Excel 数据分析方法包括：数据准备：选择、清理和标准化数据。数据总结：计算描述性统计量和绘制图表。相关性分析：计算相关系数并绘制散点图。假设检验：执行 t 检验和 ANOVA 以比较样本均值。回归分析：建立线性或非线性模型来预测变量之间的关系。其他工具：数据透视表、公式和宏用于数据操纵和分析。
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
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- 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最佳拟合模型。
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。
