经济统计
经济统计分析
经济统计分析经济统计分析是指运用统计学的原理和方法对经济数据进行研究、分析和解释的过程。
通过对大量的经济数据进行收集、整理和分类，经济统计分析能够揭示经济运行的规律和特点，为经济决策提供科学依据。
一、经济统计分析的意义经济统计分析具有重要的理论和实践意义。
首先，经济统计分析可以帮助我们了解经济发展的整体情况，包括国民经济总体规模、产业结构、经济增长速度等。
这些信息对制定宏观经济政策和产业发展规划至关重要。
其次，经济统计分析可以揭示经济内部的运行规律，例如通货膨胀率与失业率之间的关系、利率与投资之间的关系等。
通过对这些关系的分析，可以帮助我们更好地理解和评估经济政策的效果。
此外，经济统计分析还可以为企业的经营决策提供重要参考，帮助企业把握市场变化和发展趋势。
二、经济统计分析的基本方法经济统计分析的基本方法包括数据收集、数据整理和数据分析。
首先，要进行经济统计分析，需要收集相关的经济数据。
这些数据包括统计年鉴、财务报表、市场调研数据等。
其次，要对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、筛选和分类。
在这个过程中，需要注意数据的准确性和可靠性，避免错误和偏差对分析结果的影响。
最后，要对整理好的数据进行分析。
根据具体的研究目的，可以采用各种统计学方法，包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等，从不同的角度揭示数据背后的规律和关系。
三、经济统计分析的应用领域经济统计分析在各个领域都有重要的应用。
在宏观经济领域，经济统计分析可以帮助政府制定宏观经济政策，评估政策的实施效果，监测宏观经济运行的稳定性和风险。
在产业经济领域，经济统计分析可以揭示不同产业之间的关系和规律，帮助企业进行市场分析和竞争战略的制定。
在金融领域，经济统计分析可以评估投资风险，研究金融市场的运行机制，为投资者提供决策参考。
在国际经济领域，经济统计分析可以研究国际贸易、外汇市场、跨国公司等诸多问题，为国际经济合作提供支持。
四、经济统计分析的挑战和展望经济统计分析面临着一些挑战。
经济学中的经济统计数据解读方法
经济学中的经济统计数据解读方法经济统计数据在经济学研究中起着重要的作用，它们是我们了解经济发展状况、分析经济问题、制定经济政策的重要依据。
然而，统计数据本身并不是直接的经济现象，而是经济现象的抽象和总结。
因此，正确解读经济统计数据是非常重要的。
本文将介绍几种常见的经济统计数据解读方法。
首先，我们需要了解统计数据的来源和收集方法。
经济统计数据通常来自于政府机构、行业协会、企业调查等渠道，通过问卷调查、抽样调查、实地调查等方式收集。
了解数据的来源和收集方法可以帮助我们评估数据的可靠性和适用性。
其次，我们需要注意数据的时间和空间范围。
经济统计数据通常是按照一定的时间周期和地理范围进行统计的。
例如，国内生产总值（GDP）是按年度统计的，而失业率、通货膨胀率等指标通常是按季度或月度统计的。
了解数据的时间和空间范围可以帮助我们更好地理解数据的背景和含义。
第三，我们需要关注数据的变动趋势和周期性。
经济统计数据往往呈现出一定的变动趋势和周期性。
例如，GDP的增长率通常呈现出周期性波动，就业率和失业率也存在一定的变动趋势。
通过分析数据的变动趋势和周期性，我们可以更好地理解经济的发展状况和走势。
第四，我们需要进行数据的比较和对比。
经济统计数据的意义通常是相对的，需要通过与其他数据进行比较和对比来进行解读。
例如，我们可以将某一经济指标与历史数据进行比较，或者将不同地区、不同行业的数据进行对比，以便更好地评估经济的发展状况和差异。
第五，我们需要注意数据的限制和局限性。
经济统计数据往往只能提供一部分经济现象的信息，而无法全面反映经济的复杂性和多样性。
例如，GDP无法完全衡量一个国家的经济福祉，失业率也无法全面反映就业问题的复杂性。
因此，在解读经济统计数据时，我们需要注意数据的局限性，并结合其他信息进行综合分析。
最后，我们需要关注数据的可信度和可靠性。
经济统计数据的可信度和可靠性对于解读数据的准确性和有效性至关重要。
因此，我们需要关注数据的来源机构和调查方法，评估数据的抽样误差和调查偏差，并尽可能获取多个数据源进行比较和验证。
国民经济统计学公式整理
国民经济统计学公式整理国民经济统计学是指通过收集、整理和分析国民经济活动的数据，以了解国民经济的发展状况和趋势的一门学科。
在国民经济统计学中，有一些常见的公式被广泛使用，用于计算和分析国民经济的各个指标。
以下是国民经济统计学中常见的公式整理。
1.国内生产总值（GDP）的计算公式：GDP=C+I+G+(X-M)其中，C表示消费支出，I表示投资，G表示政府支出，X表示出口，M表示进口。
这个公式反映了一个国家或地区一定时期内最终产品和服务的总价值。
2.消费支出的计算公式：C=Cc+Cw其中，Cc表示个人消费支出，Cw表示政府消费支出。
个人消费支出包括耐用品、非耐用品和服务的消费。
3.投资的计算公式：I=Ic+Ig其中，Ic表示私人投资，Ig表示政府投资。
私人投资包括企业购置固定资产和库存投资。
4.政府支出的计算公式：G=Gn+Gt其中，Gn表示政府购买的最终产品和服务的支出，Gt表示政府支付的转移支付。
5.净出口的计算公式：(X-M)=X-IM其中，X表示出口，M表示进口，IM表示进口的总值。
净出口反映了一个国家或地区与其他国家或地区的贸易差额。
6.人均国内生产总值（GDP）的计算公式：人均GDP=GDP/人口人均GDP反映了一个国家或地区每个人的平均经济产出。
7.增长率的计算公式：增长率=（最终值-初始值）/初始值×100%增长率反映了一些指标在一定时期内的增长速度。
8.平均增长率的计算公式：平均增长率=（终值/初始值）^（1/年数）-1×100%平均增长率反映了一些指标在一定时期内的平均增长速度。
9.经济增长率与一些变量的关系计算公式：ΔY/Y=α×ΔK/Y+β×ΔL/Y+γ×ΔH/Y这个公式反映了国民收入的增长与资本积累、劳动力增加和技术进步之间的关系。
10.国际收支平衡的计算公式：CA=X-M+NX其中，CA表示当前账户余额，X表示出口，M表示进口，NX表示净出口。
经济统计数据分析
经济统计数据分析经济统计数据分析是一种重要的经济研究方法，通过对各种经济指标和数据的收集、整理和分析，以揭示经济发展的趋势、规律和问题。
本文将从数据收集、整理和分析方法、数据的可靠性以及数据分析的局限性等方面展开讨论，以期加深对经济统计数据分析的理解。
一、数据收集经济统计数据的收集是经济统计工作的基础，也是进行数据分析的前提。
数据的收集涵盖了多个层面，包括国家层面、行业层面和企业层面等。
国家层面的数据可以通过国家统计局等机构进行收集，行业层面的数据可以通过相关行业协会、商业数据库等途径获取，企业层面的数据则需要通过企业自身的统计报表和财务报表等进行收集。
在进行数据收集时，需要注意数据的准确性和可靠性。
确保数据的来源可靠，以免对后续的数据分析造成不良影响。
同时，还需要关注数据的时效性，及时更新数据以保持数据分析的准确性。
二、数据整理和分析方法数据整理是对所收集到的各种数据进行分类、整合和汇总的过程。
整理后的数据应该能够清晰地反映经济现象和情况，便于后续的数据分析。
数据整理的方法主要包括筛选、分类、计算和统计等。
数据分析是根据整理后的数据进行深入研究和推论的过程。
常用的数据分析方法包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
描述性统计可以通过统计指标如平均值、标准差、比例等，对数据进行汇总和描述。
回归分析可以通过建立数学模型，分析各个变量之间的关系和影响。
时间序列分析可以通过对时间维度的数据进行分析，揭示数据的周期性和趋势性。
三、数据的可靠性数据的可靠性是进行数据分析时必须要考虑的一个重要因素。
数据的可靠性可以从数据来源、数据采集方法、数据样本数量和数据的一致性等方面进行评估。
首先，数据的来源应该是可靠的机构或渠道，保证数据的真实性和准确性。
其次，数据采集方法应当合理，排除人为因素对数据的干扰。
此外，数据样本的数量也会影响到数据的可靠性，样本量较小会导致抽样误差。
最后，数据的一致性指的是同一数据在不同时间、不同地点和不同渠道采集的一致性。
宏观经济中的经济统计与数据分析
宏观经济中的经济统计与数据分析宏观经济的研究和决策往往依赖于经济统计数据的收集和分析。
经济统计是指对经济活动进行量化和描述的过程，而数据分析则是对这些统计数据进行解读和利用，以推断和预测经济现象。
本文将重点介绍宏观经济中的经济统计与数据分析的重要性，方法和应用。
一、经济统计在宏观经济分析中的作用经济统计是经济学研究的基础和重要数据来源。
它通过对人口、就业、物价、国内生产总值(GDP)等宏观经济指标的测算和统计，为研究宏观经济现象提供必要的数据支持。
宏观经济研究所依赖的各种经验事实和经验观察都源于经济统计数据的丰富积累。
经济统计数据不仅仅是对经济现象的客观记录，更重要的是它们蕴含的信息和洞察力。
通过对经济统计数据的分析，我们可以揭示经济发展的规律和趋势，理解经济现象背后的原因和机制。
二、宏观经济中的常用数据分析方法宏观经济中常用的数据分析方法包括描述统计分析、时间序列分析和横截面分析等。
1. 描述统计分析描述统计分析是对经济统计数据进行描述和总结的方法。
它通过计算和描述经济指标的平均值、标准差、最大值、最小值等统计量，展示数据的集中趋势和离散程度。
例如，我们可以通过计算一个国家的GDP平均增长率来评估经济增长速度，进一步分析其背后的因素和趋势。
2. 时间序列分析时间序列分析是对经济统计数据在时间上的变化进行分析和预测的方法。
它利用历史数据的变化规律，通过建立数学模型来预测未来的经济现象。
例如，通过对股票价格时间序列的分析，我们可以预测未来的股市走势，为投资决策提供参考。
3. 横截面分析横截面分析是对不同地区、不同行业等经济单元的数据进行比较和分析的方法。
它通过对样本数据的横截面特征进行统计，揭示不同经济单元之间的差异和共性。
例如，通过对不同国家的消费水平和收入分布的横截面比较，我们可以评估国家之间的经济发展差距，为政策制定提供依据。
三、经济统计与数据分析在政策决策中的应用经济统计与数据分析在宏观经济政策的制定和评估中起着重要的作用。
经济统计与数据分析
经济统计与数据分析经济统计与数据分析是现代经济学领域一项重要的工具和方法。
它通过搜集、整理和分析大量的经济数据，为经济学家、决策者和研究人员提供有关经济活动和经济现象的关键信息。
本文将介绍经济统计与数据分析的基本概念、应用领域以及重要性。
一、基本概念经济统计是指对各种与经济活动相关的数据进行搜集、整理和统计的过程。
它包括宏观经济统计和微观经济统计两个层面。
宏观经济统计是对整个经济系统的数据进行统计分析，如国民生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀率等。
微观经济统计则是对个体或企业的经济活动数据进行分析，如个人收入、企业销售额等。
数据分析是指对经济统计数据进行处理、解读和分析的过程。
通过使用统计学和数学的方法，经济学家和研究人员可以从大量的数据中提取有用的信息和规律，并对经济现象进行深入的研究和分析。
数据分析可以帮助我们了解经济的发展趋势、评估政策效果以及预测未来的经济走势。
二、应用领域经济统计与数据分析广泛应用于经济学研究、政府决策和企业经营等领域。
在经济学研究中，经济统计与数据分析被用来验证和推翻经济理论、揭示经济现象和问题，并为制定经济政策提供依据。
经济学家可以通过对历史数据和现实数据的分析，研究经济周期、资本市场、劳动市场等方面的问题。
在政府决策中，经济统计与数据分析被用来评估政策效果、指导政策制定以及监测经济变化。
政府可以通过对经济数据的监测和分析，及时调整政策，应对经济风险和挑战。
在企业经营中，经济统计与数据分析被用来分析市场情况、评估竞争对手、制定营销策略等。
通过对消费者行为、销售数据和供应链数据的分析，企业可以更好地了解市场需求并做出相应的决策。
三、重要性经济统计与数据分析在经济学和实践中具有重要的地位和作用。
首先，经济统计与数据分析是经济学研究的基础和工具。
经济学家需要通过对大量的经济数据进行深入的研究和分析，以验证和发展经济理论，解答各种经济问题。
其次，经济统计与数据分析对政府决策至关重要。
国民经济统计的常用指标
国民经济统计的常用指标国民经济统计是指通过统计国家或地区的经济活动来评估和分析经济的发展状况和变化趋势的一系列统计指标。
这些指标可以帮助政府、企业和研究机构了解经济的结构、增长率、质量和效益等重要信息。
下面是国民经济统计的常用指标：一、国内生产总值（GDP）国内生产总值是指在一定时期内一个国家或地区在经济活动中创造的所有最终产品和服务的市场价值。
GDP是一个国家经济状况的最重要指标，它反映了一个国家或地区的经济规模和增长速度。
二、人均国内生产总值（GDP per capita）人均国内生产总值是指国内生产总值除以国家或地区的总人口，在一定时期内平均每个人的收入。
人均GDP反映了一个国家或地区的人均经济水平，是国际上比较国家或地区发展水平的重要指标。
三、劳动力参与率（Labor force participation rate）劳动力参与率是指劳动力人口（指年龄在15岁及以上的人口）中参与经济活动的人的比例。
劳动力参与率可以反映一个国家或地区劳动力的利用率和就业水平，是衡量劳动力市场供给的重要指标。
四、就业率（Employment rate）就业率是指在劳动力中就业的人数与劳动力总数的比例。
就业率可以衡量一个国家或地区就业水平的高低，对于评估劳动力市场需求和政府政策的有效性有重要意义。
五、失业率（Unemployment rate）失业率是指劳动力中正在寻找工作但暂时无法找到的人口所占的比例。
失业率是衡量一个国家或地区劳动力市场供需状况的关键指标，它反映了经济的繁荣程度和就业机会的稳定性。
六、居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）居民消费价格指数是衡量一定时期内居民生活消费品和服务价格的变动情况的指标。
CPI是一个国家或地区通货膨胀水平的重要指标，它对于货币政策制定和经济运行的调控具有重要意义。
七、工业增加值（Industrial added value）工业增加值是指在一定时期内工业部门生产的产品和提供的服务的总增加值。
对经济统计学的认知
对经济统计学的认知经济统计学是一门研究经济现象的科学，它通过收集、整理、分析和解释统计数据，来揭示经济运行的规律和特征。
经济统计学的研究对象主要包括国民经济核算、价格指数、就业和收入等方面的数据。
经济统计学的核心是数据。
在经济统计学中，数据是最基本的元素。
只有通过数据的收集和分析，才能够揭示经济现象的真相。
因此，经济统计学的研究工作必须建立在数据的准确性和完整性的基础之上。
经济统计学的数据来源非常广泛。
在现代社会中，各种经济数据都可以通过不同的途径进行收集，如政府部门、企业、调查机构等。
不同的数据来源和收集方法，可能会对统计数据产生一定的影响。
因此，在进行经济统计学研究时，必须对数据的来源和收集方法进行认真的分析和评估。
第三，经济统计学的数据分析方法也非常重要。
经济统计学的研究方法包括描述性统计、推断性统计和时间序列分析等。
在实际研究中，经济学家需要根据研究目的和数据特点，选择合适的数据分析方法。
同时，在数据分析过程中，还需要注意数据的可靠性和可解释性，以确保研究结果的准确性和可靠性。
第四，经济统计学的研究成果对经济决策有着重要的影响。
经济统计学的研究成果可以为政府部门和企业提供决策参考，帮助他们更好地了解经济现象，预测市场走势，制定经济政策，推动经济发展。
因此，经济统计学在现代经济中扮演着不可或缺的角色。
经济统计学也面临着一些挑战。
随着社会经济的不断发展和变化，经济统计学面临着数据质量、数据可靠性和数据保密等方面的挑战。
同时，随着科技的不断进步，经济统计学也需要不断更新研究方法和技术手段，以适应新时代的需求。
经济统计学是一门重要的经济学科，它通过对经济现象的数据收集、整理、分析和解释，揭示经济运行的规律和特征。
经济统计学的研究方法和研究成果对经济决策具有重要的影响，同时，也需要面对不断变化的挑战。
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对其做描述统计分析步骤及结果如下：
步 骤
将 30 个销售额的数据输入到 Excel 工作表中，然 后按下列步骤操作： 第1步：选择“工具”下拉菜单 第2步：选择“数据分析”选项 第 3步：在分析工具中选择“描述统计”，然后 选择“确定” 第4步：当对话框出现时 在“输入区域”方框内键入数据区域 在“输出选项”中选择输出区域 选择“汇总统计” 选择“确定”
温度 / 0C 6 降雨量/mm 25 产量/kg/hm2 2250
8
10 13
40
58 68
3450
4500 5750
14
16 21
110
98 120
5800
7500 8250
图表标题
90 80 70 60 50 40 30 20
10
0 良好 菜肴价格 10-19美元 菜肴价格 30-39美元 好 菜肴价格 20-29美元 菜肴价格 40-49美元 优秀
统计图表
10
2.5 数据可视化
2.5.1 创建高效图形
表2-15 不同区域的计划销量和实际销量
销售区域 计划销量（1000美元） 实际销量（1000美元） 东北地区 540 447 西北地区 420 447 东南地区 575 556 西南地区 360 341
2.4.2 对比条形图和分段条形图
表2-14 每一价格区间下质量等级的列百分比 菜肴价格 质量等级 10-19美元 20-29美元 30-39美元 40-49美元 良好 53. 8 33. 9 2. 6 0 好 43. 6 54. 2 60. 5 21. 4 优秀 2. 6 11. 9 36. 9 78. 6 总计 100 100 100 100
时间序列数据—线图
(line plot)
1. 2. 3. 3. 表示时间序列数据趋势的图形 时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴 图形的长宽比例大致为10 : 7 一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始 ，以便于比较。数据与“0”之间的间距过 大时，可以采取折断的符号将纵轴折断
时间序列数据—线图
(例题分析)
分类数据整理—频数分布表 (例题分析)
【例】一家市场调查公司 为研究不同品牌饮料的市 场占有率，对随机抽取的 一家超市进行了调查。调 查 员 在 某 天 对 50 名 顾 客 购买饮料的品牌进行了记 录，如果一个顾客购买某 一品牌的饮料，就将这一 饮料的品牌名字记录一次 。右边就是记录的原始数 据
农村居民(元)
708.6 784.0 921.6 1221.0 1577.7 1926.1 2091.1 2162.0 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2
￥
＄
人均收入
10000 2000 4000 6000 8000 0
1991 1992 1993 1994 1995 1996
【例】我国 1991～2003 年城乡居民家 庭的人均收入 数据如表。试 绘制线图
1991～2003年城乡居民家庭人均收入
年份
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
城镇居民(元)
1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 5854.0 6280.0 6859.0 7702.8 8472.2
首先找出一组数据的 5 个特征值，即最大值、最小 值、中位数 Me和两个四分位数 (下四分位数 QL和上 四分位数QU) 连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱 子相连接
该箱线图也称为Median/Quart./Range箱线图
未分组数据—多批数据箱线图 (例题分析)
【例】 从某大 学经济管理专 业二年级学生 中随机抽取 11 人，对8门主 要课程的考试 成绩进行调查 ，所得结果如 表。试绘制各 科考试成绩的 批比较箱线图 ，并分析各科 考试成绩的分 布特征
日销售额(万元) Excel输出结果: 平均 标准误差 中位数 众数 标准差 274.1 3.865958 272.5 #N/A 21.17472
方差
峰度 偏度 区域(极差) 最小值 最大值 求和 观测数
448.369
-0.21192 0.195087 86 236 322 8223 30
置信度(95.0%)
76 65 93 74 68 70 55 85
(例题分析—Median/Quart./Range)
105 95 85 75 65 55
未分组数据—多批数据箱线图
计算机应用基础
西方经济学
市场营销学
基础会计学
经济数学
财务管理
统计学
英语
45
Min-Max 25%-75% Median v alue
8门课程考试成绩的Median/Quart./Range箱线图
第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单 中的【数据透视表和数据透视图】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置 。然后选择【布局】 第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将”分类变量“拖 至 左边的“行”区域，上边的“列”区域，将需要汇总 的“变 量” 拖至“数据区域” 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对 话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
分类数据的图示—条形图
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形 2. 有单式条形图、复式条形图等形式 3. 主要用于反映分类数据的频数分布 4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图 (column chart)
11名学生各科的考试成绩数据 课程名称 1 英语 经济数学 西方经济学 市场营销学 财务管理 基础会计学 统计学
计算机应用基础
学生编号 2 90 95 81 87 75 73 91 78 3 97 51 76 85 70 92 68 81 4 71 74 88 69 84 65 73 95 5 70 78 66 90 73 78 84 70 6 93 63 79 80 60 87 81 67 7 86 91 83 77 76 90 70 82 8 83 82 92 84 81 70 69 72 9 78 75 78 91 88 66 94 80 10 85 71 86 74 68 79 62 81 11 81 55 78 70 75 68 71 77
直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体 的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原 始数值，保留了原始数据的信息 直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据
未分组数据—茎叶图
(例题分析)
某电脑公司销售量分布的茎叶图
未分组数据—箱线图
(box plot)
1. 用于显示未分组的原始数据的分布 2. 由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱 子和两条线段组成 3. 绘制方法
对比条形图：是将多个条形图显示在同一个图形上。
分段条形图：每一个条形都被分割为不同颜色的几个矩 形子段，不同颜色的矩形子段表示不同组的相对频数， 在某种程度上与饼图相似。
统计图表
9
90 80 70
图2-9 质量和菜肴价格数据的对比条形图
60
50 40 30 20 10 0 10-19美元 20-29美元 良好 好 30-39美元 优秀 40-49美元
频数分布表的编制
(例题分析)
【例】某电 脑 公 司 2005 年前四个月 各天的销售 量数据(单位 ：台)。试对 数据进行分 组
等距分组表
(上下组限间断)
未分组数据—茎叶图
(stem-and-leaf display)
1. 用于显示未分组的原始数据的分布 2. 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的 3. 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 4. 树叶上只保留最后一位数字 6. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
统计图表
12
组距分组
(步骤)
1. 确定组数：组数的确定应以能够显示数 据的分布特征和规律为目的。在实际分 组时，组数一般为5K 15
2. 确定组距：组距 (Class Width) 是一个组的 上限与下限之差，可根据全部数据的最大 值和最小值及所分的组数来确定，即 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
统计图表 11
图表标题
700 600 500 400
300
200 1200 100 1000
图表标题
0
东北地区 西北地区 东南地区 西南地区 800 计划销量（1000美元） 实际销量（1000美元） 600
400
200
0 东北地区 西北地区 东南地区 西南地区 计划销量（1000美元） 实际销量（1000美元）
用Excel作描述统计分析例
【例】已知某大型商场9月场的日销售额资料49 252 257 258 261 263 267 268 269 271 272 273 274 276 280 281 284 291 292 295 297 301 310 322
7.906772
数据透视表
(pivot table )
1. 可以从复杂的数据中提取有用的信息 2. 可以对数据表的重要信息按使用者的习惯 或分析要求进行汇总和作图 3. 形成一个符合需要的交叉表(列联表) 4. 在利用数据透视表时，数据源表中的首行 必须有列标题
数据透视表
(用Excel创建数据透视表)