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  • 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。...操作方法01电脑先安装SPSS软件,并打开SPSS软件,导入你需要分析数据,这里以excel数据为例子。点击【文...

    相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。衡量事物之间或者变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表现出来,这个过程是相关分析。SPSS软件是进行相关性分析的常用软件。

    操作方法

    01电脑先安装SPSS软件,并打开SPSS软件,导入你需要分析的数据,这里以excel数据为例子。点击【文件】-【打开】-【数据】。选择excel数据,确认导入后,进行相关性分析。点击【分析】-【相关】-【双变量】。

    02看到双变量对话框了吗?左侧的候选对话框选择两个变量添加到列表框中,表示需要进行简单分析的两个变量。

    03然后选择系数类型。一般可以选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个。Pearson是系统默认项,即积差相关系数。kendall和spearman都是等级相关系数。对于非等间距连续测度的连续变量,因为分布不明可以使用等级相关系数。也可以使用Pearson分析。对于完全等级的离散变量必须使用等级相关分析相关性。

    04最后点击确定按钮,操作就完成啦!SPSS软件会在结果输出窗口显示相关性分析结果。

    从上表来看,两个变量的Pearson相关系数为0.742,说明两者中度正线性相关。这就是SPSS软件的分析过程,是不是很简单?

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  • 数据透视表是WPS表格的一个重要功能,特别是在大量数据分析汇总的时候。下面就和大家来分享一下,希望可以帮助到大家。工具/原料电脑:组装台式机系统:windows 10专业版版本:WPS Office 2019 PC版方法/步骤1.首先...

    Excel教学:当数据源需要分析的维度较多时,图表可以更清晰直观的展示数据。数据透视表是WPS表格的一个重要功能,特别是在大量数据分析汇总的时候。下面就和大家来分享一下,希望可以帮助到大家。

    c41628a7952e4ba555a751305900f8c6.png

    工具/原料

    • 电脑:组装台式机
    • 系统:windows 10专业版
    • 版本:WPS Office 2019 PC版

    方法/步骤

    1.首先选中数据,点击菜单栏“插入”-“数据透视图”,点击“确定”

    44d428361b40dedaeccf094d426cacdc.png

    2.生成一个新的子工作表,在右侧“数据透视图窗格”中,将地区、经理拖至筛选器,第1-4季度销售额拖进“值字段”,双击“值字段”中的内容,修改一下“自定义名称”。

    45772444a3ab1f1e563b36a1d125614a.png

    3.再然后点击“分析”-“插入切片器”,勾选“地区”和“经理”两项,

    两个切片就出现在数据透视图旁边了,

    点击切片器上的“地区”、“经理”,图表就会展示相应的数据;

    fe6497b2c43027d7a3c335331dd75069.png

    4.再给图表加一个标题,点击“添加元素”-“图表标题”-“居中覆盖”,

    修改一下标题名称;

    c5f464a7cc5190d40b96bee87666b18a.png

    5.选中图表,点击“更改类型”-选择“条形图”,

    选中一个按钮,鼠标单击右键,选择“隐藏图表上的所有字段按钮”,

    再调整一下图表的大小布局,此时一个会动的数据透视图就做好了;

    c273b3d8f5050509ef32d849f02193fe.png

    6.如果数据源发生了变化,只需点击“分析”-“刷新”,刷新数据即可;

    87b7703e1c8a3fcbe8a726bb42a3122f.png

    写在末尾——

    总结一下WPS用起来还是十分简单的,后面也会出更多的EXCEL系列教程和其他知识分享。

    喜欢的朋友们点击上方帮忙关注支持一下呗,漫漫人生路,依然不忘初心,带着感情跟着心一路前行,感谢一路关注的你!天灵灵,地灵灵,各路粉丝快显灵!头可断,血可流,小编可遇不可求!万水千山总是情,点赞关注行不行!关注小编不迷路,小编带你上高速!跟着小编学excel函数,带你住进大别墅!

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  • 知乎上有不少这样的问题:Excel经常卡死,都是数据统计,请问如何减负?基础数据表3万多行,其他表要抓取该表数据,函数却无法运算?5万多行的数据Excel地图...这里我给的方案是:大数据量报表或数据分析的方...

    知乎上有不少这样的问题:Excel经常卡死,都是数据统计,请问如何减负?

    基础数据表3万多行,其他表要抓取该表数据,函数却无法运算?

    5万多行的数据用Excel做地图经常卡死,除了换电脑还有什么好方法?

    这些都很常见,随着数据积攒得越多,并且由于Excel本身和你电脑配置的限制,Excel处理和分析起大数据量来就捉襟见肘了,需要很好的工具配合减负或直接替代。

    这里我给的方案是:

    大数据量做报表或数据分析的方案百兆以上,10W+行excel的数据量:数据库Access+SQL

    数据若不是达到亿万级别,直接用BI工具分析

    再大,就不是尔等表哥表姐,数据分析师能解决的了

    鉴于大家日常都习惯用Excel,本文将主要讲第一类方案,用到的是微软家的另一款工具——Access。处理大数据量时将Excel和Access两者结合,利用Access快速查询的优势,将Access中的数据导出或复制到Excel,最重要的是它可以免费啊,而且上手不难!

    一、关于ACCESS数据库

    Access是一种关系型数据库,用于存放具有一定逻辑结构的数据,表与表之间存在关联性。但是利用Excel查询统计,除了要熟悉Access的操作,还要掌握SQL语言,它是调用数据/表的一种语言。

    关于SQL,这里不多展开,可以去W3school花上两天学习下 SQL 教程 。

    以下将以一个实际的分析项目为案例,力求让大家对Access有一个基本了解,从而找到分析大批量数据的思路和方法。

    二、数据分析实操

    下图是本文进行Access数据分析的原始数据源,原表格在excel里面有7W多行,反正我的x1c操作起来一顿一顿的。这里出于隐私对数据做了一点处理并截取了前十分之一。

    基于以上数据,这里想用Access对原始表格进行:细分客户销售利润分布权重分析

    了解消费者单笔订单额的消费分布

    分析各省市销售利润情况(数据地图)

    分析一:细分客户销售利润分布权重分析

    1.数据导入

    首先先打开Access,并在表下面导入Excel数据表,这里我用的都是ofice

    2013版。

    之后便会得到类似Excel的展示,此表就是作为元数据表。

    2.写SQL建立查询

    之后我们开始第一个查询,统计出公司、消费者、小型企业这三个细分客户各自的销售额。

    如上图,在“创建”选项卡里新建一个“查询设计”,然后取消显示表,右下角有一个“SQL”按钮,点击进入SQL对话框,输入如下语句:

    select 细分,sum(销售额) as 总销售额 ,sum(利润) as 总利润, Round(总利润/总销售额*100,4) &"%" as 利润率

    from 订单

    group by 细分

    (SELECT是SQL中的查询函数,这段话的意思就是:从订单表中筛选出每个细分客户的销售额、利润额,并且汇总起来,并计算每个的利润率,利润率这里的一串公式表示数据按照百分位两位数处理)

    然后,点击“设计”下的“运行”,得到如下结果:

    最后复制到excel里处理美化一下。

    这是一个比较简单的查询,在Excel表格中操作的话就是筛选汇总,但是如果你能很顺畅的写出那句SQL的话,运行起来就很是很快。

    分析二:消费者单笔订单额的消费分布

    为了让大家更好的理解,这里将此分析分成两步。首先我要汇总好每笔订单的销售额,然后按照1000的区间分成11类,并判断每一笔订单是在哪个区间,标记好,命名为“消费者订单明细”

    于是,按照分析一的操作,同样新建一个查询,并写下如下SQL:

    select 订单ID, sum(销售额) as 单笔订单消费,

    switch(单笔订单消费<=1000,"1~1000元",

    单笔订单消费<=2000,"1000~2000元",

    单笔订单消费<=3000,"2000~3000元",

    单笔订单消费<=4000,"3000~4000元",

    单笔订单消费<=5000,"4000~5000元",

    单笔订单消费<=6000,"5000~6000元",

    单笔订单消费<=7000,"6000~7000元",

    单笔订单消费<=8000,"7000~8000元",

    单笔订单消费<=9000,"8000~9000元",

    单笔订单消费<=10000,"9000~10000元",

    单笔订单消费>10000,"10000以上") as 消费区间

    from 订单

    where 细分='消费者'

    group by 订单ID;

    (这里用到一个函数Switch,它是计算一组表达式列表的值,然后返回与表达式列表中最先为 True 的表达式所相关的 Variant 数值或表达式)

    之后我要统计每个区间产生了多少笔订单,各自占据多少比重,来判断消费者的消费水平如何。于是,有新建了一个查询,在“消费者订单明细”表的基础上,并命名为“消费区间分许”

    select 消费区间,count(订单ID) as 订单数

    from 消费者订单明细

    group by 消费区间;

    将上述数据贴到Excel里面做了个饼图(如下),是不是一目了然。

    因为平均每笔订单的消费额在4417元(消费者订单明细表的数据贴到Excel里面求平均得到),可以发现0~4000元的订单占据77%,低消费者占绝大多数。

    分析3:各省市销售额情况(数据地图)

    各省市的销售额情况用Excel中的Power Map展示再合适不过了。

    先将数据在Access里按照省市汇总。

    select 城市,省,sum(销售额) as 总销售额

    form 订单

    group by 城市,省

    数据贴到Excel里选中打开Power MAP生成数据地图。

    然后就有了如下效果:

    总结

    文章内容可能并不能直观体现Access处理数据之快。这么说吧,这份7w多行的数据在我电脑上打开花了将近1分钟,加个筛选,电脑风扇转的嗡嗡响中间还卡顿了2次。而放在Access里,花一分钟写了条查询SQL,5秒内出结果,而且也少了等待的糟心事儿。

    所以如果SQL用的熟练,Access处理大数据量简直毫无压力。

    公众号:数据分析不是个事儿

    常年分享数据分析干货,不定期分享好用的职场技能工具。

    近期,将在我的公众号里写一个“数据分析入门系列”,感兴趣的可以关注。

    展开全文
  • 知乎上有不少这样的问题:Excel经常卡死,都是数据统计,请问如何减负?基础数据表3万多行,其他表要抓取该表数据,函数却无法运算?5万多行的数据Excel地图...这里我给的方案是:大数据量报表或数据分析的方...

    知乎上有不少这样的问题:Excel经常卡死,都是数据统计,请问如何减负?

    基础数据表3万多行,其他表要抓取该表数据,函数却无法运算?

    5万多行的数据用Excel做地图经常卡死,除了换电脑还有什么好方法?

    这些都很常见,随着数据积攒得越多,并且由于Excel本身和你电脑配置的限制,Excel处理和分析起大数据量来就捉襟见肘了,需要很好的工具配合减负或直接替代。

    这里我给的方案是:

    大数据量做报表或数据分析的方案百兆以上,10W+行excel的数据量:数据库Access+SQL

    数据若不是达到亿万级别,直接用BI工具分析

    再大,就不是尔等表哥表姐,数据分析师能解决的了

    鉴于大家日常都习惯用Excel,本文将主要讲第一类方案,用到的是微软家的另一款工具——Access。处理大数据量时将Excel和Access两者结合,利用Access快速查询的优势,将Access中的数据导出或复制到Excel,最重要的是它可以免费啊,而且上手不难!

    一、关于ACCESS数据库

    Access是一种关系型数据库,用于存放具有一定逻辑结构的数据,表与表之间存在关联性。但是利用Excel查询统计,除了要熟悉Access的操作,还要掌握SQL语言,它是调用数据/表的一种语言。

    关于SQL,这里不多展开,可以去W3school花上两天学习下 SQL 教程 。

    以下将以一个实际的分析项目为案例,力求让大家对Access有一个基本了解,从而找到分析大批量数据的思路和方法。

    二、数据分析实操

    下图是本文进行Access数据分析的原始数据源,原表格在excel里面有7W多行,反正我的x1c操作起来一顿一顿的。这里出于隐私对数据做了一点处理并截取了前十分之一。

    基于以上数据,这里想用Access对原始表格进行:细分客户销售利润分布权重分析

    了解消费者单笔订单额的消费分布

    分析各省市销售利润情况(数据地图)

    分析一:细分客户销售利润分布权重分析

    1.数据导入

    首先先打开Access,并在表下面导入Excel数据表,这里我用的都是ofice

    2013版。

    之后便会得到类似Excel的展示,此表就是作为元数据表。

    2.写SQL建立查询

    之后我们开始第一个查询,统计出公司、消费者、小型企业这三个细分客户各自的销售额。

    如上图,在“创建”选项卡里新建一个“查询设计”,然后取消显示表,右下角有一个“SQL”按钮,点击进入SQL对话框,输入如下语句:

    select 细分,sum(销售额) as 总销售额 ,sum(利润) as 总利润, Round(总利润/总销售额*100,4) &"%" as 利润率

    from 订单

    group by 细分

    (SELECT是SQL中的查询函数,这段话的意思就是:从订单表中筛选出每个细分客户的销售额、利润额,并且汇总起来,并计算每个的利润率,利润率这里的一串公式表示数据按照百分位两位数处理)

    然后,点击“设计”下的“运行”,得到如下结果:

    最后复制到excel里处理美化一下。

    这是一个比较简单的查询,在Excel表格中操作的话就是筛选汇总,但是如果你能很顺畅的写出那句SQL的话,运行起来就很是很快。

    分析二:消费者单笔订单额的消费分布

    为了让大家更好的理解,这里将此分析分成两步。首先我要汇总好每笔订单的销售额,然后按照1000的区间分成11类,并判断每一笔订单是在哪个区间,标记好,命名为“消费者订单明细”

    于是,按照分析一的操作,同样新建一个查询,并写下如下SQL:

    select 订单ID, sum(销售额) as 单笔订单消费,

    switch(单笔订单消费<=1000,"1~1000元",

    单笔订单消费<=2000,"1000~2000元",

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    单笔订单消费<=4000,"3000~4000元",

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    单笔订单消费<=9000,"8000~9000元",

    单笔订单消费<=10000,"9000~10000元",

    单笔订单消费>10000,"10000以上") as 消费区间

    from 订单

    where 细分='消费者'

    group by 订单ID;

    (这里用到一个函数Switch,它是计算一组表达式列表的值,然后返回与表达式列表中最先为 True 的表达式所相关的 Variant 数值或表达式)

    之后我要统计每个区间产生了多少笔订单,各自占据多少比重,来判断消费者的消费水平如何。于是,有新建了一个查询,在“消费者订单明细”表的基础上,并命名为“消费区间分许”

    select 消费区间,count(订单ID) as 订单数

    from 消费者订单明细

    group by 消费区间;

    将上述数据贴到Excel里面做了个饼图(如下),是不是一目了然。

    因为平均每笔订单的消费额在4417元(消费者订单明细表的数据贴到Excel里面求平均得到),可以发现0~4000元的订单占据77%,低消费者占绝大多数。

    分析3:各省市销售额情况(数据地图)

    各省市的销售额情况用Excel中的Power Map展示再合适不过了。

    先将数据在Access里按照省市汇总。

    select 城市,省,sum(销售额) as 总销售额

    form 订单

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    数据贴到Excel里选中打开Power MAP生成数据地图。

    然后就有了如下效果:

    总结

    文章内容可能并不能直观体现Access处理数据之快。这么说吧,这份7w多行的数据在我电脑上打开花了将近1分钟,加个筛选,电脑风扇转的嗡嗡响中间还卡顿了2次。而放在Access里,花一分钟写了条查询SQL,5秒内出结果,而且也少了等待的糟心事儿。

    所以如果SQL用的熟练,Access处理大数据量简直毫无压力。

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空空如也

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如何用电脑做数据分析