使用Excel数据统计
如何使用Excel进行数据分析和统计
如何使用Excel进行数据分析和统计在现代社会中，数据分析和统计已经成为许多领域中不可或缺的任务。
而Excel作为一种流行的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，被广泛应用于各种项目和行业。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析和统计，以及一些常用的数据处理技巧和函数，旨在帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据导入和整理在开始数据分析和统计之前，首先需要将需要分析的数据导入到Excel工作表中。
可以通过多种方式导入数据，比如复制粘贴、导入文本或者CSV文件等。
确保数据导入后，需要进行数据的整理和清洗，以便于后续的分析操作。
数据整理的步骤包括：删除重复数据、填充缺失值、删除无用的列或行、调整数据格式等。
通过这些操作，可以保证数据的准确性和完整性，为后续的数据分析做好准备。
二、数据筛选和排序Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以帮助用户快速找到需要的数据并进行分析。
通过筛选功能，可以按照条件对数据进行筛选，只显示符合条件的数据。
例如，可以筛选出销售额大于1000的产品或者筛选出某个时间段内的订单信息。
另外，Excel还可以根据某一列或多列的值对数据进行排序。
通过排序功能，可以按照升序或降序对数据进行排列，便于查看和分析。
比如可以按照销售额从高到低排序，找出销售额最高的产品。
三、数据图表的绘制数据图表是数据分析和统计中常用的可视化工具，可以更直观地展示和分析数据。
Excel提供了丰富的图表类型和定制选项，用户可以根据需要绘制各种类型的图表。
比如，可以绘制柱状图来比较不同产品的销售额，绘制折线图来展示销售额的趋势变化，或者绘制饼图来显示不同区域销售额的占比情况等。
通过图表的直观效果，可以更加深入地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
四、数据分析函数的应用Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行更复杂的数据分析和统计。
以下是一些常用的数据分析函数及其应用场景：1. SUM函数：用于计算一列或多列数据的总和。
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是一款功能强大的电子表格软件，不仅可以用来记录和管理数据，还可以进行数据的汇总和统计分析。
通过Excel的数据透视表、函数、图表等功能，可以轻松地对大量数据进行汇总和统计分析，为用户提供直观、清晰的数据展示和分析结果。
本文将详细介绍如何在Excel中进行数据汇总和统计分析，包括数据透视表的制作、常用统计分析函数的应用、图表的创建等内容，以帮助读者掌握Excel中数据汇总和统计分析的方法和技巧。
一、数据透视表的制作1.什么是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重要工具。
通过数据透视表，用户可以从原始数据中快速生成汇总报表，对数据进行分析，并轻松地从不同角度查看数据的汇总情况，发现数据之间的关联和规律。
2.制作数据透视表的步骤制作数据透视表的步骤通常包括选择原始数据、创建数据透视表、设置数据透视表字段和布局、对数据进行分析和汇总。
下面我们将详细介绍如何在Excel中制作数据透视表。
（1）选择原始数据首先，需要选择要进行数据汇总和分析的原始数据。
在Excel中，可以通过鼠标拖选或者输入数据的范围来选择原始数据。
（2）创建数据透视表选中原始数据后，在Excel的菜单栏中选择“插入”选项卡，然后点击“数据透视表”按钮，即可创建一个新的数据透视表。
（3）设置数据透视表字段和布局在创建数据透视表后，需要设置数据透视表的字段和布局。
将原始数据中的各个字段（比如日期、销售额、产品类别等）拖动到数据透视表的行标签、列标签和数值字段中，以便对数据进行分析和汇总。
根据需要，还可以对数据透视表的布局和格式进行调整，使数据透视报表更加清晰和易于理解。
（4）对数据进行分析和汇总设置完数据透视表的字段和布局后，就可以对数据进行分析和汇总了。
可以通过数据透视表来实现对数据的排序、过滤、分组、计数、求和等操作，快速生成各种汇总报表，发现数据之间的关联和规律。
二、常用统计分析函数的应用除了数据透视表外，Excel还提供了丰富的统计分析函数，可以帮助用户对数据进行更加深入的分析和计算。
如何使用Excel进行数据分组与统计
如何使用Excel进行数据分组与统计一、介绍Excel是一款强大的电子表格软件，可以用于数据处理、分析和统计。
在数据分析中，数据分组与统计是非常常见的操作，通过对数据进行分类、分组和统计，可以更好地理解数据的特征和规律。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分组与统计。
二、数据导入要使用Excel进行数据分组与统计，首先需要将数据导入Excel。
导入数据的方式有多种，可以通过复制粘贴、导入外部文件等方式。
将数据导入Excel后，可以在表格中对数据进行编辑和操作。
三、数据分组1. 单列分组在Excel中，可以根据某一列的值将数据进行分组。
例如，要对一个销售记录表按产品进行分组，首先需要选中要分组的列，然后点击“数据”菜单中的“分组”。
在弹出的对话框中，选择要分组的列，并设置分组的方式，如按值或按标签。
点击确定后，数据将根据选定的列进行分组。
2. 多列分组若要根据多个列的值进行分组，可以使用Excel的多级分组功能。
首先选中要分组的列，然后点击“数据”菜单中的“分组”。
在分组对话框中，选择要分组的列，并设置分组的方式。
点击确定后，再次进行相同的步骤，选择另一列进行分组。
这样就可以实现多级分组，将数据按多列的值进行层次划分。
四、数据统计1. 常用统计函数Excel提供了多种常用的统计函数，用于计算数据的总和、平均值、最大值、最小值和计数等。
在要进行统计的单元格中输入函数名称，如SUM、AVERAGE等，然后选择要统计的数据范围，按回车键即可得到统计结果。
2. 条件统计有时需要按照特定的条件对数据进行统计，Excel提供了功能强大的条件统计函数。
例如，要统计某一列中满足某一条件的数据个数，可以使用COUNTIF函数。
在要进行统计的单元格中输入函数名称为COUNTIF，然后选择要统计的数据范围和条件表达式，按回车键即可得到统计结果。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中更高级的数据统计工具，可以将庞大的数据汇总并可视化地展示。
excel统计方法
excel统计方法Excel是一款功能强大的电子表格软件，它提供了多种统计方法来分析数据。
下面我将从多个角度来介绍Excel中常用的统计方法。
1. 平均值，要计算一组数据的平均值，在单元格中输入"=AVERAGE(数据范围)"，其中数据范围是你要计算平均值的单元格范围。
按下回车键即可得出平均值。
2. 总和，要计算一组数据的总和，可以在单元格中输入"=SUM(数据范围)"，其中数据范围是你要计算总和的单元格范围。
按下回车键即可得出总和。
3. 计数，要统计数据中非空单元格的数量，可以使用"=COUNT(数据范围)"。
如果要统计满足特定条件的单元格数量，可以使用"=COUNTIF(数据范围, 条件)"，其中条件可以是文本、数字或逻辑表达式。
4. 最大值和最小值，要找出一组数据的最大值和最小值，可以使用"=MAX(数据范围)"和"=MIN(数据范围)"。
5. 百分比，要计算数据在总和中所占的百分比，可以使用"=A1/B1"，其中A1是要计算的数值，B1是总和。
6. 方差和标准差，要计算一组数据的方差和标准差，可以使用"=VAR.P(数据范围)"和"=STDEV.P(数据范围)"，其中VAR.P是总体方差，STDEV.P是总体标准差。
除了上述方法，Excel还提供了数据透视表和图表功能，可以帮助用户更直观地分析数据。
数据透视表可以对数据进行多维度的分析和汇总，图表可以直观地展示数据的分布和趋势。
总的来说，Excel提供了丰富的统计分析功能，用户可以根据具体的需求选择合适的方法来进行数据分析和统计。
希望这些信息能够对你有所帮助。
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。
使用Excel进行数据分析与统计
使用Excel进行数据分析与统计第一章导入数据Excel作为一款功能强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析和统计工作中。
在开始进行数据分析之前，我们首先需要将数据导入Excel。
1.1 导入文本数据在Excel中，我们可以通过选择“数据”选项卡下的“从文本”命令来导入文本数据。
在弹出的向导窗口中，我们可以选择导入的文件，然后按照导入设置依次点击下一步，最后完成文本数据的导入。
1.2 导入数据库数据Excel还支持通过ODBC或OLE DB连接导入数据库数据。
通过选择“数据”选项卡下的“来自其他源”命令，我们可以选择合适的数据库提供程序，然后按照相应的设置导入数据库数据。
第二章数据清洗与预处理在进行数据分析之前，我们往往需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2.1 数据去重在Excel中，我们可以使用“删除重复项”功能来去除数据中的重复记录。
通过选择要进行去重的数据范围，然后点击“数据”选项卡下的“删除重复项”命令，我们可以根据指定的列去除重复记录。
2.2 数据筛选与排序Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以帮助我们根据特定的条件过滤和排序数据。
通过选择数据范围，然后点击“数据”选项卡下的“筛选”命令，我们可以设置筛选条件来过滤数据。
此外，通过点击列标题旁边的下拉箭头，我们还可以对数据进行排序。
第三章数据分析在清洗和预处理完数据后，我们可以开始进行数据分析。
3.1 数据透视表数据透视表是Excel中一个非常强大的功能，可以帮助我们对大量数据进行快速汇总和分析。
通过选择要汇总和分析的数据范围，然后点击“插入”选项卡下的“数据透视表”命令，我们可以选择适当的汇总字段和行列字段，然后生成数据透视表。
3.2 条件格式化条件格式化是Excel中一个常用的数据可视化工具，可以帮助我们根据特定的条件对数据进行格式化。
通过选择要进行格式化的数据范围，然后点击“开始”选项卡下的“条件格式”命令，我们可以设置条件规则和对应的格式，然后将符合条件的数据以不同的样式进行显示。
- 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)。
Excel完成数据统计使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等。
本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作。
注意：所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成，如果您没有安装这项功能，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。
直方图某班进行期中考试后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。
以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。
使用Excel可以直接完成此任务。
[具体方法]描述统计某班进行期中考试后，需要统计成绩的平均值、区间，并给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。
要求得到标准差等统计数值。
样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。
这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成。
[具体方法]排位与百分比排位某班级期中考试进行后，按照要求仅公布成绩，但学生及家长要求知道排名。
故欲公布成绩排名，学生可以通过成绩查询到自己的排名，并同时得到该成绩位于班级百分比排名(即该同学是排名位于前“X%”的学生)。
排序操作是Excel 的基本操作，Excel“数据分析”中的“排位与百分 比排位”可以使这个工作简化，直接输出报表。
[具体方法]相关系数与协方差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)。
[具体方法]抽样分析工具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。
[具体方法] 移动平均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。
我们来看怎么用Excel 完成移动平均的统计工作。
[具体方法]回归分析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。
[具体方法]用Excel做数据分析——直方图使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。
下面将对以上功能逐一作使用介绍，方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。
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。
实例1某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。
以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。
使用Excel中的“数据分析” 功能可以直接完成此任务。
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，确认数据的范围。
本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。
2.在右侧输入数据接受序列。
所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。
这些值应当按升序排列。
在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。
可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置。
本实例采用10分一个分数统计单元。
3.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;接受区域：数据接受序列;如果选择“输出区域”，则新对象直接插入当前表格中;选中“柏拉图”，此复选框可在输出表中按降序来显示数据;若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线;4.输入完毕后，则可立即生成相应的直方图，这张图还需要比较大的调整。
横纵坐标的标题、柱型图的间隔以及各种数据的字体、字号等等。
为了达到柱型图之间无缝的紧密排列，需要将“数据系列格式”中的“选项”中“分类间距”调整为“0”。
其余细节，请双击要调整的对象按照常规方法进行调整，这里不再赘述。
调整后的直方图参考如下用Excel做数据分析——描述统计某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。
要求得到标准差等统计数值。
样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。
这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。
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无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。
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：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；如果数据有标志，注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。
其中：中值：排序后位于中间的数据的值；众数：出现次数最多的值；峰值：衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反之则为负；偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；极差：最大值与最小值的差。
第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。
平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。
结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)：成绩学习时间平均78.64285714 平均62.91428571 标准误差 2.408241878 标准误差 1.926593502中位数85 中位数68众数98 众数78.4标准差18.02163202 标准差14.41730562方差324.7792208 方差207.8587013峰度 1.464424408 峰度 1.464424408偏度-1.130551511 偏度-1.13055151区域85 区域68最小值15 最小值12最大值100 最大值80求和4404 求和3523.2观测数56 观测数56最大 (1) 100 最大 (1) 80最小 (1) 15 最小 (1) 12置信度 (95.0%) 4.826224539 置信度 (95.0%) 3.860979631用Excel做数据分析——排位与百分比排位某班级期中考试进行后，按照要求仅公布成绩，但学生及家长要求知道排名。
故欲公布成绩排名，学生可以通过成绩查询到自己的排名，并同时得到该成绩位于班级百分比排名(即该同学是排名位于前“X%”的学生)。
点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作排序操作是Excel的基本操作，Excel“数据分析”中的“排位与百分比排位”可以使这个工作简化，直接输出报表。
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无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。
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，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，此时生成一个四列的新表格，其中“点”是指排序后原数据的序数，在本实例中对应与学号，这也是很实用的一个序列；“成绩”即为排序后的数据系列；“排位”采取重复数据占用同一位置的统计方法；“百分比”是按照降序排列的，为了得到真正的“百分比排位”，还需要稍微作一下调整。
4.在“百分比”列的下一列输入“百分排名”，在第一个单元格中输入公式“=1-G3(对应于‘百分排名’)”，回车。
选中该单元格，向下拖动直至填充完毕。
这样就达到了显示百分比排名的目的。
完成的报表实例如下图所示。
用Excel做数据分析——相关系数与协方差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。
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”。