谈用Excel做数据分析(doc 19页)
如何利用EXCEL进行数据分析
如何利用EXCEL进行数据分析数据分析是在现代商业和科学领域中越来越重要的技能。
通过准确地收集、整理和分析数据，我们可以得出有价值的洞察和决策支持。
EXCEL作为一种广泛使用的电子表格软件，提供了丰富的功能和工具，使数据分析更加高效和便捷。
本文将介绍一些基本的EXCEL数据分析技巧，帮助您更好地利用EXCEL进行数据分析。
一、数据的导入和整理在进行数据分析之前，我们首先需要将数据导入EXCEL，并进行必要的整理。
下面是一些常见的数据整理技巧：1. 导入数据：可以通过“打开”或“导入”功能将外部数据文件导入到EXCEL中。
在导入数据时，确保选择正确的数据格式，以便后续分析的准确性。
2. 数据清理：常常导入的数据中存在空值、重复值或者其他异常数据。
我们可以使用EXCEL提供的筛选、删除重复值、替换等功能来清理数据，并确保数据的准确性。
3. 数据格式化：根据数据类型的不同，我们可以将数据格式化为日期、货币、百分比等格式，并设置合适的小数位数，使数据更易读和理解。
二、基本的数据分析功能EXCEL提供了各种强大的数据分析工具和函数，使我们能够快速进行常见的数据分析。
以下是其中一些常用的功能：1. 条件筛选：通过使用“筛选”功能，我们可以根据特定的条件对数据进行筛选，从而快速过滤出符合条件的数据。
这对于数据集合较大时，快速定位目标数据非常有帮助。
2. 数据排序：使用“排序”功能，我们可以对数据按照特定的标准进行升序或降序排序。
这对于查看排名、寻找异常值等情况非常有用。
3. 数据透视表：数据透视表是EXCEL中最有用的数据分析工具之一。
通过使用数据透视表，我们可以对大量数据进行汇总和分析，从而得出关键见解和模式。
4. 数据图表：EXCEL提供了丰富的数据可视化功能，使我们能够通过图表和图形更直观地展示和分析数据。
可以选择合适的图表类型，并对图表进行必要的格式调整。
三、高级的数据分析功能除了基本的数据分析功能外，EXCEL还支持一些更高级的数据分析技术和工具。
如何运用Excel做数据分析
如何运用Excel做数据分析第一章：Excel数据分析基础Excel是一款强大的电子表格工具，广泛应用于数据分析领域。
本章将介绍Excel的基本操作和核心功能，帮助读者熟悉Excel的界面和常用操作。
1.1 Excel界面介绍Excel的界面由菜单栏、工具栏、工作区和公式栏等组成。
菜单栏提供了各种功能选项，工具栏包含了常用工具按钮，工作区用于展示数据，公式栏用于输入和编辑公式。
1.2 Excel数据输入在Excel中，可以通过手动输入、复制粘贴或导入外部数据等方式输入数据。
同时，Excel还支持设置数据格式、排序、筛选等数据预处理操作。
第二章：Excel函数的运用Excel提供了丰富的函数库，能够满足各种数据处理和分析需求。
本章将详细介绍Excel常用的函数，包括数学函数、统计函数、逻辑函数等。
2.1 数学函数Excel的数学函数可以进行基本的数值计算，如四则运算、幂运算、取整等。
除了常见的数学函数外，Excel还提供了三角函数、对数函数、随机数函数等。
2.2 统计函数Excel的统计函数可以进行常见的统计分析，如平均值、方差、标准差等。
通过统计函数，可以对数据样本进行描述性统计分析，揭示数据的分布和趋势。
2.3 逻辑函数逻辑函数是进行逻辑判断和条件运算的关键工具。
通过逻辑函数，可以根据指定条件进行筛选、计数、求和等操作，实现数据分析和决策。
第三章：Excel数据可视化数据可视化是将复杂的数据以图表的形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和发现规律。
本章将介绍Excel的图表功能和数据透视表功能，帮助读者实现数据可视化分析。
3.1 图表功能Excel提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等。
通过选择合适的图表类型和调整图表格式，可以直观地呈现数据之间的关系和变化趋势。
3.2 数据透视表功能数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以将复杂的数据进行汇总和分析。
通过数据透视表，可以灵活地筛选和分组数据，得出对决策有价值的结论。
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。
如何用Excel进行数据分析
如何用Excel进行数据分析数据分析在当今信息时代无处不在，不论是商业领域的决策支持还是学术研究中的探索发现，都离不开对数据的深入分析。
而Excel作为一款广泛使用的电子表格软件，它的强大数据处理功能使得它成为数据分析的常用工具之一。
在本文中，我将分享一些关于如何用Excel进行数据分析的实用技巧。
一、数据导入与整理在开始任何数据分析之前，首先需要导入数据并进行整理。
Excel提供了多种导入数据的方式，如从文件导入、从数据库导入等。
在导入后对数据进行整理，可通过筛选、排序和删除重复值等操作，确保数据的准确性和完整性。
二、数据可视化分析数据可视化是将抽象的数据转化为图形化展示的过程，它能够帮助人们更直观地理解和分析数据。
Excel提供了丰富的图表选项，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据需求选择合适的图表类型进行数据可视化分析。
同时，还可以通过图表设置菜单对图表进行进一步编辑，使其更符合个人需求。
三、数据透视表和数据透视图数据透视表和数据透视图是Excel中一种高效的数据分析工具。
通过数据透视表，可以动态地对数据进行分组、汇总和分析。
数据透视表能够帮助我们快速掌握数据的概况，并发现其中的规律和趋势。
数据透视表的使用方法相对简单，仅需将需要分析的字段拖拽到透视表中的相应位置，就能够得到相应的汇总统计结果。
四、数据函数和公式的运用Excel提供了丰富的数据函数和公式，能够实现对数据的复杂计算和分析。
例如，SUM函数可以用于计算某个数据范围的总和，AVERAGE函数可以用于计算某个数据范围的平均值，COUNT函数可以用于计算某个数据范围的个数等等。
通过灵活运用这些数据函数和公式，我们可以很方便地进行一系列数据分析操作。
五、条件格式和数据筛选条件格式和数据筛选是Excel中常用的数据分析功能。
条件格式可以根据特定的条件对数据进行样式上的区分，如颜色标注、图标显示等。
数据筛选可以根据特定的条件对数据进行筛选和筛查，以获得所需的数据结果。
如何利用Excel的数据表功能进行数据和分析
如何利用Excel的数据表功能进行数据和分析Excel是一种强大的电子表格软件，被广泛用于数据分析和处理。
它提供了丰富的数据表功能，能够帮助用户轻松完成数据的整理、筛选、计算和可视化等工作。
本文将介绍如何利用Excel的数据表功能进行数据分析。
一、创建数据表在Excel中，可以通过将数据转换为数据表的方式进行数据分析。
首先，将待分析的数据录入Excel的工作表中，每列代表一个数据字段，每行代表一个数据记录。
然后，选中数据区域，点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，在“表格”组中选择“表格”命令。
在弹出的对话框中，确认数据选择范围并勾选“我的表格具有标题”选项，点击“确定”按钮即可创建数据表。
二、数据筛选利用数据表功能，可以方便地对数据进行筛选和过滤。
在数据表上方的列标题栏中，可以看到筛选按钮，点击该按钮后，每列标题旁边会出现下拉箭头，点击箭头，在下拉菜单中选择所需的筛选条件。
也可以点击“自定义筛选”选项，对数据进行更复杂的筛选操作。
三、数据排序Excel的数据表功能还可以对数据进行排序。
在数据表上方的列标题栏中，点击需要排序的列标题，然后选择“升序”或“降序”排序方式。
可以进行单列排序，也可以进行多列排序。
排序后，数据表中的数据将按照指定的排序方式重新排列，并且保持数据的关联性。
四、数据汇总利用数据表功能，可以轻松进行数据的汇总和统计。
在数据表下方的最后一行，Excel会自动计算并显示各列数据的总计、平均值等统计结果。
可以通过在最后一行输入自定义的汇总公式来实现更复杂的统计功能。
五、数据计算Excel的数据表功能还提供了丰富的计算功能。
在数据表中，可以直接在相邻列中输入各种计算公式，实现数据的计算和运算。
例如，可以在一个列中计算两列之和，或者计算某一列的平均值等。
计算结果会自动随数据的变化而更新。
六、数据可视化Excel的数据表功能还可以将数据可视化展示，帮助用户更直观地理解数据。
在数据表上方的工具栏中，可以找到“图表”选项，选择所需的图表类型，Excel会根据数据的特点自动生成相应的图表。
如何使用Excel进行数据分析
如何使用Excel进行数据分析Excel作为一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析领域。
它具备强大的数据处理能力和灵活的数据可视化功能，可以帮助用户从大量的数据中提取有用的信息，并进行深入的数据分析。
本文将介绍使用Excel进行数据分析的基本方法和技巧。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。
可以将数据整理成电子表格的形式，确保每个数据都以一列或一行的形式排布，并且每个数据项都清晰明确，没有重复或缺失的数据。
二、排序和筛选Excel提供了排序和筛选功能，可以帮助我们对数据进行整理和筛选，更好地理解和分析数据。
通过点击数据表的标题栏上的排序或筛选按钮，可以按照某一列的数值大小进行排序，或者根据条件筛选出符合特定条件的数据。
这样可以使数据更加有序，方便后续的分析工作。
三、数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的数据分析工具之一。
通过数据透视表，我们可以快速对大量数据进行分组、汇总和分析。
在Excel中，选择需要进行数据透视表分析的数据区域，然后点击"数据"选项卡中的"透视表"按钮，在弹出的对话框中设置数据透视表的字段和值，即可生成透视表。
透视表可以帮助我们快速对数据进行分类汇总，从而更好地理解数据的特点和规律。
四、数据图表数据图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的趋势和关系。
Excel提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图等。
通过选中需要展示的数据区域，点击"插入"选项卡中的"图表"按钮，选择合适的图表类型，即可生成相应的图表。
在生成图表后，可以通过调整格式、添加数据标签等方式美化图表，使其更加清晰、易于理解。
五、公式和函数Excel强大的公式和函数功能是数据分析的重要支持。
通过使用各种公式和函数，可以对数据进行各种计算和统计。
例如，可以使用SUM函数计算一列或多列数据的总和，使用AVERAGE函数计算数据的平均值，使用IF函数进行条件判断等。
如何使用Excel进行数据分析
如何使用Excel进行数据分析Excel是一款功能强大的数据处理和分析工具，广泛应用于各个领域。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析，以便更好地理解和利用数据。
一、数据导入及整理在开始数据分析之前，我们首先需要将数据导入Excel，并进行必要的整理和清洗。
以下是一些常用的数据导入和整理的步骤：1. 打开Excel，创建一个新的工作表。
2. 将数据从外部源（如数据库、文本文件等）导入Excel。
可以通过点击“数据”选项卡中的“来自其他来源”或“从文本”按钮来导入数据。
3. 数据导入后，检查数据的完整性和准确性。
删除重复的行或列，并进行必要的数据转换（例如将日期格式转换为Excel可识别的格式）。
4. 将数据按照需要进行排序和筛选，以便后续的分析。
二、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和趋势。
以下是一些常用的数据可视化方法：1. 制作图表：Excel提供了多种图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
通过选中需要可视化的数据范围，然后在“插入”选项卡中选择适当的图表类型，即可将数据转化为图表形式。
2. 调整图表样式：可以根据需求对图表的样式进行调整，包括颜色、字体、坐标轴范围等。
3. 使用图表筛选器：利用图表筛选器，可以通过交互式操作选择和比较不同的数据集，以便更全面地分析数据。
4. 利用图表组合：通过将不同类型的图表组合在一起，可以更好地展示多个数据指标之间的关系。
三、数据分析与计算一旦数据整理和可视化完成，我们可以进行更深入的数据分析和计算。
以下是一些常用的数据分析和计算方法：1. 描述统计分析：Excel提供了各种描述统计函数，如平均值、中位数、标准差、百分位数等。
通过这些函数，我们可以了解数据的中心趋势和变异程度。
2. 数据透视表：利用数据透视表功能，可以快速汇总和分析大量数据。
通过选择需要分析的字段和计算方式，Excel可以生成透视表，帮助我们更好地理解数据的结构和关系。
利用Excel进行数据分析
利用Excel进行数据分析使用Excel进行数据分析在当今信息时代，数据分析具有重要的意义，它可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。
而Excel作为一种常用的办公软件，具备强大的数据处理和分析功能，可以帮助我们更快、更准确地进行数据分析。
本文将介绍如何利用Excel进行数据分析。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。
可以将原始数据导入Excel中，或直接在Excel中录入数据。
确保数据的准确性和完整性对后续的数据分析至关重要。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，它可以帮助我们去掉数据中的噪声和错误，使数据更加整洁和可靠。
Excel提供了多种数据清洗的工具和函数，比如去重、筛选、替换等，可以帮助我们快速清洗数据。
三、数据筛选和排序数据筛选和排序是进行数据分析的基础工作。
Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以根据指定的条件对数据进行筛选和排序，帮助我们找到需要分析的特定数据。
四、数据汇总和透视表在进行数据分析过程中，经常需要对数据进行汇总和统计。
Excel的透视表功能可以帮助我们快速生成数据的汇总报表，同时还可以对数据进行分组、排序、过滤等操作，方便我们更深入地进行数据分析。
五、数据可视化数据可视化是将抽象的数据通过图表等可视化方式展示出来，帮助我们更直观地理解和分析数据。
Excel提供了多种图表类型和自定义选项，可以根据分析需求选择合适的图表进行数据可视化。
六、数据分析函数除了常规的数据处理和分析功能外，Excel还提供了丰富的数据分析函数，比如平均值、标准差、相关性等。
通过使用这些函数，我们可以更深入地挖掘数据背后的规律和关联，为决策提供更科学的依据。
七、数据预测和建模Excel还提供了一些高级的数据分析功能，比如回归分析、趋势预测等。
通过这些功能，我们可以基于历史数据进行预测和建模，帮助我们预测未来的趋势和结果。
八、敏感性分析敏感性分析是指在不同的条件或参数下，观察结果的变化情况。
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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。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。
下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
用Excel做数据分析——相关系数与协方差2006-11-15 05:24作者：大鸟原创出处：天极软件责任编辑：still化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。
某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。
点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。
用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关)；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关)；还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。
设(X,Y)为二元随机变量，那么:为随机变量X与Y的相关系数。
p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。
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。
操作步骤1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。
如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”；分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择；输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；3.点击“确定”即可看到生成的报表。
可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。
显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。
左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。
从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。
不同之处在于相关系数的取值在-1 和+1 之间，而协方差没有限定的取值范围。
相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
用Excel做数据分析——抽样分析工具2006-11-17 05:29作者：大鸟原创出处：天极软件责任编辑：still省教育厅派专家组进行某校检查学生考试试卷，专家组拟对总体进行抽样调查，对学校某班的全体同学随机抽取25名作为调查样本。
为了保证结果的非人为性，采用Excel帮助专家组做出抽查的结果。
点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。
当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。
如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
也可以采用随机抽样，满足用户保证抽样的代表性的要求。
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”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。
加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤：1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。
实例中显示的是学生学号。
2. 选择“工具”—“数据分析”—“抽样”后，出现对话框，依次选择：输入区域：把原始总体数据放在此区域中，数据类型不限，数值型或者文本型均可；抽样方法：有间隔和随机两种。
间隔抽样需要输入周期间隔，输入区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。
当到达输入区域的末尾时，抽样将停止。
(在本例题中没有采用)；随机抽样是指直接输入样本数，电脑自行进行抽样，不用受间隔的规律限制；样本数：在此输入需要在输出列中显示需要抽取总体中数据的个数。
每个数值是从输入区域中的随机位置上抽取出来的，请注意：任何数值都可以被多次抽取!所以抽样所得数据实际上会有可能小于所需数量。
本文末尾给出了一种处理方法；输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。
所有数据均将写在该单元格下方的单列里。
如果选择的是“周期”，则输出表中数值的个数等于输入区域中数值的个数除以“间隔”。
如果选择的是“随机”，则输出表中数值的个数等于“样本数”；3.然后单击确定就可以显示结果了(这是电脑自行随机抽样的结果)。
原始数据文档在这里下载>>操作结果文档在这里下载>>需要说明的情况：由于随机抽样时总体中的每个数据都可以被多次抽取，所以在样本中的数据一般都会有重复现象，解决此问题有待于程序的完善。
可以使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。
选中样本数据列，依次执行“数据”-“筛选”-“高级筛选”，如下图所示。
最后的样本结果如下图所示，请您根据经验适当调整在数据样本选取时的数量设置，以使最终所得样本数量不少于所需数量。
如有问题可以发信至：wangbigbird@ 与我交流。
用Excel做数据分析——移动平均2006-11-18 06:01作者：大鸟原创出处：天极软件责任编辑：still某化工反应过程，每隔2分钟对系统测取一次压力数据。
由于反应的特殊性，需要考察每8分钟的压力平均值，如果该压力平均值高于15MPa，则认为自属于该平均值计算范围内的第一个压力数据出现时进入反应阶段，请使用Excel给出反应阶段时间的区间。
点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均，并以此作为数据变化的趋势供分析人员参考。
移动平均在生活中也不乏见，气象意义上的四季界定就是移动平均最好的应用。
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。
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，请确认数据的类型。
本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
2.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;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;输出区域:移动平均数值显示区域;间隔:指定使用几组数据来得出平均值;图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。
数字越小则表明预测情况越好。
3.输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
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。