Excel是非毕业生最接地气的数据分析工具。Excel有自己的数据分析工具箱，但是默认情况下这个工具箱不在菜单栏里，自己找吧！
Excel工具箱中有很多数据分析，如相关系数、协方差、指数平滑等。看到这些名字不要晕。其实这些工具的使用非常简单。不相信我？那么今天我们就来看看这些常用工具的功能和具体用法。
要使用Excel的数据分析工具箱，需要加载，否则在软件工具栏列表中找不到。加载方法是在文件菜单中选择选项打开Excel选项对话框，如下左图所示，然后在左窗格中选择加载项，再点击Go即可。在打开的插件对话框中，选中分析工具库的复选框，然后点击确定，如下右图所示。
1.方差分析
Excel工具库中的方差分析工具可以在不同层次上分析一个或多个因素对整体的影响。它的使用方法比较简单。这里以单因素方差分析为例进行说明。
一家广告公司有五名设计师。为了客观评价每位设计师作品的客户认可度，请6位评价者对设计师作品进行评分，满分为10分。评价作品时，评价者看不到设计师的名字，对每个设计师的作品评分三次。得出结果后，需要分析六位评价者的得分是否存在显著差异。步骤如下。
步骤01处理统计数据，否则不能使用方差分析功能。下图中的第一个表显示了原始数据，并计算了数据的平均分。然后把每个设计师的平均分***到另一个表中，如下表二所示。
步骤02开始ANOVA。点击数据页签下的数据分析，打开数据分析对话框，选择ANOVA:单因素ANOVA，如下图所示。
步骤03设置ANOVA对话框。在【ANOVA:单向ANOVA】对话框中，将【输入区域】设置为步骤01中第二张表格所在的区域；因为表格数据的每一列都是一个设计者的平均分组，所以在[分组方式]中选择[列]单选按钮；选中[首行标识]复选框，显示设计者姓名；[输出区域]可以设置为表格中任何空白色的地方，如下图所示。
步骤04查看分析结果。最终的分析结果如下图所示。方差分析的结果分为以下两部分。第一部分是一般部分，这里需要注意【方差】的值。值越小，越稳定。从下图的数据可以看出，评价者在给设计师之前的弓评分时最不稳定，方差为0.47，说明设计师的评分结果波动较大。为了客观起见，评价者可以对设计师重新评分。第二部分是方差分析，这里需要注意P值。P值越小，面积越大。如果p值小于0.05，则需要继续深入分析。如果P值大于0.05，说明各组之间没有差异，不需要深入分析比较。下图中P值为0.279，大于0.05，说明评价者对设计师作品评分时没有显著差异，其评分结果是客观的。
2.移动平均数
Excel中的移动平均工具和指数平滑工具一样，也是计算未来值的工具，可以通过分析变量的时间发展趋势进行预测。计算原理是通过时间的推进，依次计算一定时期内的平均值，形成平均值的时间序列，从而反映对象的发展趋势，实现对未来值的预测。使用移动平均工具计算未来值的思路如下图所示。
从思路上可以看出，用移动平均线工具计算未来值的关键是区间数的设置。区间数表示取平均值时取平均值的次数。如果间隔数为3，则取前3个数的平均值。
用移动平均工具计算未来值的具体操作步骤如下。
步骤01设置计算平均值的间隔。有一个2000年到2017年的推广费用数据，需要2018年的费用预算。打开【移动平均】对话框，设置数据区域，将【区间】设置为”2″，如下图所示。同理，计算间隔数为3和4时的平均值。
步骤02确定最佳间隔次数。三个区间下移动平均的计算结果如下图所示。从图中可以清楚地看到，当最左边的区间数为2时，误差最小。
步骤03计算未来值。当平均区间数为2时，计算出的移动平均数据可以用来计算2018年的成本。方法是将2016年和2017年的移动平均数据之和除以2，即(3.95+4.65)/2=4.3，如下图所示。
3.描述统计学
在数据分析中，当面对一组数据时，通常需要先对数据进行基本的描述和统计，了解数据的大致情况，从而找出更多的内在规律，便于下一步分析方向的选择。对于数据描述和统计，需要描述的方面包括频率分析、集中趋势分析、分散分析、数据分布等。对数据进行多方面的描述和分析，用Excel的描述性统计工具可以一次性完成。具体操作步骤如下。
步骤01分析设置。某公司通过微店销售商品。现在统计微信文章一年(12个月)的阅读、收藏、购物的数据。如下图所示，打开描述统计对话框，设置数据区域，选中汇总统计复选框。
步骤02检查统计结果。此时根据数据生成描述性统计结果，如右图所示，显示了阅读、收藏、购物的数据概况，包括平均值、中值、最大值、最小值等描述性统计结果。
4.排名和百分比排名
在分析数据时，通常需要分析每个数据的排名。比如在分析销售数据的时候，面对上百种商品的销售数据，如果要按照销售额从大到小的排名来分析，可以使用Excel分析工具中的排名和百分比排名工具来完成。
使用排名和百分比排名工具分析数据会生成一个数据表，其中包含销售数据中每个数据的顺序排名和百分比排名。目的是分析各个对象值的相对位置关系。具体操作步骤如下。
步骤01分析设置。一个网店统计日销售数据的时候，统计的是不同商品的一个销售数据。现在需要分析销售数据的排名。如下图所示，打开排名和百分比排名对话框，设置数据区域。
步骤02查看分析结果。如下图所示，使用排名和百分比排名功能后，会生成一个数据表。其中，【点】表示商品在原表中的位置点；【排名】表示对应商品的销售排名；【百分比】表示对应商品销售百分比的排名。例如，销售量为957的商品是表格中的第五个位置；销量为957的产品，百分比为100.00%，表示其销量超过100%。再比如，销量为857的商品百分比为91.60%，也就是说其销量超过了91.6%。
5.抽样
在数据分析中，当样本数据过多时，只需要提取部分数据来代表全部数据进行分析。为了保证提取的结果没有人为的选择偏好，可以使用Excel的采样工具进行数据样本提取。
采样数据将所有原始数据作为样本源，并从中创建一个样本数据组。抽样方法有两种:一种是周期抽样，适用于原始数据的周期分布；另一种是随机抽样，适合在原始数据量过大时使用。两种方法都能保证提取的样本具有代表性。以下面的随机抽样法为例来说明。
步骤01采样设置。某企业需要分析今年生产的商品数据。因为商品很多，它无法全部分析，所以选择抽取10个商品进行分析。如下图所示，在打开的采样对话框中设置采样。
步骤02检查采样结果。最后10个成功提取样本的数据如下图所示。这10个样品是随机抽取的，不存在人为因素的偏差，可以代表整个商品进行分析。
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