使用分析工具库分析数据

文摘   2025-01-01 12:04   天津  
这是白明锐的第 366 篇文章 

持续深耕,做特懂业务的财务人

接上文:使用规划求解工具分析数据


今天,接着讲《财务BP从数据分析到管理报表应用实战》。


第八章 使用规划求解工具分析数据


一、分析工具库概述


为了方便用户进行数据统计分析,Excel提供了一个数据分析的加载工具,用于拓展Excel的数据分析功能,即“分析工具库”。


分析工具库内含15种分析工具,原书对所有工具都进行了详细介绍,我这里只重点介绍最常用的5种:


  1. 方差分析

  2. 相关系数(常用)

  3. 协方差

  4. 描述统计(常用)

  5. 指数平滑

  6. F-检验

  7. 傅利叶分析

  8. 直方图(常用)

  9. 移动平均(常用)

  10. 随机数发生器

  11. 排位与百分比排位

  12. 回归(常用)

  13. 抽样

  14. t-检验

  15. z-检验


二、安装分析工具库加载项


选择【文件-选项】,单击“加载项”选项卡,在对话框底部,从“管理”下拉菜单中选择“Excel加载项”命令,然后单击“转到”按钮,勾选“分析工具库”复选框。



三、使用分析工具库分析数据的应用


在使用分析工具之前,先要确定需要分析的类型,编制原始数据表,填列相关数据,作为数据的输入区域。


然后依次选择【数据-分析-数据分析】命令,选择要使用的工具,点击确定。



1、相关系数工具


相关系数用于度量两组数据的相关关系。


比如当一个数据组中的较大值与第二个数据组中的较大值相关,则这两组数据存在正相关系数。


如果这个较大值与第二个数据组的较小值相关,则这两组数据就存在负相关系数。


相关的程度可以用相关系数表示,从-1(完全负相关)到+1(完全正相关),相关系数为0说明两个变量不相关。


步骤1:选中数据源区域,启动“相关系数”分析工具。



步骤2:选择“分组方式”为逐列,勾选“标志位于第一行”前的复选框,在“输出区域”中输入任一单元格地址。



步骤3:点击确定,显示分析结果,得出结论。(图中结果显示两者有非常强的相关关系)



2、描述统计工具


该工具可以一次性输出统计数据的集中趋势、离散程度和分布形态等十几项数字。


步骤1:选中数据源区域,启动「描述统计」分析工具。



步骤2:

a. 选择“分组方式”为逐列
b. 勾选“标志位于第一行”前的复选框
c. 在“输出区域”选择“新工作表组”,将分析结果输出新工作表
d. 勾选“汇总统计”前的复选框
e. 勾选“平均数置信度”,默认为95%(具体可详见我的公众号文章《精确率、召回率与置信区间》)
f. 勾选“第K大值”和“第K小值”,即1个最大的值和1个最小的值


步骤3:点击确定,显示分析结果,得出分析结论。



3、直方图


直方图可用于统计数据集中某个数值出现的次数,其功能基本上相当于函数FREQUENCY,所不同的是支持添加累计百分比,百分比排序及插入图表等。


步骤1:编制数据计算表



全距=最大-最小


组距=全距/组数(组数由自己确定,用ROUND函数进行四舍五入)


组上限第一个数=最小+组距


其余组上限=上一个数+组距


步骤2:启动「直方图工具」

a. 选择数据源作为“输入区域”
b. 选择组上限作为“接受区域”
c. 选择“输出区域”
d. 勾选“累计百分率”和“图表输出”前的复选框


步骤3:点击确定,得到结果。



更多关于直方图的内容,详见我的公众号文章《直方图的绘制及应用


4、移动平均


移动平均是指用一组指定的时间序列数据进行移动平均计算平均值,移动平均有助于确定趋势,可用于预测未来一期或几期内公司的销售量、需求量等的变动趋势等。


步骤1:编制数据计算表



步骤2:启动「移动平均」工具

a. 选择数据源作为“输入区域”
b. “间隔”默认值为3,如果是计算3期移动平均,可省略,如果要计算4期移动平均,需输入4
c. 选择“输出区域”
d. 勾选“图表输出”和“标准误差”


步骤3:点击确定,得到结果。



5、回归


回归分析指的是确定两种或两种以上现象之间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。


可以用来分析趋势、预测未来,建立预测模型。


回归分析工具能够决定一个区域中的数据(因变量)随着一个或多个其他区域中数据(自变量)的值的变化而发生变化的程度。


步骤1:编制数据计算表



步骤2:启动「回归分析工具」

a. 在“Y值输入区域”选择因变量数据源,在“X值输入区域”选择自变量数据源
b. 勾选“置信度”,保持默认值95%
c. 在“输出选项”选择“新工作表组”,并在对应的框中输入“回归分析结果”
d. 勾选“残差”


步骤3:点击确定,输出结果。


预测销售量=1854+215.9636X



更多关于回归的内容,详见我的公众号文章《如何用回归分析预测未来?》。


今天就到这,下期我们讲第九章《数据分析可视化呈现》。


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白明锐
从业10年,注册会计师,目前做业务财务(财务BP)。 持续更新公众号、知识星球,全网分享财务实战干货300+篇。 探索「主业打基础,副业求突破,投资靠体系」,验证平凡人非凡路。
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