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  • Excel分析工具可以完成的数据统计分析包括:描述统计、直方图、相关系数、移动平均、指数平滑、回归等19种统计分析方法。与主流的专业统计分析软件SPSS、SAS...★ 使用这个现成的数据分析工具,不仅可以提高分析效...

    Excel分析工具库可以完成的数据统计分析包括:描述统计、直方图、相关系数、移动平均、指数平滑、回归等19种统计分析方法。

    与主流的专业统计分析软件SPSS、SAS等相比,Excel分析工具库的优点在于:

    ★ 与Excel无缝结合,操作简单、容易上手。

    ★ 聚合多种统计函数,其中部分工具在生成输出结果表格时,同时还能生成相应图表,有助于对统计结果的理解。

    ★ 使用这个现成的数据分析工具,不仅可以提高分析效率,还能够大幅降低出错的概率。

    安装分析工具库

    一般情况下,Excel是没有加载这个分析工具库的,需要我们自行加载安装。现在我们就来一起安装这个分析工具库。

    STEP 01 单击【文件】选项卡,选择【Excel选项】。

    STEP 02 在弹出的【Excel选项】对话框中,单击【加载项】,在【管理】下拉框中,选择“Excel加载项”,如图所示。

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    STEP 03 单击【转到】按钮,Excel会弹出【加载宏】对话框,勾选需要安装的加载宏——【分析工具库】复选框,若要包含分析工具库的VBA函数,则同时勾选【分析工具库—VBA】,单击【确认】按钮,即可完成加载安装,如图所示。

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    安装成功后,在【数据】选项卡【分析】组中,即可看到【数据分析】按钮,单击此按钮,即可弹出【数据分析】对话框,它提供各种统计分析方法,如图所示。

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    实现数据分析三大作用的分析方法归纳起来主要有两大类:一类是描述性统计分析,另一类是推断性预测分析。

    Excel数据分析工具库各种统计分析方法归纳如图2-29所示。

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    描述性统计分析

    描述统计分析的常用指标主要有平均数、方差、中位数、众数、标准差、方差等,提供分析对象数据的集中程度和离散程度等信息。

    我们以某公司“用户消费数据”为例,利用用户消费金额这个变量来描述用户消费行为特征,分析了解用户消费分布。

    STEP 01 单击【数据】选项卡【分析】组中的【数据分析】按钮。

    STEP 02 在弹出的【数据分析】对话框中,选择【描述统计】,单击【确定】按钮,如图所示。

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    STEP 03 在弹出【描述统计】对话框中,对各类参数分别进行如下设置,如图所示。

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    输入

    ① 输入区域:输入需要分析的数据源区域,如本例中数据源区域为C1:C101(注:对话框参数会自动设置为单元格绝对引用,为便于阅读,后面在讲解操作步骤时均不带有绝对引用符号“$”)。

    ② 分组方式:选择分组方式,如果需要指出【输入区域】中的数据是按行还是按列排列,则选择“逐行”或“逐列”,如本例要选择“逐列”。

    ③ 标志位于第一行:若数据源区域第一行含有标志(字段名、变量名),则应勾选,否则,Excel字段将以“列1、列2、列3、……”作为列标志,本例勾选【标志位于第一行】。

    输出选项

    ① 输出区域:可选当前工作表的某个活动单元格、新工作表组或新工作簿,本例将结果输出至当前工作表的F1单元格。

    ② 汇总统计:包含平均值、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、峰度、偏度、区域、最小值、最大值、求和、观测数等相关指标,本例勾选【汇总统计】复选框。

    ③ 平均数置信度:置信度也称为可靠度,或置信水平、置信系数,是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率,常用的置信度为95%或90%,本例勾选此复选框,并输入“95%”。

    ④ 第K大(小)值:表示输入数据组的第几位最大(小)值。本例勾选此复选框,并输入“5”。

    STEP 04 单击【确定】按钮,输出结果如图所示。

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    接下来我们可以对用户消费能力进行如下详细解析。

    ① 表现数据集中趋势的指标有:平均值、中位数、众数。平均值是N个数相加除以N,所得到的结果;中位数是一组数据按大小排序,排在中间位置的数值;众数是该组数据中次数出现最多的那个数值。本例这些用户平均消费金额为5098。

    ② 描述数据离散程度的指标有:方差与标准差,它们反映的是与平均值之间的离散程度。

    ③ 呈现数据分布形状的指标有:峰度系数与偏度系数。

    峰度系数是描述对称分布曲线峰顶尖峭程度的指标,是相对于正态分布而言的。峰度系数>0,两侧极端数据较少,比正态分布更高更瘦,呈尖峭峰分布;峰度系数<0,表示两侧极端数据较多,比正态分布更矮更胖,呈平阔峰分布。如图所示,尖峭峰分布、正态分布、平阔峰分布很清晰地区分出来。

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    偏度系数是以正态分布为标准来描述数据对称性的指标。偏度系数=0,就是分布对称;如果频数分布的高峰向左偏移(偏度系数<0),长尾向右侧延伸称为正偏态分布;同样的,如果频数分布的高峰向右偏移(偏度系数>0),长尾向左延伸则成为负偏态分布。偏度系数大于1或小于-1,被称为高度偏态分布;偏度系数在0.5~1或-0.5~-1范围内,被认为是中等偏态分布;偏度系数越接近0,偏斜程度就越低。如图所示,正偏态分布、正态分布、负偏态分布很清晰地区分出来。

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    本例中,峰度系数<0且偏度系数<0,所以这些用户消费数据呈现为平阔峰式正偏态分布。

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  • 这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理,但面对机器学习庞大的数据,还是显得力不从心,所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作,以及机器学习分析后表格的样式优化,但针对于数据的操作运算,我们...

    上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包,这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理,但面对机器学习庞大的数据,还是显得力不从心,所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作,以及机器学习分析后表格的样式优化,但针对于数据的操作运算,我们还是要借助与pandas。

    1.安装Pandas包

    对于直接下载python安装程序的用户来说,pandas包并没有自带安装,所以需要使用Pandas的程序员,需要借助于pip install pandas进行安装。(数据表格与源代码在文章最后下载)

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_excel('shuju.xlsx')
    df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
    df = df.set_index('s_date')
    #每月某用户总评论量
    x = []
    y = []
    data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_comment'].max().reset_index(drop=False)
    for index, row in data.iterrows():
        if pd.isnull(row['s_comment']):
            y.append(0)
        else:
            y.append(row['s_count'])
        x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))
    print(x)
    print(y)

    而直接使用anaconda安装python的程序员,可以直接使用pandas包,因为anaconda自带安装了pandas,无需再次安装,推荐使用这种方式进行安装。

    2.如何使用Pandas包

    对于Pandas来说,首先,我们肯定要先获取Excel文件,才能进行后续的操作以及计算,所以我们需要掌握如何获取到Excel表格中的所有数据,代码如下:

    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('shuju.xlsx')

    这里我们先引入了pandas包,并且重新给他起了一个简单的名字pd,然后直接使用pd.read_excel(‘文件路径’),把Excel数据读取进来,我们通过print(df)打印来看看表格中的数据,如图:

    可以看到表格中有3151行数据,这样就能直接输出打印,也就是说,通过上面的调用,就已经获取了所有的数据,并不需要像openpyxl还要获取表,列行等操作。

    下面的内容需要借助表数据进行分析,所以我们有必要先看看表格结构,如下图所示,上面是博主爬取花粉俱乐部的些许数据,这里有发帖时间(s_date),发帖人(s_nameId),帖子标题(s_tite),帖子链接(s_url),帖子阅读量(s_count),帖子评论量(s_comment),是否盖章(s_gaizhang),以及该帖子的类型(s_device)。

    获取某用户所有月份的发帖量

    假设我现在有一个需求,需要获取某月每个人的发帖量,那么应该怎么操作呢?

    既然是每个月,我们肯定要用时间来区分,所以我们需要先格式化时间格式,让pandas能读的懂时间,代码如下:

    df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])

    这句话的代码就是将该列转换为时间格式,然后重新赋值给该列,这样后续才能用时间来操作。接着我们需要将该时间列设置为索引,代码如下:

    df = df.set_index('s_date')

    这样设置之后,我们的表格就变成了,如下图所示的样式:

    刚才是数字索引,现在变为时间索引,这样我们就可以用索引进行分类了,既然是统计每月数据,所以应该根据每月进行分类,代码如下:

    data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M').count().reset_index(drop=False)

    首先获取所有某用户的数据,比如这里获取“择城终老”的数据,就是df[df['s_nameId']=='择城终老'],获取某人数据,或者某列数值的所有行,都可以这样获取。接着resample('M'),M代码月,根据月进行取样,然后count()统计该月数据和,然后reset_index(drop=False)取消时间作为索引,方便后面获取月份,这样就获取了某个人的所有月份发帖子量,输出如下图所示(print(data)):

    这里可以看到每列都是和运算,所有数据都相同,只要遍历虽然获取某格数据都是一样的,代码如下,比如我要输出走势图,这里X是月,Y是该月帖子总数,代码如下:

    x=[]
    y=[]
    for index, row in data.iterrows():
        y.append(row['s_url'])#获取该月帖子总和数
        x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))//获取当前年月

    这段代码输出的结果如下,分别输出了Y,与X:

    这里是根据月份获取某人某月总帖子数,那么获取总浏览量呢?其实只只需要将count()总和换成sun()就行,代码如下:

    data = df[df['s_nameId'] == self.name_id].resample('M').sum().reset_index(drop=False)
    for index, row in data.iterrows():
        y.append(row['s_count'])
        x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))

    当然这里只能获取row['s_count']不能像统计行数一样统计总和,因为本身就的就是总浏览量,只有数字列才能算总和,而且其他列并不是浏览量,是如下数据:

    其实这里还算出了总评论量,大家只要把row['s_count']换成row['s_comment']就能知道总评论量的数据了。

    获取某人某月最大浏览量数据

    现在我们又变更了需求,这里我想知道,某个人写的最好的帖子,看的人数最多,或者评论人数最多的帖子是哪个,应该则么做呢?其实这里的代码基本差不多,都需要根据时间索引获取,代码如下:

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_excel('shuju.xlsx')
    df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
    df = df.set_index('s_date')
    x = []
    y = []
    data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_count'].max().reset_index(drop=False)
    for index, row in data.iterrows():
        if pd.isnull(row['s_count']):
            y.append(0)
        else:
            y.append(row['s_count'])
        x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))
    print(x)
    print(y)

    这里除了max()不同外,基本与上面代码相同,但这里有个小问题,假如某人某月没有输出任何帖子,简单来说这个月没有任何数据,他的最大值就是NaN,如下:

    看到索引5的数据了吗,也就是说,2018年5月,该人没有任何数据,那么计算的最大值就是NaN,所以如果你要获取该值做图,或做其他用途,要么跳过,要么给他赋值为0。pd.isnull()就是判断该值是否为NaN的方法。

    同样这里获取了浏览量的最大值,我们要获取评论量的最大值,只需要改两行代码:

    data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_comment'].max().reset_index(drop=False)
    if pd.isnull(row['s_comment']):

    把代码改一下就可以获取某人某月最大评论量的数据,输出的结果与上面类似,只是将s_count列换成了s_comennt列。

    获取某人某月输出占比数据

    获取某人某月输出占比数据这个需求与画饼图有关,就是百分比图,那么我们应该怎么做才能获取到某月所有用户的总数,以及该月所有用户各个输出贴数呢?因为获取到这两个数据才能计算百分比。这里将用到分组,代码如下:

    df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
    df = df.set_index('s_date')
    name_df = df.groupby('s_nameId', as_index=False)

    这里我们因为要获取某个人的占比图,所以必须先根据用户名进行分组,as_index这个参数只是输出样式,不影响结果,这里是以“SQL风格”的分组输出,当然,我们这里还是需要以时间作为索引,所以还是有前两句代码,下面是输出样式。

    既然已经进行了分组,也就是说每个用户的数据都已经到手,就可以依次遍历某个人的数据,然后统计该人的每月总数数据,总的所有人该月的发帖数,代码如下:
     

    x = []
    y = []
    for name, group in name_df:
        data = group.resample('M').count().reset_index(drop=False)
        data2 = data[data['s_date'] == '2018-01-31']
        if len(data2.values.tolist()) <= 0 or data2.values.tolist()[0][3] <= 0:
            continue
        else:
            x.append(data2.values.tolist()[0][3])
            y.append(name)
    print(x)
    print(y)

    这里我们遍历了刚才的分组,获得了某个用户的name,group,name就是name_id,group是该用户的所有数据。具体的name_id与group数据如下图所示:

    然后通过月份统计出该每月的总数data,然后根据索引月份获取该月的数据,同时如果该月该用户没有数据,选择不统计,跳过,只统计有数据的,这里data2是一个表DataFrame,我们需要将他转化为ndArray然后转换为list后,在获取数据,看看输出的X,Y的数据,如下:

    上面的数据就是2018年1月每个人输出的帖子数,其实饼图并不需要计算百分比,你只需要把上面数据输入到饼图中,会自动计算百分比的,也就是matplotlib包的pie图。

    本文源代码Github下载地址:点击下载

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  • 相关分析,看似简单,实则大有学问。 一图胜千言,直接上图。 ...2. 相关系数的计算公式(数学表达式)及利用Excel进行分解计算的过程 ...4. 使用Excel数据分析模块中的“相关分析”所得结果(和2相互印证)

    相关分析,看似简单,实则大有学问。

    一图胜千言,直接上图。


    后记:

    上图中包含了多种信息:

    1. 源数据

    2. 相关系数的计算公式(数学表达式)及利用Excel进行分解计算的过程

    3. 各因素的关系图(最直观,最简单,小孩都能看出三者是正相关的关系)

    4. 使用Excel数据分析模块中的“相关分析”所得结果(和2相互印证)

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  • Excel数据分析工具

    千次阅读 2019-08-02 15:12:33
    文章目录一、工具简介1、作用2、安装3、统计方法归纳二、描述性统计分析1、位置2、参数1)输入参数2)输入参数三、直方图1、介绍2、制作 一、工具简介 1、作用 便于复杂数据统计分析,可以完成描述统计、直方图...

    一、工具库简介

    1、作用

    便于复杂数据统计分析,可以完成描述统计、直方图、相关系数、移动平均、指数平滑、回归等19中统计分析方法。但是与专业的统计分析软件相比,数据量和复杂程度有限。

    2、安装

    步骤:【文件】-【选项】-【加载项】-【Excel加载项】-转到-勾选【分析工具库】【分析工具库-vba】
    位置:【数据】-【数据分析】
    在这里插入图片描述

    3、统计方法归纳

    在这里插入图片描述

    二、描述性统计分析

    1、介绍

    描述统计分析的常用指标有平均数、中位数、中枢、标准差、方差等,提供分析对象数据的集中程度和离散程度等信息。

    2、操作

    1. 位置
      【数据】-【数据分析】-【描述统计】
    2. 参数
      1)输入参数
    • 输入区域 - 要进行描述统计的数据区域
    • 分组方式 - 选择区域是按列还是按行
    • 标志位于第一行:勾选后表示第一行是字段名
      2)输入参数
    • 输出区域/新工作表组/新工作表 - 描述统计值输出的位置
    • 汇总统计 - 平均、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、峰度、偏度、区域、最小值、最大值、求和、观测数
    • 平均数置信度 - 指总体参数值落在样本统计值某一区间的概率,常用95%或90%
    • 第k大(小)值:第k位的最大(小)值
      在这里插入图片描述
      注意:与正态分布相比(峰度=0,偏度=0)
      峰度>0,呈尖峭峰分布;峰度<0,成平阔峰分布
      偏度>0,呈高峰偏左,长尾向右延,正偏态分布;偏度<0,呈高峰偏右,长尾向左延,负偏态分布
      在这里插入图片描述
      如图,该组数据呈平阔峰负偏态分布。

    三、直方图

    1、介绍

    直方图用于展示数据分布,用矩形的宽度和高度表示频数分布,横轴表示数据分组,纵轴表示频数或频率。

    2、操作

    1. 定义组距
    2. 位置:【数据】-【数据分析】-【直方图】
      在这里插入图片描述
    3. 参数
    • 接收区域:组距数据区域
    • 标志:输入区域和接收区域中包含标题则勾选
    • 柏拉图:组距按照频数从大到小排列
    • 累积百分率:频数累计百分率
    • 图表输出:输出图表

    四、抽样分析

    1、介绍

    rand函数可以实现随机抽取数据,但无法实现有规律抽取。“抽样”分析工具可以解决这个问题。

    2、操作

    1. 位置:【数据】-【数据分析】-【抽样】
      在这里插入图片描述
    2. 参数
    • 抽样方法-周期:输入周期间隔,抽取间隔位置上的数
    • 抽样方法-随机:有放回的方式,任何数值有可能被多次抽取。

    五、相关分析

    1、介绍

    相关关系现象之间存在的非严格的、不确定的依存关系。
    相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间相互依存的方向和密切程度的方法,直线相关用相关系数表示,曲线相关用相关指数表示,多重相关用复相关系数表示。
    相关系数就是反应变量之间先行相关强度的一个度量指标,用r表示,r范围[-1,1]。
    在这里插入图片描述

    2、操作

    1. 位置:【数据】-【数据分析】-【抽样】
      在这里插入图片描述
    2. 参数
    • 分组方式:根据输入区域,选择的是两列数据,因此选择逐列。
    1. 解读
      矩阵的行列交叉处就是两个变量之间的相关系数。

    六、回归分析

    1、介绍

    回归函数关系是指现象之间存在的依存关系中,对于某一变量的每一个数值,都有另一个变量值与之相对应,并且可以用一个数学表达式表示出来。
    回归分析是研究自变量和因变量之间的关系形式的分析方法,主要通过建立因变量y与自变量Xi(i=1,2,3,…)之间的回归模型,来预测因变量Y的发展趋势。
    回归分析与相关分析的联系:均为研究及测量两个及两个以上变量之间关系的方法,实际工作中,一般先进行相关分析,极端相关系数,然后你和回归模型,进行显著性检验,最后用回归模型推算或预测。
    回归分析与相关分析的区别:相关分析不区分自变量和因变量,回归分析不仅可以揭示两个变量之间的影响大小,还可以由回归模型进行预测。
    回归分析模型
    回归分析五个步骤:
    在这里插入图片描述

    2、操作

    1)简单线性回归

    1. 公式
      Y=a+bX+ε
    • Y——因变量
    • X——自变量
    • a——常数项,回归直线在纵坐标上的截距
    • b——回归系数,回归直线的斜率
    • ε——随机误差,随机因素对因变量所产生的影响
    1. 绘制散点图
      一般做线性回归之前,需要先用散点图查看数据之间是否具有先行分布特征。
    2. 添加趋势线,通过绘制趋势线建立回归模型
      在这里插入图片描述
    3. 检验
      位置:【数据】-【数据分析】-【移动平均】
      在这里插入图片描述

    参数

    • 残差:观测值和预测值之间的差
    • 标准残差:(残差-残差的均值)/残差的标准差
    • 残差图:绘制散点图,横坐标不变,纵坐标是残差值。如果点都分布在以0为横轴的直线上下散布,则表示拟合合理。在这里插入图片描述
    • 线性拟合图:横轴不变,以因变量和预测值为纵坐标绘制散点图。在这里插入图片描述
    • 正态概率图:用于检查一组数据是否服从正态分布,以因变量的百分位排名为横坐标,以因变量为纵坐标绘制散点图。在这里插入图片描述

    解读

    • 回归统计表
      衡量相关程度,回归模型的拟合效果。
      在这里插入图片描述
    • 方差分析表
      判断回归模型的回归效果,即线性关系是否显著,线性模型描述得是否恰当。
      在这里插入图片描述
    • 回归系数表
      用于回归模型的描述和回归系数的显著性检验。
      在这里插入图片描述

    2)多重线性回归

    多重线性回归模型是指一个因变量和多个自动变量的回归模型,与包含两个或两个以上因变量的多元回归模型区分。

    • 公式
      Y=a+b1X1+b2X2+…+bnXn

    • Y——因变量

    • Xn——第n个自变量

    • a——常数项,回归直线在纵坐标上的截距

    • bn——第n个回归系数

    • ε——随机误差,随机因素对因变量所产生的影响

    • 参数
      在这里插入图片描述

    • 解读
      在这里插入图片描述

    七、移动平均

    1、介绍

    除了相关分析和回归分析这种找变量之间关系的预测方法,还有根据时间发展进行预测,即时间序列预测。特征如下:

    • 假设事物发展趋势会延伸到未来;
    • 预测所依据的数据具有不规则性;
    • 不考虑事物发展之间的因果关系。
      时间序列预测主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节变动法等。
      移动平均法根据时间序列逐期推移,依次计算包含一定奇书的平均值,形成平均值时间序列。

    2、操作

    1. 公式
      Yt=(Xt-1 + Xt-2 + Xt-3 +…+ Xt-n)/n
    • Yt——对下一期的预测值
    • n——移动平均的时期个数
    • a——常数项,回归直线在纵坐标上的截距
    • Xt-n——前n期实际值
    1. 位置
      【数据】-【数据分析】-【移动平均】
    2. 参数
      在这里插入图片描述
    • 间隔:指定n组数据来计算平均值
    • 图表输出:由实际数据和移动平均值形成的直线图输出。(注意这个图表述可能不准确)
    • 标准误差:实际数据与预测数据的标准差,越小表明数据越准确。
    1. 结果
      在这里插入图片描述

    八、指数平滑

    1、介绍

    改良的加权平均法,在不舍弃历史数据的前提下,对离预测期较近的历史数据基于较大的权属,权数由近到远按指数规律递减。

    2、操作

    1. 公式
      Yt=αXt-1 + (1-α)Yt-1 = (1-β)Xt-1 + βYt-1
    • Yt——时间t的平滑值
    • Xt-1——时间t-1的实际值
    • Yt-1——时间t-1的平滑值
    • α——平滑系数
    • β——阻尼系数
      注意:β=1-α,阻尼系数越大,近期实际值对预测结果的影响越大。实际应用中,阻尼系数是根据时间序列的变化特性来选取的。如果时间序列数据波动不大,比较平稳,则阻尼系数应取小一些,如0.1-0.3;反之,时间序列数据具有迅速且明显的变动倾向,则阻尼系数,如0.6~0.9.
    1. 位置
      【数据】-【数据分析】-【指数平滑】在这里插入图片描述
    2. 结果
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      多个阻尼系数对比
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  • excel 开启数据分析工具使用

    千次阅读 2019-11-15 22:49:55
    微软 excel 适用 目录 开启 描述性统计分析 直方图 抽样分析 相关分析 回归分析 简单线性回归 回归统计表 方差分析表 回归系数表 多重线性回归 移动平均 指数平滑 开启 【文件】【选项】【转到】 ...
  • 使用Excel数据分析”模块中的抽样分析功能,抽取了本人的十篇关于Java的“有缘”文章。 文章编号 文章标题 73 Java源码-猜数字小游戏(Swing编程版) 116 Java源码——对象序列化(对象的存储及读取)...
  • 第一次使用Excel数据分析功能绘制直方图,发现有比较严重的bug。 从来没发现Excel会有如此严重的bug。 正确的直方图: Excel自动绘制的直方图: 修正方法: 手动修改横坐标轴及累积百分比的数据引用。
  • 1.打开excel,添加“数据分析”模块;结果如图;添加“数据分析”模块步骤:①单击左上角“文件”选项;②在弹框中,选择“选项”;③再选择“加载项”,选择”分析工具“;④点击" 转到(G) ",在弹出的”加载宏...
  • 《经济管理中的计算机应用 Excel数据分析 统计预测和决策模拟》题库
  • Excel数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出...
  • 回归分析内涵也是很丰富的,值得仔细研究。 散点图: 简单线性回归: 多重线性回归:
  • 原始数据: 对阅读次数进行统计分析的结果: 平均: 377.4965035 标准误差: 37.75702863 中位数: 223 众数: 323 标准差: 451.5083933 方差: 203859.8292 峰度: 20.17275139 偏度: 3.95859362 区域: 3230 最小值
  • 从计量资料检验、方差分析、计数资料分析、卡方检验、Ridit分析、生存率分析、交叉设计分析、正交设计分析等七个角度全方位的进行解析,可以快速实现统计描述、t检验、Z检验、方差分析、回归、协方差、相关系数、双...
  • 同相关分析和回归分析,移动平均法也可作为一种预测方法。
  • excel2003 分析工具

    热门讨论 2011-10-16 01:51:55
    excel2003 分析工具 带使用说明 有些excel2003 安装文件不带excel2003 分析工具部分 分析工具用于表格数据的数学处理,包含一些函数等等
  • 拓展Excel数据分析功能 选择excel加载项: 勾上分析工具: 分析相关系数 数据分析 - 相关系数 - 选择输入范围 - 输出范围 点击确认计算出相关R值 :R值0.4~0.6属于弱相关 计算R方:插入散点图 ...
  • 之前的文章对描述分析的几种方法进行了介绍:雨沐田:Excel数据分析工具进行描述分析 雨沐田:Excel数据分析-直方图是神马东东? 雨沐田:Excel数据分析-相关性分析 描述分析属于认识当下、了解现在,但从根本上说...
  • 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。 点击...
  • 很多初学者在使用excel时想要对现有数据进行分析,但是不知道分析工具在哪里,其实excel内置就有数据分析的工具。 下面零基础教程找到工具: 点开”文件“ 找到“选项” 接下来找到“加载项”,然后在加载项中...
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  • 实际上,使用名为的xlwings,您可以使用大数据分析Python加快在Excel中的工作。  在本xlwings教程中,我们将逐步介绍如何在Excel中使用大数据分析Python来执行和使用一些常见操作,例如根据特定条件删除行,使用...
  • Excel进行数据分析数据分析工具在哪里? Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS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、...
  • 原标题:大数据分析Pythonxlwings提升Excel工作效率教程Excel在当今的企业中非常非常普遍。在AAA教育,我们通常建议出于很多原因使用代码,并且我们的许多数据科学课程旨在教授数据分析和数据科学的有效编码。但是...
  • Excel数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas用于数据处理,通过这些函数介绍如何通过python完成...
  • excel不仅是一个数据存储工具,还是一个简单的数据分析工具,添加EXCEL数据分析插件后,可以做一些简单相关、回归等分析。 那么如何添加EXCEL数据分析插件呢?以office2016专业增强版为例,具体操作演示如图所示。 ...
  • 使用python集合进行EXCEL数据分析标准Python真正精彩的方面之一是它具有非常丰富的模块标准 ,无需安装第三方模块即可进行一些复杂的编程。 如果您在系统上有效安装了python,则可以使用所有这些工具。集合图片....
  • Excel2007_使用分析工具库分析数据

    热门讨论 2012-11-12 11:40:31
    这是一个学习小软件,无毒,请放心使用,呵呵呵
  • Excel2007加载数据分析功能具体步骤, Excel2003加载数据分析功能步骤(工具菜单上有一项“数据分析”,如果没有,则选择工具菜单下的“加载宏”,选中“分析工具”,然后再选择“确定”。)

空空如也

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