Excel的统计分析功能
利用Excel进行数据分析和统计
利用Excel进行数据分析和统计Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和统计领域。
本文将介绍如何利用Excel进行数据分析和统计，从数据导入、数据整理到数据可视化等方面进行详细讲解。
一、数据导入在使用Excel进行数据分析和统计之前，首先需要将数据导入Excel 中。
Excel支持多种数据导入方式，包括从文本文件、数据库、Web页面等导入数据。
具体操作如下：1. 从文本文件导入数据：打开Excel，点击“数据”选项卡，选择“从文本”命令，然后选择要导入的文本文件，并按照导入向导进行操作。
2. 从数据库导入数据：在Excel中点击“数据”选项卡，选择“从其他源”命令，然后选择数据库类型并进行连接，按照导入向导进行操作。
3. 从Web页面导入数据：在Excel中点击“数据”选项卡，选择“从Web”命令，输入要导入的Web页面地址，并按照导入向导进行操作。
二、数据整理导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，以便后续的数据分析和统计。
常用的数据整理操作包括数据筛选、数据排序、数据合并等。
下面以数据筛选为例进行介绍：1. 数据筛选：在Excel中选中要筛选的数据范围，点击“数据”选项卡中的“筛选”命令，在弹出的筛选条件对话框中设置筛选条件，点击确定即可进行数据筛选。
三、数据分析在数据整理完成后，可以开始进行数据分析。
Excel提供了丰富的数据分析工具和函数，可以进行常见的统计分析、透视表分析、回归分析等。
下面以统计分析为例进行介绍：1. 统计函数：Excel内置了各种常见的统计函数，如SUM、AVERAGE、COUNT等。
通过这些函数可以方便地计算数据的总和、平均值、数量等统计指标。
2. 条件统计：使用条件函数如SUMIF、AVERAGEIF、COUNTIF 等，可以按照指定条件对数据进行统计分析。
例如，可以筛选出特定条件下的销售额、平均销售量等指标。
3. 数据透视表：数据透视表是一种快速分析数据的工具，可以快速统计和汇总数据。
Excel进行统计分析
Excel进行统计分析Excel作为一款功能强大的电子表格软件，在数据统计和分析方面有着广泛的应用。
本文将着重介绍如何使用Excel进行数据统计分析的基本方法和技巧。
一、数据的输入和整理在进行统计分析之前，首先需要将待分析的数据输入到Excel中，并且进行数据整理。
以下是一些常用的数据整理方法：1. 建立数据表格：使用Excel的表格功能，将数据按照行和列的方式进行排列，每个数据点应占据一个单元格。
2. 数据分类和排序：根据需要，可以将数据进行分类和排序，方便后续的统计分析。
使用Excel的筛选功能可以对数据进行快速筛选和排序。
3. 删除重复数据：如果数据中存在重复的记录，可以使用Excel的数据删除功能将其去重，避免对统计结果产生影响。
二、常用的统计函数和工具在Excel中，有许多内置的统计函数和工具可以帮助我们进行数据的分析和计算。
以下是几个常用的统计函数和工具：1. 平均值函数：使用=AVERAGE(range)函数可以计算一组数据的平均值。
在range中填写要计算平均值的数据范围。
2. 总和函数：使用=SUM(range)函数可以计算一组数据的总和。
在range中填写要计算总和的数据范围。
3. 计数函数：使用=COUNT(range)函数可以计算一组数据的个数。
在range中填写要计算个数的数据范围。
4. 最大值函数和最小值函数：使用=MAX(range)函数可以找出一组数据的最大值，使用=MIN(range)函数可以找出一组数据的最小值。
在range中填写要比较的数据范围。
5. 数据透视表：数据透视表是Excel中用于汇总和分析大量数据的强大工具。
通过简单的拖拽操作，可以快速生成各种统计报表和图表。
可以使用Excel的数据透视表功能对数据进行多维度的分析。
三、统计分析示例以下是一个示例，展示如何使用Excel进行统计分析。
假设我们有一个销售记录表格，包含以下几个字段：日期、产品类别、销售额。
如何利用Excel进行统计数据分析和可视化
如何利用Excel进行统计数据分析和可视化1. 引言Excel是一种强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析和可视化。
本文将介绍如何利用Excel进行统计数据分析和可视化的基本方法和技巧。
2. 数据导入和整理在开始进行数据分析和可视化之前，首先需要将数据导入到Excel中，并进行必要的整理。
可以通过复制粘贴、导入外部文件、使用Excel函数等方式将数据导入，然后使用筛选、排序、合并等功能整理数据，以便后续的分析和可视化操作。
3. 统计分析Excel提供了多种统计分析函数和工具，可以帮助我们快速计算数据的统计指标和描述性统计。
例如，可以使用SUM、AVERAGE、COUNT等函数计算数据的总和、平均值和计数等常见统计指标；使用STDEV、VAR、CORREL等函数计算数据的标准差、方差和相关系数等统计指标。
4. 数据透视表Excel的数据透视表功能是一种非常强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地对数据进行多维度的分析和汇总。
通过拖拽字段到行、列和值区域，可以创建数据透视表，然后可以对数据进行透视、筛选、分组和排序等操作，直观地展示数据的分布和关系。
5. 图表绘制Excel提供了丰富的图表类型，可以根据需要选择合适的图表来展示数据。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在绘制图表之前，需要选择合适的数据范围，并设置好图表的标题、坐标轴和图例等属性。
绘制完毕后，可以通过调整图表的样式、颜色和布局等来增强可视效果。
6. 条件格式和数据验证除了图表外，Excel还提供了其他可视化数据的方式。
例如，可以使用条件格式对数据进行着色，以便根据条件快速识别数据的特点和异常情况。
还可以使用数据验证功能设置数据的有效性和约束条件，确保数据的准确性和一致性。
7. 数据模型和高级分析Excel的数据模型功能可以帮助我们处理大量的复杂数据，并进行更高级的统计分析。
通过建立数据模型，可以使用自动关系识别和数据驱动的计算字段，对数据进行更深入的分析和挖掘。
EXCEL的基本统计功能
EXCEL的基本统计功能Excel是一款功能强大的电子数据表格软件，提供了丰富的数据分析和统计功能。
下面将详细介绍Excel的基本统计功能，包括数据整理、汇总、排序、筛选、格式化、图表和函数等。
一、数据整理和汇总1. 数据输入：Excel提供了方便的数据输入方式，可以直接在单元格中输入数据，也可以从其他外部数据源导入数据。
2. 数据自动填充：对于一系列连续的数据，可以利用Excel的自动填充功能快速填充数据。
3.单元格引用：可以在单元格中引用其他单元格的数据，实现数据的自动计算和更新。
4. 数据排序：Excel可以对数据进行升序或降序排序，方便查看和分析。
5. 数据筛选：Excel提供了筛选功能，可以根据条件快速筛选出需要的数据，从而更好地进行分析和统计。
6. 数据汇总：Excel提供了各种汇总功能，如求和、平均值、最大值、最小值等，方便进行数据分析和统计。
二、数据格式化和图表1. 数据格式化：Excel提供了丰富的数据格式化选项，可以对数据进行数字格式、日期格式、货币格式、文本格式等的设定，使数据更加直观和易读。
2. 条件格式化：Excel支持根据条件对数据进行格式化，如将满足其中一条件的数据标记为红色，方便进行数据的分析和比较。
3. 数据图表：Excel提供了多种数据可视化方式，如柱状图、折线图、饼图等，可以将数据直观地展示出来，帮助更好地理解和分析数据。
三、函数的使用1. 基本函数：Excel提供了丰富的基本函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，可以直接对数据进行求和、平均值、最大值、最小值等统计操作。
2. 条件函数：Excel提供了各种条件函数，如IF、COUNTIF、SUMIF 等，可以根据条件进行数据的筛选和计算。
3. 数据查询函数：Excel提供了VLOOKUP和HLOOKUP等函数，可以在数据表格中进行查找和查询操作。
4. 数据透视表：Excel提供了数据透视表功能，可以对大量数据进行汇总和分析，快速生成汇总报表。
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。
如何使用Excel进行统计分析
如何使用Excel进行统计分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，它不仅可以用于数据的录入和存储，还可以进行各种统计分析。
本文将介绍如何通过Excel来进行统计分析，帮助读者更好地利用Excel来处理和分析数据。
一、数据准备在使用Excel进行统计分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
可以将数据直接输入Excel中的工作表，也可以通过导入外部数据的方式将数据导入Excel。
二、数据排序在进行统计分析之前，有时需要对数据进行排序，以便更好地了解数据的分布情况和趋势。
Excel提供了丰富的排序功能，可以根据单列或多列的数值大小、字母顺序等进行排序。
三、数据筛选数据筛选是统计分析的重要步骤之一。
通过数据筛选，可以快速筛选出符合特定条件的数据，便于进行后续的统计分析。
Excel的“数据”选项卡中提供了多种筛选功能，其中包括自动筛选、高级筛选等。
四、数据透视表数据透视表是Excel中非常有用的统计分析工具，可以对大量的数据进行汇总和分析。
通过数据透视表，可以快速生成数据的汇总报表、交叉表和透视图，并进行灵活的数据分析。
可以使用“插入”选项卡中的数据透视表功能来创建数据透视表。
五、函数计算Excel提供了丰富的内置函数，可以用于快速计算各种统计指标。
常用的函数包括求和函数SUM、平均值函数AVERAGE、最大值函数MAX、最小值函数MIN等。
通过灵活运用这些函数，可以对数据进行各种统计计算。
六、图表分析图表是直观展示数据分析结果的一种方式，可以更好地帮助人们理解数据的规律和趋势。
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据具体的分析需求选择合适的图表类型来进行可视化分析。
七、数据验证在进行统计分析过程中，为了确保数据的准确性和合理性，可以使用Excel的数据验证功能。
数据验证功能可以限制特定列或特定单元格的数据输入范围，避免无效数据的录入，提高数据的可信度。
八、条件格式化条件格式化是通过设置特定的条件，以不同的格式来显示数据，从而帮助人们更好地观察和分析数据。
Excel在统计学分析中的应用和技巧
Excel在统计学分析中的应用和技巧Excel是一款经典的电子表格软件，在日常工作中几乎无处不在，它不仅可以处理普通的数据，同时也可以进行高级的统计数学和数据分析。
本文将介绍一些Excel在统计学分析中的应用和技巧，帮助读者更好地应用Excel进行统计学分析。
一、Excel在统计学中的应用1.统计描述Excel可以用来计算诸如平均数、中位数、标准差、方差和四分位数等统计描述性统计数据。
在数据分析中，数据的描述性统计数据有助于探索数据集的范围、分布和重要特征。
例如：在Excel中，选择数据集，使用快捷键Alt+ A+ P可打开描述性统计数据对话框，弹出描述性统计数据对话框。
在对话框上选择所需的位置，然后单击确定即可。
2.散点图和回归分析Excel中有许多类型的图表，包括散点图和回归分析表，可用于探索变量之间的关系。
散点图通常用于可见数据的统计关系，可使您通过观察数据的带状或散布情况来观察变量之间的关系。
例如，在Excel中，单击菜单栏“插入”→“散点图”，可自动创建一个简单的散点图。
3.假设检验和T检验假设检验和T检验可用于比较两个总体的均值。
检验的结果告诉我们是否有足够的证据来拒绝零假设或接受备择假设。
通常我们把P值小于等于0.05的结果认为是显著的。
在Excel中，T检验和假设检验可通过以下公式快速计算。
例如，在Excel中输入一个T检验公式= T.TEST（数组1，数组2，尾数（1，2双重尾差异/单向尾差异）（1），类型（3权，2左，1右）（1））。
二、Excel在统计学中的技巧1.条件格式化Excel中的条件格式化可使数据集中的规律和模式变得明显，提高数据集中不同信息和结果的可视化效果。
例如，在Excel中，选择所需的数据区域，并在开始菜单选项卡的样式组中单击条件格式，选择所需的条件格式规则，然后单击+按钮以添加规则。
2.筛选和排序Excel中的高级筛选和排序功能可帮助快速整理和分析大型数据集。
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功能的重要部分，可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现规律和特点。
在Excel中，可以使用不同的工具和函数进行数据汇总和统计分析，比如数据透视表、函数、图表等。
本文将详细介绍如何使用Excel进行数据汇总和统计分析。
一、数据汇总1.使用数据透视表进行数据汇总数据透视表是Excel中用于汇总和分析大量数据的工具，它可以帮助用户快速地对数据进行分组、汇总和计算，从而得出结论。
在Excel中，创建数据透视表非常简单，首先选中要进行汇总分析的数据区域，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，选择数据透视表的范围和放置位置，然后根据需要选择要在数据透视表中显示的字段和计算方式，最后点击“确定”，即可生成数据透视表。
用户可以根据需要对数据透视表进行布局、样式和排列的调整，从而实现更详细和直观的数据汇总和分析。
2.使用函数进行数据汇总Excel中有很多函数可以帮助用户对数据进行汇总和统计分析，比如SUM、AVERAGE、COUNT等。
用户可以通过这些函数快速计算数据的总和、平均值、计数等。
例如，用户可以使用SUM函数计算某一列的数据总和，使用AVERAGE函数计算某一列的数据平均值，使用COUNT 函数计算某一列的非空单元格数量等。
用户还可以通过嵌套函数实现更复杂的汇总和统计分析，比如计算不同条件下的数据汇总、计算数据的百分比等。
3.使用筛选和排序进行数据汇总除了以上介绍的工具和函数，用户还可以通过筛选和排序功能进行数据汇总。
在Excel中，用户可以通过筛选功能筛选出符合特定条件的数据，然后进行汇总和统计分析。
用户也可以通过排序功能将数据按照指定的顺序排列，从而更直观地观察数据的规律和特点。
二、统计分析1.使用图表进行统计分析图表是一种直观显示数据规律和特点的工具，在Excel中，用户可以通过简单的操作创建各种类型的图表，比如柱状图、折线图、饼图等。
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Excel的统计分析功能Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。
它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。
然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。
笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。
下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。
Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。
其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。
步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。
如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可）；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。
安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。
1、方差分析(anova)本工具提供了三种工具，可用来分析方差。
具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。
（1）“Anova：单因素方差分析”分析工具此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。
此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。
（2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。
（3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。
此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。
2、相关系数分析工具此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。
总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积：可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。
3、协方差分析工具此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。
协方差是测量两组数据相关性的量度。
（公式略）可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正协方差）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负协方差）；还是两个集合中的数据互不相关（协方差为零）。
4、“描述统计”分析工具此分析工具用于生成对输入区域中数据的单变值分析，提供有关数据趋中性和易变性的信息。
5、“指数平滑”分析工具此分析工具及其公式基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。
此工具将使用平滑常数a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。
（公式略）0.2到0.3之间的数值可作为合理的平滑常数。
这些数值表明本次预测需要将前期预测值的误差调整20%到30%。
大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。
小一些的常数会导致预测值长期的延迟。
6、“傅立叶分析”分析工具此分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换（FFT）分析周期性的数据。
此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。
7、“F-检验：双样本方差分析”分析工具此分析工具可以进行双样本F-检验，用来比较两个样本总体的方差。
例如，可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行F-检验，查看二者的样本方差是否不同。
8、“直方图”分析工具在给定工作表中数据单元格区域和接收区间的情况下，计算数据的个别和累积频率，用于统计有限集中某个数值元素的出现次数。
例如，在一个有20名学生的班级里，可以确定以字母打分（如A、B~等）所得分数的分布情况。
直方图表会给出字母得分的边界，以及在最低边界与当前边界之间某一得分出现的次数。
出现频率最多的某个得分即为数据组中的众数。
9、“移动平均”分析工具此分析工具及其公式可以基于特定的过去某段时期中变量的均值，对未来值进行预测。
预测值的计算公式如下：（公式略）移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。
使用此工具可以预测销售量、库存或其它趋势。
10、“t-检验分析”分析工具此工具中提供了三种可用来检验各种样本总体的均值。
（1）“t-检验：双样本等方差假设”分析工具此分析工具可以进行双样本学生氏t-检验。
此t-检验先假设两个数据集的平均值相等，故也称作齐次方差t-检验。
可以使用t-检验来确定两个样本均值实际上是否相等。
（2）“t-检验：双样本异方差假设”分析工具此分析工具及其公式可以进行双样本学生氏t-检验。
此t-检验先假设两个数据集的方差不等，故也称作异方差t-检验。
可以使用t-检验来确定两个样本均值实际上是否相等。
当进行分析的样本组不同时，可使用此检验。
如果某一样本组在某次处理前后都进行了检验，则应使用“成对检验”。
（3）“t-检验：成对双样本均值分析”分析工具及其公式此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生氏t-检验，用来确定样本均值是否不等。
此t-检验并不假设两个总体的方差是相等的。
当样本中出现自然配对的观察值时，可以使用此成对检验，例如对一个样本组进行了两次检验，抽取实验前的一次和实验后的一次。
由此工具生成的结果中包含有合并方差，亦即数据相对于平均数据离散值的累积测量值，可以由下面的公式得到：（公式略）11、“随机数发生器”分析工具此分析工具可以按照用户选定的分布类型，在工作表的特定区域中生成一系列独立随机数字。
可以通过概率分布来表示主体的总体特征。
例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
如果需要在每次计算工作表时返回平滑分布的大于等于0且小于1的随机数字，请使用RAND工作表函数；如果需要在每次计算工作表时返回在指定数字之间的随机数字，请使用RANDBETWEEN工作表函数。
12、“排位与百分比排位”分析工具此分析工具可以产生一个数据列表，在其中罗列给定数据集中各个数值的大小次序排位和相应的百分比排位。
用来分析数据集中各数值间的相互位置关系。
13、“回归分析”分析工具此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，进行线形回归分析。
本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。
例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。
在操作时，可以基于一组已知的体能统计数据，并辅以适当加权，对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。
14、“抽样分析”分析工具此分析工具以输入区域为总体构造总体的一个样本。
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。
如果确认输入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。
例如，如果输入区域包含季度销售量数据，以四为周期进行取样，将在输出区域中生成某个季度的样本。
15、“z-检验：双样本平均差检验”分析工具此分析工具可以进行方差已知的双样本均值z-检验。
此工具用于检验两个总体均值之间存在差异的假设。
例如，可以使用此检验来确定两种汽车模型性能之间的差异情况。
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。
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。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。
因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。
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。