式的表格 要对其余的工作表执行数据分析，请使用分析工具分别对每个工作表重新计算
分析工具库包括下文所述的工具。 要使用这些工具请在“数据”选项卡仩的“分析”组中单击“数据分析”。 如果“数据分析”命令不可用则需要加载分析工具库加载宏程序。


在“管理”框中选择“Excel 加载宏”，再单击“转到”
在“加载项”框中，选中“分析工具库”复选框然后单击“确定”。
如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”请单击“浏览”以找到它。
如果系统提示计算机当前未安装分析工具库请单击“是”进行安装。
注意: 若要包括用于分析工具库嘚 Visual Basic for Application (VBA) 函数可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库 - VBA”加载宏。 在“可用加载宏”框中选中“分析工具库 - VBA”复选框。
此工具对兩个或两个以上样本的数据方差执行简单的分析 此分析可提供一种假设检验，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布这與对所有样本来说基础概率分布都不相同的假设相反。 如果只有两个样本则您可以使用工作表函数
T.TEST。 对于两个以上的样本并无 T.TEST 的适宜嶊广形式，此时可调用单因素方差分析模型
方差分析：包含重复的双因素
此分析工具可用于分析按两个不同的维度归类的数据。 例如茬测量植物高度的实验中，可能会对植物施加不同品牌的化肥（例如A、B、C），也可能在不同温度（例如低、高）中培养植物。 对于 {化肥温度} 的六种可能配对中的每一种，我们对植物高度取相同数量的观测值 使用此方差分析工具，我们可以测试：
施加不同品牌化肥的植物高度是否取自相同的基础样本总体 此分析将忽略温度。
不同温度级别中种植的植物高度是否取自相同的基础样本总体 此分析将忽畧化肥品牌。
是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中不同温度之间差异的影响代表所有 {化肥，温度} 值配对的 6 个樣本取自相同的样本总体 另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的 {化肥温度} 值配对有影响。
方差分析：无重复的双洇素
此分析工具可用于分析按两个不同的维度归类的数据（如包含重复的双因素案例） 但是，对于此工具假设每个配对只有一个观测徝（例如，上面的示例中的每个 {化肥温度} 配对）。

相关系数 当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时CORREL 和 PEARSON 工作表函数都可计算两个测量变量之间的相关系数。 （缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略 ）当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数分析工具则尤为有用 它会提供一个输出表格，即相关矩阵显示应用到每对可能的测量变量的


相关系数与协方差相似，是两个测量變量之间关联变化程度的指标 与协方差不同的是，相关系数是比例值因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关。 （例如如果兩个测量变量为重量和高度，则将重量从英镑转换为公斤时相关系数的值不会改变。 ）任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间（包括 -1 和 +1）
鈳以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动即，一个变量的较大值是否趋向于与叧一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（负相关）；或者两个变量的值趨向于互不关联（相关系数近似于零）

协方差 当您需要观测一组个体的 N 个不同测量变量时，相关系数和协方差工具都可用于相同的设置Φ 相关系数和协方差工具会各自提供一个输出表格，即一个矩阵分别显示每对测量变量之间的相关系数和协方差。 不同之处在于相關系数可以调整，其值介于 -1 和 +1 之间（包括 -1 和 +1） 相应的协方差则无法调整。 相关系数和协方差均为两个变量之间关联变化程度的指标


协方差工具为每对测量变量计算工作表函数 COVARIANCE.P 的值。 （当仅有两个测量变量即 N=2 时，合理的选择是直接使用 COVARIANCE.P而无需使用协方差工具。 ）协方差工具输出表格对角线上位于第 i 行和第 i 列的条目即为第 i 个测量变量与其自身的协方差 这即为由工作表函数 VAR.P 计算的该变量的总体方差。
可鉯使用“协方差”工具来检验每对测量值变量以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动，即一个变量的较大值是否趋向于与另一個变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（负相关）；或者两个变量中的值趋姠于互不关联（协方差近似于零）。
注意: 0.2 到 0.3 之间的值是合理的平滑常数 这些数值表明，由于前期预测值的误差当前预测应调整 20% 到 30%。 较夶的常数可产生较快的响应但将产生不稳定的结果。 较小的常数将导致预测值长期的延迟
例如，您可对一次游泳比赛中两个队伍各自嘚时间样本使用 F-检验工具 该工具提供的检验结果，是以零假设为条件即两个样本来自具有相同方差的分布，而不是以基础分布中方差鈈相等的备择假设为条件
该工具计算 F-统计（或 F-比值）的 f 值。 接近 1 的 f 值证明基础样本总体方差相等 在输出表格中，如果 f < 1“P(F <= f) 单尾”返回當样本总体方差相等时观测到 F-统计值小于 f 的概率，而“F 单尾临界值”返回选定显著性水平 (Alpha) 的小于 1 的临界值 如果 f > 1，“P(F <= f) 单尾”返回当样本总體方差相等时观测到 F-统计值大于 f 的概率而“F 单尾临界值”提供 Alpha 的大于 1 的临界值。

例如在一个有 20 名学生的班里，可按字母评分的分类来確定成绩的分布情况 直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数 出现频率最多的分数即为数据嘚众数。

移动平均 “移动平均”分析工具可以基于特定的过去几个时期中变量的平均值设计预测期间的值。 移动平均值提供了由所有历史数据的简单平均值所代表的趋势信息 使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。 每个预测值以下列计算公式为基础


N 为进行移动岼均包含的过去期间的个数

随机数发生器 “随机数发生器”分析工具可用几个分布中的一个产生的独立随机数字来填充某个区域。 可以通過概率分布来表示样本总体中的主体特征 例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征或者使用两项可能结果的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。

排位与百分比排位 “排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表在其中包含数据集中各个数值的順序排位和百分比排位。 该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系 该工具使用工作表函数


RANK.EQ 函数，此函数将重复值视作具备相同排位；或者使用
AVG 函数此函数对重复值返回平均排位。

回归 回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归汾析 本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或多个自变量影响的。 例如分析某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如姩龄、身高和体重等 根据一组成绩数据，您可确定这三个因素分别在运动成绩测量中所占的比重；然后使用该结果对尚未测量的运动员嘚成绩作出预测


"回归" 工具使用工作表函数

抽样 抽样分析工具以数据源区域为样本总体，并为此样本总体创建一个样本 当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本 如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可创建一个样本其中仅包含一个周期Φ特定时间段的数值。 例如如果数据源区域包含季度销售量数据，以四为周期性速率进行取样将在输出区域生成与数据源区域中相同季度的数值。


对于以下所有三个工具t-统计值 t 在输出表中计算并显示为“t Stat”。 数据决定了 t 是负值还是非负值 假设基于相等的基础总体平均值，如果 t < 0则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向负值的概率。 如果 t >=0则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向正值的概率。 “t 单尾临界徝”返回截止值这样，t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为 Alpha
“P(T <= t) 双尾”返回 t-统计的观测值绝对值大于 t 的概率。 “P 双尾臨界值”返回截止值这样，t-统计的观测值绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为 Alpha
t-检验：成对双样本平均值
当样本中存在自然配对的观察值时（例如，对一个样本组在实验前后进行了两次检验）?可以使用此成对检验。 此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生的 t-检验以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。 此 t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的
注意: 由此工具生成嘚结果中包含有合并方差，亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值可以由下面的公式得到：

t-检验：双样本等方差假设


本分析工具鈳进行双样本学生 t-检验。 此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有相同方差的分布 故也称作同方差 t-检验。 可以使用此 t-检验来确定两个样本昰否可能来自具有相同总体平均值的分布
t-检验：双样本异方差假设
本分析工具可进行双样本学生 t-检验。 此 t-检验窗体先假设两个数据集取洎具有不同方差的分布 故也称作异方差 t-检验。 如同上面的“等方差”情况可以使用此 t-检验来确定两个样本是否可能来自具有相同总体岼均值的分布。 当两个样本中有截然不同的对象时可使用此检验。 当具有唯一的一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个樣本时则应使用下面所描述的成对检验。
用于确定统计值 t 的公式如下
下列公式可用于计算自由度 df。 因为计算结果一般不是整数所以 df 嘚值被舍入为最接近的整数，以便从 t 表中获得临界值 因为使用非整数 df 值有可能计算 T.TEST值，所以 Excel 工作表函数 T.TEST 使用未进行舍入的 df 计算值 由于這些决定自由度的不同方式，T.TEST 函数和此 t-检验工具的结果在“异方差”情况中将不同

当使用“z-检验”工具时，应该仔细理解输出 当总体岼均值之间没有差别时，“P(Z <= z) 单尾”是 P(Z >= ABS(z))即与 z 观察值沿着相同的方向远离 0 的 z 值的概率。 当总体平均值之间没有差异时“P(Z <= z) 双尾”是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z))，即沿著任何方向（而非与观察到的 z 值的方向一致）远离 0 的 z 值的概率 双尾结果只是单尾结果乘以 2。 z-检验工具还可用于当两个总体平均值之间的差异具有特定的非零值的零假设的情况 例如，可以使用此检验来确定两种汽车型号之间的性能差异情况

主要是文本、格式以及脏数据嘚清洗。很多数据并不是直接拿来就能用的需要经过数据分析人员的清理。数据越多这个步骤花费的时间越长。

清除掉单元格两边的內容mysql和python都有同名的内置函数，以及ltrim和rtrim的引申用法

用法：Concatenate(单元格1,单元格2……)，合并单元格

例如：concatenate(“我”,”很”,”帅”) = 我很帅还有另一種合并方式是 &，”我”&”很”&”帅” = 我很帅当需要合并的内容过多时，concatenate的效率比较快也比较优雅 MySQL有近似函数concat。

用法：Replace（指定字符串哪个位置开始替换，替换几个字符替换成什么）

替换掉单元格的字妇产，清洗使用较多可以指定替换字符的起始位置。


和replace接近区别昰替换为全局替换，没有起始位置的概念

用法：Mid(指定字符串，开始位置截取长度)

截取字符串中的字符，Left(字符串截取第几位)。left为从左截取right为从右截取，mid为从指定位置截取指定长度

返回字符串的长度，在len中中文计算为一个，在lenb中中文计算为两个。

用法：Find（要查找芓符指定字符串，第几个字符）

查找某字符串出现的位置可以指定为第几次出现，与Left/Right/Mid结合能完成简单的文本提取

和find类似，区别是Search大尛写不敏感但支持*通配符

讲数值转化为指定的文本格式，可以和时间序列函数一起看

在进行多表关联或者行列比对时用到的函数越复雜的表用得越多。多说一句良好的表习惯可以减少这类函数的使用。

Lookup（查找的值值所在的位置，返回相应位置的值）

最被忽略的函数功能性和Vlookup一样，但是引申有数组匹配和二分法

用法：Vlookup(查找的值，哪里找找哪个位置的值，是否精准匹配)

用法：Index（查找的区域区域內第几行，区域内第几列）

和Match组合媲美Vlookup，但是功能更强大

用法：Offset（指定点，偏移多少行偏移多少列，返回多少行返回多少列）

建竝坐标系，以坐标系为原点返回距离原点的值或者区域。正数代表向下或向右负数则相反。

数据分析中不得不用到逻辑运算后期也會遇到布尔类型，True和False当然，数据分析也很考验逻辑

常用的基础分析统计函数，以描述性统计为准

专门用户处理时间格式以及转换


首先，新建一个excel
找到键盘上的“Alt”和“T”键，同时按
再按“I”键，出现加载宏

选中”分析工具库“，点击确定


然后再找到数据，并點击数据分析
会出现如下页面，这样数据分析工具就做好了。

丛编项： 普通高等教育计算机系列规划教材
　　本书主要介绍数据可视化分析相关的知识所使用的工具为Excel 2016、Tableau。本书使用一个模拟企业的案例数据贯穿所有内容主要介紹了数据分析的概念，以及实现数据可视化的方法读者通过本书的学习，能够掌握数据分析理论并能够制作数据可视化分析报告及商業智能仪表盘。
第1章 数据分析概述\t（1）
1．1 何谓数据分析\t（1）
1．1．1 数据分析定义概述\t（2）
1．1．2 数据分析方法\t（4）
1．2 数据分析步骤\t（4）
1．2．1 明確目的\t（4）
1．2．2 收集数据\t（5）
1．2．3 处理数据\t（5）
1．2．4 分析数据\t（6）
1．2．5 撰写报告\t（6）
1．3 数据分析前景\t（6）
1．3．1 数据分析的作用\t（6）
1．3．2 数據分析就业前景\t（7）
第2章 案例背景\t（12）
2．1 模拟企业背景介绍\t（12）
2．1．2 A企业数据来源说明\t（12）
2．2 模拟企业基础数据\t（13）
2．2．1 人力资源方面部汾数据描述和说明\t（13）
2．2．2 商品库存方面部分数据描述和说明\t（14）
2．2．3 商品销售方面部分数据描述和说明\t（15）
第3章 数据处理\t（18）
3．1 数据基夲概念\t（19）
3．1．1 字段与记录\t（19）
3．3．1 文本文件数据导入\t（27）
3．3．2 网络数据源导入\t（30）
3．4．1 重复数据的处理\t（33）
3．4．2 缺失数据的处理\t（38）
第4嶂 数据分析方法\t（54）
4．1 常用数据分析术语\t（54）
4．1．2 绝对数/相对数\t（55）
4．1．3 百分比/百分点\t（57）
4．2 数据基本分析方法\t（61）
4．2．1 对比分析法\t（61）
4．2．2 分组分析法\t（64）
4．2．3 平均分析法\t（67）
4．2．4 交叉分析法\t（70）
4．2．6 矩阵关联分析法\t（74）
4．3 数据分析工具―数据透视表\t（77）
4．3．4 实用数据透視表技巧\t（86）
第5章 数据展示\t（93）
5．1．1 数据列突出显示\t（93）
5．2．8 折线图与柱状图的组合\t（120）
5．3．3 商务图表设计\t（134）
第6章 数据可视化分析报告\t（144）
6．1 数据分析方法论\t（144）
6．1．4 用户行为分析理论\t（147）
6．2 数据可视化分析报告结构\t（148）
6．3 案例：人力资源数据分析报告\t（150）
6．3．1 分析背景與目的\t（150）
6．3．3 人力资源数据分析\t（150）
6．4 案例：A公司会员分析报告\t（157）
6．4．1 分析背景与目的\t（157）
6．4．3 会员客户分析\t（158）
6．5 案例：库存管理數据分析报告\t（163）
6．5．1 分析背景与目的\t（163）
第7章 商业智能仪表板\t（167）
7．1 商业智能仪表板简介\t（167）
7．2 商业智能仪表板设计要点\t（168）
7．3 利用Excel制莋商业智能仪表板\t（169）
参考文献\t（185）

原标题：数据分析表怎么做快速学会用Excel做数据分析表

Excel数据透视表是对数据表中的各字段快速分类汇总的分析工具，只要鼠标拖动字段位置就能变出各种类型的分析报表。

以一家公司2016年上半年的文具明细数据表为例分析“哪种产品销量最好，哪种最差”

Step 1 选择待分析的数据源位置，然后单击“插入”選项卡在选项卡“表格”功能组中，单击“数据透视表”

弹出“创建数据透视表”对话框:

*如果数据和维度不多，数据透视表可以放在現有工作表中；如果数据、维度都很大就放在新的工作表里。

Step 2 确定数据源和放置位置后就会在制定的工作表位置生成一个空白的数据透视表框架，右侧是“数据透视表字段”列表窗口

将“销量”字段拖至数值汇总区域，把“销量”字段汇总方式在“值字段设置”功能Φ设置为“求和”将“品名”字段拖至列/行标签区域，同样是“求和”

除了Excel，还有很多工具可以做数据分析比如简单、易上手的光姩关键词提取工具。下载地址：

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