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Excel制表技巧 数据分析
用Excel做数据分析移动平均
某化工反应过程，每隔2分钟对系统测取一次压力数据。由于反应的特殊性，需要考察每8分钟的压力平均值，如果该压力平均值高于15MPa，则认为自属于该平均值计算范围内的第一个压力数据出现时进入反应阶段，请使用Excel给出反应阶段时间的区间。
移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均，并以此作为数据变化的趋势供分析人员参考。移动平均在生活中也不乏见，气象意义上的四季界定就是移动平均最好的应用。
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。
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列.
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
3.输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
用Excel做数据分析抽样分析工具
省教育厅派专家组进行某校检查学生考试试卷，专家组拟对总体进行抽样调查，对学校某班的全体同学随机抽取25名作为调查样本。为了保证结果的非人为性，采用Excel帮助专家组做出抽查的结果。
抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。也可以采用随机抽样，满足用户保证抽样的代表性的要求。
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”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤：
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。实例中显示的是学生学号。
2.选择“工具”“数据分析”“抽样”后，出现对话框，依次选择：
输入区域：把原始总体数据放在此区域中，数据类型不限，数值型或者文本型均可;
抽样方法：有间隔和随机两种。间隔抽样需要输入周期间隔，输入区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。当到达输入区域的末尾时，抽样将停止。(在本例题中没有采用);随机抽样是指直接输入样本数，电脑自行进行抽样，不用受间隔的规律限制;
样本数：在此输入需要在输出列中显示需要抽取总体中数据的个数。每个数值是从输入区域中的随机位置上抽取出来的，请注意：任何数值都可以被多次抽取!所以抽样所得数据实际上会有可能小于所需数量。本文末尾给出了一种处理方法;
输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。所有数据均将写在该单元格下方的单列里。如果选择的是“周期”，则输出表中数值的个数等于输入区域中数值的个数除以“间隔”。如果选择的是“随机”，则输出表中数值的个数等于“样本数”;
3.然后单击确定就可以显示结果了(这是电脑自行随机抽样的结果)。
需要说明的情况：
由于随机抽样时总体中的每个数据都可以被多次抽取，所以在样本中的数据一般都会有重复现象，解决此问题有待于程序的完善。可以使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。
选中样本数据列，依次执行“数据”-“筛选”-“高级筛选”，如下图所示。
最后的样本结果如下图所示，请您根据经验适当调整在数据样本选取时的数量设置，以使最终所得样本数量不少于所需数量。
用Excel做数据分析相关系数与协方差化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关);还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X,Y)为二元随机变量，那么:
为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。
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”，在安装光盘中加载“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。
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”;
分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择;
输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿;
3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1;两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。
从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在-1和+1
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