如何利用ecel做数据分析上下.docx

网站分析中专业的工具除\ Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends,腾讯分析 和白度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel 了，Excel里头最基础的就是运算和 图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏， 但估计很少高手会使用这些高级的功能。 那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一 定得求助于SPSS, SAS这类专业的分析工具呢数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没 有可以起承接作用的工具呢其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的 两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高 级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟口常工作 毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早?学晚学都得学，干脆就 提前了解吧，请査看以下内容。 在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功 能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击［Excel选项】: j ］打幵（Q） kJ歸⑤ 屈另存为⑥， L_J关闭? 翊质用的文档 * 口 一 ■ [W Excel 迷项0) | |x 出 Excel(X) j 2）找到【加载项】，在管理板块选择（Excel加载项】，然后点击【转到】: 3）选择【分析工具库】，点击【确定】： 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示: 安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。 一、回归分析 在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归实际上，回归这种现象最早由英国生物统 计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的一种有趣的现象：身高这种遗传特 性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高：但不见得比其父母更高，到一定程度 后会往平均身高方向发生回归’这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多 半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。这里的自变量 是父母的身高，因变量是子女的身高。 百度百科对于回归分析的定义是：回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上 变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛： 回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析； 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析自变量多少—元回归分析多元回归分析自因变量关系线性回归（直线） 回归分析 自变量多少 —元回归分析 多元回归分析 自因变量关系 线性回归（直线） 非线性回归 这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入， 现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所 示： 访问数 销售额 0 0 100 10 489 49 1010 105 5230 507 204：00 2053 51000 5026 100602 lOill 1.首先，利用散点图描絵图形: flU依? 柱形图折生图 饼图 条形囹面积圏散点图 其他图表 销售额 销售额 销售额 销售额 1049 0 0 20000 40000 60000 8 ?销售額 100000 120000 2.添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方偵: 销售额 R2 = 0.9995 ?销售额 0.1028X ? 27.424 知領售額） 从图得知，R平方值二，趋势线趋同于一条直线，公式是：y二 R平方值是介于0和1之间的数字，当趋势线的R平方值为1或者接近1时，趋势线最 可靠。因为R2,所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合宜线能够以大于%地解释、 涵盖了实际数据，具有很好的一般性，能够起到很好的预测作用。 3.使用Excel的数据分析功能 1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】:  2）【X值输入区域】选择访问数的単元格，【Y偵输入区域】选择销售额的单元格，同时勾 选如下所小的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。 访问数0 访问数 100 1010 5230 20400 51000 100602 507205350261 041 4销售额QL049 507 2053 5026 1 041 4 销售额 Q L0 49 105 SUMMARY OUTPUT Multiple R 0.R Square 0. 999613917 Adjusted R Square 0. 8567567