excel数据分析实战（excel数据分析实战题目）

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本文目录一览：

• 1、怎样用Excel做数据分析

• 2、怎样用 Excel 做数据分析

• 3、怎样使用excel的数据分析功能

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怎样用Excel做数据分析

前言

最近松懈了，花了很多时间在玩游戏看视频上，把学习计划耽搁了，总说要自律，但光说不做是没用的，最主要是自控能力太差了，得承认自己和大多数人一样，爱玩、不愿意迈出舒适区，“知行合一”，只四个字，大道至简，却超过99%的人都做不到。在前进的路上，希望自己能克服惰性，提升自控力，按计划耐心学习并践行。

1、数据分析步骤：

提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化

2、实践案例：

利用一份招聘网站的数据作为实战案例。

第一步提出问题：

1）在哪些城市找到数据分师工作的机会比较大？

2）数据分师的薪水如何？

3）根据工作经验的不同，薪酬是怎样变化的？

第二步理解数据：

初始数据有6875条，14项内容。

设置表格列宽（步骤如下图），显示全部内容，方便后续操作，最后保存。

第三步清洗数据：

这一步需要花费的时间占大部分，把数据处理成自己想要的样子。

1、选择子集：选择公司全名和公司ID两列并隐藏（取消隐藏方法：全选表格→开始→格式→隐藏和取消隐藏→取消隐藏列）

2、列名重命名：双击列名可以修改成自己想要的列名。

3、删除重复值：选择职位ID将其重复值删除（步骤如下图）

4、缺失值处理：选择职位ID列计数5032，选择城市列计数5030，城市列缺失两个数据。

查找并定位城市列的缺失值（步骤如下图），缺失值填上海。

缺失值处理的4种方法，根据情况灵活使用：

1）通过人工手动补全；

2）删除缺失的数据；

3）用平均值代替缺失值；

4）用统计模型计算出的值去代替缺失值。

5、一致化处理：对“公司所属领域”进行一致化处理（步骤如下图）

将原来的“公司所属领域”列隐藏，并将复制的列进行分列：

6、数据排序：

7、异常值处理：

第四步构建模型

第五步数据可视化

通过上面的分析，我们可以得到的以下分析结论有：

1）数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及新一线城市，如果你将来去这些城市找工作，可以提高你成功的条件概率。

2）从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。

3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。

对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有提升自己的能力，大概以后的竞争压力会比较大。

4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。

3、划重点：

1）分列功能会覆盖掉右列单元格，所以我们记得先要复制这一列到最后一个空白列的地方，再进行分列操作。

2）上面图片中的函数：IF(COUNT(FIND({"数据运营","数据分析","分析师"},L2)),"是","否")。

3）Ctrl+Eneter快捷键，在不连续的单元格中同时输入同一个数据或公式时很好用。

4）精确查找和近似查找（模糊查找）的区别

（1）精确查找是指从第一行开始往最后一行逐个查找。一找到匹配项就停止查询，所以返回找到的第一个值。

（2）当你要近似查找的时候，它就会苦逼地查遍所有的数据，返回的是最后一个匹配到的值。

5）在使用vlookup函数时，在很多情况下使用的是精确匹配，而在进行分组时需要用模糊匹配，所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。

6）Excel设置了快捷键F4帮助用户迅速切换相对引用、绝对引用和混合引用，步骤如下：

（1）选定包含该公式的单元格；

（2）在编辑栏中选择要更改的公式内容，并按 F4 键；

（3）以引用单元格A1为例，每次按 F4 键时，Excel会依次在以下组合间切换：

按一次F4是绝对引用

按两次、三次F4是混合引用

按四次F4是相对引用

7）使用这个函数过程中，如果出现错误标识“#N/A”，一般是3个原因导致：

（1）第2个参数：查找范围里第一列的值必须是要查找的值。

比如这个案例里第2个参数选定的的范围里第一列是姓名，是要查找值的列。

（2）数据存在空格，此时可以嵌套使用TRIM函数将空格批量删除。

（3）数据类型或格式不一致，此时将数据类型或格式转为一致即可。

怎样用 Excel 做数据分析

在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在 Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项

实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

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。

怎样使用excel的数据分析功能

excel不仅是一个数据存储工具，还是一个简单的数据分析工具，添加EXCEL数据分析插件后，可以做一些简单相关、回归等分析。

以office07版为例；新建并打开excel表格，如图

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，如图

然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，如图

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。

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，如图

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。 关于excel数据分析实战和excel数据分析实战题目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数据分析实战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数据分析实战题目、excel数据分析实战的信息别忘了在本站进行查找喔。

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