EXCEL 数据分析的理解运用实践报告

PAGE49PAGE48 成果形式：EXCEL数据分析的理解运用实践报告成果名称：Excel数据分析实战论文标题：EXCEL数据分析的理解运用摘要数据分析是指通过比较被审计单位数据的实际状态与理想状态，建立审计分析模型，对审计进行跟踪，并完成对相关审计证据的收集。从复杂的数据中提取有用数据是进行数据分析的主要目的，并以所提取的信息为依据来探索相关内在规律。在实际操作过程中，人们可通过数据分析来制定出科学的行动方案。人们所进行的数据分析都是为了实现对相关数据的分析，并将其作为有用信息进行使用，该过程需要用到质量管理体系。在数据分析过程中，需要先在市场上做出调研，接下来在完成售后服务以及最终处理，这需要所提取的数据足够准确，只有这样才能够使产品变得更加有效。在另一个例子中，企业领导者必须使用市场研究来分析数据以确定市场趋势并制定适当的生产和销售计划。因此，数据分析有着比较广阔的应用空间。数据分析被用到了各个领域之中。通常数据分析的整个过程需要经历下述三个阶段。1.探索性数据分析。在完成对数据的初次获取时，可能数据中夹在这各类无用信息，但是法律却是无形的。在完成绘制工作之后，通过对各类方程的拟合以及对各类特征量的运算之后，最终以表格的形式将数据呈现出来，实现对正则形式的探索。并对所使用的提取数据的手段以及数据的来源进行确定，揭示出其内在规律。2.模型选择分析。以探索性分析为依据对一些可能模型进行提出，并最终完成对所选模型的确定。3.推理分析。以数理统计的方法来实现对模型类型的推理，并对模型可靠性进行判断，并进入到数据分析环节。数据分析过程十分复杂，无论是对信息需求的识别以及对数据的收集以及分析，还是对数据有效性的评估，都是数据分析必不可少的流程。一、识别信息需求要想对数据分析过程有效性进行确定，就需要先对信息需求进行确定，它能够确定出数据收集以及分析的方向。管理者需要为信息需求负责。管理者需要以现实需求为依据来对信息要求进行提出，以过程控制为研究对象，管理者需要通过对信息是否能够对过程输入以及输出作出判断，确保资源得到合理化分配，不断优化过程活动，使其能够正常发挥作用。二、收集数据数据分析过程离不开对有效信息的收集。组织需要对收集内容以及收集手段进行计划。规划应考虑：1将已确定的要求转换为特定要求。例如，在评价供应商时，所收集的数据可包括相关数据，如工艺能力和测量系统的不确定性；2澄清何时、何地和通过何种渠道和方法收集数据；3记录需要具有可用性；通过对相关措施的执行来避免数据出现丢失，确保其准确性以及有效性。三、分析数据在进行数据分析时，需要先对数据进行收集，再完成对数据的相关处理以及分析，从而使数据成为有用信息。以下是常用的数据分析工具：无论是直方图、因果图以及控制图，还是排列图、分层图、散步图以及调查表，均属于传统工具，；而新型工具也包括其中，其中关联图、矩阵数据图、系统图以及矩阵图较为常见，计划评审技术、KJ法以及PDPC法则为新兴的数据分析工具。四、数据分析过程的改进质量管理体系种的核心部分便是数据分析。管理者需要以对下述问题额分析为依据来对决策信息的实际作用作出评估；(1)决策信息的全面性、准确性以及时效性如何；（二）随着质量管理系统而非不断升级，所收集到的信息能够对现实需求进行满足，能够有效地通过对数据分析的运用来解决现实问题；（三）是否具备明确的数据收集方向，能否在开放的信息渠道中完成对正确数据信息的获取；(4)数据分析手段是否具有科学性，对风险因素的控制能力如何；(5)提取数据样本是否具有代表性。关键词：Excel数据分析；收集数据；处理数据；实践运用和操目录TOC\o'1-3'\h\z\u第一章绪论 -1-一、暑期短期培训的背景和意义 -1-第二章数据分析具体步骤 4一、获取数据 4二、数据抽取 6三、数据合并 8第三章结论 36一、数据分析的分类 36参考文献 43附录1标题 44致谢 49第一章绪论一、暑期短期培训的背景和意义如今，国内计算机技术取得迅猛发展，计算机在各个行业的应用日益增多。随着大多数行业对金融建筑信息需求的不断增长，EXCEL等数据分析工具的应用已成为企业金融建设的必备工具之一。由于其强大的数据分析功能，它可以对更复杂的数据进行分类和分析，并将其作为数据分析、传输和共享的载体。因此，在企业信息统计相关工作中，利用EXCEL数据统计工具可以有效地提高工作效率，通过简单、有效的信息来对复杂而又繁杂的企业信息进行反映。1.Excel数据分析工具的功能和优势如今，数据分析工具已经是Excel工具的一项常用工具，企业常用来对相关预测功能进行开发，所以，在金融领域中，数据分析工具得到了广泛运用。（1）Excel数据分析工具的功能对于传统企业的财务管理而言，其大多数工作都是以数据集成为基础的。数据主要采用手工操作等传统方法进行组织。这限制了公司财务管理的效率，并增加了工作过程中出错的可能性。然而，当excel数据分析工具以表格的形式输入和排列数据时，它可以有效地避免传统的数据排序工作中的错误，然后从表中添加或减去，这样你就可以更有效地过滤你需要的信息。函数作为一种直观有效的数学工具，能有效地避免计算误差和数据处理精度。功能工具的干预可以有效地避免干扰信息的影响，提高用户的工作效率，对中国企业财务管理的工作内涵产生一定的协调效应。excel数据分析通过输入用户所需的相关数据，以图形形式向用户提供数据信息。饼图，直方图等图表类型，不仅可以有效提高数据信息的直观性，还可以根据用户的要求提供各种图表类型..用户能够将图表工具运用到公司财务管理之中，帮助公司财务作出科学的决策。以该数学模型为研究对象，通过对数据分析工具的使用来来实现对其EXCEL的仿真分析。Excel对大量数据分析方案进行了提供，其中规划分析、方案的创建以及模拟分析是其主要内容。以此为依据，企业管理者可通过对Excel数据分析工具的使用来对相关数据信息进行输入。不仅能够使管理者的工作效率得到提升，并能够使用户工作流程得到简化，进而使用户决策效率得到提升。（2）Excel数据分析工具的优势在国内市场经济取得迅猛发展的背景下，在国内经济建设中，区域经济体系建设扮演着越来越重要的角色。在该环境条件下，中小企业被重视起来，成为了经济体系中重要的一部分。财务管理环境以及经济体制的复杂性限制了企业发展，要求企业财务具备更科学的管理体系。在市场环境日益复杂的背景下，传统企业财务管理工作无法迅速对新时期进行适应。所以，财务软件的出现则解决了这一问题，使得企业管理财务能够迅速地对新时期要求进行适应。从企业发展角度进行分析，企业财务管理者可借助于对数据分析工具的使用来解决各类问题。对于传统数据分析工具而言，往往其接口功能过于单一，在功能的实现方面存在着一定局限性。功能差、成本高的缺点使得企业在应用过程中不利于企业自身的发展需要。能够极大地提升对问题的处理效率。（3）不同于传统数据分析工具，Excel数据分析工具具有以下突出优势：首先，Excel是一款微软产品，具有极为简单的使用界面以及功能设计，功能强大，直观。传统的金融软件有高度固定的设计，其自身的数据设置是无法改变的。因此，在使用过程中存在许多不便之处。而Excel数据分析工具的自定义函数等功能,可有效地对该问题进行解决。借助于对表格形式的调整，能够确保使用过程具有灵活性。其次，具有较强的流动性。人们很少对传统数据分析工具进行使用。因为软件在功能方面存在着局限性，传统数据分析工具的适用面较窄。而EXCEL数据分析工具则具有极其广泛的适用范围，在大部分行业中都能得到应用。然后是具有有限的使用对。excel数据分析工具具有更加简单的操作方式，用于公司财务管理的大部分管理工作。同时，由于自身操作的困难，大多数行业的工人都能很快地熟悉软件功能的应用。第四，传统的财务软件通常对企业使用的计算机配置和系统有特定的要求。在一些中小企业，如果所使用的计算机类型不符合财务管理软件的要求，将导致企业财务管理成本的急剧增加。EXCEL数据分析工具可以与大多数操作系统和企业数据库快速连接，在企业的财务管理中实现数据源的迁移2.数据分析的主要方法描述性分析，诊断分析，预测分析和指导分析。（1）描述型分析：发生了什么？这是最常用的分析方法。在商业中，这种方法为数据分析师提供了重要的指标和商业指标。例如，月损益表。数据分析人员可以使用这些账单获取大量客户数据。了解客户的地理信息是描述性分析的方法之一。视觉工具可以有效地增强描述性分析提供的信息。（2）诊断型分析：为什么会发生？诊断数据分析是对数据分析进行描述的下一个流程。诊断分析工具可通过对数据分析器的使用来实现对描述性数据的评估，进而完成对核心数据的深入分析。（3）预测型分析：可能发生什么？预测是进行预测分析的主要目的。通过预测模型可实现对未来相关事件的预测，完成对量化数据的预测，并对事件可能发生时间作出精准判断。预测与数据成员多样性存在着密切关系，当环境不断发生变化时，可通过预测来对科学的决策进行确定。预测模型被广泛地应用于各个领域之中。（4）指令型分析：需要做什么？数据值和复杂性分析的下一步是指令分析。指令模型基于对正在发生的事情、正在发生的事情以及可能发生的事情的分析，以帮助用户决定采取什么行动。一般来说，命令类型分析不是一个单独的方法，而是一种分析方法，需要在所有前面的方法都完成之后才能完成。例如，交通规划分析考虑了每条路线的距离，每条路线的速度以及当前的交通控制，以帮助选择最佳的本地路线。3.Excel数据分析的主要内容以数据分析计划为依据来完成相应的数据分析，市场研究人员定期对数据分析结果进行提取。数据统计分析变得更加科学而有效：公司的业绩考核系统以及人员管理手段；编码人员的专业素养以及公司培训结构，建立录入数据库，检验数据库以及数据的错误。第二章数据分析具体步骤图2-1数据分析技术图2-1数据分析技术图2-1数据分析技术图2-2数据分析过程一、获取数据1.数据导入点击数据--获取外部数据文本导入：数据自文本—文件原始格式(简体中文GB2312)—根据逗号分隔—注册日期(日期)号码(选择文本)文本和常规的区别：举例说明数据库导入：数据自Access数据透视表(表容量大时候不合适)号码放到值区域字段值设置(求和改成计数)--品牌放到行网站导入：网址：数据--自网站--选择导入数据区域(点击箭头)右键--数据范围属性--设置刷新频率(5分钟)表2-1数据规范序号数据规范1数据表由标题行(字段)和数据部分(记录)组成2表的第一行是表的字段名称。第二行不能重复。3第二行起是数据部分，数据部分的每一行数据称为一条记录，并且数据部分不允许出现空白行和空白列，数据要保持完整性4一个单元格只记录一个属性数据，切勿复合记录，有一说一5数据表中不能有合并单元格存在6数据表需要以二维表的形式存储2.数据清洗方法1：菜单删除法方法2：标识法方法3：高级筛选法注意：各种方法的优缺点3.学习和了解工作表操作界面图2-3标题栏1)标题栏标题栏在工作表的顶部，最左边的[控制菜单]按钮允许您最大化、最小化和关闭。控制菜单旁边的几个功能键的位置称为快速访问工具栏。它主要用于添加用户经常使用的工具。您可以通过单击右边的下三角形按钮来自定义，以快速访问工具栏。2)功能区函数区域位于标题栏下，并为要使用的工作表提供命令。它包含不同的选项卡。每个选项卡由不同的细化[组]组成，每个细化由不同的命令组成。单击命令按钮来执行相应的命令。组右下角的一些按钮有一个小箭头，这意味着单击此按钮将弹出一个包含更多命令的对话框界面。某些命令会导致上下文工具选项卡，例如图像工具，图表工具等。3)编辑区[编辑栏]位于功能区域的下方，包括名称框、取消插入功能按钮和编辑栏。列号位于编辑的列的底部和工作表的上方。列的名称大写为英文字母。单击相应的列号以选择列。行号垂直连接到工作表左侧的列号。阿拉伯数字用作行号。您也可以单击行号来选择行号。在行号和列号的交集处，有一个面向工作表的三角形，它是所有工作表按钮的快速选择。4)状态栏工作表标签处在第一部分，对工作表名称进行显示。对工作表选项卡进行单击，实现对各类工作表的切换。滚动条的右半部分调整工作表的显示。状态栏的第二部分显示有关当前活动的信息，包括平均值，总和，计数等，并且可以自定义。它的右半边是工作簿视图按钮。单击此处可切换视图并显示缩放以调整工作表的显示大小。在进行数据分析时：以工作表格式规则为依据，行名由列和行组成：行名：1,2,3,4列名：A,B,C,D单元格名：列名+行名(b5c6)数据表中的所有记录都不能重复不允许合并的单元格（列）的结构。二、数据抽取①新建一个工作簿，然后另存为xls和xlsm格式（启用宏的工作簿）。完成对500个工作薄的提取后，通过一个文件夹将其与该工作薄放在一起。②按住Alt+F11打开编辑代码的界面，新建工程，把完成代码粘贴进去。Sub循环打开工作簿提取固定位置数据()Sub循环打开工作簿提取固定位置数据()Application.ScreenUpdating=Falsemyfile=Dir(ThisWorkbook.Path&"\*.xls*")DoWhilemyfile<>""Ifmyfile<>ThisWorkbook.NameThenSetwb=Workbooks.Open(ThisWorkbook.Path&"\"&myfile)a=a+1ThisWorkbook.Worksheets(1).Cells(a,1)=wb.Worksheets(1).Range("d2")'需要修改range("d2")为你需要提取的单元格地址wb.CloseFalseEndIfmyfile=DirLoopApplication.ScreenUpdating=TrueMsgBox"完成"EndSub图2-4图2.4提取方法③运行代码，让程序自动计算。数据透视表法(统计重复次数)选中所有数据--插入--数据透视表(默认设置)--号码放到行号码放到值--得到号码的统计数据--选择一个右键--排序可以得到排序的结果2)菜单删除法(删除重复值)选中所有数据--数据--数据工具--删除重复值，勾选号码--发现34个重复值，已将其删除，保留23个取消这步操作--勾选号码和开通业务--发现28个重复，保留29个通过条件格式标识法(标记重复值)来对数据(号码)进行选中--开始--条件格式--突出显示单元格规则--重复值告诉了那些号码重复但是没有去掉重复值高级筛选法(得到重复结果)选中数据(号码)--数据--排序和筛选--筛选(高级)将筛选结果复制到其他位置选择不重复的记录--复制到(筛选后结果显示)得到了去重复的结果，但是没有告诉你重复了几次函数法(Countif)--得到重复次数空白列单元格处--公式--插入函数--找到函数COUNTIF--Range(筛选的范围)快捷键：ctrl+shift+向下箭头Criteria--(筛选条件)--选择第一个号码--点击小十字缺失数据处理取消合并单元格定位条件：Ctrl+G或F5自动填充：Ctrl+Enter打开缺失数据处理.xlsx文件选中手机品牌区域--开始--对齐方式--设置单元格对齐方式合并单元格(勾去掉)Ctrl+G定位条件点击定位条件--选择空值--按=和上箭头(选中)再按Ctrl+Enter进行填充空白数据处理打开空白数据处理.xlsx文件查看有空格的省份(如福建)--开始--查找和选择--替换查找内容(输入一个空格)--替换为(不填写)--全部替换快捷键：Ctrl+H方法2：用TRIM函数选择河北旁边单元格--公式--插入函数--选择TRIMText(选择河北)--点击小十字字段拆分（1）菜单法数据然后进行分列，全选—点击数据--数据工具--分列—然后选择固定宽度--选择分列长度舍弃后面的--点击另一半(选择导入此列)—目标区域为新插入列这是只导入目标列内容注意：插入几条竖线就分为几个部分（2）函数法Mid、Left、Right打开字段拆分-手机号码.xlsx文件截取长度为7的手机号码：公式--函数--left函数(从左边开始截取指定位数)全选第一行并输入输入：=left第一个参数：号码列第二个参数为截取长度：7(位号码)记录拆分：随机抽样：Rand(随机数)+Rank(排名)+填充+VLOOKUP打开随机抽样.xlsx文件号码旁边，随机数列，输入：=Rand()回车生成随机数--双击小十字（3）Rank函数排名选中排名列第一行：=RANK()第一个参数：按照什么排序-选择第一个随机数第二个参数：选择范围--选择随机数整个列第一个排名生成后双击小十字生成所有的排名（4）按字段拆分需要抽取100个号码(生成1到100的序列号)序号1右下角变成小十字，按住ctrl下拉100行使用VLOOKUP函数：公式选中号码框第一行--VLOOKUP函数第一个参数为序号：F2(根据什么找找什么)第二个参数为选择的范围：AB列(在哪儿找)第三个参数为找到第二列号码：2(从条件列起相对应的第几列)匹配模式为第四个参数：0--精确匹配(精确匹配或模糊匹配)1--模糊匹配三、数据合并1.字段合并函数法：Concatenate、&(不建议使用，输入容易出错连接复杂)日期1：靠左排列文本型数据(不能进行计算)日期3：靠右排列数值型数据(数值型日期才是真正的日期)&：=A2&"-"&B2&"-"&C2concatenate函数的语法格式：=concatenate(text1,[text2],...）选中日期旁边空格--插入函Fx--Concatenate--第一个参数为年(A2)、“-”(必须要双引号)、第三个为月(B2)以及"-"分别为前四种参数；第五个参数为日(C2)(其中双引号为英文双引号"-")文本格式(不可以进行计算的)注意：文本格式--保存内容为字符串--不具备四则运算功能例如：ID号，学号，电话号码和其他默认状态，文本格式单元格左对齐，数字单元格右对齐;2.字段匹配单条件：VLOOKUP(精确匹配)大白话说就是=VLookup(根据什么查找什么,在哪儿找,从条件列起相对应的第几列，精确或模糊匹配)打开单条件匹配.xlsx文件公式VLOOKUP函数(B2)第一个参数号码表--A2元素第二个参数：匹配区域--品牌库表(A,B列)第三个参数：返回数据对应查找数据表第二列号码表--2列--就是品牌第四个参数：精确匹配0，模糊匹配1=VLOOKUP(A2,品牌库!A:B,2,0)3.多条件匹配(公司和部门都相同时，匹配员工数和收入)需要同时满足公司与部门相同时，才能将对应的员工数及收入匹配到右表员工数：执行时：ctrl+shift+enter同时按=VLOOKUP(G2&H2,IF({1,0},A:A&B:B,C:C),2,0)收入：执行时：ctrl+shift+enter同时按=VLOOKUP(G2&H2,IF({1,0},A:A&B:B,D:D),2,0)注意：查找区域第一列为：公司&部门第二例为：员工数(或者收入)第三个参数，返回数据对应于在查找数据的第二列注意：if（条件,条件为真的返回值,条件为假的返回值）=VLOOKUP(条件1&条件2,if({1,0},条件1范围&条件2范围,结果范围),2,0)注意：同时按住CTRL+SHIFT+ENTER三键结束，因为这是数组公式4.关联匹配关联匹配类表的复杂程度与函数的使用数量之间具有正向相关性。另外，手表习惯的好坏将影响到对功能使用的数量。Lookup=Lookup（对值、值的位置以及返回相应位置进行查找）Vlookup=Vlookup(查找的值，哪里找，找哪个位置的值，是否精准匹配)Index＝Index（查找的区域，区域内第几行，区域内第几列）Match＝Match（对指定值、所在区域以及方式参数进行查找）返回值所在的位置。Row返回单元格所在的行Column返回单元格所在的列Offset原点为坐标系，对该坐标系进行建立，对面积以及数值的返回从原点出发。正数则说明向下或向右，而负数表示相反。逻辑运算类常用的And、OR、IF、IS函数计算统计类计算、分析和统计的基本功能是以描述性统计为基础的。具体含义在随后的统计章节中重新扩展。Sum／Sumif／Sumifs5.数据计算数据计算--简单计算：加减乘除简单计算.xlsx中：销售额=销售数量*单价D2空格输入：=B2*C2(双击小十字批量完成)数据计算--函数计算日期计算--函数法：DATEDIF(起始日期,结束日期,"日期格式参数")DATEDIF在函数库中找不到(日期格式参数:Y年M--月D--日)打开：日期计算.xlsx计算工龄=DAT数据标准化常用的数据标准化为0-1标准化打开：数据标准化.xlsxx文件0-1标准化框输入：=(C2-MIN($C$2:$C$14))/(MAX($C$2:$C$14)-MIN($C$2:$C$14))绝对引用以F4-->C2:C14-->$C$2:$C$14--为依据，其列标以及行耗为绝对地址符“$”，共同组成了绝对地址，对公式周围进行复制不会改变相关数据。4.加权求和函数法：Sumproduct(区域1,区域2)打开加权计算.xlsx文件综合得分框输入：==SUMPRODUCT(B2:F2,权重!$B$2:$F$2)第一个参数：数据区域(B2到F2)第二个参数：权重区域(B2到F2)按F4固定权重区域权重表：权值选择要用绝对引用地址F46.数据分组函数法IF函数--IF(条件,满足条件结果,不满足条件结果)打开：数据分组-IF分组.xlsx文件，IF函数有层数限制=IF(B2<30,"[0,30)","100元及其以上")进一步细分，复制上面这个进行嵌套第三个参数复制之前函数==IF(B2<30,"[0,30)",IF(B2<60,"[30,60)","100元及其以上")修改第三个条件：如下=IF(B2<30,"[0,30)",IF(B2<60,"[30,60)",IF(B2<100,"[60,100)","100以上"))7.数据分组之VLOOKUP函数模糊匹配功能VLOOKUP函数数据分组--数据分组对应表函数法：VLOOKUP(模糊匹配)0精确匹配1模糊匹配打开数据分组-vlookup分组.xlsx月消费旁边--选中--插入函数VLOOKUP第一个参数：根据什什么找(月消费B2)、在哪儿找(G:H)、从条件列起相对应的第几列(2)以及精确匹配或模糊匹配(1模糊)分别对应着四种参数。8.数据转换行列转置菜单法：选择性粘贴转置打开行列转置.xlsx文件选中表格Ctrl+c复制--选中一个空格开始--粘贴--鼠标放到转置上显示预览效果效果满意了确认点击转置(T)类型转换1(文本转数值)打开数据类型转换.xlsx文件文本-->数值(sheet1文本转为数值)选择性粘贴运算(文本转数值,数据统一乘1或者加0减0)复制1--选中需要转换的区域(A列)开始--粘贴--选择性粘贴--运算(包括部分)--乘注意：靠左排列文本型数据(不能进行计算)靠右排列数值型数据智能标记转换为数字选中A列中所有数据(2--42行)右侧智能标记(黄色菱形)转换为数字(第二项)数据--分列(文本转数值)推荐优先选择使用只用第三步，前面两步跳过选中A列数据数据数据工具分列默认选择下一步常规(数据格式将数值转换为数字)常规格式，系统则会根据单元格中的内容，自动判断数据类型**类型转换2(数值转文本)打开数据类型转换.xlsx文件(sheet2数值转文本)数据--分列选中A列数据--数据--数据工具--分列第三步(列数据格式)--文本Text函数--数据旁边选中空格--公式对函数进行插入Text函数将数值转为文本，以自身需求为依据来对显示格式进行选定A2单元格(要对格式单元格进行调整)为第一个参数=TEXT(A2/10000,大数据挖掘专家"￥0.0万")加上元（￥）是人民币的符号类型转换3(数值转日期)打开数据类型转换.xlsx文件数值-->日期(sheet3数值转日期)设置单元格格式日期选中B列--开始数字常规下拉框--选择短日期数据分列选中A列--数据--数据工具--分列第三步(列数据格式)--日期YMD类型转换4(多维表转一维表)将多维转一维.xlsx表打开数据透视表法：多重合并计算(第一步Alt+D第二步按+P)弹出--数据透视图向导以及数据透视表选择--多重合并在数据区域内完成对单页字段的创建--连续下一步选择区域为二维表表格区域--添加--完成双击--总计最后一个单元格(右下角)9.数据分析图2-5数据分析数据分析的基本方法（1）对比分析（2）同比同比增长率＝（本期数－同期数）/同期数*100％（3）环比月度比较便是环比，比如对7、8月份进行比较。环比增长率＝（本期数－上期数）/上期数*100％。计算方法：通过“数据透视表”来对模式-%进行显示，差异特定操作方法：对数据区域单元格进行右击，弹出相应的菜单，对“字段设置”进行点击；选中“弹出数据透视表字段设置”，对“选项”进行单击，弹出对话框；对“数据显示方法”进行单击，下的下拉箭头设置各种数据显示方法。（4）结构(占比)分析(定性分组)比例计算：所寻求的值/总值的比率。（5）分布分析根据分析目的，将数值型数据进行等距或不等距的分组方法：数据透视表分组，功能：等距分组，操作：直接使用透视表分组功能。（6）在对两个变量进行数据分析时，常常会用到交叉分析。通过二维交叉表来对统计分析数据进行分类，行以及列变量分别由各类相关变量来充当。表中两个变量的交叉节点是变量的值，变量之间的关系反映在表中。（7）矩阵分析操作步骤：首先定性分组，计算数据的平均值，平均值计算方法：在数据透视表的计算区域中，右键单击数字字段设置-平均值，将数据透视表数据复制到新的位置，并制作散点图（矩阵），方法：选择月平均消耗量和月平均流量-插入-散点图。（8）重新绘制x/y的坐标轴原因分析1)结构分析法结构相对指标(比例)=（总体某部分的数值/总体总量）*100%2)杜邦分析法通过对比率间内在关系的运用来对财务比率综合分析模型进行建立，进而实现对企业经营绩效以及来财务状况的综合性评价。3)漏斗图分析法将相应的流失率以及转化率提供给用户，从而反映出网站中的各类业务都十分热门，并对商品交易状况进行反映4)矩阵关联分析法矩阵法是一种典型系统综合评价手段，通过对各类评价指标的列举来反映出其实际作用以及影响。数据分析的图表表示图2-6矩阵关联法你想要表达什么图2-7分析什么你想要分析什么图2-8分析类型10.可视化各种形式（1）多表关联分析实质：将多个表连接成1个表，但还是对1个表的分析)注意：连接要使用两个表的公共属性(列)（2）RFM分析R:购买时间间隔（时长）；F：购买次数；M：购买金额；R：datedif计算时间间隔；F:计数；M:平均值。11.数据展现（3）双坐标轴图图2-9可视化图表类（4）目标完成率图作用：反映业务目标的完成情况，操作：类似双坐标轴操作，注意：把完成值，绘制在次坐标轴上，格式设置：1.系列图形的填充色，线条色，系列间隙宽2.隐藏次坐标轴3.给完成值，添加完成率的数据标签step1：插入柱状图图2-10插入柱状图图2-11调整坐标轴格式1图2-12调整坐标轴格式2Step2：将左纵坐标轴数值改为同右侧数据，删除右侧数据标签图2-13调整标签图2-14图表标题Step3:通过XYtablelabel添加数据标签图2-15添加数据标签（5）雷达图step1：选中数据，插入雷达图图2-16插入雷达图step2：将小数点位数去除图2-17调整数据（6）矩阵图矩阵图在散点图的基础上绘制而成的。作用：用两组相关数据，对我们的客户进行定性分类step1：选择数据，插入散点图（注意：插入散点图时，所选数据中不含所对应的表头）图2-18插入散点图step2图2-19设置坐标轴格式1图2-20调整坐标轴格式2同理，选择纵坐标轴，设置对应数字。将横纵轴标签改为无，将图表边框线条去除（“设置图表区域格式”“边框”“无线条”）step3：添加产品标签图2-21添加产品标签1图2-22添加产品标签2step4：绘制相关指标标签图2-23绘制相关指标标签（7）漏斗图制作作用：一般用来表示，一个商业行为的变化过程根据叠加柱图原理，实现了漏斗图。生产前要计算的数字数(该数字的目的是将目标数据压缩到中间)，如下所示：图2-24漏斗图计算方法step1:选中数据，插入堆积条形图图2-25插入堆积条形图step2：将鼠标放在垂直轴上，右键单击以设置轴格式，然后单击“反向顺序”类别，如图左侧所示。图2-26设置坐标轴格式step3：对调占位数据与人数的位置。“选择数据”点选下移按钮图2-27数据设置1图2-28数据设置2图2-29数据设置3step4：将占位数据条形图部分改为“无填充色，无边框”图2-30图形设置step5：可借助XYchartlabels添加转化率标签；可添加系列线条使漏斗图更直观（设计--添加图表元素--线条--系列线条）图2-31添加要素旋风图（金字塔图）step1：选中数据，插入二维条形图图2-32插入条形图step2：选中A公司系列，右击“设置数据系列格式”，勾选“次坐标轴”图2-33生成次坐标轴图2-34图表显示step3：将两个坐标轴的数据大小调整为相同的。图2-35调整坐标轴数据step4：对次坐标轴进行选中，“设置坐标轴格式”，对“逆序刻度值”进行选中，并将次坐标轴标签，设置为“无”图2-36设置坐标轴格式图2-37生成图表step5：选中纵轴标签，标签位置设置为“低”，指标标签即可移到最左侧图2-38调整标签图2-39生成图表step6:将横坐标数值类别改为“自定义”，即可显示正数。添加数据标签图2-40添加数据标签图2-41生成图表（8）帕累托图帕累托地图用于质量、原因分析等，遵循二、八条原则。制作要求：1.折线的起点要与原点重合2.折线的第二个点要与第一个柱形的右上角重合3.折线的最后一个点为最高点，100%图2-42图表样式step1:先绘制直方图。选中数据，插入柱形图图2-43插入柱状图step2：将纵坐标轴最大值改为1000，分类间距调为0图2-44调整纵坐标1图2-45调整纵坐标2图2-46绘制折线图1图2-47绘制折线图2图2-48绘制折线图3图2-49绘制折线图4step3：将右侧坐标轴数据最大值改为100%。接下来，您需要将直线图的起始点与原点重合。“设计”“添加图表元素”“坐标轴”中选择“次要横坐标轴”，次要横坐标轴显示。图2-50添加要素图2-51设置横坐标轴step4：左右两侧标签设置刻度线图2-52设置纵坐标轴1图2-53设置纵坐标轴2图2-54设置纵坐标轴3（9）迷你图操作步骤：第1步：插入计算项：在数据透视表的中值区域内，对某个单元格进行选中-分析-计算-字段、项目和集-计算项图2-55插入计算项图2-56迷你图制作1图2-57迷你图制作2图2-58迷你图制作3步骤2：选择数据范围和迷你位置，单击“确定”，然后插入mini选择一个迷你弹出窗口来创建迷你窗口。图2-59迷你图制作4选择数据范围图2-60迷你图制作4选择放置迷你图的位置图2-61迷你图制作5最后呈现的是插入后的迷你图图2-62迷你图制作5步骤：1.插入—迷你图（中间选一种图形）--数据范围（选择对应的数据）。还可以标记首点和尾点，等其它标记2.B列。条形图。开始—条件格式—数据条（中间选择一个格式）3.C列。色阶。开始—条件格式—色阶（中间选择一个格式）4.D列。图表集。开始—条件格式—图标集（中间选择一个格式），都可以指定规则5.E,F列。其它图标集，开始—条件格式—图标集（中间选择一个格式）图2-63迷你图制作6图2-64迷你图制作5if(mod(mid(身份证号,17,1),2)=0,"女","男")​函数=IF(MOD(RIGHT(LEFT(B2,17),3),2),"男","女")中国公民身份证号码用15位数表示，其中15位是奇数，升级后的身份证号用第17位奇偶校验表示。说明：mid()--提取倒数第2位mod()--倒数第2位对2求余if()--判断求余的结果，0时为女，否则为男（10）出生日期的计算text(mid(身份证号,7,8),"00年00月00日")说明：text()--将mid提取的8位数字，以日期形式显示mid()--提取中间8位（11）年龄计算提取出生日期1、选定目标单元格。2、输入公式：=TEXT(MID(C3,7,8),"00-00-00")。3、Ctrl+Enter填充1、选定目标单元格。2、输入公式：=DATEDIF(D3,TODAY(),"y")。3、Ctrl+Enter填充。函数：datedif(出生日期,today(),"y")说明：datedif()--计算两个日期的时间跨度today()--返回今天的日期函数为【=YEAR(TODAY())-YEAR(G2)】。显示形式：11年3个月datedif(入职日期,today(),"y")&"年"&datedif(入职日期,today(),"ym")&"个月"时间的本质：取小数部分*24小时=最终时间图2-65年龄计算图2-66数据处理第三章结论一、数据分析的分类描述性数据分析，又被称为初级数据分析，交叉、平均以及对比等分析法是其常见类型。探索性数据分析，又被称为高级数据分析，主要用来对数据特征进行发掘。验证性数据分析，它也是一种高级数据分析，主要用来对假设的正确性进行验证。1.数据分析5个阶段（1）数据收集直接对数据进行获取的数据被称为第一手数据；通过对被加工处理之后的数据进行获取的数据被称为二手数据。（2）数据处理目的：有针对性地从各类繁杂的信息中实现对有效数据的提取，将其作为有效信息来对相应的现实需要进行满足。（3）数据分析数据挖掘：它是一种更深层次的数据分析。其中关联、聚类、分类以及预测是其所能实现的主要功能。（4）数据展现常用的数据图具有极为丰富的形式，其中不仅包括折线图、饼图、散点图以及条形图等常见的几何图形，还包括金字塔图、漏斗图。矩阵图以及雷达图等新型图形。（5）报告撰写构建合理的分析结构，有层次地对课题内容能给进行介绍，使读者能够轻松地把握报告所研究的具体内容，在得出相关杰伦的同时，还需要有建议或解决方案（6）具体操作数据收集阶段数据处理阶段首先，清理数据！清除冗余数据过滤，完成丢失数据，更正或删除不正确的数据。此时，对下列函数进行使用：缺失数据【IFAndOr嵌套函数等】数据重复【（COUNTIF函数），删除重复项】数据抽样【Left，Right，CONCATENATE(文本1，文本2)，VLOOKUP】数据分组【VLOOKUP函数，采用近似匹配，SEARCH函数】数据计算【AVERAGE、SUM、MAX、MIN，Date，If】数据抽样【RAND函数，RAND()】2.数据分析阶段图3-1数据分析（1）对比分析法如劳动价值与目标值之差，本月与上月之比较，与公司各部门之比较，以及竞争行业之比较，应注意计算范围之计算方法应一致，目标应一致。指标的类型应该是一致的。（2）分组分析法如何用EXCEL进行数据分组（3）结构分析图3-2结构分析（4）平均分析法图3-3结构分析（5）交叉分析法图3-4交叉分析法通过对Excel2013数据透视图的使用来实现Word联盟从一维到二维表的转变，综合评价分析方法：图3-5交叉分析法（6）杜邦分析法图3-6杜邦分析法杜邦分析了主要财务比率之间的关系，建立了综合财务比率分析模型，对公司财务状况和经营绩效进行了综合分析和评价。根据杜邦公司的分析图表和内部关系，对相关分析指标进行整理，直观地反映企业财务状况的总体情况和经营结果。（7）漏斗图分析法图3-7漏斗分析法漏斗图不仅为用户提供了业务中的转换率和损失率，还揭示了网站上各种服务的受欢迎程度。虽然漏斗图无法评估网站关键流程中每一步的转换率，但通过比较不同企业和不同客户群体的漏斗图，仍然可以在网站上发现问题。（8）矩阵关联分析法图3-8关联矩阵法具有综合性评价功能。它可借助于矩阵来对各类度量标准进行表示，并能够对各个选项间所存在的关系进行反映，还能将度量标准值展示给读者。（9）其他高级分析法图3-9其他高级分析法（10）数据透视表图3-10数据透视表3.数据展现根据数据关系选择图表如何制作图表非常精美的Excel文档？瀑布图、柱形图、条形图以及饼图是其主要成分；通过帕累托图、条形图、气泡图以及柱形图进行排序；由柱形图以及折线图来对时间序列进行反映；由气泡图、散点图、对称条形图一ii柱形图来对其相关性进行反映；通过雷达图来比较多重数据。4.图表注意事项确保图表的有效性，使各个图表均能够实现相应功能，以简单性原则对图表进行选取，标题能够简单明了地对观点进行反映。5.报告撰写对决策依据的提供、对分析质量的验证以及对分析结果的展示是数据分析报告的主要功能。报告类型专题分析报告定义：能够通过数据分析来对社会中的某个事件或者问题进行研究的报告。作用：决策者能以此为依据来对相关方案进行指定，最终是某种问题得到解决。特点：在内容以及分析上分别具有单一性以及深入性。综合分析报告定义：能够对社会中的某个时间以及问题所展开的数据分析进行综合性评价。联系性以及全面性是其主要特点。日常数据通报定义：通过对定期数据分析报表进行研究可实现对计划执行状况的反映，并在分析报告中进行原因分析。规范性、时效性以及进度性是其主要特征。对报告结构进行数据分析标题页标题类型：能够对基本观点进行解析，完成对主要问题的提出以及基本结论的概述。标题需要具备确切、简洁以及直接等特征前言分析背景对为什么要进行数据分析的现实背景进行阐述。分析目的对所选取的数据分析方式的原理以及选取原因进行介绍。分析思路我们怎样进行这方面的分析？主要方面是什么？正文它是报告中最长的部分，数据分析结果以及建议需要被包含在内。利用数据图表来充分地反映出相关文本的内容，并对两者所存在的内在联系进行阐述。最后对结论进行总结，并提出合理化建议。参考文献于洪彦,周山芙.Excel|统计分析与决策.高等教育出版社,200:45-47.宇传华,颜杰.Excel与数据分析.电子工业出版社,200