数据分析工具及应用
自动化数据分析工具与应用
自动化数据分析工具与应用自动化数据分析工具可以大大提高数据分析效率，减少人工操作，更准确地分析数据。
以下是一些常见的自动化数据分析工具及其应用：1.Excel及其插件：Excel是广泛使用的数据处理工具，可用于数据的排序、筛选、计算、绘图等操作。
一些插件如VBA（Visual Basic forApplications）可以进一步增强Excel的数据处理能力，自动化一些常见的数据处理任务。
2.PowerQuery：PowerQuery是微软提供的一种数据获取和转换工具，它可以帮助用户从各种数据源导入和刷新数据，并在分步转换中调整数据，逐步创建唯一的表格形状以满足数据分析需求。
3.R语言和Python：R语言和Python都是强大的数据处理和分析工具，它们都拥有大量的数据处理和分析库，能够实现复杂的统计建模和可视化。
4.Tableau：Tableau是一款强大的数据可视化工具，可以轻松创建交互式图表、图形、地图和其他视觉效果，直观呈现数据。
5.Power BI：Power BI是微软提供的一种商业智能工具，它可以通过数据可视化、数据分析和仪表板等工具，帮助用户更好地理解业务数据。
6.SQL：SQL是一种用于关系型数据库管理的语言，它提供了查询、插入、更新和删除数据的方法，可以用于数据的存储、检索和分析。
7.Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了包括SQL查询、流处理、机器学习和图处理等在内的一体化的API。
这些自动化数据分析工具在商业、科研、工程等领域都有广泛的应用。
例如，在商业领域，企业可以使用这些工具进行销售预测、库存管理、财务分析等；在科研领域，学者可以使用这些工具进行数据处理、统计分析、模型构建等；在工程领域，工程师可以使用这些工具进行数据监控、质量检测、系统优化等。
审计中的数据分析工具和技术提高审计质量和效率
审计中的数据分析工具和技术提高审计质量和效率随着科技的快速发展，审计行业正在经历着巨大的变革。
传统的审计方法已经无法满足数据量不断增长和业务复杂性不断提升的需求。
在这个背景下，数据分析工具和技术的应用成为了审计中不可或缺的一部分。
本文将探讨数据分析在提高审计质量和效率方面的作用。
一、数据分析工具的应用1. 数据挖掘技术数据挖掘技术通过从庞大的数据集中发掘隐藏的模式和关联规则，帮助审计师发现潜在的风险和异常情况。
例如，通过分析销售数据，审计师可以快速识别出销售额异常波动的情况，以及与供应商之间存在的潜在关联。
这样的分析可以帮助审计师更加有效地确定需要关注的领域，并制定相应的审计程序。
2. 数据挖掘工具数据挖掘工具是实现数据挖掘技术的关键。
目前市场上有许多成熟的数据挖掘工具，如SPSS、SAS和R等。
这些工具提供了强大的数据分析和统计功能，帮助审计师快速处理大量数据，并发现其中的规律和趋势。
3. 数据可视化工具数据可视化工具能够将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助审计师清晰地展示数据分析的结果。
通过数据可视化，审计师可以更好地理解和解释数据，发现潜在的异常情况。
例如，通过绘制收入和支出的趋势图，审计师可以直观地发现财务业绩波动的情况，并进一步分析其原因。
二、数据分析技术的应用1. 人工智能技术人工智能技术在数据分析中的应用越来越广泛。
例如，自然语言处理技术可以帮助审计师自动处理大量的文本数据，识别其中的关键信息。
机器学习技术可以根据历史数据和模型进行预测和分类，帮助审计师更好地发现风险和异常情况。
2. 数据挖掘与机器学习的结合数据挖掘和机器学习的结合可以进一步提高数据分析的准确性和效率。
通过应用机器学习模型，审计师可以自动发现数据中的异常值、关联规则和模式。
这种方法不仅可以极大地节省审计师的时间和精力，还可以提高审计的准确性和全面性。
三、数据分析工具和技术的优势1. 提高审计效率传统的审计方法通常依赖手工检查和抽样，耗费时间和人力。
数据分析基础：理解和应用基本的数据分析方法和工具
数据分析基础：理解和应用基本的数据分析方法和工具引言数据在今天的世界中无处不在，我们从各种渠道收集到大量的数据，如何对这些数据进行分析并从中获得有用的信息，已经成为一项重要的技能。
数据分析不仅用于商业决策和市场研究，还应用于各个领域，包括医疗、金融、科学研究等。
本文将介绍基本的数据分析方法和工具，帮助读者理解和应用数据分析的基础知识。
什么是数据分析？数据分析是指对收集到的数据进行处理和解释，以揭示其中的规律和趋势，从而提供决策支持和洞察力。
数据分析师使用各种统计方法和工具来处理数据，如描述性统计、推断统计和预测模型等。
通过数据分析，我们可以从数据中获取有关用户行为、市场趋势、产品性能等方面的信息，帮助决策者做出正确的决策。
基本的数据分析方法描述性统计描述性统计是数据分析中最基本也是最常用的方法之一。
它以数值和图表的形式对数据进行总结和描述，帮助我们了解数据的基本特征，如中心位置、离散程度、分布形态等。
常见的描述性统计方法包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
例如，我们可以使用平均值来描述一组数据的中心位置，使用标准差来描述数据的离散程度，使用直方图来展示数据的分布情况。
通过对数据进行描述性统计，我们可以对数据有一个整体的了解，为后续的分析工作提供基础。
探索性数据分析探索性数据分析（EDA）是一种通过可视化和统计方法来探索数据的方法。
它帮助我们发现数据中的模式、异常和潜在关系，从而指导后续的分析工作。
EDA通常包括数据可视化、数据清洗和特征工程等步骤。
在进行EDA时，我们可以使用直方图、散点图、箱线图等可视化工具来查看数据的分布和趋势；我们也可以使用相关性分析、聚类分析等统计方法来发现变量之间的关系和结构。
通过EDA，我们可以对数据进行初步的了解和分析，为后续的建模和预测工作奠定基础。
推断统计推断统计是一种从样本中推断总体特征的方法。
在推断统计中，我们从一个相对较小的样本中收集数据，并使用统计方法来做出关于总体的推断。
数据分析的所有工具和技术
数据分析的所有工具和技术在当今数字化时代，数据已经成为了企业以及个人决策制定中不可或缺的一部分。
而数据分析则是将数据转化为有用信息，帮助人们做出更好的决策。
但是，在进行数据分析的过程中，需要使用各种工具和技术。
在本文中，我们将介绍数据分析中应用广泛的工具和技术。
一、数据分析工具1. Excel：Excel是最常见的数据分析工具之一。
利用Excel可以进行各种数据处理和计算。
Excel还提供了各种图表和可视化工具，方便人们更好地理解和展示数据。
2. Tableau：Tableau是一款基于云的数据可视化和分析平台，可以帮助人们快速构建各种交互式图表和报表。
3. Python：Python是一种高级编程语言，可以进行数据处理、分析和可视化。
Python还提供了丰富的库和工具，例如Pandas、Numpy和Matplotlib等，可以帮助人们进行高效的数据分析和可视化。
4. R语言：R语言是一种专门用于统计分析和可视化的编程语言。
它提供了丰富的数据分析和可视化工具以及各种包，例如ggplot2和dplyr等。
5. SAS：SAS是一种商业化的统计分析软件，可以用于各种数据分析和建模领域。
它提供了强大的数据分析和数据挖掘工具，可以在各种商业和学术领域得到广泛应用。
二、数据分析技术1. 数据挖掘：数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大型数据集中提取出有用的信息或模式的过程。
在数据挖掘中，常用的技术包括分类、聚类、关联规则和异常检测等。
2. 机器学习：机器学习是一种人工智能领域中的技术，可以帮助人们使用算法和模型来自动化数据分析和决策制定。
在机器学习中，常用的技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据转换成更易于人们理解的图表和图像的过程。
常用的数据可视化技术包括直方图、散点图、线性回归和热力图等。
4. 预测分析：预测分析是利用历史数据和模型来预测未来事件的发展趋势。
常用的预测分析技术包括趋势分析、时间序列分析、假设检验和回归分析等。
数据分析方法与工具的应用案例
数据分析方法与工具的应用案例数据分析在当今信息时代具有重要的意义，它可以帮助我们提取有价值的信息、揭示规律和趋势，并支持决策制定。
本文将介绍几种数据分析方法和工具的应用案例，展示它们在不同领域的实际应用。
一、Excel在销售数据分析中的应用Excel是一种常用的电子表格软件，它提供了各种功能和工具用于数据分析。
在销售数据分析中，可以使用Excel的排序和筛选功能，对销售数据进行分类、排列和过滤。
此外，通过使用Excel的图表工具，可以将销售数据可视化地呈现出来，帮助销售团队更好地理解销售趋势和业绩表现。
例如，某电子产品公司想要了解各个地区的销售情况，他们可以将销售数据导入Excel，并使用PivotTable功能对数据进行汇总和分析。
通过对销售额、销售量等指标进行透视分析，该公司可以确定哪些地区是销售增长的主要贡献者，并据此制定相应的销售策略。
二、Python在文本数据分析中的应用Python是一种广泛应用于数据分析领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具用于文本数据分析。
在文本数据分析中，可以使用Python 的自然语言处理库（Natural Language Processing, NLP）来处理和分析大量的文本数据。
例如，一家在线零售商想要了解顾客对其产品的评价和意见。
他们可以将顾客的评论数据导入Python，并使用NLP库对评论进行情感分析。
情感分析可以帮助该公司了解顾客对产品的整体评价是正面、负面还是中性，从而评估产品的市场反响和改善产品质量。
三、Tableau在市场营销数据可视化中的应用Tableau是一种流行的数据可视化工具，它可以帮助企业将复杂的数据转化为直观、可交互的图表和仪表盘。
在市场营销数据可视化中，Tableau可以帮助市场营销团队更好地理解市场趋势、受众特征和竞争对手分析等。
例如，一家汽车制造商想要了解其不同产品线在不同市场的销售情况。
他们可以使用Tableau将销售数据可视化为地图，并在地图上显示不同产品线的销售额或市场份额。
数据处理分析及软件应用
数据处理分析及软件应用数据处理和分析是指在获取和收集数据后，对数据进行处理和分析的过程。
它的目的是帮助我们从数据中发现模式、趋势、关联和异常，并基于这些发现做出决策和预测。
数据处理和分析的过程可以通过各种软件工具来完成，下面我将介绍一些常用的数据处理和分析软件应用。
1. Microsoft Excel: Microsoft Excel是一种功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。
它提供了各种数据处理和分析函数，如排序、筛选、计数、求和、平均值、标准差等。
此外，Excel还支持图表和图形的创建，可以用来可视化数据结果。
2. MATLAB: MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程环境和编程语言。
它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以处理各种类型的数据。
MATLAB还具有强大的可视化功能，可以生成高质量的图表和图形。
3. Python: Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于数据处理和分析。
Python拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib，这些库提供了各种数据处理和分析功能。
Python还具有高度灵活性和可扩展性，可以满足各种不同的数据处理和分析需求。
4. R: R是一种用于统计计算和数据分析的编程语言和环境。
它提供了丰富的统计和图形函数，可以进行各种复杂的数据处理和分析。
R还拥有一个强大的包管理系统，用于扩展其功能。
5. Tableau: Tableau是一种用于数据可视化和探索性分析的商业智能工具。
它提供了直观易用的界面，可以帮助用户在数据中发现模式和趋势。
Tableau支持多种图表和图形类型，用户可以通过拖放方式创建和订制图表。
6. SPSS: SPSS是一种专业的统计分析软件，被广泛用于各种统计分析和数据挖掘任务。
它具有全面的统计方法和功能，支持从数据导入到模型建立和结果解释的整个工作流程。
上述软件应用都在数据处理和分析领域具有广泛的应用，并且每种软件都有其特点和优势。
数据分析的应用方法及工具介绍
数据分析的应用方法及工具介绍数据分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来提取有用信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为许多领域中不可或缺的一部分。
本文将介绍数据分析的应用方法及常用工具，帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据分析的应用方法1. 描述性分析描述性分析是数据分析的基础，它通过统计指标和图表来描述数据的特征和分布。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差等，通过这些指标可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
图表则可以直观地展示数据的分布情况，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 探索性分析探索性分析是在描述性分析的基础上进一步挖掘数据的内在规律和关系。
它通过可视化和统计方法来寻找变量之间的相关性，以及对数据进行分类和聚类。
常用的方法包括散点图、箱线图、热力图、主成分分析、聚类分析等。
探索性分析可以帮助我们发现数据中的隐藏信息和趋势，为后续的预测和决策提供依据。
3. 预测性分析预测性分析是基于历史数据和模型构建来预测未来的趋势和结果。
它通过统计模型和机器学习算法来建立预测模型，并利用这些模型对未知数据进行预测。
常用的预测模型包括线性回归、时间序列分析、决策树、神经网络等。
预测性分析可以帮助企业和组织做出合理的决策和规划，提前应对市场变化和风险。
二、数据分析的常用工具介绍1. ExcelExcel是最常用的数据分析工具之一，它提供了丰富的函数和工具，可以进行数据的整理、计算、统计和可视化。
通过Excel，用户可以轻松地进行描述性分析、探索性分析和简单的预测性分析。
另外，Excel还支持宏编程和数据透视表等高级功能，使得数据分析更加高效和灵活。
2. PythonPython是一种简单易学的编程语言，也是数据科学和分析领域最常用的工具之一。
通过Python的各种库和包，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，用户可以进行各种复杂的数据处理和分析任务。
Python还支持机器学习和深度学习等高级分析方法，具有很强的灵活性和扩展性。
审计员的数据分析与应用工具
审计员的数据分析与应用工具数据分析在现代审计工作中扮演着至关重要的角色。
审计员需要利用各种数据分析工具来获取、处理和分析大量的审计数据，以提供准确的审计结论和建议。
本文将介绍几种常用的审计员数据分析与应用工具，包括Excel、ACL和IDEA。
一、ExcelExcel是一款功能强大的电子表格软件，它在审计工作中被广泛使用。
审计员可以通过Excel进行数据的整理、分析和报告。
以下是一些常用的Excel技术和工具：1. 数据筛选和排序：审计员可以使用Excel的筛选和排序功能来快速筛选出符合特定条件的数据，并对数据进行排序，以便进一步分析。
2. 公式和函数：Excel提供了各种内置的公式和函数，审计员可以利用这些函数进行数据计算和分析，如求和、平均值、最大值、最小值等。
3. 数据透视表：数据透视表是Excel中一个强大的数据分析工具，它可以帮助审计员轻松地对大量数据进行汇总和分析，发现数据中的潜在问题和异常情况。
4. 条件格式：审计员可以使用Excel的条件格式功能来对数据进行可视化处理，通过不同的颜色、图标和数据条等方式来标识数据的特征和异常情况。
二、ACL（Audit Command Language）ACL是一种专门用于数据分析的工具，它为审计员提供了丰富的功能和工具，用于对大规模数据进行提取、分析和监控。
以下是一些常用的ACL功能和工具：1. 数据导入和清洗：ACL可以从各种不同的数据源中导入数据，并对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和抽样：ACL提供了各种数据分析技术和算法，审计员可以利用这些工具对数据进行分析、抽样和抽查，识别潜在的审计风险和异常情况。
3. 过程自动化：ACL可以自动化一些繁琐和重复的审计工作，如数据导入、数据分析和结果报告生成等，提高审计工作的效率和准确性。
4. 数据可视化：ACL提供了丰富的数据可视化工具，审计员可以通过图表、报表和仪表盘等方式将数据结果进行可视化展示，便于理解和传达。
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7.2 数据审核及跟踪分析
4、圈释无效数据 、 使用数据有效性规则可限制单元格可接收的数据， 使用数据有效性规则可限制单元格可接收的数据，但对 已输入数据的区域，不能显示出有误的数据。 已输入数据的区域，不能显示出有误的数据。采用圈释无 效数据的方法，可以显示不满足有效性规则的错误单元格。 效数据的方法，可以显示不满足有效性规则的错误单元格。 操作方法：（选择数据区域—设置数据有效性规 ：（选择数据区域 操作方法：（选择数据区域 设置数据有效性规 选择“ 选择“ 则）—选择“工具”菜单 “审核”—选择“显示审 选择 工具”菜单—“审核” 选择 核工具栏” 选中有效性检测的数据区域 单击“ 选中有效性检测的数据区域—单击 核工具栏”—选中有效性检测的数据区域 单击“审 工具栏的“圈释无效数据” 核”工具栏的“圈释无效数据”按钮 要先设置数据的有效范围， 注：要先设置数据的有效范围，然后再圈释无效数据 圈释无效数据] 例：[见ch7.xls—圈释无效数据 见 圈释无效数据 某班要建立一个成绩登记表， 某班要建立一个成绩登记表，已经对成绩表中数据 的输入类型及范围进行限制， 的输入类型及范围进行限制，找出其中不符合规定 的数据。 的数据。 目录
7.3 模拟运算表
4、双变量模拟运算表 、 概念： 概念： 单变量模拟运算表只能解决一个输入变量对一个或多个公式 计算结果的影响，要查看两个变量对公式计算结果的影响， 计算结果的影响，要查看两个变量对公式计算结果的影响， 就要用到双变量模拟运算表。所谓双模拟变量， 就要用到双变量模拟运算表。所谓双模拟变量，就是指公式 中有两个变量。公式中两个变量所在的单元格是任取的。可 中有两个变量。公式中两个变量所在的单元格是任取的。 以是工作表中任意空白单元格。 以是工作表中任意空白单元格。
7.1 分析工具的安装
1、加载宏的概念 、 加载宏是一种可选择性地安装到计算机中的软件组 件，用户可根据需要决定是否安装。其作用是为 用户可根据需要决定是否安装。 添加命令和函数，扩充Excel的功能。 Excel的功能 Excel 添加命令和函数，扩充Excel的功能。 Excel加载宏的扩展名是.xla或.xll。 加载宏的扩展名是.xla Excel加载宏的扩展名是.xla或.xll。 在默认情况下，Excel将下表列出的加载宏程序安装 在默认情况下，Excel将下表列出的加载宏程序安装 在如下某一磁盘位置： Office\ 在如下某一磁盘位置：“Microsoft Office\Office” 文件夹下的“Library”文件夹或其子文件夹 文件夹或其子文件夹， 文件夹下的“Library”文件夹或其子文件夹，或 所在文件夹下的“Profiles\ Windows 所在文件夹下的“Profiles\用户名 Data\Microsoft\AddIns”文件夹下 文件夹下。 \Application Data\Microsoft\AddIns”文件夹下。 网络管理员也可将加载宏程序安装到其他位置。 网络管理员也可将加载宏程序安装到其他位置。
7.1 分析工具的安装
报告管理 器 规划求解 为工作簿创建含有不同打印区域、 为工作簿创建含有不同打印区域、自定义视面 以及方案的报告 对基于可变单元格和条件单元格的假设分析方 案进行求解计算 提供 Excel 的内置模板所使用的工具。使用内置 的内置模板所使用的工具。 模板时就可自动访问这些工具 语法， 通过使用 Excel 97 Internet Assistant 语法，开 发者可将 Excel 数据发布到 Web 上
7.2 数据审核及跟踪分析
追踪从属单元格[见 追踪从属单元格] 追踪从属单元格 见ch7.xls—追踪从属单元格 追踪从属单元格 某单元格公式引用了其它单元格， 某单元格公式引用了其它单元格，则该单元格为从属单元 格。 操作方法：选定菜单“工具”—“审核” –显示‘审核’ 操作方法：选定菜单“工具” “审核” 显示‘审核’ 显示 工具栏—选择要追踪从属单元格的单元格 选择要追踪从属单元格的单元格—“审核” 工具栏 选择要追踪从属单元格的单元格 “审核”工具 栏中“追踪从属单元格”按钮—再次单击 再次单击“ 栏中“追踪从属单元格”按钮 再次单击“追踪从属单元 格”按钮提供从属的的单元格 移去引用单元格追踪箭头： 移去引用单元格追踪箭头： 操作方法：选择“审核”工具栏中“ 操作方法：选择“审核”工具栏中“移去从属单元格中 追踪箭头” 追踪箭头”
Excel与数据处理 与数据处理
本章教学目的与要求
1、掌握宏的加载方法 2、掌握追踪从属或引用单元格的方法 3、掌握限定单元格数据的范围及圈释无效数据的 应用方法 4、掌握模拟运算表及变量求解的应用 5、掌握方案的建立和应用 6、掌握规划求解工具的应用 7、了解假设检验和回归分析等工具的应用
本章重点、 本章重点、难点及学时数
7.3 模拟运算表
单变量模拟运算表] 例：[见ch7.xls—单变量模拟运算表 见 单变量模拟运算表 假设某人正考虑购买一套住房，要承担一笔250 假设某人正考虑购买一套住房，要承担一笔250 000 元的贷款，分15年还清。现想查看每月的还贷金额， 元的贷款， 15年还清。现想查看每月的还贷金额， 年还清 并想查看在不同的利率下，每月的应还贷金额。 并想查看在不同的利率下，每月的应还贷金额。 若贷款额分别为400 000， 000， 000元 若贷款额分别为400 000，550 000，800 000元， 每月的应还贷金额又是多少？ 每月的应还贷金额又是多少？
目录
7.2 数据审核及跟踪分析
1、概念 、 数据审核是一种查找单元格数据错误来源的工具， 数据审核是一种查找单元格数据错误来源的工具，快速 地找出具有引用关系的单元格， 地找出具有引用关系的单元格，借此分析造成错误的单 元格。 元格。 数据审核使用追踪箭头， 数据审核使用追踪箭头，通过图形的方式显示或追踪单 元格与公式之间的关系。 元格与公式之间的关系。 2、数据审核的方式 、 追踪引用单元格[见ch7.xls—追踪引用单元格] 追踪引用单元格[ ch7.xls—追踪引用单元格] .xls 操作方法：选定菜单“工具” 审核” 显示‘审核’ 操作方法：选定菜单“工具”—“审核” —显示‘审核’ 工具栏—选择要追踪引用的含公式单元格— 审核” 工具栏—选择要追踪引用的含公式单元格—“审核”工 具栏中“追踪引用单元格”按钮—再次单击“ 具栏中“追踪引用单元格”按钮—再次单击“追踪引用 单元格” 单元格”按钮提供数据的下一级单元格 移去引用单元格追踪箭头： 移去引用单元格追踪箭头： 操作方法：选择“审核”工具栏中“ 操作方法：选择“审核”工具栏中“移去引用单元格中 追踪箭头” 追踪箭头”
7.2 数据审核及跟踪分析
3、 数据有效性 、 数据有效性：对数据进行检验和检查的有效方法， 数据有效性：对数据进行检验和检查的有效方法，把错误 限制在数据输入阶段。 限制在数据输入阶段。 限定数据类型和有效范围： 限定数据类型和有效范围： 限定数据大小范围、日期的范围、输入字符的个数、 如：限定数据大小范围、日期的范围、输入字符的个数、 单元格的公式
7.2 数据审核及跟踪分析
限定数据范围] 例：[见ch7.xls—限定数据范围 见 限定数据范围 某班要建立一个成绩登记表， 某班要建立一个成绩登记表，为了减少成绩输入错 可对成绩表中数据的输入类型及范围进行限制。 误，可对成绩表中数据的输入类型及范围进行限制。 限制学号为8位字符 不能小于8位 也不能多于8 位字符， 限制学号为 位字符，不能小于 位，也不能多于 位。 限制所有学科成绩为0~100之间的整数。 之间的整数。 限制所有学科成绩为 之间的整数 限制科目列标题的取值范围， 高数” 限制科目列标题的取值范围，如“高数”不能输入 高等数学”表是对工作表中一个单元格区域内的数据进 行模拟运算，测试使用一个或两个变量的公式中变量 行模拟运算， 对运算结果的影响。 对运算结果的影响。 2、模拟运算表的类型 、 基于一个输入变量的表 的表， ①基于一个输入变量的表，用这个输入变量测试它对 多个公式的影响； 多个公式的影响；——单模拟运算表 单模拟运算表 ②基于两个输入变量的表，用这两个变量测试它们对 基于两个输入变量的表， 于单个公式的影响——双模拟运算表 于单个公式的影响 双模拟运算表
7.1 分析工具的安装
2、Excel内置加载宏 、Excel内置加载宏 加 载 宏 分析工具 库 条件求和 向导 欧元工具 查阅向导 ODBC 加 载宏 描 述 添加财务、 添加财务、统计和工程分析工具和函数 对于数据清单中满足指定条件的数据进行求和 计算 将数值的格式设置为欧元的格式， 将数值的格式设置为欧元的格式，并提供 EUROCONVERT函数以用于转换货币 函数以用于转换货币 创建一个公式， 创建一个公式，通过数据清单中的已知值查找 所需数据 驱动程序， 利用安装的 ODBC 驱动程序，通过开放式数据 库互连（ 库互连（ODBC）功能与外部数据源相连 ）
重点： 重点： 掌握数据审核的方法 掌握模拟运算表的应用 掌握单变量求解的应用 掌握方案的应用 掌握规划求解的应用 难点： 难点： 掌握规划求解的应用
本章目录
7.1 分析工具的安装 分析工具的安装 7.2 数据审核及跟踪分析 数据审核及跟踪分析 7.3 模拟运算表 模拟运算表 7.4 单变量求解 单变量求解 7.5 方案分析 方案分析 7.6 线性规划求解 线性规划求解 7.7 数据分析工具库 数据分析工具库 小结 思考与练习
7.2 数据审核及跟踪分析
数据限制的操作方法：选择“数据” 有效性” 在对 数据限制的操作方法：选择“数据” —“有效性”—在对 有效性 话 框中操作： 框中操作： 限定文本长度： 设置”选项卡中“允许” 限定文本长度： “设置”选项卡中“允许” 下拉列表中 选择文本长度。 选择文本长度。 限定数据的有效范围： 设置”选项卡中“允许” 限定数据的有效范围：“设置”选项卡中“允许”下拉列 表中选择整数/小数 确定最大/小值 小数-表中选择整数 小数 确定最大 小值 设置单元格有效范围： 设置”选项卡中“允许” 设置单元格有效范围：“设置”选项卡中“允许”下拉列 表中选择序列—输入序列值 表中选择序列 输入序列值 设置输入提示信息： 输入信息” 设置输入提示信息： “输入信息”选项卡中输入要显示 的信息