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Excel相关性分析

二、实际应用 1、CORREL函数 在Excel中,可以CORREL函数来计算相关系数,如我们对B列和C列进行分析,可以得到它的相关系数是0.95157,呈强相关。 ? 2、数据分析 Excel里还可以数据——数据分析——相关系数,这个功能来进行相关分析。数据分析这个功能怎么激活可以百度一下。 ? 三、相关分析的呈现方式 还是刚才的数据,我们折线图来呈现,很直观的可以看出来X1随着Y的增大而增大。呈正相关。 ? 还可以散点图来表示,横坐标是Y列值,纵坐标是X1列值,通过斜率的关系,可以看出它们呈正相关。 ? 四、为什么要做相关分析 1、简单的相关性分析——如QC 相关性分析,首先,很明显的一点是,了解两个或几个变量之间的关系,在做QC(质量管理)的时候,在要因确认这一项中会用到相关性分析,我们想要知道我们分析出来的末端因素和目标值之间有无相关关系

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Excel数据分析案例:Excel因子分析

有48位求职者信息,15个维度来衡量求职者与岗位的适应度,具体数据信息如下: ? 由于变量之间的许多相关性很高,因此认为法官可能会混淆某些变量,或者某些变量可能是多余的。 通过使用Excel因子因素分析后,可以得到如下结果: 下表显示的是所选变量的摘要统计量以及变量之间的相关矩阵。我们可以看到一些相关性非常高(“执行流”和“清晰度”为0.883)。 ?

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    Excel数据分析案例:Excel文档语义挖掘分析

    本案例Excel文档的语义分析。 本案所用的数据文档是爬取电商网站评论文本数据,再经过Excel的文档特征抽取工具提取出的文档术语矩阵,如下图所示: ? 在Excel的潜在语义分析工具中做好基本设置(具体的设置步骤将会分享在知识星球),选择30个主题数,以便为这组文档显示尽可能多的主题,而且还可以在计算出的截断矩阵上获得适当的解释方差,之后将每个主题的最大术语数

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    Excel数据分析案例:Excel价格需求弹性分析

    本案例就是以实际数据为例Excel某产品的价格弹性分析。 数据源如下图所示,表中的三个字段分别为价格、需求和分组: ? 使用Excel中增强工具中的需求价格弹性工具(具体操作和分析步骤将会在知识星球中分享),如下图: ? 出现“ 价格弹性需求”对话框: ? 最终可以得到如下图所示的结果: ? ?

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    Excel 有多强大?你 Excel 的最酷的事情是什么?

    人在职场,Excel必备。 为了帮助更多人快速掌握职场必备技能Excel,我写了一个免费的教程《职场Excel》,能帮助你解决99%职场中遇到的问题。 对,你没看错,是完全免费的。 《职场Excel》 第1章:快速处理数据 1.如何快速选中数据 2.如何查找和替换数据? 3.Excel的数据类型 4.如何进行数据验证? 5.如何删除重复数据? 第4章:函数让工作高效 1.字符串截取函数 2.多表查询:vlookup函数 3.查找函数:index+match组合 4.求和函数 第5章:Excel函数进阶 1.如何实现排名? 2.自动判断:if函数 3.摆脱手工计数:countif函数 4.日期问题:dateif函数来搞定 第6章:Excel数据分析 1.如何分析常用的指标? 2.财务数据如何分析? 3.Excel预测分析:时间数据 4.Excel预测分析:留存分析 5.一套面试题 (只有最后这2个是1杯奶茶的钱,可以不用打开) 6.Excel相关分析 7.如何用Excel进行数据分析?

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    Excel数据分析案例:excel利润敏感性分析

    目前需要解决的问题是:对上表的决策变量取值单因素敏感性飞行,并且对决策变量两两组合,双因素敏感性分析。 1、首先,需要建立敏感性分析模型,结果和公式下图: ? ? 2、接下来根据第一步建立的敏感性分析模型,对给定的变化方式和取值范围单因素敏感性分析,最终呈现出来的结果如下图: 下图是给出的是使用飓风图表示的敏感性分析结果。 3、接下来双因素敏感性分析,最终结果如下图所示:可以看到对航空公司总利润变化影响最大的变量组合为固定航线票价和租赁飞行占总飞行的比例。 ? ?

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    Excel数据分析案例:Excel的STATIS方法产品感官数据分析

    在本案中将配置数量设置为24个主题,因为每个配置都有2个变量,可以通过选择Equal选项让Excel知道变量的数量是恒定的。如果至少一个配置的变量数不同,就需要选择一列,其中包含每个配置的变量数。 在此示例中,前两个因素所代表的可变性百分比不是很高(68.43%);为避免对结果产生误解,决定在轴1和3上第二张图表补充结果。 ? ?

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    Excel数据海报

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    Excel数据分析案例:Excel的GPA工具深度的专家打分分析

    下面分析结果的解读: 第一个结果是PANOVA表,该表以减少总可变性的方式总结了每个广义Procrustes Analysis转换的效率。我们可以看到,Scaling变换是最有效的(最低的p值)。

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    Excel数据分析案例:Excel仿真模拟,研究销售与成本之间未来的关系

    本案例是利用Excel来模拟商店销售和成本之间的关系,探寻销售和成本之间的差异。 通过分布拟合工具对历史销售和成本之间的关系,我们发现成本遵循正态分布(mu = 120,sigma = 10),销售遵循正态分布(mu = 80,sigma = 20),因此,我们可以在Excel中得到如下的公式 接下来,我们在Excel中使用仿真模拟工具,对各种参数进行设置(具体步骤会分享在知识星球中): ?

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    同事Excel花了半小时甘特图,我一工具只用10分钟

    一周君整理了一些关于Excel中甘特图的相关知识,第一部分包括介绍基础甘特图的制作与技巧,第二部分包括进阶的甘特图,我们让它“动”起来了。 那么,什么是甘特图? 那么问题来了,这种图怎么呢? 经历过大项目的老司机可能会说Project,可是不是每个人电脑上都有Project软件。所以更普遍的情况是直接在Excel表里制作。 「制作一个框架表,然后插入形状,然后调整宽度,修改颜色边框;然后再插入一个形状调整宽度,调整宽度…难道不是这样吗?」 然而用Excel制作甘特图不仅适用性比较差,不能随时根据项目情况进行变化,而且操作过程比较复杂,刚接触甘特图的小白们,肯定一头雾水,面露难色…… 因此,今天老李推荐一个良心工具——FineReport, 甘特图就是小菜一碟: 1、选择甘特图类型 打开finereport设计器,以单元格元素或者悬浮元素插入图表,在图表类型中选择甘特图,如下图所示: 2、甘特图组成 甘特图数据绑定部分特殊配置项如下:

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    数据分析案例:excel电商品牌、行业、竞争等分析

    excel还是数据分析的利器,也是每一个数据分析要掌握的基本技能了,下面几个案例都是基于excel完成的,总体来说效果不错,有关于数据分析的也可以和我交流沟通。 ? ? ? ?

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    Python 合并 Excel

    先合并几个内容类似的 Excel,在通过一个字段把另一个Excel文件的内容添加进来,然后自动进行 groupby 处理,最好还是要一个 GUI 页面,TM 要求真多! 选择需要批量处理的 Excel 文件所在的目录和保存生成的新 Excel 的目录,以及那个需要 merge 进来的文件目录,点击 Start 按钮就可以自动完成 我们还是先看下测试数据 import pandas /sales*.xlsx"): df = pd.read_excel(f) all_data = all_data.append(df,ignore_index=True) all_data.head 的时间对象,一行代码 all_data['date'] = pd.to_datetime(all_data['date']) 然后我们来看需要 merge 的文件 status = pd.read_excel action='store', help="Source directory that contains Excel

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    Python玩转Excel

    在日常工作中,我们常常与Excel表格打交道,使用它来处理各种数据,但渐渐地会发现,我们总是在使用Excel表格处理类似的工作,这些工作占据了我们大量时间,因此,是时候尝试让Excel自动处理重复的工作了 因此,如果你使用的.xlsx格式的Excel文件,需要使用openpyxl库进度读写操作了。 xlutils依赖于xlrd与xlwt,主要是用来修改Excel工作簿数据。 的另一个重要差异在于*.xls类型文件最多可写入65 535行、256列的数据量,而*.xlsx类型文件最多可写入1 048 576行、16 384列的数据量(当存储的数据大于工作簿存储极限时,就可以考虑使用数据库来存储数据 ,如MySQL数据库)。 下一次,将分享批量读取excel中的数据。

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    Excel 统计学分析

    数据分析插件 1、进入 Excel 点击选项 ? 2、在加载项中点击转到 ? 3、打开分析工具库扩展 ? 4、选择数据标签页,点击数据分析 ? 选中输出区域,将输出结果打印在Excel中,或者可以选新建工具表组 7、最后,生成对应的分析结果 ?

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    Excel 爬数据

    0.0 前言 是的, Excel 也能爬数据,步骤少,实现起来也简单。 优点:简单,电脑有 office 就可以了 缺点:只能爬表格类的数据,适用范围小;使用的是ie浏览器,有点小毛病 1.0 实现 打开 excel,然后按照3步走 ?

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    Python玩转Excel | 操作大型Excel文件

    有时候我们需要处理大型Excel文件,打开时容易出现卡顿、闪退的情况。程序也不例外,如果让程序直接读取大型工作簿中的数据,读取程序本身的运行也会变得缓慢、“卡顿”。 这次我们介绍一种新的操作Excel文件的第三方库,并通过它来处理大型文件。它完全可以取代xlrd、xlwt进行Excel文件的读写操作。 openpyxl唯一的劣势就是对Excel中的VBA(Visual Basic forApplications)支持并不友好,但掌握了Python操作Excel的知识,你将不再需要使用VBA。 为了读取大型Excel文件中的数据或将大量数据写入文件,需要使用openpyxl的read_only模式与write_only模式。 这种方式可以快速读取大型Excel文件中的数据。但需要注意,在该模式下,不允许对工作表进行写操作。

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    Shape动画

    使用StrokeDashOffset等待提示动画 圆形的等待提示动画十分容易,只要让它旋转就可以了: ? 但是圆形以外的形状就不容易做了,例如三角形,总不能让它单纯地旋转吧: ? StrokeDashArray进度提示的基本做法就是将进度Progress通过Converter转换为分成两段的StrokeDashArray,第一段为实线,表示当前进度,第二段为空白。 typeof(double), typeof(ProgressWrapper), new PropertyMetadata(0d)); } 因为这里没有可供Storyboard操作的double属性,所以这个类充当 这个限制决定了XAML不能对自定义附加属性动画。 其实这篇文章里并不会讨论填充动画,不过首先声明填充动画会更方便快捷,这一段只是深入学习过程中的产物,实用价值不高。

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    Mathematica拼图

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    Python 读写 Excel 表格

    Python 可以读写 Excel 表格吗? 当然可以。 Python 下有很多类库可以做到, openpyxl 就是其中的佼佼者。 openpyxl 的设计非常漂亮 ,你一定会喜欢它! 一个 RGB 颜色代码设置 sheet_properties.tabColor 属性即可修改: >>> ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" 一旦你给工作表命名 Sheet.C4>, <Cell Sheet.C5>, <Cell Sheet.C6>, <Cell Sheet.C7>, <Cell Sheet.C8>, <Cell Sheet.C9>)) 数据存储 Excel

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