用Excel分析人口增长问题

用Excel分析人口增长问题

论文摘要：人口问题涉及人口质量和人口结构等因素，是一个复杂的系统工程，稳定的人口发展直接关系到我国社会、经济的可持续发展。如何从数量上准确的预测人口数量以及各种人口指标，对我国制定与社会经济发展协调的健康人口发展计划有着决定性的意义。近年来我国的人口发展出现了许多新的特点，这些都影响着我国人口的增长。鉴此，本文在依据灰色预测方法和年龄移算理论的基础上运用Excel分析，基于人口普查统计数据，从人口系统发展机理上展开讨论。

首先根据灰色预测理论，建立了一级的灰色预测模型，再将近几年我国的人口数量带入模型，便得到未来较短时间内我国的人口数量。所得结果为我国总人口将于2006年、2007，2008，2009，2010年分别达到13.1495，13.2212，13.2909，13.3587，13.4246亿人。

然后分析人口发展方程中按年龄死亡率及生育模式等

参数函数的内在变化规律，及其对总人口的影响，建立了莱斯利主模型，并在此基础上针对各参数函数的不同特点，建立了生育模型和死亡模型等子模型。在将所得子模型和主模型结合，依据当前人口结构现状对我国的人口做了长期的预测。所得结果是我国总人口将于2010年、2020年、2030年

分别达到13.51058，14.38295，14.78661亿人与国家发展战略报告数据一致。

最后对所建模型的优缺点进行了客观的评价。

一、问题的提出

1.1 问题：

中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。

近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》还做出了进一步的分析。

关于中国人口问题已有多方面的研究，并积累了大量数据资料。试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发，参考附录2中的相关数据（也可以搜索相关文献和补充新的数据），建立中国人口增长的数学模型，并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。

1.2 背景分析：

中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多，底子薄，人均耕地少，人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。

人口数量、质量和年龄分布直接影响一个地区的经济发展、资源配置、社会保障、社会稳定和城市活力。在我国现代化进程中，必须实现人口与经济、社会、资源、环境协调发展和可持续发展，进一步控制人口数量，提高人口质量，改善人口结构。对此，单纯的人口数量控制（如已实施多年的计划生育）不能体现人口规划的科学性。政府部门需要更详细、更系统的人口分析技术，为人口发展策略的制定提供指导和依据。

长期以来，对人口年龄结构的研究仅限于粗线条的定性分析，只能预测年龄结构分布的大致范围，无法用于分析年龄结构的具体形态。随着对人口规划精准度要求的提高，通过数学方法来定量计算各种人口指数的方法日益受到重视，这就是人口控制和预测。

二、问题分析

2.1 整体分析

人口增长模型是由生育、死亡、疾病、灾害、环境、社会、经济等诸多因素影响和制约的共同结果，如此众多的因素不可能通过几个指标就能表达清楚，他们对人口增长的潜在而复杂的影响更是无法精确计算。这反映出人口系统具有明显的灰色性，适宜采用灰色模型去发掘和认识原始时间序列综合灰色量所包含的内在规律。

灰色预测模型属于全因素的非线性拟合外推类法，其特点是单数列预测，在形式上只用被预测对象的自身序列建立模型，根据其自身数列本身的特性进行建模、预测，与其相关的因素并没有直接参与，而是将众多直接的明显的和间接的隐藏着的、已知的、未知的因素包含在其中，看成是灰色信息即灰色量，对灰色量进行预测，不必拼凑数据不准、关系不清、变化不明的参数，而是从自身的序列中寻找信息建立模型，发现和认识内在规律进行预测。

基于以上思想我们建立了灰色预测模型。

2.2 局部分析

在灰色预测模型中，与起相关的因素并没有直接参与，但如果考虑到直接影响人口增长的因素，例如出生率、死亡率、迁入迁出人口数等，根据具体的数据进行计算，则可以根据年龄移算理论，从某一时点的某年龄组人数推算一年或

多年后年龄相应增长一岁或增长多岁的人口数。在这个人口数的基础上减去相应年龄的死亡人数，就可以得到未来某年龄组的实际人口数。对于0岁的新生人口，则需要通过生育率作重新计算。

当社会经济条件变化不大时，各年龄组死亡率比较稳定，相应活到下一年龄组的比例即存活率也基本上稳定不变。因而可以根据现有的分性别年龄组存活率推算未来各相应年龄组的人数。

即，若某t年年初有i岁人口数人，次年即（t+1）年年初这些人长了一岁为（r+1）岁。若为这批人在一年内的死亡率，则(t+1)年年初（i+1）岁的人口数为

。0岁人口数需要通过妇女生育情况另行计算。

因此可以建立人口发展矩阵方程模型这一主模型，并在其基础上建立生育率模型和死亡率模型。

三、模型假设

1. 假设附件中所给数据真实可靠且具有预测性。

2. 不考虑国内外的人口迁移对我国人口的影响。

3. 不考虑香港、台湾以及澳门人口。

4. 假设影响中国总人口数的主要因素是死亡率和出生率。

5. 假设在社会稳定的前提下，生育和死亡率都比较稳定。

6. 由国家人口发展战略研究报告知，我国总和生育率从20世纪70年代初的5.8下降到目前的1.8，低于更替水平。假设在未来的发展进程中，我国妇女的总和生育率保持为

1.8。

四、名词解释

1. 人口：生活在一定社会生产方式、一定时期、一定地域，实现其生命活动并构成社会生活主体，具有一定数量和质量的人所组成的社会群体。

2. 出生率：指某年每1000人对应的活产数，又称总出生率或粗出生率。它反映人口的出生水平，一般以千分数表示。

3. 生育率：某年每1000名15-49岁妇女的活产婴儿数。又称一般生育率。该指标比出生率要精确一些，因为它将同可能生育的特定性别年龄的人口联系起来（通常是15-49岁

的妇女），排除了年龄性别结构不同引起的偏差。生育率比出生率更能揭示生育水平的变化。

4. 总和生育率：指假定妇女按照某一年的年龄别生育率度过育龄期，平均每个妇女在育龄期生育的孩子数

5. 死亡率：一定时期内（通常为一年）死亡人数与同期平均人数（或期中人数）之比。说明该时期人口的死亡强度，通常用千分比表示。

6. 人口增长率：人口增长程度或增长速度，即一定时期内人口增长数与人口总数之比。通常以一年为期计算，用百分数表示。

7. 人口年龄结构：某一年某一地区按年龄划分的人口数。

8. 老龄化指数：65岁以上人口对15岁以下人口的比例，数值越高说明老龄化程度越深。

9. 平均寿命：0岁时的期望寿命，用以反映同时出生的一群人预期可能存活的岁数。

10.灰生成：将原来数据通过某种运算交换为新数据，成为灰生成，新数据称为变换数据。

11.累加生成：将同一序列中数据逐次相加以生成新的数据。

五、模型的建立

模型一灰色预测模型

灰色系统是指既含有已知信息、又含有未知信息或非确知信息的系统，也称为贫信息系统。灰色模型是根据关联度、生成数灰导数、灰微分等观点和一系列数学方法建立起来的连续性的微分方程。灰色预测是灰色系统理论的一个重要方面，它利用这些信息，建立灰色预测模型，从而确定系统未来的变化趋势。灰色预测模型能够根据现有的少量信息进行计算和推测。

灰色建模的思路是：从序列角度剖析微分方程，是了解其构成的主要条件，然后对近似满足这些条件的序列建立近似的微分方程模型。而对序列而言（一般指有限序列）只能获得有限差异信息，因此，用序列建立微分方程模型，实质上是用有限差异信息建立一个无限差异信息模型。

然后利用求得的GM（1，1）模型，对我国中短期期间的人口增长进行预测，然后利用Excel软件进行计算，由后面模型检验的精度检验可知，此能够较精确地预测出未来几年我

国的人口数，我们选择了预测未来5年来的人口数目，但对于我国长期的人口数预测来说，此模型预测的偏差愈来愈大，不便应用.下表为预测中短期数据值：

六、模型求解

1.1最小二乘法求解

处理灰色预测模型的辨识参数时，由最小二乘法原理运用Excel软件进行编程（程序见附录），从而得到辨识参数a,μ.其中a=0.0281，μ=0.0888.

2006—2010年我国人口总数数据预测表1

1.2年龄移算原理求解

对数据进行预处理（参见附录），运用迭代算法借助Excel 软件对模型二进行求解，得到未来三十多年我国的人口数，结果如下表所示：

2010-2030年我国人口总数数据预测表2（5年为一阶段）

同理可求出平均年龄，平均寿命，老龄化指数，见下表. 2010-2030年我国人口指数数据预测表3（5年为一阶段）

5

7 0 6 7 4 3 0 5 7

202 0 44.042

41.825

6

41.101

81.179

7

76.542

4

68.832

3

0.542

5

0.546

4

0.587

1

202 5 45.601

1

43.127

3

41.911

8

81.179

7

76.542

4

68.832

3

0.561

7

0.563

4

0.608

9

203 0 46.691

7

44.007

42.290

7

81.179

7

76.542

4

68.832

3

0.575

2

0.574

9

0.614

4

由上表数据，可用EXCEL画出：

A.平均年龄图表4

注：此为利用改进莱斯利模型得到的平均年龄图，系列1表示城市人口平均年龄；

系列2表示镇人口平均年龄；系列3表示农村人口平均年龄.

B.平均寿命图表5

注：此为利用改进莱斯利模型得到的平均寿命图，系列1表示城市人口平均寿命；

系列2表示镇人口平均寿命；系列3表示农村人口平均寿命.

C.老龄化指数图表6

注：此为利用改进莱斯利模型得到的老龄化指数图，系列1表示城市人口老龄化指数；

系列2表示镇人口老龄化指数；系列3表示农村人口老龄化指数.

七、结果分析及模型检验

Ⅰ模型一的检验：

为保证所建立灰色模型有较高的精度应用于预测实践，一般需要对其进行检验，步骤如下：

（1）求出与之残差、相对误差和平均相对误差：

原始数据和预测数据见下表7

：

表一单位：亿

年代原始数据预测数据1999--2000 0.0975 0.0975

1999—2001 0.1824 0.1859

1999—2002 0.2649 0.2685

1999—2003 0.3451 0.3459

1999—2004 0.4231 0.4137

1999--2005 0.4989 0.4988

通过这些公式不难得出如下表8：

表二

年代原始数据预测数据残差相对误差

1999--2000 0.0975 0.0975 0 0 1999—2001 0.1824 0.1859 -0.0035 0.019188596

2. 模型二的结果的分析：

国家人口发展战略研究报告中指出，我国总人口将于2010年、2020年分别达到13.6亿人和14.5亿人，2033年前后达到峰值15亿人左右。这与我们得到的在2010年人口为

13.51058亿人和2020年达到14.38295亿人以及2030年的

14.78661亿人很接近，由此可以看出我们所建模型的正确性。

由结果知，我国人口规模呈现先升后降的趋势，这达到了我们国家的计划生育指标，为我国经济建设奠定了基础。

从2010-2030年我国人口指数数据预测表（5年为一阶段）表数据和附表中的条形图，可以直观地看出我国人口的平均年龄随着时间的推移在逐渐增大，而且市、镇、乡依次成递减规律；平均寿命存在同样的规律，老龄化指数随时间的推移也在逐渐增大，说明我国人口老龄化程度在逐渐加深，而且市、镇、乡的老龄化指数成增加的趋势与国家发展人口战略报告的结果一致。

八、用Excelde 评价及推广

Excel以直观动态的表格数据展现，它极大的提高了处理数据的效率，Excel的自动计算，自动判断，公式与格式保护等很安全方便快捷，更重要的是数据计算较为准确。

九、做作业的感受

通过这次作业，我从中学到了许多，不仅仅是知识更有许多做人做事的道理。通过一个学期对数理统计的学习，使我得到较满意的结果：虽然觉得具体学到的知识不是太多，但它让我认识到，数理统计不是让我去解决理论上的难题，而是重在培养一种思维，一种对身边任何事物数学化的思维。这不但是数学理论的现实应用，更是对数学本身的深层次的理解。使我在思考问题的时候有了较大的思维转变。在思考问题时会考虑的更全面，并对其进行深层次的思考，使我们变的更加严谨。

十、参考文献

[1] 熊和金，徐华中，灰色控制，北京：国防工业出版社，2005.9。

[2] 谭永基，蔡志杰，数学模型，上海：复旦大学出版社，2005.2。

[3] 衷克定，数据统计分析与实践—SPSS for Windows,北京：高等教育出版社，2005.4。

[4] 陈强，人口系统模型及人口状况分析，中国优秀硕士学位论文，2004.9。

[5] 虞丽萍，人口年龄结构模型建模和预测，中国优秀硕士学位论文，2007。

十一、附录

Ⅰ程序

1.1 模型一的程序：

灰色预测模型

a=[12.5768 12.6743 12.7627 12.8453 12.9227 12.9905 13.0756];

%1999年至2005年的统计人口数，t=1时映射的增长年份为94-95

for i=1:6

c(i)=a(i+1)-a(i); %年净增长人数

end

c

for i=1:6

b(i)=a(i+1)-a(1); %年净增长人数的1-AGO

end

b

B=zeros(2,5);

for i=1:5

B(1,i)=-0.5*(b(i)+b(i+1)); end

B(2,:)=[1 1 1 1 1];

C=B'; %矩阵转置r=zeros(1,5);

for i=1:5

r(i)=c(i+1);

end

r=r';

s1=B*C;

s2=inv(s1);

s3=s2*B;

s=s3*r %结果系数为0.0281,0.0888；且序列c的第一个元素是0.0975

2.2 模型二的程序：

2.2.1年龄移算法的程序

for i=1:91

B(i+1)= A(i)*(1-d(i));

end

sum1=0;

for i=16:50

sum1=b(i-15)*k(i-15)*A(i)+sum1;

end

B(1)=(1-d(1))*(1-d(1))*sum1;

sum2=0;

for i=1:92

Excel数据分析统计

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]

如何利用excel做数据分析(上下)

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：

谈用Excel做数据分析(doc 19页)

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。

Excel的统计分析功能

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

用Excel做数据分析——直方图

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。

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三：（1）掌握Excel中基本的数据处理方法；（2）学会使用Excel进行统计分组；（3）学会使用Excel计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实训指导书，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据（可用本实训所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此，航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据（单位：分钟），结果如下表。 航空公司认为，为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法？顾客提出的意见是否合理？请你对上面的数据进行适当的分析，回答下列问题。

（1）对数据进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制频数分布图（直方图、折线图、饼图）。 （2）根据分组后的数据，计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 （3）分析顾客提出的意见是否合理？为什么？ （4）使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理？ 答：（1）： 2：

从表中我们可以得到中位数为2.5众数为1平均数为3.17标准差为2.864 （3）：合理，虽然他的平均数是3.17<5属于正常范围，但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围，那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的，购票太慢的现象确实存在。 （4）：平均数比较合理，它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性！ 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 在一家财产保险公司的董事会上，董事们就加入世界贸易组织后公司的发展战略问题展开了激烈讨论，其中一个引人关注的问题就是如何借鉴国外保险公司的先进管理经验，提高自身的管理水平。有的董事提出，2003年公司的各项业务与去年相比有太大增长，除经济环境和市场竟争等因素外，对家庭财产保险的业务开展得不够，公司在管理方式上也存在问题。他认为，中国的家庭财产保险市场潜力巨大，应加大扩展这在业务的力度，同时，对公司家庭财产推销员实行目标管理，并根据目标完成情况建立相应的奖惩制度。董

利用Excel实现的数据分析方法

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

excel表格如何做数据分析

excel表格如何做数据分析 篇一：如何运用EXCEL进行数据分析 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：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 B C D 条件格式 排序法 数据透视图 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 B C D 1个 3个 10个

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 B C D 可以做条形图或色阶 自动提供大于、小于等条件的选择 可以添加个性化出错警告 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 B 排序筛选 数据统计 C D 逻辑运算分类汇总 正确答案： D 5. 数据透视表的所有操作可以概括为：√ A

B C D 拖拽、左键拖拽、右键复制、粘贴双击、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 B C D 部门年龄、工资部门、年龄工资年龄、工资部门年龄工资、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 篇二：Excel中的数据分析工具在哪里 Excel中的数据分析工具在哪里？ 相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情，但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013，但很多同学在2007或以上版本里面找不到数据分析功能，那么问题来了：Excel2007的数据分析工具跑哪里去了？（电脑上安装的OFFICE如果为2003版本，请按照本文后面部分的“Excel2003中的数据分析工具加载”里面的提示操作。）下面以Excel2007为例，介绍数据分析功能的查找路径，Excel2010或2013与之类似。数据分析工具是在安装 Microsoft

《Excel数据分析》教案

《Excel数据分析》教案 授课时间：授课班级： 教学目标：掌握数据填充的基本操作，掌握筛选的两种方式；学会对数据进行排序；并利用EXCEL对数据进行分析 教学重点：数据填充的基本操作，筛选两种方式的使用，数据的排序，关键字的概念 教学难点：自动筛选的方式，排序的顺序 教学方法：讲授、演示 一、组织教学 二、复习导入 前面我们学习了EXCEL中公式和函数的使用，在实际工作中，我们经常需要的数据进行排序和筛选，以便对数据更好地进行分析。 三、讲授新课 1．相同数据的填充 方法1）将要填充的数据输入到第一个单元格中，选定要填充的区域（包括已经输入了数据的单元格），从“编辑”中的“填充”菜单项中选择适当的填充方式。 向下填充、向右填充、向上填充、向左填充 方法2）将要填充的数据输入到第一个单元格中，将鼠标移动到该单元格右下角，当鼠标光标变为实心加号“+”时，拖动鼠标（演示操作） 2．有规律数据的填充 方法：将要填充的第一、第二个数据输入到单元格中； 选定这两个单元格； 将鼠标移到第二格单元格的右下角，当鼠标光标变为实心加号“+”时，拖动鼠标。 3．函数和公式的填充 在电子表格中使用和函数和公式以后，常常要对所有的行或列进行相同的公式或函数的计算，这时也可以使用填充的方法来一次完成。 操作方法与相同数据填充的操作方法相同。 演示操作：经公式或函数计算的值的填充。 4．自定义系列的填充（可选） 在使用电子表格时，有些数据是经常会同时用到的，例如：我班全体同学的姓名。能不能也采用数据填充的方法将全体同学的姓名输入到计算机中，如果能完成这样的操作，那对我们来说，实在是太方便了。 事实上，完成这样的操作是可以的，这就是自定义填充。 操作方法： 1）“工具”→“选项”→打开选项对话框→选定“自定义系列”选项卡 2）在左边的“自定义系列”文本框中选择“新系列”，然后在右边的文本框中填写自定义的序列（如班级编号），注意，每输入一个数据，以回车（Enter）表示结束； 3）单击“添加”按纽，将新序列添加到自定义序列中。 4）单击“确定”关闭“选项”对话框。 （演示操作：自定义系列的运用） 1．数据的排序 1）关键字概念 排序依据称为“关键字”（举例说明关键字的概念，依据“语文”来重新排列“成绩表”中的数 据，则“语文”为关键字） 2）对数据进行简单排序 方法：确定关键字（如“语文”）； 单击工具栏中的排序按钮（“升序”、“降序”） 3）使用关键字进行排序 “主要关键字”“次要关键字”“第三关键字”(举例说明三种关键字在使用中的作用及区别) 方法：确定关键字→单击“数据”菜单→排序→确定 6．数据的筛选 EXCEL的筛选功能就是在工作表中查询满足特定条件的记录，对记录进行筛选有两种方式。 1）自动筛选 销售表 商品名称一月销售额二月销售额三月销售额 电视机50000 48000 51000

Excel软件的数据分析工具

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;

如何运用EXCEL进行数据分析答案

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进行数据分析：数据分析工具在哪里

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”。

Excel与数据统计分析

Excel 与数据统计分析 王斌会编 暨南大学统计学系 2008年5月1日

目录 第一章统计图表 第二章概率分布 第三章抽样与模拟 第四章基本统计 第五章单样本均值推断 第六章两样本均值推断 第七章多样本均值推断 第八章非参数检验 第九章简单相关与回归 第十章非线性回归 第十一章多元相关与回归

第一章创建统计图 当需要将工作表中的数据展示给他人时，将某些数据用图表显示出来其效果更佳。图表能够帮助我们辩认数据变化的趋势。在本章中，将学到如何根据工作表中的数据创建图表，如何格式化图表，如何在图表上添加特殊效果，以及如何打印图表。 1.1 创建图表的一般过程 例1.1 xx公司1998年销售情况汇总 一季度二季度三季度四季度列合计东部￥111,999.00 ￥125,036.00 ￥133,306.00 ￥139,108.00 ￥509,449.00 南部￥72,567.00 ￥79,032.00 ￥86,251.00 ￥60,306.00 ￥298,156.00 西部￥89,302.00 ￥99,234.00 ￥68,346.00 ￥83,200.00 ￥340,082.00 北部￥45,935.00 ￥166,566.00 ￥17,500.00 ￥18,868.00 ￥248,869.00 行合计￥319,803.00 ￥469,868.00 ￥305,403.00 ￥301,482.00 ￥1,396,556.00 建立好工作表之后，就可以创建图表了。 图1.1 选取数据绘图 1. 格式化图表 如果对Excel默认的图表格式不满意，可对其进行修改。例如，添加一个标签，改变一下字体大小等。在这一节里，介绍一些格式化图表的方法，包括：更改图表类型，编辑图表标题和网格线，调整图例，添加文本，更改字符格式等等。 2. 更改图表类型 创建的图表并不是一成不变的，Excel提供了解14种图表类型，你可以随时将其更改为想要的图表类型。

用Excel做线性回归分析

用Excel进行一元线性回归分析 Excel功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。本文就从最简单的一元线性回归入手. 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。 文章使用的是2000版的软件,我在其中的一些步骤也添加了2007版的注解. 1 利用Excel2000进行一元线性回归分析 首先录入数据. 以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。录入结果见下图（图1）。 图1 第二步，作散点图 如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在 “插入”菜单中打开“图表（H）(excel2007)”。图表向导的图标为。选中数据后，数据变为蓝色（图2）。

图2 点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）： 图3 在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4）：

灌溉面积y(千亩) 01020304050600 10 20 30 灌溉面积y(千亩) 图4 第三步，回归 观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。回归的步骤如下： ⑴ 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）(2007为”数据”右端的”数据分析”)： 图5 用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：

如何利用Excel中进行高级数据分析报告

如何利用Excel中进行高级数据分析（上） 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容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下容。 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，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：

[练习]如何运用EXCEL进行数据分析

［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

用Excel进行统计趋势预测分析

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。

如何运用EXCEL进行数据分析答案

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

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。