excel数据分析怎么学（excel与数据分析学什么）

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本文目录一览：

• 1、excel表格如何做数据分析

• 2、【数据分析】Excel数据分析全流程

• 3、数据分析需要学哪些?

• 4、请问EXCEL表格怎么做数据分析?

• 5、如何在excel中统计数据进行数据分析

• 6、一般用excel怎么做数据分析

excel表格如何做数据分析

在日常办公以及数据处理中，经常要把一些有规律的数据处理成图文，从而看起来比较直观。下面让我为你带来excel表格数据分析的 方法 。

excel表格数据分析步骤如下：

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2 0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。

在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

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【数据分析】Excel数据分析全流程

作为数据分析师excel数据分析怎么学， 清晰了解数据分析excel数据分析怎么学的步骤是非常重要的excel数据分析怎么学，有助于清楚把控整个数据分析的流程。

作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展。

那么数据分析流程包含哪些环节呢？

我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确 分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议 。

做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开, 常见的数据分析目标包括以下三种类型excel数据分析怎么学：

指标波动型 : 主要是针对某个指标下降了，上涨或者异常所做的分析， 比如DAU(日活跃用户数)降低了， 留存率降低了， 电商平台的订单数量减少了， 收入降低了，质量指标如卡顿率上涨的，分析的主要目的是挖掘指标波动的原因， 及时发现业务的问题。

评估决策型 excel数据分析怎么学：主要是针对某个活动上线， 某个功能上线， 某个策略上线的效果评估以及下一步迭代方向的建议，这些建议是指导产品经理或者其他业务方决策的依据。

专题探索型 : 主要是针对业务发起的一些专题的分析， 比如增长类的专题分析， 怎么提高用户新增，活跃，留存，付费， 比如体验类的专题分析， 如何提高用户查找表情的效率， 比如方向性的探索， 微信引入视频号的功能的用户需求分析以及潜在机会分析。

明确了数据分析目的之后， 第二步就是根据我们的分析目的，提取相对应的数据，通常这一个环节是利用 hive sql 从数据仓库中提取数据。

提取的数据通常要注意提取的维度和对应的指标个数，以电商app 的付费流失严重分析案例,我们需要提取的维度和指标可以根据具体的业务流程来(如图):

首先从维度上，我们需要确定好，比如时间维度我们提取的时间跨度是多长，比如今天的数据和昨天的对比，那就是取2天的数据，如果是这周和上周那就是十四天的数据。

设备维度的值是否需要提取ios和安卓的用户进行不同的平台的对比，分析付费流失严重是否主要发生在某个平台。

年龄、性别、地域维度，就是提取用户这些维度的信息， 主要是为了在哪一个年龄层， 哪一个性别，哪一个地域流失最严重。

新老用户的维度， 主要是从新旧维度上分析流失严重是否是集中在新用户还是老用户(如图所示)

确定好了维度以后， 接下来就是指标信息， 维度+ 指标才是一个完整的数据 。

因为需要分析每一个环节的流失情况，所以需要提取下单的每一个环节对应的指标的人数和次数。

基于这些人数和次数，我们可以计算每一个环节之间的转化率。

活跃浏览比 = 浏览的人数/活跃的人数

浏览添加比 = 添加的人数/浏览的人数

添加下单比 = 点击下单人数/添加购物车人数

成功下单率 = 成功下单的人数/点击下单的人数

当我们知道我们应该从哪里获取数据， 以及获取哪些指标数据后，为了保证我们提取的数据的质量，我们通常要对数据进行处理。

常见的数据处理有异常值处理，空值处理。举个例子， 比如我们在提取用户的年龄数据之前，我们需要去除掉年龄中的空的数据以及异常的数据， 异常的数据指得是比如年龄超过120岁这种。

数据处理好了之后，就可以开始分析，根据我们的分析目标，我们要选择合适的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。

常见的分析方法包括：漏斗分析， 相关性分析， 5w2h 分析， aha 时刻分析， 麦肯锡逻辑树分析法，用户画像分析，RFM用户分群，对比分析等方法，这些方法详细的介绍会在第三章展开， 在这里不做赘述

针对我们的订单流失的问题，典型的分析思路和方法是利用漏斗分析和用户画像分析。

漏斗分析主要是可以挖掘付费流失严重的主要流失环节是在哪里。我们发现付费流失严重主要是因为用户活跃到浏览商品的转化率从50%跌倒30%， 减少了20%，那就可以把问题定位到为什么用户浏览变少的问题上。

用户画像分析，可以帮助我们分析流失严重的用户是什么特征，比如什么样的年龄， 性别， 地域等， 那就可以知道这种流失是集中在哪一个年龄群体，哪一个地域群体以及其他的行为特征。

通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，俗话说得好，“文不如表，表不如图"，用图表可以更清晰展现你的结论，通常的可视化我们可以利用excel 自带的可视化的功能， 也可以通过python或者R脚本进行可视化。

常见的图表有: 柱形图，折线图，饼图，条形图，面积图， 散点图，组合图，箱线图

当我们利用图表把我们的数据分析结论展示出来以后，最后就是数据分析的总结的部分，主要分成我们得出了什么具体的结论以及给业务具体的建议，告诉他们改进的方向。

这就是一次完整的数据分析的流程，从分析目的到提取数据，到分析数据给出结论的完整的过程。

数据分析需要学哪些?

数据分析第一步就是要学习excel，从基本操作、函数公式、数据透视表、数组等等，都要熟悉。要重点说一下excel函数公式，个人觉得函数公式是数据分析的基础，拉个透视表实在不算啥，能熟练地运用函数公式，那才是牛人。

如果对编程很惧怕，那就直接跳过VBA，下面就是powerBI。powerBI的发展完全出乎我的预料，因为在我看来，powerBI就是一个可视化的工具，没有什么分析功能，但是学员以及学员的老板都喜欢，我也不好说什么。 powerBI在数据整理、可视化方面做得还不错，反正现在是热点。

数据分析软件

如果是比较专业地做数据，我建议学一个工具，就是SPSS，这个是统计分析的入门级大牌软件，SPSS搞清楚了，基本的统计概念、模型都搞清楚了。下面一个就是VBA，VBA是一个很传统老旧的工具，但是在excel环境中，超级实用。

曾经有学员跟我说，其实VBA就可以搞定大部分工作上的问题了。数据库方面也需要掌握，mysql是一个很好的选择，掌握了mysql，数据库的基本原理就清楚了。

再往下，就是专业数据分析工具了，有两个选择python和R，我个人倾向于python，python现在更流行热门一点。最后说一句，伤其五指不如断其一指，干任何事情讲的都是专业性，不太需要杂家，以上讲的工具，任何一个要做到牛人级别都很难，都需要努力学习。

请问EXCEL表格怎么做数据分析?

1、新建并打开excel表格，

2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，

3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，

4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，

6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。

如何在excel中统计数据进行数据分析

Excel 在当今社会运用得比较广泛，它通常作用于数据的统计、分析、对比等。而数据统计就能可以直观的对数据进行分析，今天我为大家带来了如何在excel中统计数据的 方法 供大家使用、学习。

如何在excel中统计数据进行数据分析

1，打开 Excel2010 ，输入数据，准备进行描述统计;

2，点击菜单栏的“文件”中的“选项”如图;

3，出现新的弹窗，点击“加载项”，在点击“转到”;

4，出现新的弹窗，将前面的“方框”都点上“对勾”，点击确定;

5，点击菜单栏“数据”，接着点击“数据分析”，如图;

6，出现新的弹窗，选择你需要的，在这里选择“描述统计”，点击“确定”;

7，出现新的弹窗，点击选择要做分析的数据区域，点击“确定”;

8，选择数据区域，返回如图;

9，选择输出数据的区域，返回如图;

10，在相应的方框前面到上对勾，并点击“确定”如图

11，出现分析结果，如图结束;

一般用excel怎么做数据分析

一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。

在数据分析工作之前的要有明确的分析目的，这是因为只有明确数据局分析的目的，才不会偏离数据分析的方向，在确定数据分析的目的以后，还要梳理好数据分析的框架，在确定好分析框架的体系以后，还需要结合实际情况去进行搭建分析框架。这样才能够保证数据的完整性。

而数据收集工作就需要明确数据了来源，一般来说，数据收集的途径有三种，第一种就是传统的手工录入数据，比如设置问卷调查表。第二种就是自动导入网上的数据，第三种就是导入文本数据。大家在进行数据收集工作的时候根据实际情况去进行数据收集方式的选择。

我们再来说说数据处理工作，数据处理工作有三个阶段，分别是数据清洗、数据加工、数据抽样。数据清洗工作就是用函数法和筛选法或者条件格式发去处理重复数据。使用定位输入或查找替换找到空白或以错误标识符显示的单元格，最常用的是以样本平均值代替缺失值，也可以用统计模型计算出来的值进行替换，或根据实际情况保留或删除缺失数据。利用IF函数检查错误或利用条件格式标记错误。而数据加工就有很多种方法，分别是数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。而数据抽样就是利用函数进行随机抽样。

接着我们说说数据分析，数据分析方法有很多，比如包括对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法等。而数据分析工具就是用Excel自带的分析工具就可以了，而这个自带的工具的功能是很强大的。

然后说说数据展现。一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字。所以，数据展现使用图表是现在的主流方式，那么图表的作用是什么呢？图表的作用就是表达形象化、突出重点、体现专业化。经常用的图表的类型有表格、饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图等。

最后就是数据分析的报告了，数据分析报告的要求就是需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义。 关于excel数据分析怎么学和excel与数据分析学什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 excel数据分析怎么学的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于excel与数据分析学什么、excel数据分析怎么学的信息别忘了在本站进行查找喔。

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