【Excel怎么加载pif】数据分析中Excel的正确用户指南(详细教程)

高级数据分析包括回归分析、方差分析、T检验等方法。这种内容似乎与日常工作无关。事实上，去高处，MBA课也包含这样的内容，所以要早点学，晚点学。干脆事先知道吧。请确认以下内容。(大卫亚设)。

使用之前，必须先安装Excel的数据分析功能。默认情况下，Excel不安装此扩展。按如下方式安装：1)将鼠标悬停在Office按钮上，然后单击“Excel选项”。

2)找到“插件”，在“管理”部分选择“Excel插件”，然后单击“转到”。

3)选择“分析工具库”，然后单击“确定”。

4)安装完成后，可以在“数据”板上看到“数据分析”功能，如下所示：

安装后，首先了解回归分析的内容。回归分析详细进行回归分析之前，首先要了解什么是回归。事实上，回归现象是英国生物统计学家高尔顿在研究父母和子女遗传特性时发现的有趣现象。身高的遗传特性代表“高个子父母”，其后代比平均身高高。(威廉莎士比亚，身高，身高，身高，身高，身高，身高)但是并不比父母高。到了一定程度，平均身高方向会发生“回归”。这种效果被称为“趋势回归”。目前的回归分析大多是指Golton工作之类的变量之间建立数量关系模型的方法和程序。(阿尔伯特爱因斯坦，Northern Exposure)这里的收购是父母的身高。因为变数是子女的身高。百度百科对回归分析的定义是：回归分析确定两个或两个以上变量之间相互依赖关系的定量关系的统计分析方法。1)回归分析根据所涉及的收购量，可分为一元回归分析和多元回归分析。2)根据自变量和自变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

电子商务的转化率是一定的。网站访问量一般与销售收入成正比。现在，对于不同的访问人数，请创建与销售相对应的标准曲线，并在活动时用于预测销售收入。如下图所示。

1、使用散点图显示图形：

2.添加趋势线并显示回归分析的公式和r平方值。

如图所示，R平方=0.9995，趋势线会聚在一条线上。公式为y=0.01028x-27.424R平方值是0到1之间的数字，当趋势线的R平方值为1或接近1时，趋势线最稳定。由于R2 0.99，它是线性要素。非常清楚。

的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。3. 使用Excel的数据分析功能1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：

2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。

3）以下内容是残差和标准残差：

4）以下是残差图：

残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。5）以下是线性拟合图

在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。6）以下是正态概率图

正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：

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