本篇文章給大家談談excel數(shù)據(jù)分析模型，以及Excel數(shù)據(jù)和模型對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享excel數(shù)據(jù)分析模型的知識，其中也會對Excel數(shù)據(jù)和模型進行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！
本文目錄一覽：
1、如何利用Excel做數(shù)據(jù)分析
2、excel表格如何做數(shù)據(jù)分析
3、excel管理數(shù)據(jù)模型的使用
如何利用Excel做數(shù)據(jù)分析
Excel是日常工作中最常用的工具excel數(shù)據(jù)分析模型，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量的話，可以應付絕大部分的分析工作。數(shù)據(jù)分析的最終目的是解決我們生活和工作中遇到的問題，明確的問題為數(shù)據(jù)分析提供excel數(shù)據(jù)分析模型了目標和方向。
Excel數(shù)據(jù)分析步驟分為：明確問題-理解數(shù)據(jù)-清洗數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)分析或構(gòu)建模型-數(shù)據(jù)可視化。
一、明確問題
以上篇文章中提到的淘寶和天貓嬰兒用品數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集來進行數(shù)據(jù)分析。
1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？
2、不同季度對用戶購買行為有什么影響？
2、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？
3、不同性別對用戶購買行為有什么影響？
二、理解數(shù)據(jù)
參考 沐沐：描述統(tǒng)計分析 理解數(shù)據(jù)集部分
三、數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗步驟為：選擇子集-列名重命名-刪除重復值-缺失值處理-一致化處理-數(shù)據(jù)排序-異常值處理。
1、選擇子集
有時候原始數(shù)據(jù)量過大，有時候并不需要全部字段，我們可以將不需要用到的字段進行隱藏，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，盡量不要刪除數(shù)據(jù)。從問題中我們可以發(fā)現(xiàn)購買商品表中的商品屬性對于我們分析數(shù)據(jù)沒什么幫助，可以將其隱藏（選中商品屬性列-右擊-選擇隱藏）。
2、列名重命名
我們可以將原始數(shù)據(jù)集的英文字段改成中文字段，方便閱讀和理解，雙擊列名直接修改即可。
3、刪除重復值
從購買商品表和嬰兒信息表示中可知，如果全部字段重復，我們才認為數(shù)據(jù)是有重復的，從操作來看，是沒有重復值的。
4、缺失值處理
可以看總共有多少行數(shù)據(jù)，然后鼠標選中列來看缺少多少數(shù)值。如果有缺失值，我們可以用定位找到缺失值（選中列-F5-定位條件-空值）。未找到缺失值。
5、一致化處理
對數(shù)據(jù)列的數(shù)據(jù)格式進行統(tǒng)一處理。數(shù)據(jù)中的購買時間列和出生日期列為常規(guī)格式，我們需要轉(zhuǎn)換為日期類型（選中列-右擊-設(shè)置單元格格式-日期），然后再選中列-分列-下一步-下一步-列數(shù)據(jù)格式：日期：YMD-完成。
6、數(shù)據(jù)排序
我們通過對購買次數(shù)列進行降序排序，發(fā)現(xiàn)用戶‘2288344467’在2014年11月13日購買了10000份的‘50018831’二級分類、‘50014815’一級分類商品。
7、異常值處理
通過數(shù)據(jù)透視表沒有每列數(shù)據(jù)中的異常值。
至此，我們已經(jīng)得到分析問題的數(shù)據(jù)了，下一步，利用Excel中的數(shù)據(jù)透視、函數(shù)和分析工具來進行數(shù)據(jù)分析來解決我們的業(yè)務問題了。
1、在一級分類商品中，哪個商品銷量最好，在此分類下，哪個子分類最受歡迎？
將商品一級分類放在行標簽，值為購買數(shù)量的求和項，得出最受歡迎的一級商品為28，購買數(shù)量為28545。
在此分類下，即在一級分類28商品下，最受歡迎的是哪類二級商品？
2、季度對用戶購買行為有什么影響？即看每個季度銷量怎么樣？
從數(shù)據(jù)透視結(jié)果來看，我們發(fā)現(xiàn)，12-14年的第四季度在該年的銷售量都是最高的。
3、不同年齡對用戶購買行為有什么影響？
在分析這個問題之前，我們需要將一級分類商品和二級分類商品用Vlookup函數(shù)V到嬰兒信息表中，然后計算出嬰兒的年齡。
根據(jù)計算出的數(shù)據(jù)透視出來各年齡段的購買量為：從透視表中我們可以看出4歲以前的嬰兒為主要用戶群體。
從嬰兒不同年齡段購買二級商品數(shù)量來看，各年齡段最受用戶歡迎的二級商品如下圖所示：
4、不同性別對用戶購買行為有什么影響？
我們可以看出男嬰兒和女嬰兒的人數(shù)相差小，但是女嬰兒的購買數(shù)量將近是男嬰兒的兩倍。
最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品的TOP5
此外，我們還可以看出最受男女嬰兒歡迎的二級分類商品TOP5。
excel表格如何做數(shù)據(jù)分析
在日常辦公以及數(shù)據(jù)處理中excel數(shù)據(jù)分析模型，經(jīng)常要把一些有規(guī)律excel數(shù)據(jù)分析模型的數(shù)據(jù)處理成圖文，從而看起來比較直觀。下面讓excel數(shù)據(jù)分析模型我為你帶來excel表格數(shù)據(jù)分析的 方法 。
excel表格數(shù)據(jù)分析步驟如下：
選擇成對的數(shù)據(jù)列，將它們使用“X、Y散點圖”制成散點圖。
在數(shù)據(jù)點上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”-“線性”，并在選項標簽中要求給出公式和相關(guān)系數(shù)等，可以得到擬合的直線。
由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，R2的值為0.9994。
因為R2 0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實驗模型，即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數(shù)據(jù)，具有很好的一般性，可以作為標準工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。
為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型，我們使用數(shù)據(jù)分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數(shù)據(jù)。
在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇X、Y對應的數(shù)據(jù)列。“常數(shù)為零”就是指明該模型是嚴格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高，但是在x=0時，仍然有對應的數(shù)值，這顯然是一個可笑的結(jié)論。所以我們選擇“常數(shù)為零”。
“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態(tài)概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。
在線性擬合圖中可以看到，不但有根據(jù)要求生成的數(shù)據(jù)點，而且還有經(jīng)過擬和處理的預測數(shù)據(jù)點，擬合直線的參數(shù)會在數(shù)據(jù)表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過多的專業(yè)術(shù)語，請各位讀者根據(jù)實際，在具體使用中另行參考各項參數(shù)，此不再對更多細節(jié)作進一步解釋。
殘差圖是有關(guān)于世紀之與預測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側(cè)零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。
更多的信息在生成的表格中，詳細的參數(shù)項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標準差等各項信息。
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excel管理數(shù)據(jù)模型的使用
Power Pivot的主要用途是它能夠管理數(shù)據(jù)表及其之間的關(guān)系，以便于分析多個表中的數(shù)據(jù)。您可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表時或直接從PowerPivot功能區(qū)將excel表添加到數(shù)據(jù)模型。
僅當多個表之間存在關(guān)系時，才可以分析它們之間的數(shù)據(jù)。使用Power Pivot，您可以從數(shù)據(jù)視圖或圖表視圖創(chuàng)建關(guān)系。此外，如果您選擇向Power Pivot添加表，則還需要添加一個關(guān)系。
使用數(shù)據(jù)透視表將Excel表添加到數(shù)據(jù)模型
在Excel中創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表時，它僅基于單個表/范圍。如果要將更多表添加到數(shù)據(jù)透視表中，可以使用數(shù)據(jù)模型。
假設(shè)您的工作簿中有兩個工作表-
在表“銷售人員”中包含銷售人員及其代表的地區(qū)的數(shù)據(jù)。
另一個在表格中包含銷售，地區(qū)和月份的數(shù)據(jù)–銷售。
您可以按銷售人員的方式匯總銷售情況，如下所示。
單擊表格–銷售。
單擊功能區(qū)上的“插入”選項卡。
在“表”組中選擇“數(shù)據(jù)透視表”。
將創(chuàng)建一個空的數(shù)據(jù)透視表，其中包含Sales表中的字段-Region，Month和Order Amount。如您所見，“數(shù)據(jù)透視表字段”列表下面有一個“ 更多表”命令。
單擊更多表。
出現(xiàn)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)透視表消息框。顯示的消息是-要在分析中使用多個表，需要使用數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)透視表。點擊是
將創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)透視表，如下所示-
在數(shù)據(jù)透視表字段下，您可以觀察到有兩個選項卡-ACTIVE和ALL。
單擊全部選項卡。
在“數(shù)據(jù)透視表字段”列表中，出現(xiàn)兩個表-Sales和Salesperson，以及相應的字段。
單擊“銷售人員”表中的“銷售人員”字段，并將其拖到“ ROWS”區(qū)域。
單擊“銷售”表中的“月”字段并將其拖到“ ROWS”區(qū)域。
單擊“銷售”表中的字段“訂單金額”，并將其拖到“ ∑值”區(qū)域。
數(shù)據(jù)透視表已創(chuàng)建。數(shù)據(jù)透視表字段中將顯示一條消息– 可能需要在表之間建立關(guān)系。
單擊消息旁邊的創(chuàng)建按鈕。出現(xiàn)“ 創(chuàng)建關(guān)系”對話框。
在表格下，選擇銷售。
在“ 列（外國）”框中，選擇“區(qū)域”。
在“ 相關(guān)表”下，選擇“銷售員”。
在“ 相關(guān)列（主）”框中，選擇“區(qū)域”。
單擊確定。
兩個工作表上的兩個表中的數(shù)據(jù)透視表已準備好。
此外，正如Excel在將第二個表添加到數(shù)據(jù)透視表時所說的那樣，該數(shù)據(jù)透視表是使用數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建的。要驗證，請執(zhí)行以下操作-
單擊功能區(qū)上的POWERPIVOT選項卡。
單擊“數(shù)據(jù)模型”組中的“ 管理 ”。出現(xiàn)Power Pivot的數(shù)據(jù)視圖。
您可以觀察到在創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表時使用的兩個Excel表已轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)表。 關(guān)于excel數(shù)據(jù)分析模型和Excel數(shù)據(jù)和模型的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。 excel數(shù)據(jù)分析模型的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于Excel數(shù)據(jù)和模型、excel數(shù)據(jù)分析模型的信息別忘了在本站進行查找喔。
