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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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excel供应链经营数据分析，传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。所以企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐，每一个细分的供应链的点，对企业都有大影响。以下分享excel供应链经营数据分析。
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Excel连通数据库，供应链进度追踪效率倍增
企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐。传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。连接和共享是数字化阶段的重要因素。每一个细分的供应链的点，对企业的价值都有强大的影响。
数据连接以后，我们从需求的产生到寻源到采购到智能制造，到仓储到风险控制全部都要想办法实现数字化，但是整个供应链没有打通的话，这个点会成为一个瓶颈，会制约企业数字化的进程。
供应链进度追踪表的背景
对任何一家企业来说，销售与供应链永远是天平秤上的两端，如何摆放两个砝码，非常考验企业的管理能力。我们今天先来说说供应链管理，井然有序的供应链可以保证充足的货源供应，提高卖家的发货效率,节约时间成本,从而提升客户体验。
如果供应链能力较弱，会影响到后续的采购决策、产品销售和用户体验，产生一系列的问题。随着互联网的快速发展，供应链管理在现代企业的发展中占有越来越重要的地位，而数据分析作为非常重要的一种运营手段，在营销管理、供应链管理等环节都需要应用到数据分析的结果。
在供应链管理中，有大量的进度追踪表，追采购、追入库、追生产、物流、回款等各个环节。这些进度追踪表有三个特点：
1、有大量明细数据
2、在明细数据上有计算字段。
3、基于明细数据做些汇总分析、透视表分析。
大致是“明细表+加工表+统计表”的三表模式。
进度追踪表的痛点
最大的痛点是 明细数据的获取。
进度追踪表需要每天更新，每天下班前，报表制作人员就要到各种IT系统中下载数据，然后拷贝到Excel中，效率低、容易出错。
为什么不连接数据库呢？直接从数据库中取数据，工作效率肯定增加不少。
但遗憾的是，Excel的数据库功能非常难用，微软并没有把各家数据库的驱动集成到office安装包中，所以当你想连接数据库时，会弹出提示窗口—“此连接需要安装一个或多个其他组件才能使用”。相信这时候99%的用户都会放弃。
安装驱动后，接下来就要输入用户、密码、SQL语句，普通用户一脸懵逼，对于企业IT管理员更是安全噩梦。
智分析，大幅降低数据库门槛
智分析是思迈特软件推出的云端BI产品，采用 Excel插件 +云端BI服务的功能组合，让IT管理员统一管控数据连接，普通用户在Excel中能方便的使用数据库，大大降低了数据库的使用门槛。
excel供应链经营数据分析2
首先说常用的几种方法：
1、交叉表分析
交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。
简单的说就是将一份数据的两个列做交叉进行分析。比如一列数字是性别，一列数字是消费金额，做成交叉表就是男性和女性分别的消费总额是多少。所谓交叉表说的高大上，平时也可以叫透视表分析。其实excel的透视表基本可以满足，稍微大型一些数据，用SQL语句也完全可以查询出来。
2、聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类分析最经典的案例要算啤酒与尿布的购物篮算法，至于其中的故事，网上有好多，此处不予赘述。购物篮分析最常用的便是Apriori算法，现在使用R语言或者Python便可以轻松调用其相关算法包，进行支持度和置信度的计算。
2、回归分析
回归分析常用在预测模型当中，回归分析主要是分析两个事物之间的相关情况，然后寻求其中的规律，如线性回归、logistic回归等等。
3、杜邦分析
杜邦分析一般是财务上常用的分析方法，其将利润或者毛利进行细致拆分，通过各个指标的变化比较，来分析其多总体的影响。一般情况，杜邦分析多采用多个企业或项目进行比较，对于单个企业或项目的杜邦分析，意义较小。
4、RFM分析
RFM分析是在客户运营和会员运营方面最最常用的方法，通过看客户在一段时间内的购买次数、最近购买时间和购买金额，来对客户进行分类，对客户进行打标签，进而对其进行有针对性的精准营销。
当然，数据分析的方法模型，不仅仅限于这几种，对于数据分析来说，涉及供应链不同环节的企业，分析方法和分析指标也有所区别，其数据分析的侧重点也有所不同。
excel供应链经营数据分析3
一、Excel小技巧
【教学目的】Excel很多的小技巧，可以迅速提高数据分析效率，本模块的目的在于讲述最实用的小技巧，目的在于提高学员的积极性、提升工作效率。
1、快速输入今天的日期
2、使用智能填充实现自定义填充功能
3、使用定位进行高效数据整理
4、使用数据分列实现数据格式转换
5、使用照相机工具实现Dashboard的制作
6、使用自定义格式实现数字格式的灵活定义
二、Excel函数（可以根据客户需求定制） 【教学目的】函数是Excel经典功能之一，也是学习Excel的一个难点。本模块通过讲解最常用的函数，解决最常见的数据分析问题，同时起到抛砖引玉的作用，让学生有思路学习其他工作中常遇到的函数。
1、数据的引用（绝对引用、相对引用、混合引用）
2、使用VLOOKUP实现精确查找
【案例】对销售数据进行高效的分类分析
3、使用VLOOKUP实现模糊查找
【案例】使用函数实现员工的业绩考核
4、使用日期函数WEEKDAY与NETWORKDAYS计算工作日
5、使用OFFSET实现二维查找
6、使用MID、DATE、DATEDIF等函数实现员工身份证信息提取
【案例】使用函数实现员工信息管理
三、Excel数据透视表
【教学目的】毫不夸张的说，数据透视表是Excel最重要的功能，该工具可以立体化的分析数据，多维度的观察分析数据，是工作中最实用、并且很易用的工具，学员务必掌握。
1、数据、业务流程与执行力的关系
2、数据透视表原始数据要求
3、数据透视表结构介绍
4、制作基本的`数据透视表
5、结构百分比、环比、环比百分比报表的制作
6、报表筛选工具的使用
7、使用计算字段与计算项工具挖掘数据深层次关系
8、动态数据透视表的制作
【案例】使用数据透视表对销售数据进行全方位综合分析
四、Excel图表（可以根据客户需求定制）
【教学目的】合理的选择Excel图表可以使得数据的呈现更加生动，提高数据的可读性。本模块的目的在于讲解常见的商务图表。
1、Excel图表组成要素概述
2、Excel柱状图
3、Excel双坐标图
4、Excel气泡图
5、Excel饼图
6、Excel雷达图
7、Excel瀑布图
8、Excel甘特图
五、Excel条件格式
【教学目的】条件格式可以使得满足一定管理要求的数据更加醒目的呈现出来，使得管理者更快的锁定分析重点，本模块讲解如何使用条件格式实现应收账款管理。
1、使用条件格式工具实现应收账款管理
2、使用条件格式标示出特征数据，实现高效数据分析
3、动态条件格式的运用
【案例】使用条件格式实现应收账款管理
六、使用Excel做经营决策（可以根据客户需求定制）
【教学目的】数据分析的最终目的是要帮助决策，本部分讲解Excel在决策方面的应用，本部分需要学员结合专业知识进行学习。
1、单变量求解工具的使用
2、方案工具的使用
3、统计工具箱的使用
4、线性规划求解工具的使用
5、本量利模型分析
6、利用Excel做财务分析
【案例】使用规划工具实现定价、营销、财务等方面的决策
七、Excel宏
【教学目的】Excel宏是通过程序的方式可以代替Excel的重复操作，目的在于代替重复的手工操作，但是由于宏需要编程，因此本模块无需重点掌握，只需要知道宏的作用即可。
1、Excel宏的基本原理
2、使用录制宏工具
3、关于宏的基本语句
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。