Excel统计分析与应用 定性数据的基本特征分析
用Excel做统计学分析
组间
SS间
k-1
SS间 / k-1 MS间 / MS内
组内
SS内
n-k
SS内 / n-k
总计
SS总
n-1
.
F检验—方差齐性分析
方差齐性分析
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等， 可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
.
• T检验
T检验
对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验
用于小样本（样本容量小于30）来自用Excel做统计学分析
.
一 . 反应数据变异程度大小的概念 二. 假设性检验 三. 一元线性回归
.
一.反映数据变异程度大小的概念
• 极差（range）
：亦称全距，即最大值与最小值之差
• 四分位间距（inter-quartile range）：第3 四分位数
（Q3= P75）和第1 四分位数（Q1= P25）相减计算而得， 常与中位数一起使用，描述偏态分布资料的分布特征，比 极差稳定。
.
三.一元线性回归
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.
.
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回归关系的显著性检验---F检验
1.零假设：
2.F值计算：
3.P值及结论： 判断线性回归方程是否显著，是否有
意义。
.
决定系数（r2）： 表示回归方差估测可靠程度的高低
相关系数(r)： 表示y与x直线相关的密切程度
.
回归系数的t检验
• 1. 零假设H0：β=0 即Y的变化与X无关； H1：β≠0。
.
假设性检验的步骤
• 1.建立假设，确定检验水准α
零假设（H0）和备择假设（H1）
• 2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验 方法
定性数据知识点总结
定性数据知识点总结一、定性数据的概念定性数据是指用语言来描述的数据，通常是以文本形式存在的数据。
与定量数据相对应，定性数据没有具体的数值，而是通过描述性的语言来表达。
定性数据主要适用于调研、文本分析、社会科学等领域的数据分析。
二、定性数据的特点1. 描述性：定性数据是通过描述性的语言来表达，通常是用一些标签、符号或文字来表示，而非具体的数字。
2. 非数值化：定性数据不具有数值属性，无法进行数学计算，只能通过文字描述或分类来表示。
3. 主观性：定性数据通常包含了研究者或被调查者的主观意见、看法和感受，具有一定的主观性和个性化。
4. 多样性：定性数据的形式多样，可以是文字、图片、音视频等多种形式的信息。
5. 信息丰富：定性数据能够提供更为详尽和全面的信息，能够帮助人们更好地理解研究对象的特征和内涵。
6. 可解释性：定性数据通常具有较强的解释性，能够帮助人们理解数据背后的含义，揭示隐藏的规律和关联。
三、定性数据的分类1. 分类数据：分类数据是最常见的一种定性数据，通常是将个体或对象分为不同的类别或组别。
例如性别、学历、职业等都是分类数据。
2. 颜色数据：颜色数据是指反映事物颜色属性的数据，例如红色、黄色、蓝色等。
3. 标称数据：标称数据是用名称标识不同的类别，没有顺序关系。
例如血型(A、B、AB、O)、宠物类型(猫、狗、鸟)等都是标称数据。
4. 有序数据：有序数据是指具有一定顺序关系的数据，但没有具体的数值。
例如文化程度的高低可以分为低、中、高三个等级，这就是有序数据。
四、定性数据的收集和处理1. 数据收集：定性数据的收集通常通过调查问卷、访谈、观察等方式获取，然后进行整理、归类和记录。
2. 数据处理：定性数据的处理涉及到数据清洗、编码、分类、文本分析等步骤，以便进行深入的分析和应用。
五、定性数据的分析方法1. 描述性分析：通过统计、频数分布、交叉表等方法对定性数据进行描述性统计和分析，了解各类别的分布情况和属性特征。
利用EXCEL进行有效的数据分析
利用EXCEL进行有效的数据分析Excel已经成为数据分析领域的重要工具，无论是对于财务管理、市场营销，还是日常工作中的数据整理与分析，它都发挥着巨大的作用。
掌握Excel数据分析的基本技能，不仅能够提高工作效率，还能为决策提供更加精准的支持。
本文将介绍如何利用Excel进行有效的数据分析，从数据收集、清洗到可视化，让这些技能变得轻松易懂。
数据收集在数据分析的第一步，确保收集到正确和相关的数据至关重要。
Excel可以处理多种类型的数据，例如文本、数字和日期。
收集的数据通常来自于不同的平台和工具，有时候需要从多个文件中提取。
导入数据时，可以直接将数据复制粘贴到Excel表格中，还可以通过Excel的数据导入工具，从其他应用程序如Access、SQLServer等加载数据。
使用Excel的“数据获取”功能，用户能够从网页、文本文件甚至是数据库中提取数据，操作十分灵活。
利用这一功能，数据采集变得高效而简便。
数据清洗数据清洗是分析过程中不可绕过的重要环节。
即使数据来源可靠，也可能存在一些错误或者不一致之处。
例如，存在重复项、缺失值或格式不规范的问题。
Excel为用户提供了许多工具来帮助清理数据。
应用“去重”功能，可以快速去除重复的记录。
可以使用“筛选”功能，轻松找到并管理缺失值，确保数据的完整性。
函数如IFERROR和ISBLANK等可以用于处理可能出现的错误值和空白单元格。
通过及时清洗数据，能够提高分析结果的准确性。
数据分析在数据清理完成后，进行深入的分析是下一个关键步骤。
Excel提供了丰富的函数和工具，可以帮助用户进行各类分析。
最常用的统计函数如AVERAGE、MEDIAN、SUM、COUNT，这些基础函数能帮助你快速得出数据的基本情况。
另外，利用“数据透视表”功能，能够轻松总结大量数据，生成精确的报表。
数据透视表不仅可以快速汇总数据，还能够进行切片和筛选，便于从不同角度分析数据。
通过设置不同的行列，可以迅速了解数据的分布及趋势。
如何使用Excel进行数据分析和统计
如何使用Excel进行数据分析和统计在现代社会中，数据分析和统计已经成为许多领域中不可或缺的任务。
而Excel作为一种流行的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，被广泛应用于各种项目和行业。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析和统计，以及一些常用的数据处理技巧和函数，旨在帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据导入和整理在开始数据分析和统计之前，首先需要将需要分析的数据导入到Excel工作表中。
可以通过多种方式导入数据，比如复制粘贴、导入文本或者CSV文件等。
确保数据导入后，需要进行数据的整理和清洗，以便于后续的分析操作。
数据整理的步骤包括：删除重复数据、填充缺失值、删除无用的列或行、调整数据格式等。
通过这些操作，可以保证数据的准确性和完整性，为后续的数据分析做好准备。
二、数据筛选和排序Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以帮助用户快速找到需要的数据并进行分析。
通过筛选功能，可以按照条件对数据进行筛选，只显示符合条件的数据。
例如，可以筛选出销售额大于1000的产品或者筛选出某个时间段内的订单信息。
另外，Excel还可以根据某一列或多列的值对数据进行排序。
通过排序功能，可以按照升序或降序对数据进行排列，便于查看和分析。
比如可以按照销售额从高到低排序，找出销售额最高的产品。
三、数据图表的绘制数据图表是数据分析和统计中常用的可视化工具，可以更直观地展示和分析数据。
Excel提供了丰富的图表类型和定制选项，用户可以根据需要绘制各种类型的图表。
比如，可以绘制柱状图来比较不同产品的销售额，绘制折线图来展示销售额的趋势变化，或者绘制饼图来显示不同区域销售额的占比情况等。
通过图表的直观效果，可以更加深入地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
四、数据分析函数的应用Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行更复杂的数据分析和统计。
以下是一些常用的数据分析函数及其应用场景：1. SUM函数：用于计算一列或多列数据的总和。
Excel数据分析功能全面解读
Excel数据分析功能全面解读Excel是一款广泛应用于数据处理和数据分析的电子表格软件。
它有丰富的数据分析功能，可以帮助用户快速、准确地处理和分析大量数据，从而提供有价值的信息和见解。
本文将全面解读Excel的数据分析功能，包括数据排序、筛选、透视表、条件格式等方面。
一、数据排序数据排序是Excel中最基本和常用的数据分析功能之一。
通过数据排序，用户可以按照特定的标准对数据进行升序或降序排列，从而更好地理解数据的关系和趋势。
在Excel中，用户可以选择要排序的数据范围，并且可以根据多个字段进行排序。
此外，Excel还提供了自定义排序功能，使用户可以按照自己的需求对数据进行排序。
二、数据筛选数据筛选是Excel中另一个重要的数据分析功能。
它允许用户根据特定的条件对数据进行筛选，只显示符合条件的数据。
在Excel中，用户可以使用筛选功能选择要筛选的数据范围，并且可以根据多个条件进行筛选。
Excel还提供了高级筛选功能，用户可以通过设置更复杂的条件来筛选数据，并将筛选结果复制到其他位置。
三、透视表透视表是Excel中最强大的数据分析功能之一。
它能够对大量的数据进行快速汇总和分析。
通过透视表，用户可以轻松地对数据按照不同的分类进行汇总，并生成交叉表格和汇总报表。
Excel的透视表功能不仅可以展示数据的汇总结果，还可以对数据进行进一步的分析，如计算平均值、总和、最大值、最小值等。
四、条件格式条件格式是Excel中用来直观展示数据规律和趋势的功能。
通过条件格式，用户可以根据特定的规则给数据单元格添加背景色、字体颜色、数据条等，以突出显示不同的数据值。
条件格式可以根据数值的大小、单元格的内容、日期和时间等多个条件进行设置。
Excel还提供了图标集和色阶等更丰富的条件格式设置，使数据分析更加直观和易于理解。
五、数据分析工具包除了基本的数据处理和分析功能外，Excel还提供了强大的数据分析工具包。
这些工具包括数据表、数据分类、回归分析、假设检验等多个功能模块，可以满足用户对数据进行更深入、更复杂分析的需求。
Excel如何进行数据汇总和统计分析
Excel如何进行数据汇总和统计分析Excel是一种功能强大的电子表格软件，可以用来进行数据汇总和统计分析。
通过Excel，用户可以轻松地对大量数据进行整理、汇总和分析，从而得出相应的统计结果和结论。
本文将详细介绍Excel中数据汇总和统计分析的方法，包括数据导入、筛选和排序、数据透视表、函数的运用等内容。
1.数据导入在进行数据汇总和统计分析之前，首先需要将数据导入到Excel 中。
用户可以将数据从其他软件或者数据库中导入到Excel中，也可以直接在Excel中手动输入数据。
在导入数据时，需要注意数据的格式和正确性，以确保后续的分析过程顺利进行。
2.数据筛选和排序一旦数据导入到Excel中，接下来的步骤是对数据进行筛选和排序。
Excel提供了多种筛选和排序功能，可以根据特定的条件对数据进行筛选，也可以根据某一列或者某几列进行排序。
通过筛选和排序，用户可以快速、准确地找到所需的数据，并为后续的统计分析做好准备。
3.数据透视表数据透视表是Excel中用于数据汇总和统计分析的一个重要工具。
通过数据透视表，用户可以按照自己的需求对数据进行分组、汇总和统计，从而得出相应的结论。
用户可以根据需要对数据透视表进行灵活的设置，包括行、列、值、筛选等各项内容，从而得出相应的统计结果。
4.函数的运用在数据汇总和统计分析过程中，Excel提供了丰富的函数库，包括求和、平均值、最大值、最小值、计数等各种函数，用户可以根据需要使用这些函数快速计算相应的统计结果。
此外，用户还可以根据需要编写自定义的函数，在Excel中进行数据运算和分析。
5.图表的制作除了数据汇总和统计分析，用户还可以通过Excel制作各种图表，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，用来直观地展示数据的统计结果。
通过图表，用户可以更直观地了解数据的特点和规律，也可以为数据的分析和解释提供更直接的支持。
总的来说，Excel是一种非常适合进行数据汇总和统计分析的工具，用户可以通过数据导入、筛选和排序、数据透视表、函数的运用、图表的制作等多种功能，对数据进行全面、深入的统计分析，从而得出相应的结论和建议。
Excel如何进行数据汇总和统计分析
Excel如何进行数据汇总和统计分析数据汇总和统计分析是Excel中非常重要的功能之一，它可以让用户快速、准确地了解数据的情况，从而为决策提供有力的支持。
本文将介绍数据汇总和统计分析在Excel中的应用，并给出详细的操作步骤和示例。
一、数据汇总的概念数据汇总是将零散的数据按照一定的规则进行整合，从而得到汇总数据的过程。
数据汇总可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，从而为后续的分析和决策提供支持。
在Excel中，数据汇总主要通过函数和工具实现，例如SUM、AVERAGE、COUNTIF等函数，以及数据透视表、数据透视图等工具。
二、数据汇总的常用函数1. SUM函数：求和函数，可以用来对某一列或某一行的数据进行求和。
例如，对A1到A10这一列的数据进行求和，可以使用=SUM(A1:A10)的公式。
2. AVERAGE函数：平均值函数，可以用来对某一列或某一行的数据进行求平均值。
例如，对A1到A10这一列的数据进行求平均值，可以使用=AVERAGE(A1:A10)的公式。
3. COUNTIF函数：计数函数，可以用来统计某一列或某一行中满足指定条件的数据个数。
例如，对A1到A10这一列的数据中大于100的数据进行统计，可以使用=COUNTIF(A1:A10,">100")的公式。
4. MAX函数和MIN函数：最大值和最小值函数，可以分别用来求某一列或某一行的最大值和最小值。
例如，对A1到A10这一列的数据进行求最大值，可以使用=MAX(A1:A10)的公式。
5. VLOOKUP函数：垂直查找函数，可以根据指定的键值在一个区域中查找对应的数值。
例如，对A1到B10这个区域中根据A1到A10中的键值查找对应的B1到B10中的数值，可以使用=VLOOKUP(key,A1:B10,2,FALSE)的公式。
这些函数可以帮助我们快速、方便地对数据进行汇总，从而得到对数据特征和规律的初步认识。
Excel数据分析方法
Excel数据分析方法Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析领域。
通过Excel的各种内置函数和工具，我们可以快速、准确地对数据进行处理和分析。
本文将介绍几种常用的Excel数据分析方法，帮助读者掌握基本的数据分析技巧。
1. 数据的导入与清洗在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel，并对数据进行清洗。
可以使用Excel的导入功能，将数据从外部文件（如CSV、TXT等格式）导入到Excel中。
在导入过程中，可以选择合适的数据分隔符，确保数据被正确地分列。
清洗数据时，可以删除冗余的列、行，填充缺失值，去除重复项等操作，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据的整理与格式化在进行数据分析之前，通常需要对数据进行整理和格式化，以便更好地理解和分析数据。
Excel提供了丰富的数据处理函数和工具，如排序、筛选、转置等，可以帮助用户将数据进行适当的整理和调整格式，使得数据更具可读性和可操作性。
3. 基本统计分析Excel提供了多种功能强大的统计函数，可以对数据进行基本的统计分析。
比如，SUM函数可以用来计算一组数据的总和；AVERAGE函数可以计算一组数据的平均值；MAX和MIN函数可以分别求出一组数据的最大值和最小值；COUNT函数可以用来统计一组数据的个数。
通过这些统计函数的组合运用，可以对数据进行综合分析，获取更多有用的信息。
4. 数据透视表数据透视表是Excel中用于快速汇总、分析和展示大量数据的一种强大工具。
通过数据透视表，可以对数据进行多维度的分组和汇总，轻松生成各种汇总报表和图表。
用户只需简单拖拽字段到透视表的行、列和值区域，Excel就能自动帮助用户生成相应的汇总报表。
数据透视表的灵活性和易用性使得复杂的数据分析变得简单而直观。
5. 图表的制作与分析Excel还提供了丰富多样的图表类型，用户可以根据自己的需求选择合适的图表来展示数据。
通过图表，可以直观地比较和分析数据之间的关系和趋势。
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（2）单击“数据”横列菜单→点击“分类汇总” ，出现分 类汇总的对话框；
（3）在“分类字段”下的列表框中选择要分类的字段名； （4）在“汇总方式”下的列表框中选择“计数“； （5）在“选定汇总项”下的列表框中选择要计数的字段名。 （6）单击“确定”，完成分类汇总。 案例：对所有员工按学历进行分类汇总 （1）打开Excel文件，单击数据区域任意单元格； （2）单击“数据”横列菜单→点击“分类汇总”，出现如 下对话框：
FREQUENCY（Data_array,Bins_array） 其中，Data_array为用来编制频数分布的数据， Bins_array为频数的接收区间。 具体操作步骤如下：
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1、给不同类别的定性数据设定代码，用1、2、3……代 替原有的定性数据类别；并在源数据区域外的空白单元 格中输入源数据中的字段名，在字段名下面的单元格中 输入数据类别名称；在字段名右面相邻单元格中输入 “代码（组限）”，在“代码（组限）”下面的单元格 中输入数据1、2、3…… ，作为Bins_array中频数的接 收区间； 2、按照上步设定的代码，给源数据编码； 3、在“代码（组限）”右面的单元格中输入“频数”； 4、单击“频数”下面的单元格；
※注意：此处输入的是相对位置如C2:C251，E2:E5
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8、单击“确定”，此时在Excel表的“频数”下面 的单元格中出现第一个频数结果； 9、用鼠标选中所有应该出现频数的单元格，同时 按下“F2键、Ctrl键、Shift键、Enter键”，则所 有频数结果出现； 10、进一步编辑频数分布表，包括计算频率等，最 后制作出一张漂亮的频数分布表。 案例：对某超市一周的饮料销售数据通过频数分布
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5、单击“公式” →单击“插入函数”，出现如下对话框：
6、在“或选择类别”的列表框中选择“统计”，在“选 择函数”的列表框中选择“FREQUENCY” →单击“确 定”，出现如下对话框：
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7、在Data_array右面的空白框中输入用来编制频数分 布表的数据区域位置，在Bins_array右面的空白框中输 入频数的接收区间的数据位置；
7
案例：对所有员工按学历排序 （1）打开Excel文件，单击数据区域
“学历”单元格； （2）在“开始”菜单栏中单击单击“排
序和筛选”下拉菜单→点击“升序” 或“降序” 即可； 若有其他需要，则单击“自定义排序”， 单击“选项”，进行具体选择。
2、对数据进行分类汇总，基本步骤如下：
（1）在数据排序的基础上，单击文件数据区域任一单元格；
9
（3）在“分类字段”下的列表框中 选择“学历”；
（4）在“汇总方式”下的列表框中 选择“计数”；
（5）在“选定汇总项”下的列表框 中选择“学历”；
（6）单击“确定”，完成分类汇总。 3、数据区域的左上角的1.2.3分别代表汇总数、频数 汇总数和原始数据； 4、利用各类别合计数制作频数分布表。
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*数据的排序，基本步骤如下：
打开Excel文件，选中文件数据区域要 排序的单元格，单击“排序和筛选”下拉 菜单→点击“升序”或“降序” 即可；
若有其他需要，则单击“自定义排序”
6
如果要把相同的记录再排序，则可单击“自定义 排序”，在“次要关键字”后面的折叠框中分别对指 标名称、排序依据和次序进行选择，。
定性数据的基本特征分析
第二章 定性数据的基本特征分析
第一节 利用频数分布表进行分析 第二节 利用图表进行分析 第三节 特征值的计算和分析
2
第一节 利用频数分布表进行分析
一、频数分布表的意义 二、频数分布表的制作 三、案例分析
3
一、频数分布表的意义
频数（频率）分布表是表明几个不相重叠的类别中每一 类别的频数的表格。其中，频数是指每个数据出现的次数， 频率是指每个类别的频数占总频数的比重。 频数分布表可以划分现象的类别，从而对数据及其特征 有一个初步的了解。 利用频数分布表可计算出各类别的频率，从而反映现象 的内部结构特征。 频数分布表也是制作各种图表的基础。
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案例：对某超市一周的饮料销售数据制作频数分布表
在“数据透视表字段列表”中点击要作为行字段的字 段名如“饮料品牌”，拖至报表的行字段处；点击列字段 如“销售日期”拖动到报表的列字段处；点击要进行汇总 的数据项如“饮料品牌”拖至报表的“∑数值”处。
计数项:饮料品牌 列标签
行标签
汇源果汁 可口可乐 露露 王老吉凉茶 总计
4
二、 频数分布表的制作
频数分布表的制作可通过三种方法实现。 第一种方法：通过分类汇总实现 第二种方法：通过数据透视表实现 第三种方法：通过插入频数分布函数
（FREQUENCY)实现
5
第一种方法：通过分类汇总实现
1、对数据进行排序 一般来说，录入数据清单的数据是无序的，不能反映
现象的本质与规律性。为了方便分析，要将其进行排序、 分组，以使数据按要求排列，同时把性质相同的数据归为 一组，让不同组数据之间的差异性显示出来。
星期日
11
8
21
13
53
星期一
3
1
5
4
13
星期二
6
7
8
5
26
星期三
8
6
16
9
39
星期四
7
3
12
9
31
星期五
6
7
10
6
29
星期六
14
8
23
14
59
总计5540 956025015
第三种方法：通过插入频数分布函数实现
频数分布函数（FREQUENCY)是Excel工作表函 数的一个，它可以对一列垂直数组返回某个区域中数 据的频数分布。其语法形式为：
案例：对某超市一周的饮料销售数据进行分类汇总， 制作频数分布表。
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第二种方法：通过数据透视表实现
1、单击数据区域任一单元格 2、单击“插入”下拉菜单，单击“数据透视表或数据透 视图”，出现创建数据透视表的复选框：
3、选定数据区域（一般会自动选择）
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4、选择数据透视表显示位置。 如果选择“新建工作表”，则单击“完成”。如 果选择“现有工作表”，则需要在其下面的空白框中 输入透视表显示的位置，注意要输入三维地址：“工 作表名！绝对地址”（一般会自动选择） 5、然后出现数据透视表的操作界面。 根据需要，拖动相关的字段名到相应的行标签或 列标签，再选择需要汇总（定性数据是计数）的字段 名拖动到“∑数值”栏。