使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：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。本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作。 注意：所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成，如果您没有安装这项功能，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。 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] 描述统计 某班进行期中考试后，需要统计成绩的平均值、区间，并给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。要求得到标准差等统计数值。 样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成。[具体方法] 排位与百分比排位 某班级期中考试进行后，按照要求仅公布成绩，但学生及家长要求知道排名。故欲公布成绩排名，学生可以通过成绩查询到自己的排名，并同时得到该成绩位于班级百分比排名(即该同学是排名位于前“X%”的学生)。 排序操作是Excel的基本操作， Excel“数据分析”中的“排位与百分比排位”可以使这个工作简化，直接输出报表。[具体方法]
网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。 那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： 2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：
3）选择【分析工具库】，点击【确定】： 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：
安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。 一、回归分析 在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。 百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛： 1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析； 2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：
定性数据分析第五章课后答案 定性数据分析第五章课后作业 1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解:（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2X2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别X偏好饮料”列联表 二维2X2列联表独立检验的似然比检验统计量-2ln A的值为0.7032, P值为p=P（x2⑴m0.7032）=0.4017>0.05,不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。（2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2X2X2列联表1.2,分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2三维2X2X2列联表 在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%；女性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%, 我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验
为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。即由题意，可令C表示年龄段，C1表示年青人，C2表示老年人；D表示性别，D1表示男性，D2表示女性；E表示偏好饮料的类型，E1表示偏好饮料A,E2表示偏好饮料B。欲检验的原假设为:C给定后D和E条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量-2ln A的值如下： C1层 C2层 -2ln A=6.248 -2ln A =11.822 条件独立性 检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为-2lnA=6.248+11.822=18.07 由于r=c=t=2,所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近x 2分布的自由度为r(c-l)(t-l)=2,也就是上面这2个四格表的渐近x 2分布的自由度的和。由于p值P(x 2(2)318.07)=0.000119165很小,所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 (4)产生偏差的原因 a、在(1)中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在对两种类型的饮料的偏好上是没有差异的。但将数据以不同的年龄段
谈用Excel做数据分析(doc 19页)
用Excel做数据分析——回归分析 2006-12-04 14:02作者：大鸟原创出处：天极软件责任编辑：still 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。 点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作 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。
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。
第五章 数据采集与处理 习题 （一）填空题 1、 在数字信号处理中，为避免频率混叠，应使被采样的模拟信号成为 数字信号 ，还应使采样频率满足采样定理即 采样频率大于最高频率的2倍 。 2、 如果一个信号的最高频率为50Hz ，为了防止在时域采样过程中出现混叠现象，采样频率应该大于 100 Hz 。 3、 在设计数据采集系统时，选择A ／D 转换器所依据的主要技术指标是 分辨率 和 转换速度 。一般，要求A ／D 转换器的位数至少要比精度要求的分辨力 大 。 4、 A ／D 转换器是将 模拟 信号转换为 数字 信号的装置．N 位D ／A 转换器分辨力为 1/2^N 。 5、 当多个信号的采样共同使用一个A ／D 转换器时，必须采用 多路分时 法切换，完成此切换的器件是 多路模拟开关 。 （二）判断对错题（用√或×表示） 1、 频率分辨力越高，则泄漏误差越小。（ × ） 2、 A/D 转换器的位数越多，则量化误差越小。（ √ ） 3、 对于周期信号，经整周期采样后，可完全避免栅栏效应。（ √ ） 4、 窗函数频谱的主峰瓣宽度越窄，旁瓣幅度越小，用其截取信号所引起的误差越小。（ √ ） 5、 互相关函数是偶实函数。（ × ） 6、 利用系统输入x(t)与输出y(t)的自功率谱密度函数，可求该系统的频率响应函数。（ × ）？ 7、 若系统是完全线性的，则输入-输出的相干函数一定为1。（ × ） 注：如果相干函数为零,表示输出信号与输入信号不相干，那么，当相干函数为1时，表示输出信号与输入信号完全相干。若相干函数在0~1之间，则表明有如下三种可能： (1）测试中有外界噪声干扰； (2）输出y(t)是输入x(t)和其它输入的综合输出； (3）联系x(t)和y(t)的线性系统是非线性的。 （三）、单项选择题 1、在A ／D 转换器中，若被采样模拟信号的最高频率分量为H f ，则采样频率s f 应（ D ）。 A ．=H f B ．>H f C ．
第五章习题 1.习题5.1 解：假定两总体服从正态分布，且协方差矩阵21∑=∑，误判损失相同又先验概 即：0.4285711=P 0.571422=P 又计算可得： (1)(2)25.31622.025,2.416 1.187x x ????==--???????? 并且：-2.38145ln =S 计算广义平方距离函数： 2()1() ()()()ln 2ln j T j j j j j d p -=--+-x x x S x x S 并计算后验概率： 22 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 回代判别结果如下:
由此可见误判的回代估计： 0.07141/14* ==r P 若按照交叉确认法，定义广义平方距离如下： 2()1() ()()()()()()()ln 2ln j j j T j j x x x x j d p -=--+-x x x S x x S 逐个剔除, 交叉判别，后验概率按下式计算： 2 2 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 通过SAS 计算得到表所示结果。发现同样也是属于G1的4号被误判为G2，因此误判率的交 叉确认估计为* ?1/140.0714c p ==
*121p p p ΦΦ?? =+- ??? 其中(1)(2)1(1)(2)?()()T λ -=--x x S x x =12.1138， 2 1(1|2)ln (2|1)c p d c p =，又因为(1|2)(2|1)c c c ==，所以288.0ln 1 2==P P d ， 最后可得后验概率p 为：0.048709 习题5.3 解：（1）在21∑≠∑并且先验概率相同的的假设前提下，建立矩离判别的线性判别函数。利用SAS 的proc discrim 过程首先计算得到总体的协方差矩阵，如表：
利用Excel实现的数据分析方法 利用Excel实现的数据分析方法 随着客服中心的规范化、精细化管理成为行业发展方向，数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色，很多客服中心认识到数据分析的重要性并积极开始追求各种复杂数据分析技术的应用，但效果往往不佳。其实，笔者认为就国内客服中心运营管理的发展状态而言，能够熟练运用基础的数据分析方法就能够解决运营管理中的大部分问题。分析方法的优劣不在于数学复杂度或者理论高度，而应该注意的是能否科学有效地达到分析目的。 说到分析工具的选择，笔者认为有两点原则需要分析人员注意。第一条原则是选择能够达到分析效果的最简单工具，第二条原则是选择最能够清晰展现分析结果的工具。在目前服务运营分析中出现最多的工具就是Excel，Excel的好处是操作简单，不像SAS、MATLAB需要输入代码命令，对于没有统计分析基础的人来说使用Excel是再好不过的选择。但这是有前提的，就是数据分析人员必须对业务有深刻的了解，因为数据是属于业务的，一个不了解业务的分析人员分析出来的结果往往会偏离现实，不会对管理层的决策与执行层的实施起到任何帮助。下面就介绍一些利用Excel就可以实现的简单有效的数据分析方法。 1、对比分析法 对比分析是客服中心运营分析中运用最多的基础方法，对比分析适用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析、不同业务或不同人员的比较。
举个例子，拿中国移动某省客服中心接通率数据来看，从时间的维度上分析，我们可以看到品牌A、品牌B与品牌C三个品牌之间接通率随时间的变化趋势，了解在此期间哪个品牌的接通率相对较高，趋势比较稳定。再例如我们分析各品牌话务量情况，首先可以从单一品牌做分析（如图1），各年份话务量基本保持在一致的水平上，但2009年11月份与12月份相对于其他年份话务量明显过高，这可能是由于某些突发事件导致。其次还可以从某一时间点上做分析（如图2），整体上来看，2011年的话务量相对于前两个年份显著降低了很多，这就需要进一步挖掘原因了，一方面可能是已经有一部分客户流失，需要我们找出客户流失的原因并马上制定出客户挽留计划，防止客户继续流失；另一方面就是我们在日常运营时通过有效的方法对话务做分流处理，缓解了一线的话务压力。 图1
第五章 定量分析的误差和分析结果的数据处理习题 1.是非判断题 1-1将3.1424、3.2156、5.6235和4.6245处理成四位有效数字时，则分别为3.142、3.216、 5.624和4.624。 1-2 pH=10.05的有效数字是四位。 1-3 [HgI 4]2-的lg 4θβ=30.54，其标准积累稳定常数4θβ为3.467×1030 。 1-4在分析数据中，所有的“0”均为有效数字。 1-5有效数字能反映仪器的精度和测定的准确度。 1-6欲配制1L0.2000mol ·L -1K 2Ｃr 2O 7(M=294.19g ·mol -1)溶液，所用分析天平的准确度为+0.1mg ，若相对误差要求为±0.2%，则称取K 2Ｃr 2O 7时称准至0.001g 。 1-7从误差的基本性质来分可以分为系统误差，偶然误差和过失误差三大类。 1-8误差的表示方法有两种，一种是准确度与误差，一种是精密度与偏差。 1-9相对误差小，即表示分析结果的准确度高。 1-10偏差是指测定值与真实值之差。 1-11精密度是指在相同条件下，多次测定值间相互接近的程度。 1-12系统误差影响测定结果的准确度。 1-13测量值的标准偏差越小，其准确度越高。 1-14精密度高不等于准确度好，这是由于可能存在系统误差。控制了偶然误差，测定的精密度才会有保证，但同时还需要校正系统误差，才能使测定既精密又准确。 1-15随机误差影响到测定结果的精密度。 1-16对某试样进行三次平行测定,得平均含量25.65%，而真实含量为25.35%，则其相对误差为0.30%。 1-17随机误差具有单向性。 1-18某学生根据置信度为95%对其分析结果进行处理后，写出报告结果为(6.25+0.1348)%,该报告的结果是合理的。 1-19置信区间是指测量值在一定范围的可能性大小,通常用百分数表示。 1-20在滴定分析时，错误判断两个样液滴定终点时指示剂的颜色的深浅属于工作过失。 2.选择题.
定性数据分析第五章课后作业 1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问 题，你有什么看法？为什么？ 解：(1)数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维 2X 2列联表1.1 ,合 起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表 1.1 “性别偏好饮料”列联表 二维2X 2列联表独立检验的似然比检验统计量 - 21 n 上的值为0.7032，p 值 为p =P( 2(1) -0.7032) =0.4017 ■ 0.05，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型” 与“性别”无关。 (2) 数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维 2X 2X 2列联表1.2，分开来看，男性 和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2X 2X 2列联表
在上述数据中，分别对两个年龄段(即年青人和老年人)进行饮料偏好的调 查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58. 73%偏好饮料B 占41.27%; 女性中偏好饮料A 占58. 73%偏好饮料B 占41.27%,我们可以得出在这个年 龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。 同理，在“老年人” 年龄段，也有一定的差异。 (3) 条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，0表示年青人，C 2表示老年人；D 表示性别，D ! 表示男性，D 2表示女性；E 表示偏好饮料的类型，E !表示偏好饮料A, E 2表示 偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量 -21 n 上的值 如下： 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和， 其值 -2ln 上=6.248 11.822 =18.07 由于r = c = t = 2，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近 2分布的自 由度为r(c-1)(t-1) =2，也就是上面这 2个四格表的渐近 2分布的自由 G 层 -2ln 上=6.248 C 2层 -2ln 上=11.822
如何运用E X C E L进行 数据分析答案 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】
如何运用EXCEL进行数据分析 课后测试 如果您对课程内容还没有完全掌握，可以点击这里再次观看。 观看课程 测试成绩：90.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 1. 人力资源专员希望统计表能够自动将合同快要到期的员工姓名突出显示出来，以免耽误续签，这时需要用到EXCEL工具中的：√ A 条件格式 B 排序法 C 数据透视图 D 数据透视表 正确答案：A 2. 在OFFICE2003版本中，EXCEL条件格式中的条件按钮最多有：√ A 1个 B 3个 C 10个 D 无限个 正确答案：B 3. 对比办公软件的不同版本，2007及以上版本相对于2003版本在条件格式中的优势不包括：× A 可以做条形图或色阶 B 自动提供大于、小于等条件的选择 C 可以添加个性化出错警告 D 自动根据文本界定更改颜色 正确答案：C 4. 在EXCEL中，数据透视表的作用可以归纳为：√ A 排序筛选 B 数据统计
C 逻辑运算 D 分类汇总 正确答案：D 5. 数据透视表的所有操作可以概括为：√ A 拖拽、左键 B 拖拽、右键 C 复制、粘贴 D 双击、右键 正确答案：B 6. 使用数据透视表表示公司各部门中员工的平均年龄、平均工资时，分类是（），汇总是（）。√ A 部门年龄、工资 B 部门、年龄工资 C 年龄、工资部门 D 年龄工资、部门 正确答案：A 判断题 7. 数据分析的实质是将结论转化为结果，将简单的问题复杂化。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 8. 在EXCEL中，做排序和筛选之前必须先选中想要操作的列。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 9. EXCEL不仅能够针对数值排序，还能对文本排序。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：正确 10. 在数据透视表制作过程中，选区内原始数据标题没有重名、没有合并、没有阿拉伯数字的叫做字段表。此种说法：√ 正确
用Excel做数据分析——直方图 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。 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; 若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线; 4.输入完毕后，则可立即生成相应的直方图，这张图还需要比较大的调整。
用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？ 郑来轶发表于 2013-04-14 22:05 来源：本站原创 说到数据分析，大家可能想的比较多的是SPSS、SAS、R、Matlab等，其实Excel里面自带的数据分析功能也可以完成这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。 接下来的用Excel进行数据分析系列教程，都是基于Excel 2007，今天我们讲讲Excel2007的数据分析工具在哪里？ 分析工具库是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 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。但是，要在 Excel 中使用它，您需要先进行加载。 具体操作步骤如下： 1、单击“Microsoft Office 按钮” ，然后单击“Excel 选项”。 2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。
3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。
提示：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”以安装它。 4、OK 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 注释若要包括用于分析工具库的 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，然后单击“确定”。
第五章设备管理 1．试说明设备控制器的组成。 答：由设备控制器与处理机的接口，设备控制器与设备的接口与I/O逻辑组成。 2．为了实现CPU与设备控制器间的通信，设备控制器应具备哪些功能？ 答：接收和识别命令；数据交换；标识和报告设备状态；地址识别；数据缓冲；差错控制。 3．什么是字节多路通道？什么是数组选择通道和数组多路通道？ 答：（1）字节多路通道。按字节交叉方式工作的通道。通常含有许多非分配型子通道，数量从几十到数百个，每个子通道连接一台I/O 设备，控制其I/O 操作。子通道按时间片轮转方式共享主通道。 （2）数组选择通道。按数组方式传送数据，传输速率很高，每次只允许一个设备数据。 （3）数组多路通道。将数组选择通道传输速率高和字节多路通道的各子通道分时并行操作的优点结合而成。含有多个非分配型子通道，具有很高的数据传输率和通道利用率。 4．如何解决因通道不足而产生的瓶颈问题？ 答：解决问题的有效方法是增加设备到主机间的通路而不增加通道，把一个设备连到多个控制器上，控制器又连到多个通道上，这种多通路方式解决了“瓶颈”问题，提高了系统可靠性，个别通道或控制器的故障不会使设备和存储器之间没有通路。 5．试对VESA 及PCI两种总线进行比较。 答：VESA总线的设计思想是以低价占领市场。总线带宽32位，最高传输速率132Mb/s。广泛用于486微机。缺点是能连接的设备数仅为2~4 台，控制器中无缓冲，难于适应处理器速度的提高，不支持Pentium机。 PCI总线在CPU和外设间插入了复杂的管理层，协调数据传输和提供一致接口。管理层中配有数据缓冲，放大了线路的驱动能力，最多支持10种外设，支持高时钟频率的CPU运
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;
属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？ 解：（1）数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别×偏好饮料”列联表 二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ-ln 2的值为0.7032，p 值为05.04017.0)7032.0)1((2>=≥=χP p ，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。
（2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2×2×2列联表 在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值
第五章数据的收集与处理过关题 班级__________姓名__________ 本章知识要点： 1．普．查．是为一特定目的而对所有考查对象作的全面调查；抽样调查．．．．是为一特定目的而对部分考查对象作的调查．总体．．是所要考查对象的全体，个体．．是组成总体的每一个考查对象，样本．．是从总体中抽出的一部分．掌握总体、个体、样本的概念，关键是要明确所考查的对象．．．．．．． 2．抽样调查的目的是要了解总体的面貌和特征，因此样本要具有代表性和广泛性，抽样的方法宜采用随机抽样． 3．频数．．表示每个对象出现的次数，频率．．表示每个对象出现的次数与总次数的比值．频数和频率都能反映每个对象出现的频繁程度．频数之和等于总次数，频率之和等于１．用频数分布直方图和频率折线图能使数据变得清晰和直观．绘制频数分布直方图一般步骤：(1)确定组距，将数据进行分组，一般分为5~10组；(2)填写频数分布表；(3)根据频数分布表绘制频数分布直方图，标注每一组的频数． 4．极差．．和方差．．或标准差．．． 用来反映数据的离散程度，它们的值越小，说明这组数据越稳定． 极差=最大值—最小值； 方差])()()[(1 222212 x x x x x x n s n -++-+-= ； S 2的数据单位是原数据单位的平方，因此在实际应用中常将方差开平方，得到标准差． 5．数据的平均水平通过平均数、中位数和众数来反映．中位数．．．是一组数据按大小顺序排列，处于中间位置的数据，（若数据的总数是奇数，则中位数位于正中间；若数据的总数是偶数，则中位数是处于中间位置的两个数的平均数）；众数是一组数据中出现次数最多的数据． 一、基础题训练 1．为了了解我市八年级学生某次数学统考情况，从参加考试的学生中抽查了500名学生的数学成绩，进行统计分析．在这个问题中，下列说法正确的是_______ A ．总体是指该市参加统考的所有八年级考生 B ．个体是指500名学生中的每一名学生 C ．样本是指这500名学生的统考数学成绩 D ．样本是500名参加统考的学生 2．下列调查缺乏代表性的有：______________（多选） A ．在某省调查我国青少年上网情况 B ．在深圳市各区5所学校调查，以了解全市中学生健康状况 C ．调查一个班10名学生心跳次数，以了解全校学生心跳次数 D ．在公交车站调查市民坐公交车的情况 3．下列调查中，不适合作普查而适合作抽样调查的是_______ A ．了解全班每位同学的家庭住房情况 B ．了解某批炮弹的杀伤半径 C ．了解某栋楼20户家庭每天丢弃垃圾袋的情况 D ．了解老年人的健康状况 4．某县教育局今年体育测试中，从某校毕业班中抽取男、女学生各15人进行三项体育成绩复查测试．在这个问题中，下列叙述正确的是_______ A ．该校所有毕业班学生是总体 B ．所抽取的30名学生是样本 C ．样本的树木是15
用Excel实行统计趋势预测分析 在统计工作中使用电脑技术，不但仅需要使用专门的统计软件，还理应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 中不但能够用函数，也能够用“趋势线”来实行趋势预测分析。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av erage（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，我们能够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，这样就能够预测出4－7月的销售额；二是使用excel的数据分析功能，选择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，也能够得到相同的结果。 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实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，我们也能够用两种方法实现。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；二是使用数据分析功能，在工具菜单中选择数据分析项后，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使用直线回归方程来实行预测。手工情况下实行直线回归分析需要实行大量的计算，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使用二次或二次以上的回归方程所实行的预测，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。
［练习］如何运用EXCEL进行数据分析课后测试如果您对课程内容还没有完全掌握，可以点击这里再次观看。 测试成绩：90.0分。恭喜您顺利通过考试?单选题 人力资源专员希望统计表能够自动将合同快要到期的员工姓名突出显示出来, 以免耽误续签，这时需要用到工具中的：1. EXCEL ? 条件格式A 排序法B 数据透视图C 数据透视表D 正确答案：A 在版本中，条件格式中的条件按钮最多有2 OFFICE2003EXCEL ? 个C 10 无限个D 正确答案：B 对比办公软件的不同版本，及以上版本相对于版本在条件格式中的优势不包括3 20072003 X *
可以做条形图或色阶A 自动提供大于、小于等条件的选择B 可以添加个性化出错警告C 自动根据文本界定更改颜色D正确答案：C 在中，数据透视表的作用可以归纳为4 EXCEL ? 排序筛选 数据统计 逻辑运算 分类汇总 正确答案：D 数据透视表的所有操作可以概括为:5. ? 拖拽、左键 拖拽、右键 复制、粘贴 双击、右键 正确答案：B 使用数据透视表表示公司各部门中员工的平均年龄、平均工资时，分类是汇总是()，
()。6. ?
if* 部门年龄、工资部门、年龄工资 年龄、工资部门 判断题 数据分析的实质是将结论转化为结果，将简单的问题复杂化。此种说法：7. ? 年龄工资、部门D正确答案：A 正确错误正确答案:错误 在中，做排序和筛选之前必须先选中想要操作的列。此种说法：8. EXCEL ? 正确 错误正确答案:错误 不仅能够针对数值排序，还能对文本排序。此种说法:9. EXCEL ? 正确 错误正确答案：正确 在数据透视表制作过程中，选区内原始数据标题没有重名、没有合并、没有阿拉伯数字的叫做字段表。此种说法:10. ? 正确 错误 正确答案：错误
如何运用EXCEL进行数据分析 课后测试 如果您对课程内容还没有完全掌握，可以点击这里再次观看。 观看课程 测试成绩：分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 1. 人力资源专员希望统计表能够自动将合同快要到期的员工姓名突出显示出来，以免耽误续签，这时需要用到EXCEL工具中的：√ A 条件格式 B 排序法 C 数据透视图 D 数据透视表 正确答案： A 2. 在OFFICE2003版本中，EXCEL条件格式中的条件按钮最多有：√ A 1个 B 3个 C 10个 D 无限个 正确答案： B 3. 对比办公软件的不同版本，2007及以上版本相对于2003版本在条件格式中的优势不包括：× A 可以做条形图或色阶 B 自动提供大于、小于等条件的选择
C 可以添加个性化出错警告 D 自动根据文本界定更改颜色 正确答案： C 4. 在EXCEL中，数据透视表的作用可以归纳为：√ A 排序筛选 B 数据统计 C 逻辑运算 D 分类汇总 正确答案： D 5. 数据透视表的所有操作可以概括为：√ A 拖拽、左键 B 拖拽、右键 C 复制、粘贴 D 双击、右键 正确答案： B 6. 使用数据透视表表示公司各部门中员工的平均年龄、平均工资时，分类是（），汇总是（）。√ A 部门年龄、工资 B 部门、年龄工资 C 年龄、工资部门 D 年龄工资、部门 正确答案： A 判断题 7. 数据分析的实质是将结论转化为结果，将简单的问题复杂化。此种说法：√
正确 错误 正确答案：错误 8. 在EXCEL中，做排序和筛选之前必须先选中想要操作的列。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 9. EXCEL不仅能够针对数值排序，还能对文本排序。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：正确 10. 在数据透视表制作过程中，选区内原始数据标题没有重名、没有合并、没有阿拉伯数字的叫做字段表。 此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误
用Excel做数据分析 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。 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=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。
属性数据分析第五章课后答案
属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 偏好饮料A 偏好饮料B 年青人 男性 37 26 女性 11 23 老年人 男性 30 43 女性 31 11 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？ 解：（1）数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别×偏好饮料”列联表 偏好饮料A 偏好饮料B 合计 偏好A 比例 偏好B 比例 男性 67 69 136 49.26% 50.74% 女性 42 34 76 55.26% 44.74% 二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ-ln 2的值为0.7032，p 值为05.04017.0)7032.0)1((2>=≥=χP p ，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。 （2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2×2×2列联表 偏好饮料A 偏好饮料B 合计 偏好A 比 例 偏好B 比例 年青人 男性 37 26 63 58．73% 41.27% 女性 11 23 34 32．35% 67.65%
老年人 男性 30 43 73 41．10% 58.90% 女性 31 11 42 73．81% 26.19% 在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别， 1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表 示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 1C 层 2C 层 822.11ln 2=Λ- 248.6ln 2=Λ- 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比 检 验 统 计 量 的 和 ， 其 值 为 07.18822.11248.6ln 2=+=Λ- 由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。由于p 值50.00011916)07.18)2((2=≥χP 很小，所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 1E 2E 合 计 1 D 37 26 63 2D 11 23 34 合计 48 49 97 1E 2E 合计 1D 30 43 73 2D 31 11 42 合计 61 54 115