excel数据分析模型（Excel数据和模型）

本篇文章给大家谈谈excel数据分析模型，以及Excel数据和模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享excel数据分析模型的知识，其中也会对Excel数据和模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何利用Excel做数据分析

• 2、excel表格如何做数据分析

• 3、excel管理数据模型的使用

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如何利用Excel做数据分析

Excel是日常工作中最常用的工具excel数据分析模型，如果不考虑性能和数据量的话，可以应付绝大部分的分析工作。数据分析的最终目的是解决我们生活和工作中遇到的问题，明确的问题为数据分析提供excel数据分析模型了目标和方向。

Excel数据分析步骤分为：明确问题-理解数据-清洗数据-数据分析或构建模型-数据可视化。

一、明确问题

以上篇文章中提到的淘宝和天猫婴儿用品数据为数据集来进行数据分析。

1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？

2、不同季度对用户购买行为有什么影响？

2、不同年龄对用户购买行为有什么影响？

3、不同性别对用户购买行为有什么影响？

二、理解数据

参考 沐沐：描述统计分析 理解数据集部分

三、数据清洗

数据清洗步骤为：选择子集-列名重命名-删除重复值-缺失值处理-一致化处理-数据排序-异常值处理。

1、选择子集

有时候原始数据量过大，有时候并不需要全部字段，我们可以将不需要用到的字段进行隐藏，为了保证数据的完整性，尽量不要删除数据。从问题中我们可以发现购买商品表中的商品属性对于我们分析数据没什么帮助，可以将其隐藏（选中商品属性列-右击-选择隐藏）。

2、列名重命名

我们可以将原始数据集的英文字段改成中文字段，方便阅读和理解，双击列名直接修改即可。

3、删除重复值

从购买商品表和婴儿信息表示中可知，如果全部字段重复，我们才认为数据是有重复的，从操作来看，是没有重复值的。

4、缺失值处理

可以看总共有多少行数据，然后鼠标选中列来看缺少多少数值。如果有缺失值，我们可以用定位找到缺失值（选中列-F5-定位条件-空值）。未找到缺失值。

5、一致化处理

对数据列的数据格式进行统一处理。数据中的购买时间列和出生日期列为常规格式，我们需要转换为日期类型（选中列-右击-设置单元格格式-日期），然后再选中列-分列-下一步-下一步-列数据格式：日期：YMD-完成。

6、数据排序

我们通过对购买次数列进行降序排序，发现用户‘2288344467’在2014年11月13日购买了10000份的‘50018831’二级分类、‘50014815’一级分类商品。

7、异常值处理

通过数据透视表没有每列数据中的异常值。

至此，我们已经得到分析问题的数据了，下一步，利用Excel中的数据透视、函数和分析工具来进行数据分析来解决我们的业务问题了。

1、在一级分类商品中，哪个商品销量最好，在此分类下，哪个子分类最受欢迎？

将商品一级分类放在行标签，值为购买数量的求和项，得出最受欢迎的一级商品为28，购买数量为28545。

在此分类下，即在一级分类28商品下，最受欢迎的是哪类二级商品？

2、季度对用户购买行为有什么影响？即看每个季度销量怎么样？

从数据透视结果来看，我们发现，12-14年的第四季度在该年的销售量都是最高的。

3、不同年龄对用户购买行为有什么影响？

在分析这个问题之前，我们需要将一级分类商品和二级分类商品用Vlookup函数V到婴儿信息表中，然后计算出婴儿的年龄。

根据计算出的数据透视出来各年龄段的购买量为：从透视表中我们可以看出4岁以前的婴儿为主要用户群体。

从婴儿不同年龄段购买二级商品数量来看，各年龄段最受用户欢迎的二级商品如下图所示：

4、不同性别对用户购买行为有什么影响？

我们可以看出男婴儿和女婴儿的人数相差小，但是女婴儿的购买数量将近是男婴儿的两倍。

最受男女婴儿欢迎的二级分类商品的TOP5

此外，我们还可以看出最受男女婴儿欢迎的二级分类商品TOP5。

excel表格如何做数据分析

在日常办公以及数据处理中excel数据分析模型，经常要把一些有规律excel数据分析模型的数据处理成图文，从而看起来比较直观。下面让excel数据分析模型我为你带来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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1. 如何利用excel进行数据分析的教程

2. 如何用excel进行数据分析的教程

3. excel的数据分析功能在哪里

excel管理数据模型的使用

Power Pivot的主要用途是它能够管理数据表及其之间的关系，以便于分析多个表中的数据。您可以在创建数据透视表时或直接从PowerPivot功能区将excel表添加到数据模型。

仅当多个表之间存在关系时，才可以分析它们之间的数据。使用Power Pivot，您可以从数据视图或图表视图创建关系。此外，如果您选择向Power Pivot添加表，则还需要添加一个关系。

使用数据透视表将Excel表添加到数据模型

在Excel中创建数据透视表时，它仅基于单个表/范围。如果要将更多表添加到数据透视表中，可以使用数据模型。

假设您的工作簿中有两个工作表-

在表“销售人员”中包含销售人员及其代表的地区的数据。

另一个在表格中包含销售，地区和月份的数据–销售。

您可以按销售人员的方式汇总销售情况，如下所示。

单击表格–销售。

单击功能区上的“插入”选项卡。

在“表”组中选择“数据透视表”。

将创建一个空的数据透视表，其中包含Sales表中的字段-Region，Month和Order Amount。如您所见，“数据透视表字段”列表下面有一个“ 更多表”命令。

单击更多表。

出现创建新数据透视表消息框。显示的消息是-要在分析中使用多个表，需要使用数据模型创建一个新的数据透视表。点击是

将创建一个新的数据透视表，如下所示-

在数据透视表字段下，您可以观察到有两个选项卡-ACTIVE和ALL。

单击全部选项卡。

在“数据透视表字段”列表中，出现两个表-Sales和Salesperson，以及相应的字段。

单击“销售人员”表中的“销售人员”字段，并将其拖到“ ROWS”区域。

单击“销售”表中的“月”字段并将其拖到“ ROWS”区域。

单击“销售”表中的字段“订单金额”，并将其拖到“ ∑值”区域。

数据透视表已创建。数据透视表字段中将显示一条消息– 可能需要在表之间建立关系。

单击消息旁边的创建按钮。出现“ 创建关系”对话框。

在表格下，选择销售。

在“ 列（外国）”框中，选择“区域”。

在“ 相关表”下，选择“销售员”。

在“ 相关列（主）”框中，选择“区域”。

单击确定。

两个工作表上的两个表中的数据透视表已准备好。

此外，正如Excel在将第二个表添加到数据透视表时所说的那样，该数据透视表是使用数据模型创建的。要验证，请执行以下操作-

单击功能区上的POWERPIVOT选项卡。

单击“数据模型”组中的“ 管理 ”。出现Power Pivot的数据视图。

您可以观察到在创建数据透视表时使用的两个Excel表已转换为数据模型中的数据表。 关于excel数据分析模型和Excel数据和模型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数据分析模型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数据和模型、excel数据分析模型的信息别忘了在本站进行查找喔。

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