项目4.3数据统计与分析讲解
数据分析和统计的方法和技巧
数据分析和统计的方法和技巧在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业决策和发展的重要依托。
而要有效地从大量的数据中提取有用的信息，进行准确的数据分析和统计，就需要掌握一些方法和技巧。
本文将介绍一些常用的数据分析和统计的方法和技巧，希望能对读者在实际工作中的数据分析工作有所帮助。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，也是十分重要的一步。
在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行清洗和规范化处理，以保证分析结果的准确性和可信度。
1.数据清洗数据清洗是指检查和处理原始数据中的错误、缺失或重复值等问题。
常见的数据清洗方法包括剔除异常值、填充缺失值和去重等。
剔除异常值是为了排除那些明显偏差较大的数据点，以防止其对分析结果产生不良影响。
填充缺失值则是为了解决数据集中存在的缺失数据问题，常见的填充方法有均值填充、中位数填充和回归填充等。
去重是为了从数据集中剔除重复的数据行，以避免重复计数等问题。
2.数据规范化数据规范化是指将不同尺度和单位的数据转换为统一的尺度和单位，以便于比较和分析。
常见的数据规范化方法包括最小-最大规范化、Z-Score规范化和小数定标规范化等。
最小-最大规范化通过线性变换将数据缩放到指定的范围内，通常是0到1或-1到1之间。
Z-Score规范化则是将数据转换为标准正态分布，使得数据的均值为0，标准差为1。
小数定标规范化将数据除以一个固定的数值，通常选择数据中的最大绝对值，使得数据落在[-1,1]或[-0.5,0.5]之间。
二、数据分析方法数据分析方法是指通过对数据进行处理和分析，揭示其中蕴含的规律和模式。
不同的数据分析方法适用于不同的数据类型和分析目的，下面将介绍几种常用的数据分析方法。
1.描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，用来描述数据的分布、集中趋势和离散程度等特征。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值和最大值等。
通过描述性统计，我们可以对数据的整体情况有一个初步的了解，为后续的分析提供基础。
数据统计与分析教案
数据统计与分析教案一、教学目标1. 知识与技能：理解数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
学会使用图表来展示数据，包括条形图、折线图和饼图。
掌握简单的统计量计算，如平均数、中位数和众数。
能够运用数据分析来解决实际问题。
2. 过程与方法：培养学生的数据收集、整理和分析能力，发展学生的数据分析思维。
学会从数据中提取有用的信息，对数据进行合理的解释和分析。
学会与他人合作，交流分析过程和结论。
3. 情感态度价值观：培养学生对数据的敏感性，认识到数据在生活中的重要性。
培养学生解决问题的能力，增强对数学和统计学科的兴趣。
二、教学内容1. 数据收集与整理：学习如何设计调查问卷，收集数据。
学习如何整理数据，包括分类、排序和筛选。
2. 数据描述：学习使用图表来描述数据，包括条形图、折线图和饼图。
学习使用数学语言来描述数据的特征，如平均数、中位数和众数。
三、教学重点与难点1. 教学重点：数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
使用图表来展示数据，包括条形图、折线图和饼图。
计算平均数、中位数和众数。
2. 教学难点：对数据的合理解释和分析。
数据的整理和分析能力。
四、教学方法采用问题驱动的教学方法，让学生通过解决实际问题来学习数据统计与分析。
使用案例分析和小组讨论的方式，培养学生的合作和交流能力。
提供实践操作的机会，让学生通过实际操作来加深对数据统计与分析的理解。
五、教学评价评价学生的数据收集、整理和分析能力，通过小组讨论和口头报告来进行。
评价学生的图表绘制能力，通过作业和测试来进行。
评价学生对数据分析的理解和应用能力，通过解决实际问题的作业和测试来进行。
六、教学准备准备相关的数据集，用于教学示例和练习。
准备图表绘制工具，如电子表格软件或绘图软件。
准备教学材料，包括PPT、案例研究和问题练习。
七、教学过程1. 导入：通过引入一个实际问题，引起学生对数据统计与分析的兴趣。
引导学生思考数据在解决问题中的作用。
2. 新课内容：使用PPT展示数据统计与分析的基本概念和方法。
数据的统计与分析教案
数据的统计与分析教案教案：数据的统计与分析一、教学目标1.了解数据统计与分析的基本概念和作用；2.掌握数据统计与分析的基本方法和技巧；3.能够运用所学知识进行实际问题的统计和分析。
二、教学内容1.数据的搜集和整理；2.数据的描述性统计分析；3.数据的推断性统计分析。
三、教学步骤1.引入数据是我们生活和工作中无处不在的，通过对数据的统计和分析，我们可以更好地了解和把握事物的规律，做出更准确的决策。
本节课将会介绍数据的统计与分析的基本概念和方法。
2.数据的搜集和整理数据的搜集是数据统计与分析的基础，搜集到的数据需要进行整理和处理。
整理数据的步骤包括：收集原始数据、去除异常值、整理数据结构。
其中，异常值是指与大部分数据明显不同的数据，可能影响到统计和分析结果的准确性。
3.数据的描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体性的描述和概括，常用的统计指标包括：均值、中位数、众数、标准差等。
这些指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
4.数据的推断性统计分析推断性统计分析是从样本数据中推断总体特征的过程。
通过构建统计模型，根据样本数据得出总体特征的估计值和可信度。
常用的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
5.案例分析通过实际案例进行数据的统计与分析实践，学生可以运用所学知识解决具体问题，加深对课程理论的理解和应用能力。
四、教学评价通过课堂练习、小组讨论和个人作业，对学生进行评价。
评价内容包括对数据搜集和整理的准确性、对描述性统计分析和推断性统计分析方法的掌握程度以及对案例的解决能力。
五、拓展延伸学生可以进一步学习如何利用统计软件进行数据的统计和分析，提高运用数据进行决策的能力。
六、总结回顾通过本节课的学习，学生对数据的统计与分析有了更深刻的认识。
数据的搜集和整理是统计分析的基础，而描述性统计分析和推断性统计分析则是实际问题解决的重要方法。
数据统计与分析是一门实用性较强的学科，对于提高决策的科学性和准确性具有重要意义。
数据的统计和分析学习数据统计和分析的方法
数据的统计和分析学习数据统计和分析的方法数据的统计和分析是一门重要的学科，它涉及到数据的收集、整理、分析和解释。
通过数据统计和分析，我们可以获取有关某个领域的信息，并作出相应的决策。
本文将介绍学习数据统计和分析的方法，以帮助读者更好地掌握这门学科。
一、了解基本概念在学习数据统计和分析之前，我们首先需要了解一些基本概念。
数据是指一组被收集起来的观测结果或事实。
统计是指对数据进行收集、整理和描述的过程。
而分析则是对数据进行归纳、总结和解释的过程。
明确了这些基本概念之后，我们可以更好地理解数据统计和分析的含义和目的。
二、学习数据收集的方法数据的收集是进行统计和分析的第一步，只有收集到准确、全面的数据，才能进行后续的统计和分析工作。
在数据收集的过程中，我们可以采用以下方法：1. 问卷调查：通过设计和分发问卷，获取受访者的意见、看法和行为信息。
问卷调查可以定性和定量地收集数据，是常用的数据收集方法之一。
2. 实地观察：通过直接观察某个现象或行为，获取相应的数据。
实地观察可以提供客观真实的数据，但需要注意观察者的主观偏见。
3. 记录和档案：通过查看已有的记录和档案，收集相关的数据。
这种方法适用于已有数据记录丰富的领域，如历史研究和经济分析。
三、学习数据整理的方法在进行数据统计和分析之前，我们需要对数据进行整理和清理，以确保数据的准确性和完整性。
以下是一些常用的数据整理方法：1. 数据清洗：删除重复数据、缺失数据或错误数据，以确保数据的一致性和完整性。
2. 数据分类：将收集到的数据按照不同的特征进行分类，便于后续的统计和分析工作。
3. 数据转换：将数据转换为适合进行统计和分析的形式，如转换为表格、图表或数学模型等。
四、学习数据分析的方法数据分析是根据已经收集和整理好的数据，进行归纳、总结和解释的过程。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述统计：对数据进行基本的统计描述，如计算平均值、中位数、众数、方差等，以了解数据的分布和变化情况。
数据的统计和分析掌握如何统计和分析数据
数据的统计和分析掌握如何统计和分析数据在当今大数据时代，数据的统计和分析已经成为各行各业不可或缺的技能。
无论是科研、市场营销还是企业管理，准确地掌握和解读数据都是取得成功的关键。
本文将介绍数据的统计和分析的基本概念，以及一些常用的方法和工具，帮助读者学会如何进行数据的统计和分析。
一、数据统计的基本概念数据统计是指对收集到的数据进行整理、分类和总结的过程。
在数据统计中，通常会对数据进行描述性统计和推断性统计两种分析。
1. 描述性统计描述性统计是对数据的基本情况进行概括和总结，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
通过描述性统计可以初步了解数据的基本特征。
2. 推断性统计推断性统计是利用已有的样本数据对总体数据进行推断和预测。
通过推断性统计可以从一个样本的观察结果中得出总体的一般性质。
常见的推断性统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
二、数据分析的基本步骤数据分析是在数据统计的基础上，通过运用科学的方法和工具来揭示数据背后的规律和趋势。
以下是数据分析的基本步骤：1. 确定分析目标：首先要明确自己的分析目标，了解自己想要通过数据分析得出什么结论或者解决什么问题。
2. 数据收集与清洗：收集与分析目标相关的数据，并对数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据的完整和准确性。
3. 数据探索：对数据进行探索性分析，包括绘制图表、计算统计指标、寻找变量间的关联等，以揭示数据的基本特征。
4. 建立模型：根据分析目标和数据特点，选择合适的模型或方法，建立数据分析模型。
5. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，确保模型的精确性和有效性。
6. 结果呈现：最后将分析结果以清晰、易懂的方式呈现出来，以便对结果进行解读和应用。
三、常用的数据统计和分析方法1. 直方图：用来描述数据的频数分布情况，横轴表示不同的取值范围，纵轴表示频数或频率。
2. 散点图：用来描述两个变量之间的关联关系，横轴和纵轴分别表示两个变量的取值。
数据的统计与分析
数据的统计与分析数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
在各个领域，人们都要依靠数据来做出决策、解决问题和进行预测。
然而，仅仅拥有大量的原始数据是不够的，我们还需要对这些数据进行统计和分析，以提取有价值的信息和洞察力。
本文将介绍数据的统计与分析方法，并探讨它们的应用领域。
一、数据的统计方法在进行数据统计之前，我们首先需要收集数据。
数据的来源可以是各种渠道，包括调查问卷、实验观测、数据库等。
一旦我们获得了数据，就可以根据具体的目标和需求选择合适的统计方法进行分析。
1. 描述统计描述统计是对数据集中的个体进行总结和概括的方法。
其中常用的统计量包括平均值、中位数、众数、标准差等。
通过这些统计量，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的方法。
常见的推论统计方法包括假设检验和置信区间估计。
在假设检验中，我们通过对样本数据进行统计推断来判断总体参数是否具有显著差异。
而在置信区间估计中，我们通过对样本数据的统计量进行计算，得到总体参数的估计区间。
二、数据的分析方法数据的分析是在统计基础上，进一步挖掘数据背后的规律和关系的过程。
不同的分析方法适用于不同的数据类型和分析目的。
1. 相关分析相关分析用来衡量两个变量之间的相关程度。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量是正相关、负相关还是不存在相关关系。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的联系，进而预测其未来发展趋势。
2. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间数量关系的统计方法。
通过回归模型，我们可以通过已知的自变量值预测因变量的取值。
回归分析在预测和解释变量之间的关系方面具有广泛的应用，例如经济学中的消费者需求预测、金融学中的股票价格预测等。
3. 聚类分析聚类分析是将数据样本按照某种特定的标准划分为不同的类别或群组的方法。
通过聚类分析，我们可以揭示数据中的模式和结构，发现相似的数据样本，并将它们归为一类，从而更好地理解数据。
统计数据的分析与解读
统计数据的分析与解读统计数据的分析与解读是一项重要的研究任务，它通过对数据的整合、分析和解释，帮助我们更好地理解数据所传达的信息和趋势。
本文将探讨统计数据的分析方法和解读技巧，以帮助读者更好地应用和理解统计数据。
一、数据的整合与准备在进行统计数据的分析与解读之前，首先需要进行数据的整合和准备。
这包括数据的收集、清理、整理和编码等环节。
在数据收集过程中，我们需要选择适当的方法和工具，确保数据的可靠性和有效性。
清理和整理数据时，应注意剔除异常值和缺失值，以保证分析结果的准确性。
二、统计数据的描述性分析描述性分析是对数据进行初步描述和概括的方法。
它可以通过测量中心趋势、离散程度和分布形态等指标，对数据进行总结和概括。
常用的描述性分析方法包括：1.中心趋势测量：平均值、中位数和众数等指标可以帮助我们了解数据的集中趋势。
2.离散程度测量：方差、标准差和极差等指标可以衡量数据的分散程度，帮助我们了解数据的稳定性和可靠性。
3.分布形态描述：对数据的分布形态进行描述可以帮助我们了解数据的分布特征，如偏态和峰态等。
三、统计数据的推断性分析推断性分析是基于样本数据对总体数据进行推断的方法。
它可以通过假设检验、置信区间和回归分析等技术，对总体数据进行预测和推理。
常用的推断性分析方法包括：1.假设检验：通过对样本数据与某种假设进行比较，判断样本数据是否代表总体数据，常用的方法有t检验和方差分析等。
2.置信区间估计：利用样本数据的统计量，对总体参数进行估计，并给出一个置信区间，反映估计的可信度。
3.回归分析：通过建立回归模型，探索自变量和因变量之间的关系，并用以预测和解释总体数据。
四、统计数据的解读技巧统计数据的解读不仅仅是对数据的分析，还需要将分析结果与实际情况相结合，并加以合理解释。
以下是一些统计数据解读的技巧：1.关注趋势和变化：观察数据的变化趋势，提取其背后的规律和原因。
2.比较和对比：将数据与其他相关数据进行比较和对比，帮助发现差异和关联。
数据的统计和分析掌握数据的统计和分析方法
数据的统计和分析掌握数据的统计和分析方法数据的统计和分析数据的统计和分析在现代社会中扮演着举足轻重的角色。
无论是在商业领域、科学研究还是政府决策中，都离不开对数据进行统计和分析。
掌握数据的统计和分析方法不仅能够帮助我们更好地理解现象背后的规律，还可以指导我们做出正确的决策。
本文将简要介绍一些常用的数据统计和分析方法。
一、数据的收集和整理在进行数据统计和分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来源于实际观测、调查问卷、实验结果等多种渠道。
在收集数据时，需要注意保证数据的准确性和完整性。
数据的整理包括数据录入、数据清洗、数据分类等步骤，以确保数据可以方便地进行后续的统计和分析工作。
二、数据的描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的统计方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
通过描述性统计，我们可以从整体上把握数据的特点，为进一步的分析奠定基础。
三、数据的推论统计推论统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的统计方法。
其中，最常用的方法是假设检验和置信区间。
假设检验可以帮助我们判断一个命题在统计学意义上是否成立，并对结果进行推断。
置信区间可以提供一个总体参数估计的范围，给出数据的可信程度。
通过推论统计，我们可以准确地推断出总体参数，以及判断样本数据是否具有统计学意义。
四、数据的可视化分析可视化分析是通过图表等方法将数据以直观的方式呈现出来，帮助我们更好地理解数据。
常用的可视化方法包括直方图、折线图、散点图、饼图等。
通过可视化分析，我们可以直观地发现数据的规律和趋势，从而更好地进行数据解读和决策。
五、数据的相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
常用的相关性分析方法包括相关系数和回归分析。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，帮助我们判断它们之间是否存在关联。
回归分析可以用来建立变量之间的数学模型，通过对自变量的改变来预测因变量的变化。
- 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)。
〖技能建构〗 4.3.2.3 数据透视表
任务4.3.2数据分析
2．更改数据透视表的字段布局 创建数据透视表后，可以使用“数据透视表字段列表”窗格来添加、重新排 列或删除字段，以更改数据透视表结构。
创建数据透视表后，可以使用“数据透视表字段列表”窗格来添加、重新排 列或删除字段，以更改数据透视表结构。 【技能操作】：在上述创建的数据透视表中更改数据透视表的字段布局。
任务4.3.1数据统计
〖任务引导〗 表格的管理对象是数据，如何有效地管理、应用表格数据，是表格数据
处理的重要内容。Excel具有强大的数据管理功能，了可以利用公式和函 数对工作表数据进行计算和处理外，还可以应用Excel提供的数据进行排序、 筛选、分类汇总，以及合并计算等功能来管理和分析工作表中的数据。
单击数据透视表中的任意非空单元格，在窗口右侧显示“数据透视表字段列 表”窗格。
〖技能建构〗 4.3.2.3 数据透视表
任务4.3.2数据分析
3．删除数据透视表 要删除数据透视表中的所有报表筛选、标签、值和格式，应先选中数据
透视表中任意非空单元格，然后单击“数据透视表工具选项”选项上“操作” 面板中的“选择”选项，以选中整个数据透视表单元格区域，如图4-3-18所 示，然后按DELETE键即可。
〖任务目标〗 会对数据表中的数据进行排序、筛选、分类汇总、合并计算。
任务4.3.1数据统计
〖技能建构〗
4.3.1.1 数据排序 1．简单排序：是指对数据表中的单列数据按照Excel默认的升序或降序的
方式进行排列。 （1）升序排序 （2）降序排序 2.多关键字排序：就是对工作表中的数据按两个或两个以上的关键字进行排 序。 【技能操作】： 打开素材文件“1312电升成绩.xlsx”，按总分从高到底进行 排序，总分相同时则语文成绩高的排在前。
〖技能建构〗 4.3.2.3 数据透视表
任务4.3.2数据分析
1．创建数据透视表：首先要有数据源，这种数据可以是现有工作表数据或 外部数据，然后在工作簿中指定放置数据透视表的位置，最后设置字段布 局。
为确保数据可用于数据视表，在创建数据源时需要做到如下几个方面：
（1）删除所有空行或空列。 （2）删除所有自动小计。 （3）确保第一行包含列标签。 （4）确保各列只包含一种类型的数据，而不能是文本与数字的混合。 【技能操作】：在“职工情况”表中创建按学历查看不同性别的员工基本工 资汇总的数据透视表。
任务4.3.2数据分析 〖技能建构〗
4.3.2.1 数据图表 4．编辑图表
创建图表后，在工作表的其他位置单击可取消图表的选择，单击图表区 任意位置可选中图表。选中图表后，“图表工具”选项卡变为可用，用户可 使用其中的“设计”子选项卡编辑图表，如更改图表类型，向图表中添加或 删除数据，将图表行、列数据对换，快速更改图表布局和应用图表样式等， 如图4-3-10所示。
任务4.3.1数据统计
〖技能建构〗
4.3.1.2 数据筛选
2.按条件筛选：在Excel2010中，可以按用户自定的筛选条件筛选出符合要求 的数据记录。 【技能操作】：在“1312电升成绩”表中筛选出总分在300分到250之间的学 生记录。
任务4.3.1数据统计
〖技能建构〗
4.3.1.2 数据筛选
3．图表的创建方法 在Excel 2010中，图表分为两种类型：嵌入式图表和独立图表，下面分别介 绍其创建的方法。 （1）嵌入式图表 （2）独立图表 4．编辑图表
任务4.3.2数据分析
〖技能建构〗 4在.3E.23x.．1ce数图l 2据表01图的0中表创，建图方表法分为两种类型：嵌入式图表和独立图表，下面分别介 绍其创建的方法。 （1）嵌入式图表 嵌入式图表是指与源数据位于同一个工作表中的图表。当要在一个工作 表中查看或打印图表及其源数据或其他信息时，嵌入图表非常有用。 【技能操作】：在“职工情况.xlsx”表中创建嵌入式图表。 （2）独立图表 独立图表是指单独占用一个工作表的图表。要创建独立图表，可先创建 嵌入式图表。 【技能操作】：在上述图表的基础上创建独立图表。 4．编辑图表
任务4.3.2数据分析
〖技能建构〗
4.3.2.2 分类汇总
【技能操作】： 打开素材文件“商品销售表.xlsx”，对每个商品
的销售情况进行分类汇总。 打开“商品销售表”， 按“商品名称”字段进行升序排序。选定D列内的 任意 非空单元格，单击“数据”选项卡上“分级显示”面 板中的“分类汇总”按钮，打 开“分类汇总”对话框，如图4-3-12所示，在“分类 字段”下拉列表中选择“商品名称”，在“汇总方式” 下拉列表中选择“求和”，在“选定汇总项”列表中 选中“销售数量”和“销售额”，其他项为默认。单 击“确定”按钮，完成分类汇总，结果如图4-3-13 所示。
【技能操作】：编辑创建的图表。
任务4.3.2数据分析
〖技能建构〗
4.3.2.2 分类汇总
1.简单分类汇总：指对数据表中的某一列以一种汇总方式进行分类汇总。 2 .多重分类汇总：对工作表中的某列数据选择两种或两种以上的分类汇总方 式或汇总项进行汇总，就叫多重分类汇总，也就是说，多重分类汇总的“分 类字段”是相同的，而汇总方式或汇总项不同，而且第2次汇总在每次汇总 运算的结果之上进行的。 3 . 嵌套分类汇总：指在一个已经建立了分类汇总的工作表中再进行另外一 种分类汇总，两次分类汇总的字段是不相同的，其他项可以相同，也可以不 同。 4 .取消分类汇总：取消分类汇总，可打开“分类汇总”对话框，单击“全部 删除”按钮。删除分类汇总的同时，Excel 2010会删除与分类汇总一起插入 到列表中的分级显示。
3．高级筛选：用于条件较复杂的筛选操作，其筛选结果可显示在原显示数 据表格中，不符合条件的记录被隐藏起来，也可以在新的位置显示筛选结果， 不符合条件的记录同时保留在数据表中，从而便于进行数据的对比。 在高级筛选中，筛选条件又可分为多条件筛选和多选一条件筛选两种。 （1）多条件筛选 多条件筛选是指查找出同时满足多个条件的记录。 （2）多选一条件筛选 多选一条件筛选是指在查找时只要满足几个条件当中的一个，记录就会显示 出来。多选一条件筛选的操作与多条件类似，需要将条件输入在不同的行中。
【项目描述】
在数据管理中你会对工作表中的数据进行排序吗？你会把需要的数据记录 筛选出来吗？你若是某超市的文员，你会统计每月各类商品的销售汇总结果， 会创建为图表直观地分析数据规律。
【能力目标】
掌握数据的排序、筛选；会进行数据汇总；会根据需要进行数据合并计算 （如求和、求平均值等）；会根据数据创建图表；会创建数据透视表。
〖技能建构〗 4.3.1.3统计最大、最小
任务4.3.1数据统计
【技能操作】：在“1312电升成绩”表中，计算出各科以及总分的最高分、 最底分。
任务4.3.1数据统计
〖技能建构〗
〖任务实训〗 打开素材文件“1312电升成绩.xlsx”，筛选出总分大于300分，且数学在 80分以上的学生记录。 打开素材文件“职工情况.xlsx”，统计出工龄最高和最低的职工记录，统 计出职工总人数，工龄在10年以下的人数。
〖技能建构〗 4.3.1.2 数据筛选
任务4.3.1数据统计
Excel提供了自动筛选、按条件筛选和高级筛选三种方式，无论使用哪种 方式进行筛选操作，数据表中必须有列标签。
1．自动筛选：一般用于简单的条件筛选，筛选时将不需要显示的记录暂时 隐藏起来，只显示符合条件的记录。
【技能操作】：打开素材文件“1312电升成绩.xlsx”，筛选出语文成绩小于 40分的记录。
任务4.3.2数据分析
〖任务引导〗 Excel 2010提供的图表功能可以将系列数据以图表的方式表达出来，使
数据更加形象直观、清晰易懂。在工作表中可以对某一类的数据进行统计和 分析。
〖任务目标〗 会根据表格中的数据生成各种形式的图表，会进行分类汇总，会创建和编辑 数据透视表。
〖技能建构〗
4.3.2.1 数据图表 1．图表组成
任务4.3.2数据分析
〖任务实训〗 1. 打开素材文件“职工情况.xlsx”，按姓名、工龄、基本工资创 建图表，应用样式美化图表。按学历分类汇总，方式为计数。
2. 打开素材文件“商品销售表.xlsx”，按城市分类汇总，方式 为求和；创建数据透视表，报表筛选为“月份”、“城市”， 列标签为“商品名称”、“销售数量”，数值为“销售额”， 通过创建的数据透视表筛选一月广州各商品的销售额。
任务4.3.2数据分析
任务4.3.2数据分析
〖技能建构〗
4.3.2.1 数据图表 2．图表的创建步骤
图表的创建过程大致可分为如下几步： （1）选中要创建图表的数据并插入某种类型的图表； （2）根据需要编辑图表，如更改图表类型、切换行列、移动图表和为快速 应用系统内置的样式等； （3）根据需要设置图表布局，如添加或取消图表的标题、坐标轴和风格线 等； （4）根据需要分别对图表的图表区、绘图区、分类（X）轴、数值（Y）轴 和图例项等组成元素进行格式化，从而美化图表。
任务4.3.1数据统计
〖技能建构〗
4.3.1.2 数据筛选
4．取消筛选：对于不再需要的筛选可以将其取消。 对于不再需要的筛选可以将其取消。若要取消在数据表中对某一列进行的筛 选，可以单击该列列标签单元格右侧的筛选按钮，在展开的列表中选择“全 选”复选框，然后单击“确定”按钮。此时筛选按钮上的筛选标记消失，该 列所有数据显示出来。 若要取消在工作表中对所有列进行的筛选，可单击“数据”选项卡上“排序 和筛选”组中的“清除”按钮，此时筛选标记消失，所有列数据显示出来； 若要删除工作表中的三角筛选箭头，可单击“数据”选项卡上“排序和筛选” 组中的“筛选”按钮。