实验四数据描述和数据报表
EXCEL实验报告
EXCEL实验报告实验一利用 Excel对数据进行描述统计分析 (2)实验二 Excel图表制作及编辑 (13)实验三 Excel区间估计 (24)实验四一元线性性回归模型 (26)实验五长期趋势分析 (29)实验六 Excel综合指数计算实验 (36)实验七方差分析 (39)实验一利用 Excel对数据进行描述统计分析一、实验目的1、掌握Excel的基本知识2、学会应用Excel创建表格，输入和编辑信息3、熟练运用excel的公式和函数求各种统计指标4、利用Excel的分析工具对数据进行描述性统计5、掌握组距式变量数列的编制原理6、用EXCEL进行数据抽样二、实验要求1、掌握Excel的基本操作方法2、通过练习，能够独立运用Excel进行数据整理和数据分析3、掌握利用Excel对数据进行分组编制的基本操作方法；4、掌握利用EXCEL对数据进行抽样的方法。
三、实验内容1、分别用函数和数据分析工具计算这31 个地区人口的总和、平均值、中位数、众数、标准差。
表1-1 2008年全国各地区人口统计地 区 总人口(万人) 地区 总人口(万人)北京1695 山东 9417天津1176 河南 9429河北6989 湖北 5711山西 3411 湖南 6380内蒙 2414 广东 9544辽宁 4315 广西 4816吉林 2734 海南 854黑龙江 3825 重庆 2839上海 1888 四川 8138江苏 7677 贵州 3793浙江 5120 云南 4543安徽 6135 西藏 287福建 3604 陕西 3762青海 554 宁夏 618新疆 2131 甘肃 2628江西 44002、根据抽样调查，某月X市50户居民购买消费品支出资料如下（单位：元）：表1-2 某月X市50户居民购买消费品支出830 880 1230 1100 1180 1580 1210 1460 1170 10801050 1100 1070 1370 1200 1630 1250 1360 1270 14201180 1030 870 1150 1410 1170 1230 1260 1380 15101010 860 810 1130 1140 1190 1260 1350 930 14201080 1010 1050 1250 1160 1320 1380 1310 1270 1250 根据以上数据，以 900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600为组限，对居民户月消费支出额编制组距式变量数列，并计算居民户月消费支出额的累计频数和频率。
会计实训实验数据记录及结果处理
会计实训实验数据记录及结果处理一、实验数据记录的重要性实验数据记录是会计实训中至关重要的一步。
它不仅可以帮助会计人员对企业的经营状况进行全面、详细的了解，还可以为后续的结果处理提供有力的支持。
因此，实验数据记录的准确性和完整性对于保证会计实验的可靠性和有效性至关重要。
实验数据记录应包括以下内容：1.日期和时间：记录每次操作的具体日期和时间，以便对数据进行时间排序和跟踪。
2.操作描述：详细记录每次操作的内容和过程，确保每个步骤都被记录下来，以便查证和复现。
3.数据来源：记录数据的来源，可以是财务报表、票据、凭证等，以确保每条数据的准确性和真实性。
4.记录单位：记录数据的计量单位，例如金额单位是人民币、美元等，以避免单位混淆和数据错误。
5.数值记录：记录每项指标的具体数值，确保数据的准确性和可靠性。
6.备注：对于一些特殊情况或需要说明的地方，可以在备注中进行相关说明，以便后续数据的理解和处理。
二、实验数据记录的要求与技巧为了保证实验数据记录的准确性和完整性，有一些要求和技巧是需要注意和掌握的。
1. 严谨和细致实验数据记录需要严谨和细致，不能遗漏任何一个步骤和数据。
任何一个细节的遗漏都可能导致数据的失真和结果的不准确，因此务必确保每个步骤和数据都被记录下来。
2. 实时记录实验数据应该及时进行记录，确保数据不会遗忘或混淆。
一些具体的实时记录方式包括使用电子表格或专业的会计软件进行数据输入，或者使用纸质记录表格进行手工记录。
3. 标准化格式为了便于后续的结果处理和数据分析，实验数据记录应该采用标准化的格式。
可以根据实际情况制定记录表格，包括时间、操作描述、数据来源、记录单位、数值记录和备注等栏位。
4. 数据验证与查证为了确保数据的准确性，对于重要的数据和操作步骤，应进行数据验证和查证。
可以通过与其他数据源的对比、与财务报表的核对等方式，进行数据的验证和查证，以确保数据的可靠性和正确性。
三、实验数据处理的主要方法实验数据处理是会计实训中不可或缺的一环。
UFO报表管理
UFO报表管理[实验目的]1 理解报表编制的原理及流程2 掌握报表格式定义、公式定义的操作方法；掌握报表单元公式的用法3 掌握报表数据处理、表页管理及图表功能等操作4 掌握如何利用报表模板生成一张报表[实验内容]1 自定义一张报表2 利用报表模板生成报表[实验准备]引入“实验四”账套数据2 资产负债表和利润表利用报表模板生成资产负债表，利润表3 现金流量表主表利用报表模板生成现金流量表主表(选做)[实验要求]以账套主管的身份进行UFO报表管理操作[操作指导]1 启动UFO报表管理系统（1）单击“开始”按钮，执行“程序”|“用友ERP-U8”|“财务会计”|“UFO报表”命令，注册UFO报表管理系统。
（2）输入数据：操作员账套主管；密码1；账套自己的账套；会计年度2008；操作时间2008-01-31。
（3）单击“确定”按钮，进入“UFO报表”窗口。
（4）执行“文件”|“新建”命令，建立一张空白报表，报表名默认为report1。
2 自定义一张货币资金表▇报表定义查看空白报表底部左下角的“格式／数据”按钮，使当前状态为“格式”状态。
报表格式定义设置报表尺寸（1）执行“格式”|“表尺寸”命令，打开“表尺寸”对话框。
（2）输入行数7，列数4，单击“确认”按钮。
定义组合单元（1）选择需合并的单元区域A1：D1。
（2）执行“格式”|“组合单元”命令，打开“组合单元”对话框。
（3）选择组合方式“整体组合”或“按行组合”，该单元即合并成一个单元格。
（4）同理，定义A2：D2单元为组合单元。
画表格线（1）选中报表需要画线的单元区域A3：D6。
（2）执行“格式”|“区域画线”命令，打开“区域画线”对话框。
（3）选择“网线”单选按钮，单击“确认”按钮，将所选区域画上表格线。
输入报表项目（1）选中需要输入内容的单元或组合单元。
．（2）在该单元或组合单元中输入相关文字内容，例如，在Al组合单元输入“货币资金表”字样。
注意：◆报表项目指报表的文字内容，主要包括表头内容、表体项目、表尾项目等。
财务分析的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过财务分析的方法，对某企业的财务状况进行综合评价，了解其盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力，为企业的经营决策提供参考。
二、实验背景某企业成立于20xx年，主要从事某产品的研发、生产和销售。
近年来，随着市场竞争的加剧，该企业面临着较大的经营压力。
为了更好地了解企业的财务状况，我们选取了该企业近三年的财务报表进行分析。
三、实验方法1. 收集数据：收集某企业近三年的资产负债表、利润表和现金流量表。
2. 分析指标：选取反映企业盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力的财务指标进行分析。
3. 数据处理：使用Excel等软件对财务数据进行处理和计算。
4. 综合评价：根据分析结果，对企业的财务状况进行综合评价。
四、实验过程（一）数据收集通过公开渠道，我们收集到了某企业近三年的财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表。
（二）分析指标1. 盈利能力指标：毛利率、净利率、总资产收益率、净资产收益率。
2. 偿债能力指标：流动比率、速动比率、资产负债率。
3. 运营能力指标：存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率。
4. 成长能力指标：营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率。
（三）数据处理1. 盈利能力分析：- 毛利率：近三年毛利率分别为30%、28%、27%，呈现逐年下降趋势，说明企业的产品盈利能力有所下降。
- 净利率：近三年净利率分别为15%、14%、13%，同样呈现逐年下降趋势，表明企业的净利润水平有所降低。
- 总资产收益率：近三年总资产收益率分别为5%、4.5%、4%，逐年下降，说明企业的资产利用效率有所降低。
- 净资产收益率：近三年净资产收益率分别为12%、11%、10%，呈现逐年下降趋势，表明企业的股东回报水平有所下降。
2. 偿债能力分析：- 流动比率：近三年流动比率分别为2.0、1.8、1.6，逐年下降，说明企业的短期偿债能力有所减弱。
- 速动比率：近三年速动比率分别为1.5、1.3、1.2，逐年下降，表明企业的短期偿债能力有所下降。
数据 实习报告
数据实习报告
我在实习期间主要负责与团队成员协作完成数据分析任务。
我们的工作内容包括数据清洗、数据可视化和模型建立。
在实习期间，我学到了如何使用Python进行数据清洗和可视化，以
及如何使用机器学习算法建立模型。
在数据清洗阶段，我学会了如何处理缺失值和异常值，以及如何对数据进行标准化和归一化。
这些步骤对于确保建立模型的准确性非常重要。
在数据可视化方面，我学会了使用matplotlib和seaborn等库来绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，帮助团队快速了解数据的特征和规律。
在模型建立阶段，我学会了使用scikit-learn库中的各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
我了解了如何选择合适的模型，如何进行交叉验证和参数调优，以及如何评估模型的性能。
通过这次实习，我不仅学到了大量的实用知识，还提高了团队合作能力和问题解决能力。
在未来的工作中，我会继续努力，不断学习和提升自己，为团队的发展做出更大的贡献。
数据与分析实验报告
数据与分析实验报告1. 引言数据分析是一种通过分析和解释数据来确定模式、关系以及其他有价值信息的过程。
在现代社会中，数据分析已经成为各个领域中不可或缺的工具。
本实验旨在通过对一个特定数据集的分析，展示数据分析的过程以及结果的解读和应用。
本实验选择了一组关于学业表现的数据进行分析，并探讨了学生的各项指标与其学习成绩之间的关系。
2. 数据集描述本次实验所使用的数据集是一个包含了1000名学生的学术成绩和相关指标的数据集。
数据集中包含了每位学生的性别、年龄、是否拥有本科学历、成绩等信息。
数据集以CSV格式提供。
3. 数据清洗与预处理在进行数据分析之前，首先需要进行数据清洗和预处理的工作，以保证后续分析的准确性和可靠性。
本实验中的数据集在经过初步检查后，发现存在一些缺失值和错误值。
为了保证数据的完整性，我们采取了以下措施进行数据清洗：- 删除缺失值：对于存在缺失值的数据，我们选择了删除含有缺失值的行。
- 纠正错误值：通过对每个指标的合理范围进行了限定，排除了存在明显错误值的数据。
此外，还进行了数据的标准化处理，以确保各项指标具有可比性。
4. 数据探索与分析4.1 性别与学习成绩的关系为了探究性别与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 绘制了性别与学习成绩的散点图，并使用不同的颜色进行了标记。
通过观察散点图，我们可以初步得出性别与学习成绩之间存在一定的关系。
但由于性别只是一个二分类变量，为了更加准确地探究性别与学习成绩之间的关系，我们使用了ANOVA分析进行了验证。
4.2 年龄与学习成绩的关系为了探究年龄与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 将学生按年龄分组，计算每个年龄组的平均成绩，并绘制了年龄与学习成绩的折线图。
通过观察折线图，我们可以发现年龄与学习成绩之间存在一定的曲线关系。
年龄在一定范围内的增长会对学习成绩产生积极影响，但随着年龄的增长，学习成绩会逐渐下降。
4.3 学历与学习成绩的关系为了探究学历与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 计算了不同学历组的平均学习成绩，并绘制了学历与学习成绩的柱状图。
分析数据实训报告
分析数据实训报告1. 引言本报告是针对分析数据实训项目的报告。
项目是基于提供的数据集进行分析工作，旨在探索数据的特征和关联性，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。
本报告将介绍项目的背景、数据集的概述、分析方法和结果。
2. 背景数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
分析数据实训项目旨在让学员通过实践项目，掌握数据分析的基本工具和技巧。
此项目要求学员能够运用数据分析工具和统计方法，从给定的数据集中提取有用的信息和洞察力。
3. 数据集概述本项目使用的数据集是一个包含多个变量的表格。
数据集的每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
数据集中的变量包括但不限于年龄、性别、收入、教育程度等。
数据集还包含了一些其他指标，如消费习惯、购物行为等。
数据集的规模为1000行 × 20列。
4. 分析方法为了更好地理解数据集并发现其中的模式和关联性，我们采用了以下分析方法：4.1 数据清洗在进行分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
清洗的过程包括处理缺失值、删除异常值、处理重复数据等。
通过数据清洗，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4.2 描述性统计分析描述性统计是一种描述和总结数据的方法。
我们对数据集中的各个变量进行了描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计，我们得到了各个变量的基本统计特征，从而更好地了解了数据的分布和范围。
4.3 相关性分析为了研究数据集中变量之间的关联性，我们进行了相关性分析。
我们计算了各个变量之间的相关系数，并通过热图的形式进行了可视化展示。
通过相关性分析，我们发现了一些变量之间具有较强的相关性，这为后续的分析工作提供了指导。
4.4 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形的形式展现出来的方法。
为了更好地理解数据集，并能够直观地展示分析结果，我们使用了数据可视化技术。
我们绘制了柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表，以展示数据的不同特征和关系。
统计学实验报告
统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。
有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。
（2）直接数据的搜集。
直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。
统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。
2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
数据录入既要讲究效率，又要保证质量。
3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。
在选中需排序区域数据后，点击“升序排列“（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。
6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。
这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。
这一列考试成绩就是data_array。
Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。
在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、实验目的
掌握 SPSS 中有关数据描述和数据报表的基本操作
二、实验内容
样本数据采集到后，不能立即用于数据分析，在进行数据分析前，需要首先了解一下样本数 据的基本特征。
1.样本描述（了解数据的基本特征）
样本数据采集到后，常用一些统计量描述原始数据的集中程度和离散状况，对数据的总体特 征进行归纳。 Spss 中的 Analyze 菜单中的“Discriptive Statistics”下面的子菜单进行样本数据的描述。
的中点，选择此项，计算百分位数统计和数据的中位数。 Dispersion 方框：选择方框内的选项，计算并显示描述数据离散趋势的统计量 Std.deviation：标准差 Variance：方差 Range：极差 Minimum：样本数据的最小值 Maximum：样本数据的最大值 S.E.mean：均值的标准误差 Distribution 方框：设置描述数据分布的统计量 Skewness：显示样本数据的偏度和偏度的标准误差
据进行标准化，然后将标准化后的数据保存到一个变量中，变量名为原变量的变保存到当前数据文件中并显示在数据编辑器的最后一列。
Options 按钮：单击该按钮，打开“Descriptives:Options”对话框，如图 6 所示
输出显示顺序
图6 其中 Display Order 方框：该方框内的选项设置描述表格中数据的显示顺序。别的选项跟前 面的图 2 中的各项意义相同
（1）频数分析过程
使用 student.sav 做例子 通过菜单项“Analyze”|“Discriptive Statistics”|“Frequencies…”，打开如图 1 所示对话框 该过程通过数据频数分析来达到整理数据的目的，利用该过程，得到一系列描述数据分布状 况的统计量
该过程可以做单 变量的频数分布 表，显示数据文件 中由用户指定变 量不同值发生的 频数，还可以用来 获得某些描述统 计量和描述数值 范围的统计量
2.数据列表与报表输出
采集到的数据往往都是随机的、杂乱无章的，无法一下从中看出什么规律来，对原始数据进 行列表整理，可以使数据更易于阅读、检查。 （1）OLAP Cubes（在线分析处理）过程。用于按给定的范围对一个或多个变量做出描述， 可以得到一些常用的描述统计量，其特点是可以分层变化不同水平的组合进行变量的描述。 （2）Case Summaries（个案简明统计报表）过程。对记录进行汇总，与 OLAP Cubes 过程相 比，它的功能要强大的多，不仅可以计算描述统计量，还可以分组进行汇总，并能够给出详 细的记录列表。 （3）Report Summaries in Rows/Columns(行列形式报表)过程。这两个过程的功能相似，不 过是分别按行和列输出结果。和 Case Summaries 过程相比，这两个功能显然又进了一步， 它们均可以对输出表格进行精细定义，以满足客户的各种苛刻要求。
选中则显示频数分析表
对该列表框中的变量 进行那个频数分析
统计图
对图 1 做简单的解释
图1
对文件中的 scale 度量 类型的变量进行统计 分析（注意：一定是 scale 类型的才可以）
设置频数分析表 的输出格式
①Variable(s)：对此列表框中的变量进行频数分析 ②Display frequency tables：若选中，将在输出窗口中显示频数分析表 ③Statistics…按钮：单击该按钮，打开“Frequencies:Statistics”对话框，如图 2，
只把能做数据描述 的变量显示出来（此 处 为 scale 类 型 变 量）
对此列表框中所有 变量的数据的分布 特征进行描述
图5 Variable(s)列表框：对此列表框中所有变量的数据的分布特征进行描述
统计量的选择
Save standardized values as variables：选择该项，对“Variable(s)”列表框中的当前变量的数
计算并显示分位数
描述集中趋势的 统计量
描述数据离散趋势 的统计
描述数据分布的统计 量（描述对称程度）
图2 该对话框中各选项的意义如下：
Percentile Values 方框：选择方框内的选项，计算并显示分位数 Quariles：计算并显示四分位数 Cut points：在后面的窗口输入数值，假设为 p（p 为 2 至 100 之间的整数），则计
直方图时添加正态曲线。 ⑤Chart Values 方框：在“Chart Type”方框内选择“Bar charts”单选钮和“Pie charts”单 选钮后，该方框中的选项变为可用。通过此项的选择，确定生成图形时条形（相对于条形图） 的长度或扇区（对于饼图）面积的度量。 Frequencies：为默认选项，用分类变量不同取值对应的个案数做为度量 Percentage：用分类变量不同取值对应个案数占总个案数的百分数做为度量。 ⑥Format…按钮：单击该按钮，打开“Frequencies:Format”对话框，如图 4 所示。利用该对 话框，设置频数分析表的输出格式。
Kurtosis：显示样本数据的峰度和峰度的标准误差 ④Charts 按钮：单击此按钮，打开“Frequencies:Charts”对话框，如图 3，
统计图选项。注意：变 量类型，如果变量类型 为 string，统计图也许 无法显示
图3 该对话框内各选项的意义如下： None：默认，选择此项，不生成和显示图形 Bar chart(s)：生成和显示条形图 Pie chart(s)：生成和显示饼图 Histogram(s)：生成和显示直方图 With normal curve：选择 Histogram(s)后，此复选框变为可用。选择此项，在生成和输出
算并显示 p 分位数 Percentile（s）：在后面的窗口中输入数值（0 到 100），可以有选择的显示百分位数。 Central Tendency 方框：选择该方框内的选项，计算并显示描述中心趋势的统计量 Mean：计算并显示样本数据的均值 Median：计算并显示样本数据的中值 Mode：计算并显示众数 Sum：计算并显示数据的累加和 Values are group midpoints 复选框：假设数据已经分组，而且数据取值为初始分组
将各变量的统计量显示在 一起还是分开
图4
（2）数据描述过程
该过程可以计算单变量的描述统计量，如可以计算商店顾客的平均收入，可以查看围绕这个 平均值变换的范围有多大或计算高于或低于平均值的某个范围内有多少观测值。 该过程主要计算描述集中趋势和离散趋势的各种统计量，并可对变量进行标准化处理 使用 student.sav 通过菜单项“Analyze”|“Discriptive Statistics”|“Descriptives…”，打开如图 5 所示的对话 框。