大数据时代的Excel统计与分析
第1章大数据分析概述
1.1 大数据概述
1.1.1 什么是大数据
1.1.2 数据、信息与认知
1.1.3 数据管理与数据库
1.1.4 数据仓库
1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征
1.2 制造行业需要分析哪些数据？
1.2.1 产品的良率监控
1.2.2 产品的BOM设计
1.2.3 市场数据监控
1.2.4 财务数据
1.2.5 产品生产数据
1.2.6 设备预防性维护数据
1.2.7 产品需求数据
1.2.8 其他日常数据等
第2章数据挖掘流程
2.1 数据挖掘流程概述
2.1.1 问题识别
2.1.2 数据理解
2.1.3 数据准备
2.1.4 建立模型
2.1.5 模型评价
2.1.6 部署应用
第3章大数据的Excel统计分析
3.1 研究程序与抽样
3.2 频率分布
3.2.1 传统的建表方式
3.2.2 离散变量—单选题频率布
3.2.3 如何用Word编辑频率分布表
3.2.4 绘制频率分布统计图表
3.2.5 离散变量—复选题频率分布
3.2.6 利用RANK（）函数处理
3.3 集中趋势
3.3.1 平均值\平均值的优点
3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值
3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计
3.4 离散程度
3.5 假设检验
3.6 单因子方差分析
3.7 相关分析
3.8 回归分析
3.9 聚类分析
3.10预测分析
第4章大数据的图表分析案例
前言：常见图表分析的三大错误
4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合
4.2 几种专业的图表分析法
4.3九大类型图表的生成实例演练
4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度
-利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比
-利用柱形层叠图显示计划完成度
-利用双侧比较图显示市场调查结果
-利用复合饼图深入分析主要销售组成
-使用断层图分析企业数据
第5章数据分析应用实践
5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作
图表制作的关键要素
合适的图表展示合适的数据
正确表达需要的主题
图表与文字的协调
图表的结论
5.2科学的数据分析结果解读
注意因果关系
不要以偏概全
考虑环境影响
兼顾定性研究
第6章数据分析报告与汇报
6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告
6.2现场实操演练：分析报告撰写
6.3 汇报的技巧
第7章商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含
i. 如何建立多变量业务预测模型
ii. 如何评估业务模型的有效性
iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤
5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果
Excel中的描述统计分析工具 Excel描述统计工具计算与数据的集中趋势、离中趋势、偏度、峰度等有关的描述性统计指标。 使用：工具--数据分析--描述统计—汇总统计 第一次随堂作业的有关事宜通知 1、作业完成地点：北京大学校内 2、随堂作业时间：本周五下午2：30-4：30 3、作业内容：对10年校园调查的汇总数据进行描述统计分析，完成对一个指定主题的深入分析。 4、作业的具体内容：届时参见网络平台的“作业”版块。 5、其他要求：独立完成，不得与别人讨论交流。 第三部分推断统计 第四章概率论与数理统计基础 §1 了解和认识随机事件与概率 北京市天气预报：明天白天降水概率40%，它的含义是： A 明天白天北京地区有40%的地区有降雨； B 明天白天北京地区有40%的时间要下雨；
C 明天白天北京地区下雨的强度有40%； D明天白天北京地区下雨的可能性有40%； E 北京气象局有40%的工程师认为明天会下雨。 一、必然现象与随机现象 1、必然现象：可事前预言，即在准确地重复某些条件下，它的结果总是可以肯定的。 例： 太阳每天从东方升起 在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾 在欧式几何中，三角形的内角和总是180° 在北京大学，不及格科目达到1/3，一定拿不到毕业证 事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。 2、随机现象：一种可能发生，也可能不发生；可能这样发生，也可能那样发生的不确定现象。在随机现象中，可能结果不止一个，且事前无法预知确切的结果。也称偶然现象。 在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。 例： 高考的结果 掷骰子的结果 学生对手机品牌的选择 随机抽取的交作业名单 今天来上统计学课的学生人数 这类现象是即使在一定的相同条件下，它的结果也是不确定的。 举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。 3、为什么会有随机现象 在这里，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，随机性的。 在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果，随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。
EXCEL分析工具库教程 第一节：分析工具库概述 “分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。本讲义均在Excel2007环境下进行操作。 1.1. 分析工具库的加载与调用 打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是 否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“E xcel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图 1-1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。 图 1-1 加载分析工具库
1.2. 分析工具库的功能分类 分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类： 表 1-1 随机发生器功能列表 第二节．随机数发生器 重庆三峡学院关文忠 1.随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 2.随机数发生器对话框简介
执行如下命令：“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2-1）。 图2-1随机数发生器对话框 该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。 变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。 随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。 分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。具体应用将在第3部分举例介绍。 随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。 输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。 新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。 新工作簿：单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 3.随机数发生器应用举例
用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法
指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。
excel统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。 访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。 方差分析 方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。 方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 1.使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中， 温度可以被忽略。 2.不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可 以被忽略。 3.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} 值的 6 个样本取自 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} 值有影响。
Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可） ；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。 安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 （1）“Anova：单因素方差分析”分析工具 此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 （2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具 此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。 （3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具 此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具 此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积： 可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具 此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略） 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个
excel统计工具 forecast(.):单变量预测，trend(.):多变量预测，sqrt(.)：求平方根函数 相关系数分析工具可用于度量两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差（covar)除以它们标准偏差(stdevp*stdevp)的乘积。可以使用相关系数分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较大数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性接近零）。 注意若要返回两个单元格区域的相关系数，可直接使用CORREL工作表函数，得到的结果数据就是multiple R. 协方差 协方差用于度量两个区域中数据的关系。“协方差”分析工具用于返回各数据点与其各自的平均值之间的偏差乘积的平均值。 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正协方差）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较大数据相对应（负协方差）；还是两个集合中的数据互不相关（协方差为零）。 注意若要返回单个数据点对的协方差，请使用COV AR 工作表函数。 描述统计 “描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。 指数平滑 “指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。 注意0.2 到0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整20% 到30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。 F-检验双样本方差 “F-检验双样本方差”分析工具通过双样本F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。 例如，可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行F-检验，查看二者的样本方差是否不同。 傅立叶分析 “傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换(FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。 直方图 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。 例如，在一个有20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。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
Excel与数据统计分析 统计计算与统计分析强调与计算机密切结合,《Excel与数据统计分析》旨在提高学生计算机的综合运用能力,用统计方法分析问题、解决问题而编写的。根据教材内容,也可以选择使用SPSS、QSTAT、Evievs、SAS、MINITAB 等统计软件。 第三章统计整理 3.1 计量数据的频数表与直方图 例3.1 (3-1 一、指定接受区域直方图 在应用此工具前,用户应先决定分布区间。否则,Excel将用一个大约等于数据集中某数值的平方根作区间,在数据集的最大值与最小值之间用等宽间隔。如果用户自己定义区间,可用2、5或10的倍数,这样易于分析。 对于工资数据,最小值是100,最大值是298。一个紧凑的直方图可从区间100开始,区间宽度用10,最后一区间为300结束,需要21个区间。这里所用的方法在两端加了一个空区间,在低端是区间“100或小于100”,高端是区间“大于300”。 参考图3.3,利用下面这些步骤可得到频率分布和直方图: 1.为了方便,将原始数据拷贝到新工作表“指定频数直方图”中。 2.在B1单元中输入“组距”作为一标记,在B2单元中输入100,B3单元中输入110,选取B2:B3,向下拖动所选区域右下角的+到B22单元。 3.按下列步骤使用“直方图”分析工具: (1, 在分析工具框中“直方图”。如图4所示。
图3.1 数据分析工具之直方图对话框 1 输入 输入区域:A1:A51 接受区域:B1:B22 (这些区间断点或界限必须按升序排列选择标志 2 输出选项 输出区域: C1 选定图表输出 (2Excel将计算出结果显示在输出区域中。
Excel数据分析1：直方图 2011-04-11 21:59:04| 分类：常用工具| 标签：|字号大中小订阅 使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。下面将对以上功能逐一作使用介绍，方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。 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”，在安装光盘中加载“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1 某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。 以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。
操作步骤 1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，确认数据的范围。本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。 2.在右侧输入数据接受序列。所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。这些值应当按升序排列。在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置。本实例采用10分一个分数统计单元。
3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择： 输入区域：原始数据区域; 接受区域：数据接受序列;
统计学：以Excel为分析工具
1、统计总体：凡是客观存在、在某一共同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。分类：有限总体、无限总体；特点：同质性、大量性、变异性 2、在统计研究过程中，统计研究的目的和任务居于支配和主导地位，是考虑问题的出发点。 3、样本按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的一部分总体单位的集合体 4、统计总体单位：构成统计总体的个别单位。总体和总体单位的关系：整体同个体、集合同元素的关系，相互依存、相互联系，它们的关系不是一成不变的，随着研究目的的变动，二者可以相互转化 5、标志：是指说明总体单位特征的名称。分类：数量标志、品类标志；不变标志、可变标志 6、指标：说明现象总体特征的概念或范畴。分类：总量指标（绝对数）、相对指标（相对数，两个绝对数之比）、平均指标（平均数、均值）。设计要求：（1）要素完整（2）指标名称必须有科学的理论依据（3）要明确统计指标的计算口径和范围（4）要有科学的计算方法 7、指标和标志：区别：标志是说明总体单位
特性的，指标是说明总体特征的；标志中的数量标志可以用数值表示，而品质标志不可以用数值表示。所有的统计指标都是用数值表示。 联系：有些统计指标的数值是在总体单位的数量标志值基础上直接汇总得到的；在一定条件下，二者可以相互转化。 8、指标体系：指由若干相互联系的统计指标构成的有机整体。设计的基本要求：（1）科学性（2）目的性（3）全面性（4）统一性（5）可比性（6）核心性（7）可行性（8）互斥性 9、参数：描述总体特征的概括性数字度量 10、统计量：描述样本特征的概括性数字度量 11、数据的计量尺度由低到高分层：（1）名类尺度（品质标志）（2）顺序尺度（3）区间尺度（4）比尺度 12、数据类型：（1）按计量尺度分（2）按数据的收集方式分（3）按数据的时间关系分 13、变量：表示现象某种特征的概念（标志、指标）。具体表现称为变量值（统计标志的标志表现和指标数值）。分类：品质变量、数量（数字）变量——离散变量（取值有限）、连续变量——取值无穷
直方图 某班进行期中考试后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方 图以供分析。 以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此 表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel可以直接完成此任务。[具体方法] 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”，在安装光盘中加载“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1 某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。 以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。 操作步骤 1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，确认数据的范围。本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。 2.在右侧输入数据接受序列。所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。这些值应当按升序排列。在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置。本实例采用10分一个分数统计单元。
3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择：输入区域：原始数据区域; 接受区域：数据接受序列; 如果选择“输出区域”，则新对象直接插入当前表格中; 选中“柏拉图”，此复选框可在输出表中按降序来显示数据; 若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线;
用EXCEL数据分析工具进行抽样 用EXCEL数据分析工具进行抽样有二种方法：第一种：举例：EXCEL表格中一列有3000多个数据，我想在这3000多个数据中随机抽取200个出来，3000多个都是文字的数据在一列里面，要随机抽取出200个出来要怎么做呢？而且要多次可以取随机的，就是200个随机数可以快捷的取多次……。 解答：数据设在a列公式c1 =rand() ，下拉至c3000 ，【c 列可隐藏起来】（有多少数据就下拉几个） 公式b1 =index(a:a,rank(c1,c:c))，下拉至b200 （抽几个就下拉几个） F9 即可多次抽取。第二种： 离如何在EXCEL进行抽样，主要利用EXCEL里的加载项“数据分析”进行介绍。如果你的EXCEL尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。2007则需要在“EXCEL选项”－－“加载项”－－“分析工具库”进行加载。 操作步骤： 1.
打存放需要抽样数据的EXCEL表格，本例采用手机号码进行介绍。 2. 选择“工具”—“数据分析”—“抽样”后，出现对话框，依次选择：输入区域：把原始总体数据放在此区域中，数据类型不限，数值型或者文本型均可； 抽样方法：有间隔和随机两种 间隔抽样需要输入周期间隔，输入区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。当到达输入区域的末尾时，抽样将停止； 随机抽样是指直接输入样本数，电脑自行进行抽样，不用受间隔的规律限制。样本数：在此输入需要在输出列中显示需要随机抽取总体中数据的个数。每个数值是从输入区域中的
Excel 数据分析工具一览表 1.“F - 检验：双样本方差分析”分析工具 此分析工具可以进行双样本F - 检验，用来比较两个样本总体的方差。例如，可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行F- 检验，查看二者的样本方差是否不同。 2.“t - 检验：成对双样本均值分析”分析工具 此分析工具及其公式可以进行成对双样本进行t - 检验，用来确定样本均值是否不等。此t -检验并不假设两个总体的方差是相等的。当样本中出现自然配对的观察值时，可以使用此成对检验，例如对一个样本组进行了两次检验，抽取实验前的一次和实验后的一次。3.“t - 检验：双样本等方差假设”分析工具 此分析工具可以进行双样本t - 检验。此t- 检验先假设两个数据集的方差相等，故也称作齐次方差t - 检验。可以使用t - 检验来确定两个样本均值实际上是否相等。 4.“t - 检验：双样本异方差假设”分析工具 此分析工具及其公式可以进行双样本t –检验。此t - 检验先假设两个数据集的方差不等，故也称作异方差t - 检验。可以使用t - 检验来确定两个样本均值实际上是否相等。当进行分析的样本组不同时，可使用此检验。如果某一样本组在某次处理前后都进行了检验，则应使用“成对检验”。 5.“z - 检验：双样本均值分析”分析工具 此分析工具可以进行方差已知的双样本均值z-检验。此工具用于检验两个总体均值之间存在差异的假设。例如，可以使用此检验来确定两种汽车模型性能之间的差异情况。 6.“抽样分析”分析工具 此分析工具以输入区域为总体构造总体的一个样本。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。如果确认输入区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。例如，如果输入区域包含季度销售量数据，以四为周期进行取样，将在输出区域中生成某个季度的样本。 7.“傅立叶分析”分析工具 此分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换（FFT）分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。 8.“回归分析”分析工具 此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，进行线形回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。在操作时，可以基于一组已知的体能统计数据，并辅以适当加权，对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。 9.“描述统计”分析工具 此分析工具用于生成对输入区域中数据的单变值分析，提供有关数据趋中性和易变性的信息。 10.“排位和百分比排位”分析工具 此分析工具可以产生一个数据列表，在其中罗列给定数据集中各个数值的大小次序排位和相应的百分比排位。用来分析数据集中各数值间的相互位置关系。 11.“ 随机数发生器”分析工具 此分析工具可以按照用户选定的分布类型，在工作表的特定区域中生成一系列独立随机数字。可以通过概率分布来表示主体的总体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 12.“相关系数”分析工具 此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。
1、统计总体：凡是客观存在、在某一共同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。分类：有限总体、无限总体；特点：同质性、大量性、变异性 2、在统计研究过程中，统计研究的目的和任务居于支配和主导地位，是考虑问题的出发点。 3、样本按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的一部分总体单位的集合体 4、统计总体单位：构成统计总体的个别单位。总体和总体单位的关系：整体同个体、集合同元素的关系，相互依存、相互联系，它们的关系不是一成不变的，随着研究目的的变动，二者可以相互转化 5、标志：是指说明总体单位特征的名称。分类：数量标志、品类标志；不变标志、可变标志 6、指标：说明现象总体特征的概念或范畴。分类：总量指标（绝对数）、相对指标（相对数，两个绝对数之比）、平均指标（平均数、均值）。设计要求：（1）要素完整（2）指标名称必须有科学的理论依据（3）要明确统计指标的计算口径和范围（4）要有科学的计算方法 7、指标和标志：区别：标志是说明总体单位特性的，指标是说明总体特征的；标志中的数量标志可以用数值表示，而品质标志不可以用数值表示。所有的统计指标都是用数值表示。联系：有些统计指标的数值是在总体单位的数量标志值基础上直接汇总得到的；在一定条件下，二者可以相互转化。 8、指标体系：指由若干相互联系的统计指标构成的有机整体。设计的基本要求：（1）科学性（2）目的性（3）全面性（4）统一性（5）可比性（6）核心性（7）可行性（8）互斥性 9、参数：描述总体特征的概括性数字度量 10、统计量：描述样本特征的概括性数字度量 11、数据的计量尺度由低到高分层：（1）名类尺度（品质标志）（2）顺序尺度（3）区间尺度（4）比尺度 12、数据类型：（1）按计量尺度分（2）按数据的收集方式分（3）按数据的时间关系分 13、变量：表示现象某种特征的概念（标志、指标）。具体表现称为变量值（统计标志的标志表现和指标数值）。分类：品质变量、数量（数字）变量——离散变量（取值有限）、连续变量——取值无穷 1、问卷格式：（1）开头部分（问候语、填表说明、问卷编号）（2）甄别部分（过滤）（3）主体部分（核心部分，问题和答案）（4）背景部分 2、问卷设计标准：（1）能有效地用来收集数据，同时尽可能减少误差和矛盾（2）对被调查者有友好界面（3）尽量减少由无回答所引起的追踪回访的数量，且便于数据编码和录入，从而尽量减少审核与插补工作量，最终减少收集和处理数据所花的费用和时间 3、问卷的开发程序：（1）向数据用户对象进行咨询（2）参考以前相同主题的问卷（3）起草问题（4）对问卷进行审议与修改（5）对问卷进行测试与修改（认知法、焦点座谈、非正式测试、向被调查者了解情况、向访员了解情况、分裂样本测试、试试点调查）（6）定稿 4、问题措辞应注意的问题：（1）简单（2）易懂（3）针对性（4）具体性和充分性（5）避免含糊歧义重复（6）避免诱导性问题（7）避免使用双重否定（8）减少敏感问题或隐私问题的影响（每个人法、为回答辩护技巧、即使一次技术、系列问题或热身法、设立档次）（9）确保问题读来顺口 5、问卷问题类型：（1）开放性问题（2）封闭式问题 数据的预处理是数据分组整理的先前步骤，内容包括数据的审核（首先）、插补、筛选、排序等 1、审核：应用各种检查规则来辨别缺失、无效、不一致的录入。目的：更好地了解调查过
用Excel快速制作直方图、柏拉图等! 用Excel快速制作直方图、柏拉图等! 方法是先要加载分析工具库！ 打开<工具>下拉菜单，看看有没有<数据分析>选项？ 如果没有的话，按下面的方法操作加载分析工具库！ 打开<工具>下拉菜单， 点击<加载宏>！ 在 “分析工具库” 前的复选框打上“ √ ” 并确定！ 呵呵，安装完以后，在打看<工具>下拉菜单，看看有什么新发现？ 是不是多了<数据分析>这一栏？ 呵呵，就是他！用处可大了！打开数据分析，看看有什么新发现？ 看到了吧，你要的东东都在里面！还有其他好多东东！ 关于统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。相关的工作表函数Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。若要使用这些工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项程序。 方差分析 方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。 方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如A、B 和C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合{化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。 不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。 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} 值的 6 个样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} 值有影响。 方差分析：无重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。但是，对于此工具，假设每一对值只有
使用EXCEL进行统计分析 六西格玛管理方法给我们的组织带来了管理上新的认识，其中包含了如方差分析、假设检验、回归分析、基本统计等大量的数理工具，但问题也随之而来，那就是大量的数据处理，这时我们就会想到用软件来帮助完成大量的运算。现在应用于这一方面的软件很多，如MINITAB、SPSS、SAS等，但是大多为英文软件，在这里我要介绍的就是用EXCEL的数据分析与规划求解来帮助您进行简单的数据分析。EXCEL的数据分析工具为中文界面，操作简单，在一定程度上能给予大家帮助。 第一节加载宏 EXCEL的数据处理除了提供了很多的函数外，另外还有两个功能就是数据分析和规划求解，但这两个工具必须加载相应的宏后才能使用，操作步骤为工具〉加载宏，出现如图1-1的对话框，选择分析工具库和规划求解，点击确定后，在工具菜单栏内出现了这两个分析工具。 图1-1 第二节随机数据与基本分析 在上一节通过加载宏在工具栏内增加了两个数据分析库，数据分析与规划求解，在本节将介绍数据分析工具库中的随机数生成器和描述统计。 操作工具〉数据分析，出现如图2-1的对话框，对话框包含了方差分析、相关系数、协方差分析等十几种分析工具，但一般处理对象为简单的数据。 图2-1
在对话框内选择随机数发生器，将出现如图2-2的对话框，对话框提供了相应的随机数产生及存储的条件命令，具体如下： 图2-2 1．变量个数：需要形成几组数据。 2．随机数个数：每组数据包含的数据个数。 3．分布：选择随机形成的数据期望服从的概率分布类型，包括均匀分布、正态分布、二项分布、离散分布等。 4．参数：输入不同分布的参数，如正态分布要求提供平均值及标准偏差。 5．随机数基数：输入随机数的基数。 6．输出选项：选择输出区域将使随机数据在同一工作表的制定位置放置，选择新工作表组将使随机数据放置在同一工作薄的新工作表中，选择新工作薄将生成一个新的工作薄来存储数据或分析结果，以上选择将出现在后续的各种分析工具对话框中，操作意义相同。 操作工具〉数据分析，在对话框内选择描述统计，将出现如图2-3的对话框，对话框的内容解释如下： 图2-3 1．输入区域：输入数据所在的区域，可以包含数据的标志，注意分析的数据单个总体应包含在一列或一栏中。
统计分析方法常用的（功能）函数(包括统计处理、统计分布) 一、加载分析工具库，工具—>数据分析 抽样 随机数发生器 z-检验---双样本均值差检验 t-检验---双样本等方差检验 t-检验--双样本异方差检验 t-检验—平均值得成对二样本检验 F-检验—双样本方差 方差分析：单因素方差分析 方差分析：可重复双因素方差分析 方差分析：无重复双因素方差分析 相关系数 协方差 回归 移动平均 指数平滑 二、统计函数 算术平均AVERAGE (number1，number2，…) 求和SUM（number） 几何平均GEOMEAN (number1，number2，…) 调和平均HARMEAN(number1，number2，…) 计算众数MODE (number1，number2，…) 中位数MEDIAN (number1，number2，…) 方差VAR (number1，number2，…) 标准差STDEV (number1，number2，…) 计算数据的偏度SKEW (number1，number2，…) 计算数据的峰度KURT (number1，number2，…) 频数统计COUNTIF(range,criteria) 组距式分组的频数统计FREQUENCY(data_array,bins_array) 随机实数RAND() 区间的随机整数RANDBETWEEN (a,b) 二项分布的概率值BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative) 泊松分布的概率值POISSON(x,mean,cumulative) 正态分布的概率值NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative) 计算正态分布的P值NORMSDIST（z）