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数据分析 数据分析方法 1.分析工具库 ? 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可节省步骤。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。 安装“分析工具库”: 要使用查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令。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”。 2.工作表函数 ?Excel 还提供了其他一些统计、财务和工程函数。某些统计函数是内置函数，而其他一些函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。 预备知识 要使用这些工具，用户还必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定 领域。 三.相关性分析 相关性分析： 判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。 相关系数（R）： 相关性计算的返回值。用来确定两个区域中数据的变化是否相关，以及相关的程度。是两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积。 1、R0：一个集合的较大数据与另一个集合的较大数据相对应（正相关） 2、R0：一个集合的较大数据与另一个集合的较小数据相对应（负相关） 3、R=0：两个集合中的数据互不相关。 |R|0.4 ：低度相关； 0.4=|R|0.6:中度相关； 0.6=|R|0.8:高度相关； |R|=0.8:非常高度相关 例 1、利用统计数据计算广告费与销售额之间的相关系数。 例 3、总平均成绩、出勤率、选修学分与每周打工小时数的关系。 例 利用“数据分析”工具计算汽车扳金、省油与价格的满意度之间的相关系数。 例4(线性回归)、 我们收集了某厂家同一车型中旧车的车龄及其售价数据，请使用给图表增加趋势线，求车龄对售价的回归方程,并计算车龄为6.5年的旧车售价是多少. * 数据分析:根据电子表格中的数据以图形或数值的方式得出一些有意义的结论.比如:数据的排序,筛选,运算,统计,图表化等等都可以说是数据分析的手段. 这里我们主要讲以下几个数据分析问题: 一.变量求解:有些数据之间存在因果关系,这些因果关系可以用数学模型来描述,如方程式,不等式等,如果知道了结果数据,能否根据这些数学模型求出原因变量的值?EXCEL提供一些这样的方法,如单变量求解,规划求解等. 二.模拟运算表:根据数学模型(公式)为一组假设数据产生预测结果,以供分析决策 三.相关性分析:判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。 四.回归分析:当一个结果与一个或多个参数之间存在联系时，可以进行回归分析，通常可由一个或多个自变量来预测一个变量的值。? 1、CORREL函数： CORREL(array1,array2) 返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。例如，可以检测某地的平均温度和空调使用情况之间的关系。 Array1?? 第一组数值单元格区域。 Array2?? 第二组数值单元格区域。 如果数组或引用包含文本、逻辑值或空白单元格，这些数值将被忽略，但是包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 的数据点的数目不同，函数 CORREL 返回错误值 #N/A。 相关系数 CORREL(B4:B15,C4:C15)=0例2.我们收集了某厂家同一车型中旧车的车龄及其售价数据，求价格与车龄的相关系数 2、使用数据分析工具求相关矩阵 利用CORREL函数只能返回两种属性之间的相关系数，如果使用Excel提供的“数据分析”工具可以计算多组数据间的相关系数，组成相关系数表。 回归分析:当一个结果与一个或多个参数之间存在联系时，可以进行回归分析，通常可由一个或多个自变量来预测一个变量的值。 回归方程:表达参数与结果之间相互关系的数学方程式(数学模型) 线性回归:如果变量与结果之间具有线性关系,我们可以用线性方程式来描述它们之间的关系,这种回归方法叫线性回归. 非线性回归:如果变量与结果之间不具有线性关系,我们必须用非线性方程式来描述它们之间的关系(如指数关系,对数关系等等),这种回归方法叫非线性回归. 单回归:当一个结果只与一个参数存在联系时，进行的回归分析称为单回归。 复回归:当一个结果与多个参数存在联系时，进行的回归分析称为复回归。 判定系数(R2):用来确定回归方程式的可解释性，即吻合程度。范围在0-1之间，越接近1，解释性越强，即吻合程度越高。 回归方法： 1、给图表增加趋势线； 2、使用Excel提供的“数据分析工具”； 3、利用回归函数 四.回归分析 车龄 价格(万) 1 56.0 2 48.5 3 42.0 4 37.6 5 32.5 6