Cách sử dụng data analysis trong excel 2016

      75
Excel cho dotacard.vn 365 Excel mang đến dotacard.vn 365 dành cho máy Mac Excel 2021 Excel 2021 for Mac Excel 2019 Excel 2019 for Mac Excel 2016 Excel năm 2016 for Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Xem thêm...Ít hơn

Nếu người mua muốn thực hiện các phân tích thống kê và kỹ thuật phức tạp, bạn có thể rút ngắn quy trình và tiết kiệm thời gian bằng cách sử dụng ToolPak Phân tích. Bạn sẽ cung cấp dữ liệu và tsi mê số cho từng phân tích; rồi công cụ sẽ dùng các hàm macro thống kê và kỹ thuật thích hợp rồi hiển thị kết quả trong bảng kết quả. Một số công cụ còn tạo biểu đồ ngoài bảng kết quả.

Bạn đang xem: Cách sử dụng data analysis trong excel 2016

Chỉ có thể dùng các hàm phân tích dữ liệu bên trên từng trang tính một. lúc người tiêu dùng thực hiện phân tích dữ liệu trên các trang tính đã nhóm, kết quả sẽ xuất hiện bên trên trang tính đầu tiên và bảng đã được định dạng trống sẽ xuất hiện bên trên các trang tính còn lại. Để thực hiện phân tích dữ liệu bên trên phần còn lại của trang tính, hãy tính lại công cụ phân tích đến từng trang tính.

ToolPak Phân tích bao gồm các công cụ được mô tả trong các phần sau. Để tầm nã nhập các công cụ này, bấm Phân tích Dữ liệu vào nhóm Phân tích trên tab Dữ liệu. Nếu lệnh Phân tích Dữ liệu ko khả dụng, người mua cần tải chương trình bổ trợ ToolPak Phân tích xuống.


Bấm tab Tệp, chọn Tùy chọn rồi bấm thể loại Bổ trợ.

Trong hộp Quản lý, chọn Bổ trợ Excel, rồi bấm Đi tới.

Nếu ai đang áp dụng Excel for Mac, trong menu tệp, đi đến mục Công cụ > Excel hỗ trợ.

Trong hộp Bổ trợ, hãy lựa chọn hộp chất vấn ToolPak Phân tích, rồi bnóng OK.

Nếu ToolPak Phân tích không được liệt kê vào hộp Bổ trợ Sẵn dùng, bấm Duyệt để định vị nó.

Nếu người dùng được nhắc rằng ToolPak Phân tích hiện không được cài để bên trên máy tính của khách hàng, hãy bấm để cài đặt nó.


Lưu ý: Để tổng quan các hàm Visual Basic for Application (VBA) mang đến ToolPak Phân tích, người mua có thẻ tải Bổ trợ Phân tích ToolPak - VBA giống như cách người tiêu dùng tải ToolPak Phân tích về. Trong hộp Bổ trợ sẵn dùng, chọn hộp kiểm tra ToolPak Phân tích- VBA.


Công cụ phân tích Anova cung cấp các dạng phân tích phương sai sự khác biệt. Công cụ mà người mua hàng đề xuất dùng phụ thuộc vào số lượng nhân tố và số lượng mẫu mà khách hàng có từ các tổng thể mà người mua muốn kiểm định.

Anova: Nhân tố Đơn

Công cụ này thực hiện phân tích pmùi hương không nên đối chọi giản bên trên dữ liệu mang lại nhị hoặc nhiều mẫu. Phân tích cung cấp kiểm định mang đến giả thiết rằng mỗi mẫu được đem từ cùng phân vùng xác suất cơ bản so với giả thiết loại trừ rằng các phân vùng xác suất cơ bản là không tương đương nhau đối với khái quát các mẫu. Nếu chỉ có nhị mẫu, khách hàng có thể dùng hàm trang tính T.TEST. Với nhiều hơn nhì mẫu, không có sự suy rộng T.TEST thích hợp và vắt vào đó kiểu Anova Nhân tố Đơn có thể được gọi.

Anova: Nhân tố Kép có Lặp

Công cụ phân tích này hữu ích Lúc dữ liệu có thể được phân loại theo hai kích thmong sự khác biệt. Ví dụ, trong một thí nghiệm để đo chiều cao của cây, các cây đó có thể được bón bằng các nhãn hiệu phân bón khác nhau (chẳng hạn A, B, C) và cũng có thể được giữ ở các nhiệt độ khác nhau (chẳng hạn thấp, cao). Với mỗi sáu cặp khả thi phân bón, nhiệt độ, chúng ta có số lần quan lại sát chiều cao của cây bằng nhau. Dùng công cụ Anova này, chúng ta có thể kiểm định:

Liệu chiều cao của cây đối với các nhãn hiệu phân bón sự khác biệt có được lấy từ cùng tổng thể cơ bản hay là không. Nhiệt độ được bỏ qua trong phân tích này.

Liệu chiều cao của cây đối với các mức nhiệt độ sự so sánh có được rước từ cùng tổng thể cơ bản hay là không. Nhãn hiệu phân bón được bỏ qua vào phân tích này.

Liệu đã tính đến tác động của những lạ đời giữa các nhãn hiệu phân bón được tìm thấy vào điểm gạch đầu dòng đầu tiên và những lạ thường về nhiệt độ được tìm thấy vào điểm gạch đầu dòng thứ nhì, sáu mẫu thay mặt đến hầu như các cặp quý hiếm phân bón, nhiệt độ được mang từ cùng tổng thể xuất xắc không. Giả thiết loại trừ là có những tác động vì các cặp phân bón, nhiệt độ cụ thể mặt cạnh những quái đản dựa vào riêng biệt phân bón hoặc riêng biệt nhiệt độ.

*

Anova: Nhân tố Kép Không Lặp

Công cụ phân tích này hữu ích khi dữ liệu được phân loại theo nhị kích thước khác nhau nlỗi vào trường hợp Nhân tố Kép có Lặp. Tuy nhiên, đối với công cụ này, điều được giả định là chỉ có duy nhất một lần quan liêu sát mang lại mỗi cặp (chẳng hạn, mỗi cặp phân bón, nhiệt độ trong ví dụ trên).


Hàm trang tính CORREL cùng PEARSON phần nhiều tính tân oán thông số đối sánh giữa hai phát triển thành số thống kê giám sát Lúc các số đo bên trên từng vươn lên là số được quan lại sát cho từng đối tượng người tiêu dùng N. (Bất kỳ quan liêu sát thiếu thốn nào đối với bất kỳ đối tượng người dùng như thế nào có tác dụng đối tượng người tiêu dùng bị bỏ qua vào so sánh.) Công thay phân tích Tương quan tiền quan trọng hữu dụng Khi có tương đối nhiều hơn hai trở thành số đo lường và tính toán cho từng đối tượng người dùng N. Nó cung ứng bảng công dụng, một ma trận đối sánh tương quan, hiển thị cực hiếm của CORREL (hoặc PEARSON) được vận dụng cho từng cặp biến chuyển số thống kê giám sát khả thi.

Xem thêm: Cách Tải Hình Ảnh Về Máy Tính Một Cách Dễ Dàng, Tải Ảnh Hoặc Video Xuống Thiết Bị Của Bạn

Hệ số đối sánh, ví dụ như hiệp phương thơm hiệp, là một trong thước đo của phạm vi tới cả cơ mà nhì trở thành số giám sát "cùng biến đổi." Không y hệt như hiệp pmùi hương hiệp, hệ số đối sánh được tính toán để quý giá của nó hòa bình cùng với các đơn vị chức năng mà lại trong những số ấy nhì trở nên số giám sát được biểu lộ. (ví dụ như, nếu nhị trở nên số giám sát và đo lường là trọng lượng cùng chiều cao, quý hiếm của hệ số đối sánh tương quan ko chuyển đổi nếu như trọng lượng được thay đổi từ bỏ pao sang trọng kilogram.) Giá trị của đều thông số tương quan bắt buộc từ -1 đến +1 bao gồm cả -1.

Bạn có thể dùng công cụ phân tích đối sánh để chứng thực mỗi cặp biến số đo lường để xác định liệu hai biến số đo lường có xu hướng cùng di chuyển tuyệt không — đó là, các giá trị lớn của một biến số có xu hướng liên kết với các giá trị lớn của biến số khác hay là không (đối sánh dương), các giá trị nhỏ của một biến số có xu hướng liên kết với các giá trị lớn của biến số khác hay không (đối sánh tương quan âm), tuyệt các giá trị của cả hai biến số có xu hướng độc lập (đối sánh gần 0 (không)).


Công cụ Tương quan liêu và Hiệp pmùi hương không đúng đều có thể được dùng vào cùng thiết để, lúc người mua hàng có N biến số đo lường sự so sánh được quan tiền sát bên trên một bộ cá thể. Công cụ Tương quan và Hiệp phương thơm không đúng cung cấp bảng kết quả, một ma trận, thể hiện hệ số đối sánh tương quan hoặc hiệp phương không đúng tương ứng giữa mỗi cặp biến số đo lường. Sự khác nhau là hệ số đối sánh được đo nằm trong giao động từ -1 đến +1 tổng quan cả nhị số này. Hiệp phương không nên tương ứng không được đo. Cả hệ số đối sánh và hiệp pmùi hương không đúng đều là các đối chọi vị đo lường của phạm vi đến mức mà nhị biến số đo lường "cùng biến đổi."

Công gắng Hiệp phương hiệp tính cực hiếm của hàm trang tính COVARIANCE. P.. cho từng cặp đổi mới số giám sát và đo lường. (Sử dụng HIỆP PHƯƠNG HIỆPhường TRỰC TIẾP. P chứ chưa hẳn là phép tắc Hiệp pmùi hương hiệp là phương thức sửa chữa thay thế hợp lý Lúc chỉ có nhị phát triển thành số đo lường và tính toán, tức thị N=2.) Mục nhập trên phố chéo của bảng kết quả của pháp luật Hiệp phương thơm trở thành trong hàng i, cột i là hiệp pmùi hương hiệp của biến hóa số đo lắp thêm i cùng với chính nó. Đây chỉ cần pmùi hương sai tổng thể và toàn diện mang lại thay đổi số kia, như được tính toán thù vị hàm trang tính VAR.P.

Bạn có thể dùng công cụ Hiệp phương thơm không nên để xác định mỗi cặp biến số đo lường để xác định liệu nhì biến số đo lường có xu hướng cùng di chuyển hay không — đó là, các quý giá lớn của một biến số có xu hướng liên kết với các quý hiếm lớn của biến số khác hay là không (hiệp phương thơm sai dương), các quý hiếm nhỏ của một biến số có xu hướng liên kết với các quý giá lớn của biến số khác hay không (hiệp pmùi hương không đúng âm), tuyệt các quý hiếm của cả hai biến số có xu hướng độc lập (đối sánh tương quan gần 0 (không)).


Công cụ phân tích Thống kê Mô tả làm nên báo cáo thống kê solo biến đến dữ liệu vào phạm vi nhập liệu, cung cấp ban bố về xu hướng trung trung khu và tính biến thiên của dữ liệu của người mua.


Công cụ phân tích Làm trót lọt Hàm mũ dự đoán một giá trị phụ thuộc vào dự đoán mang lại kỳ trmong, được điều chỉnh mang lại lỗi trong dự báo trướć. Công cụ dùng hằng số làm suôn sẻ a, độ lớn của nó xác định dự báo phản hồi đến các lỗi trong dự báo trmong mạnh mẽ nhỏng thế nào.


Lưu ý: Giá trị của 0,2 đến 0,3 là các hằng số làm trót lọt hợp lý. Các quý hiếm này cho biết dự báo hiện tại nên được điều chỉnh trăng tròn phần trăm đến 30 phần trăm mang đến lỗi trong dự báo trmong. Hằng số lớn hơn mang lại phản hồi nhanh rộng nhưng có thể tạo ra các phép chiếu ko ổn định. Hằng số nhỏ rộng có thể khiến quý giá dự báo bị chậm trễ lâu.


Công cụ phân tích Hai mẫu Kiểm định F đối với Phương không đúng thực hiện kiểm định F đối với hai mẫu để so sánh hai phương thơm không nên tổng thể.

Ví dụ, khách hàng có thể dùng công cụ Kiểm định F bên trên các mẫu số lần gặp đội tập bơi đối với một trong hai đội. Công cụ cung cấp kết quả của chứng thực giả thiết null rằng nhị mẫu này đến từ các phân bố có pmùi hương không đúng bằng nhau, so với giải pháp loại trừ rằng phương thơm sai không bằng nhau vào các phân vùng cơ bản.

Công cụ tính quý hiếm f của thống kê F (hay tỉ lệ F). Giá trị f gần tới 1 cung cấp bằng chứng rằng các pmùi hương sai tổng thể cơ bản là bằng nhau. Trong bảng kết quả, nếu f 1, "P(F


Công cụ Phân tích Fourier xử lý các vấn đề vào hệ thống tuyến tính và phân tính dữ liệu định kỳ bằng cách dùng pmùi hương pháp Biến đổi Fourier Nhanh hao (FFT) để biến thành dữ liệu. Công cụ này cũng hỗ trợ các đổi thành nghịch đảo, trong đó nghịch đảo của dữ liệu được biến thành trả về dữ liệu gốc.

*




Công cụ phân tích Trung bình Di chuyển chiếu các quý hiếm vào kỳ dự báo, dựa vào cực hiếm trung bình của biến số qua số kỳ trước cụ thể. Trung bình di chuyển cung cấp đọc tin xu thế mà một đường trung bình solo giản của hầu hết các dữ liệu lịch sử sẽ được bịt lại. Dùng công cụ này để dự báo doanh số, hàng tồn kho hoặc các xu hướng khác. Mỗi giá trị dự báo dựa vào công thức sau.

*

trong đó:

N là số kỳ trcầu bao gồm vào trung bình di chuyển

A j là cực hiếm thiết thật tại thời điểm j

F j là cực hiếm dự báo tại thời điểm j







*

Kiểm định t: Giả định Hai mẫu có Phương không nên Bằng nhau

Công cụ phân tích này thực hiện Kiểm định t của student đến nhị mẫu. Dạng thức Kiểm định t này giả định rằng nhị tập dữ liệu đến từ các phân bố có phương không đúng như thể nhau. Nó được gọi là Kiểm định t phương thơm sai có điều kiện không đổi. Bạn có thể dùng Kiểm định t này để xác định hai mẫu có khả năng đến từ các phân vùng có trung bình tổng thể bằng nhau.

Kiểm định t: Giả định Hai mẫu có Phương thơm không nên Không bằng nhau

Công cụ phân tích này thực hiện Kiểm định t của student cho nhị mẫu. Dạng thức Kiểm định t này giả định rằng nhì tập dữ liệu đến từ các phân vùng có pmùi hương không nên sự so sánh. Nó được hiểu là Kiểm định t có phương thơm sai phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên có điều kiện khác. Với trường hợp Pmùi hương không đúng Bằng nhau trmong đó, người tiêu dùng có thể dùng Kiểm định t này để xác định nhì mẫu có tài năng đến từ các phân vùng có trung bình tổng thể bằng nhau. Hãy dùng kiểm định này lúc có các đối tượng riêng biệt biệt vào hai mẫu. Hãy dùng kiểm định Theo cặp, được tế bào tả vào ví dụ sau, khi có một tập đơn các đối tượng và nhì mẫu bảo hộ mang đến các đo lường mang đến mỗi đối tượng trcầu và sau xử lý.

Công thức sau được dùng để xác định cực hiếm thống kê t.

*

Công thức sau được dùng để tính bậc tự vị, df. Vì kết quả của phép tính thường không là số nguyên, quý giá của df được làm tròn đến số nguyên ổn gần nhất để có được quý giá giới hạn từ bảng t. Hàm trang tính T.TEST vào Excel dùng giá trị df được tính ko làm tròn, vì nó có thể tính toán cực hiếm mang lại T.TEST bằng một df ko phải số nguim. Vì những cách tiếp cận sự khác biệt này đến việc xác định bậc tự vị, các kết quả của T.TEST và công cụ t-Test này sẽ khác nhau trong trường hợp Phương thơm sai Không bằng nhau.