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Excel数据分析教程第1版课件

目录CONTENCTExcel数据分析基础数据清洗与预处理数据可视化与图表制作数据统计分析与建模Excel高级功能应用案例实战与综合应用

01Excel数据分析基础值型数据文本型数据日期型数据逻辑型数据数据类型与格式表示日期和时间，可进行日期和时间运算。包括字母、数字、符号等，用于表示文本或字符串。包括整数、小数、货币等，可进行数学运算。表示真或假，用于条件判断和逻辑运算。

输入数据编辑数据批量修改数据直接在单元格中输入数据，或使用填充柄快速输入数据。双击单元格进入编辑模式，或选中单元格后使用编辑栏进行编辑。使用查找和替换功能，或结合使用函数和公式进行批量修改。数据输入与编辑

80%80%100%数据筛选与排序使用自动筛选或高级筛选功能，根据条件筛选出符合条件的数据。按照一个或多个字段进行升序或降序排序，以便更好地查看和分析数据。根据需要自定义排序规则，例如按照特定顺序排列部门或产品名称。筛选数据排序数据自定义排序

创建数据透视表数据透视表分析创建数据透视图数据透视图编辑数据透视表与透视图使用向导创建数据透视表，选择要分析的数据源和字段布局。通过拖拽字段、添加计算字段和设置汇总方式等，对数据进行深入分析。基于数据透视表创建图表，以更直观的方式展示数据分析结果。修改图表类型、调整图表元素和设置图表格式等，使图表更加美观和易于理解。

02数据清洗与预处理

识别缺失值删除缺失值填充缺失值缺失值处理根据分析需求，可以选择删除包含缺失值的整行或整列数据。使用Excel的填充功能，根据相邻数据或特定规则，对缺失值进行填充。通过Excel的筛选功能或条件格式，快速识别数据集中的缺失值。

利用Excel的数据可视化工具（如散点图、箱线图等），识别数据集中的异常值。识别异常值删除异常值替换异常值根据分析需求，可以选择删除包含异常值的整行或整列数据。使用Excel的查找和替换功能，将异常值替换为特定值或平均值等。030201异常值处理

通过Excel的条件格式或高级筛选功能，快速识别数据集中的重复值。识别重复值使用Excel的删除重复项功能，删除数据集中的重复行或列。删除重复值根据分析需求，可以选择将重复值合并，并计算相关统计量（如平均值、总和等）。合并重复值重复值处理

数据转换与合并数据类型转换使用Excel的数据类型转换功能，将数据转换为适当的格式（如文本、数字、日期等）。数据合并利用Excel的VLOOKUP、HLOOKUP等函数，将不同数据源的数据进行合并和整合。数据透视表使用Excel的数据透视表功能，对数据进行汇总、分析和可视化呈现。

03数据可视化与图表制作

常用图表类型及特点用于比较不同类别的数据，直观展示数据大小关系。展示数据随时间或其他因素的变化趋势，常用于分析时间序列数据。展示各类别数据在总体中的占比，适用于强调数据的比例关系。展示两个变量之间的关系，常用于探索数据间的相关性。柱形图折线图饼图散点图

数据准备图表选择图表制作图表优化图表制作步骤与技理数据源，确保数据准确性和完整性。根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。利用Excel图表工具创建图表，调整图表元素和布局。根据需求对图表进行美化、添加标题、数据标签等。

010203利用数据透视表创建动态数据源。使用“切片器”和“数据透视图”功能实现图表动态交互。通过VBA宏编程实现更高级的动态图表效果。动态图表制作

调整图表颜色、字体和大小等视觉元素，提升图表美观度。利用图表背景、边框和阴影等效果增强图表立体感。对多个图表进行组合和排版，形成统一的分析报告风格。遵循图表制作规范和原则，确保图表清晰易懂、信息准确。图表美化与排版

04数据统计分析与建模

数据整理和可视化集中趋势度量离散程度度量分布形态度量描述性统计分析通过图表、图形等方式展示数据的分布、趋势和异常值。计算方差、标准差和四分位数等指标，了解数据的波动情况。计算均值、中位数和众数等指标，了解数据的中心位置。通过偏度和峰度等指标，了解数据分布的形状。

通过设定假设、选择检验统计量和确定显著性水平等步骤，判断样本数据是否支持总体假设。假设检验置信区间估计方差分析非参数检验利用样本数据构造总体参数的置信区间，评估参数的真实值可能落入的范围。通过比较不同组别数据的方差，分析因素对结果变量的影响程度。针对不符合正态分布假设的数据，采用非参数检验方法进行统计分析。推论性统计分析

通过建立自变量和因变量之间的线性关系模型，预测因变量的取值。一元线性回归考虑多个自变量对因变量的影响，建立多元线性回归模型。多元线性回归针对二分类问题，采用逻辑回归模型进行预测和分类。逻辑回归通过引入正则化项，解决线性回归模型的过拟合问题。岭回归和Lasso回归回归分析