Excel 2019在統計分析工作中的典型應用（視頻教學版）

第1章 數據的輸入及格式限定

1.1 瞭解幾種數據類型 2

1.1.1 文本型數據 2

1.1.2 數值數據 3

1.1.3 日期數據 4

1.1.4 外部數據 6

1.2 數據的批量輸入 8

1.2.1 填充序號 8

1.2.2 填充相同數據 9

1.2.3 工作組批量輸入 10

1.2.4 不連續相同數據的批量輸入 11

1.3 通過數據驗證規範輸入 11

1.3.1 限制輸入數據範圍 11

1.3.2 限制輸入數據類型 12

1.3.3 製作輸入下拉列表 13

1.3.4 創建輸入提示 14

1.3.5 限制輸入空格 15

1.3.6 限制重復數據 15

第2章 數據的規範整理

2.1 智能定位 19

2.1.1 定位空值 19

2.1.2 定位常量 20

2.1.3 定位實現批量運算 21

2.2 處理殘缺的數據 23

2.2.1 處理空白單元格 23

2.2.2 處理空行空列 25

2.3 處理重復數據 26

2.3.1 標記重復值 26

2.3.2 刪除重復值 27

2.4 處理不規範數值、文本、日期 27

2.4.1 批量處理文本型數字 27

2.4.2 處理數字中的強制換行符 28

2.4.3 批量轉換不規範的日期 29

2.4.4 處理文本中多餘的空格 31

2.5 數據分列處理 32

2.5.1 應對一列多屬性 32

2.5.2 數據與單位分離 33

第3章 Excel中必備的數據查看、計算、統計工具

3.1 數據的篩選查看 36

3.1.1 從數據源中篩選查看滿足的數據 36

3.1.2 數值篩選 37

3.1.3 文本篩選 38

3.1.4 結果獨立放置的篩選 39

3.2 數據的分類匯總 41

3.2.1 單關鍵字排序 41

3.2.2 雙關鍵字排序 42

3.2.3 按單元格顏色排序 43

3.2.4 單層分類匯總 44

3.2.5 多層分類匯總 45

3.2.6 同一字段的多種不同計算 46

3.2.7 生成分類匯總報表 47

3.3 數據合並計算 49

3.3.1 多表匯總求和運算 49

3.3.2 多表匯總求平均值計算 51

3.3.3 多表匯總計數運算 52

3.3.4 生成二維匯總表 54

3.4 數據透視表 55

3.4.1 數據透視表的多維統計方式 55

3.4.2 字段添加決定分析結果 56

3.4.3 自定義匯總計算方式 61

3.4.4 自定義值的顯示方式 62

3.4.5 分組統計數據 63

第4章 解不確定值

4.1 單變量求解 68

4.1.1 預測銷售量 68

4.1.2 預測貸款利率 68

4.1.3 預測盈虧平衡點 69

4.2 模擬運算表 70

4.2.1 按不同提成比例預測銷售額 70

4.2.2 雙變量模擬運算表 71

4.3 方案管理器 72

4.3.1 定義方案 72

4.3.2 顯示方案 74

4.3.3 重新編輯方案 75

4.3.4 生成方案總結報告 75

4.4 規劃求解 76

4.4.1 規劃求解可解決的問題範疇 76

4.4.2 加載規劃求解工具 78

4.4.3 規劃求解雞兔同籠問題 78

4.4.4 規劃求解多條件限制下的排班方案 81

4.4.5 規劃求解最優運輸方案 84

第5章 數據分組與頻數統計

5.1 數據分組 87

5.1.1 離散型數據分組——單項式分組 87

5.1.2 離散型數據分組——組距式分組 89

5.1.3 連續型數據分組界限 90

5.2 頻數統計 91

5.2.1 單項式分組的頻數統計 92

5.2.2 組距式分組的頻數統計 92

5.3 頻數統計直方圖 94

5.3.1 加載直方圖分析工具 94

5.3.2 應用直方圖分析工具 95

5.3.3 應用直方圖統計圖表 97

第6章 描述性統計分析

6.1 描述集中趨勢的統計量 100

6.1.1 算術平均數 100

6.1.2 幾何平均數 100

6.1.3 調和平均數 101

6.1.4 加權算術平均數 101

6.1.5 眾數 103

6.1.6 中位數 106

6.1.7 四分位數 108

6.1.8 百分位數 109

6.2 描述離散趨勢的統計量 109

6.2.1 極差 109

6.2.2 四分位差 110

6.2.3 方差 110

6.2.4 標準差 111

6.2.5 異眾比率 112

6.3 描述總體分佈形態的統計量 113

6.3.1 偏度系數 113

6.3.2 峰度系數 113

6.4 箱形圖描述四分位數 114

6.4.1 呈現單組數據的分佈狀態 114

6.4.2 比較多組數據的分佈狀態 116

6.5 Excel 數據分析工具進行描述統計分析 117

第7章 方差分析

7.1 Excel 中的方差計算函數 119

7.1.1 VAR.S估算方差 119

7.1.2 VAR.P以樣本值估算總體方差 120

7.1.3 STDEV.S估算標準偏差 120

7.1.4 STDEV.P以樣本值估算總體標準偏差 121

7.2 方差高級分析工具 122

7.2.1 單因素方差分析範例 122

7.2.2 可重復雙因素方差分析範例 124

7.2.3 無重復雙因素方差分析範例 126

7.3 協方差計算 127

7.3.1 COVARIANCE.S計算協方差分析相關性 128

7.3.2 COVARIANCE.P以樣本值估算總體的協方差 128

7.3.3 運用協方差分析工具分析兩個變量的相關性 128

第8章 相關分析

8.1 瞭解相關關系的種類 131

8.2 編制相關表與相關圖 131

8.2.1 編制相關表 131

8.2.2 典型的相關圖——散點圖 131

8.2.3 復相關的表達——氣泡圖 133

8.3 相關系數 134

8.3.1 使用函數計算相關系數 134

8.3.2 使用相關系數分析工具分析 136

8.4 相關系數的檢驗 137

8.4.1 小樣本相關系數為0的檢驗 137

8.4.2 大樣本相關系數為0的檢驗 138

8.4.3 相關系數為常數的檢驗 139

第9章 回歸分析

9.1 分析自變量對目標變量的影響程度 142

9.1.1 SLOPE計算一元線性回歸的回歸系數 142

9.1.2 CORREL計算一元線性回歸的相關系數 142

9.1.3 RSQ計算一元線性回歸的判定系數 143

9.2 趨勢線法（散點圖）線性回歸分析 143

9.2.1 分析工作年限與銷售業績的相關性 143

9.2.2 分析月收入與月網絡消費額的相關性 145

9.3 回歸分析預測目標變量 146

9.3.1 LINEST根據生產數量預測產品的單個成本 146

9.3.2 LOGEST 預測網站未來點擊量 147

9.4 高級分析工具——回歸工具 147

9.4.1 一元線性回歸分析 147

9.4.2 多元線性回歸分析 148

第10章 時間序列預測分析

10.1 一次移動平均法預測分析 151

10.1.1 計算移動平均數 151

10.1.2 編輯移動平均圖表 152

10.1.3 一次移動平均預測後期銷量 154

10.2 二次移動平均法預測分析 154

10.2.1 計算二次移動平均數 154

10.2.2 二次移動平均預測銷售量 155

10.3 時間序列的指數平滑 155

10.3.1 一次指數平滑法 156

10.3.2 二次指數平滑法 157

10.3.3 確定最優平滑系數 157

第11章 指數統計

11.1 綜合指數 161

11.1.1 同等加權指數 161

11.1.2 基期加權指數 162

11.1.3 報告期加權指數 163

11.1.4 埃奇沃斯指數 165

11.1.5 費雪指數 167

11.2 平均指數 168

11.2.1 算術平均指數 168

11.2.2 調和平均指數 170

11.2.3 幾何平均指數 171

11.3 指數體系與因素分析 173

11.3.1 總量指標變動的因素分析 173

11.3.2 平均指標變動的因素分析 175

第12章 抽樣確定樣本大小

12.1 隨機抽樣 180

12.1.1 簡單隨機抽樣 180

12.1.2 等距抽樣 183

12.1.3 分層抽樣 184

12.2 非隨機抽樣 185

12.3 確定抽樣樣本的數量 186

12.3.1 方差已知下的樣本大小 186

12.3.2 方差未知下的樣本大小 188

12.3.3 根據特定目的確定樣本量 188

第13章 幾種重要的分佈

13.1 二項分佈 192

13.1.1 計算二項分佈的概率 192

13.1.2 使用二項分佈函數 193

13.1.3 二項分佈的概率分佈圖 193

13.2 泊松分佈 196

13.2.1 計算泊松分佈的概率 196

13.2.2 泊松分佈的概率分佈圖 197

13.3 指數分佈 200

13.3.1 計算指數分佈的概率 200

13.3.2 指數分佈的概率分佈圖 200

13.4 正態分佈 202

13.4.1 正態分佈的定義 202

13.4.2 計算正態分佈的概率 203

13.4.3 繪制正態分佈圖和正態曲線 205

13.4.4 正態分佈比較圖 209

13.5 三大抽樣分佈 212

13.5.1 t分佈 212

13.5.2 F分佈 214

13.5.3 χ2分佈 214

第14章 參數估計

14.1 參數估計的概述 217

14.1.1 瞭解估計量與估計值 217

14.1.2 參數估計的分類 217

14.1.3 評價參數估計的標準 217

14.2 單個總體的均值區間估計 218

14.2.1 單個總體均值置信區間的估計 218

14.2.2 單個總體比率區間的估計 223

14.3 兩個總體的均值區間估計 225

14.3.1 兩個總體均值之差的區間估計 225

14.3.2 兩個總體比率之差的區間估計 227

14.4 總體方差估計 228

14.4.1 總體方差的估計 228

14.4.2 總體方差比的估計 229

第15章 假設檢驗

15.1 瞭解假設檢驗 232

15.1.1 關於“小概率事件”原理 232

15.1.2 假設檢驗的基本步驟 232

15.1.3 確定假設檢驗的方法 232

15.1.4 雙側檢驗和單側檢驗 233

15.2 均值的Z 檢驗 235

15.2.1 單側Z檢驗 235

15.2.2 雙側Z檢驗 237

15.3 均值的t 檢驗 238

15.3.1 單側t檢驗 238

15.3.2 雙側t檢驗 240

15.4 兩個總體參數的假設檢驗 242

15.4.1 兩個獨立正態總體均值的檢驗 242

15.4.2 t檢驗：成對雙樣本均值檢驗 244

15.4.3 F檢驗：兩個正態總體的方差檢驗 245