Excel 中的数据分析方法

一、数据选择与准备

• 确定需要分析的数据集。
• 清理数据，移除重复项、空值和异常值。
• 标准化数据，确保格式和单位一致。

二、数据总结

1. 描述性统计

• 计算平均值、中位数、众数、标准差和方差等度量。
• 使用图表（如直方图、折线图）可视化数据分布。

2. 相关性分析

• 计算变量之间的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数，以衡量相关性强度和方向。
• 绘制散点图，直观地显示变量之间的关系。

三、假设检验

1. t 检验

• 比较两个独立样本或配对样本的均值是否存在差异。
• 假设检验确定 p 值，以评估结果的统计显著性。

2. ANOVA

• 比较多个组的均值之间是否存在差异。
• 假设检验提供 F 值，以评估结果的统计显著性。

四、回归分析

1. 线性回归

• 建立变量之间的线性关系模型，预测一个因变量（y）根据一个或多个自变量（x）的值。
• 计算模型的 R 平方值和残差来评估其拟合优度。

2. 非线性回归

• 探索更复杂的变量关系，例如指数或对数模型。
• 使用相同的评估指标来确定出色的/卓越的/优异的/杰出的拟合模型。

五、其他分析工具

• 数据透视表： 总结和分组数据，进行交叉分析。
• 公式和函数： 执行自定义计算和数据操作。
• 宏： 自动执行复杂的任务和分析。

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