Bạn đề nghị học phương pháp phân tích dữ liệu trong Excel? Làm cầm nào để áp dụng Data Analysis bởi Excel? Hãy đọc nội dung bài viết này nhằm tìm tìm câu trả lời nhé!
Microsoft Excel là trong số những ứng dụng thông dụng nhất để phân tích dữ liệu. Được trang bị các pivot table tích hợp, chúng là lý lẽ phân tích được kiếm tìm kiếm các nhất hiện nay nay. Đây là phần mềm thống trị tất cả dữ liệu chất nhận được bạn dễ dãi import, thăm khám phá, làm sạch, phân tích cùng trực quan liêu hóa tài liệu của mình. Đây là kỹ năng cần thiết dành mang đến những bạn hiện đang làm việc văn phòng, thuộc những phòng ban nên xem xét và đánh giá dữ liệu như Marketing, Business Development...
Làm ráng nào để phân tích tài liệu bằng Excel? các kiến thức cần thiết để thực hiện Data Analysis vào Excel là gì? Trong nội dung bài viết này, chúng ta sẽ bàn luận về các phương pháp phân tích dữ liệu khác biệt trong Excel.
Bạn đang xem: Công cụ phân tích dữ liệu trong excel là gì
nâng cao Kiến Thức cùng Mở Rộng cơ hội Việc làm cho Cùng suviec.com!
Bạn sẽ tìm hiểu thời cơ việc làm cho trong lĩnh vực lập trình cũng giống như phân tích dữ liệu? Đừng bỏ qua cơ hội mày mò những khóa học tuyệt đối tại suviec.com nhé.
Khoá học Phân tích tài liệu với SQL + Power
BI
Phân tích dữ liệu trong Excel - sắp xếp dữ liệu (Sorting)
Sắp xếp là một trong những phần rất đặc biệt trong so với dữ liệu. Bạn có thể sắp xếp tài liệu Excel của chính bản thân mình theo những cột hoặc thậm chí còn một cột duy nhất. Bài toán sắp xếp cũng được thực hiện tại theo trang bị tự tăng dần hoặc giảm dần.
Sắp xếp dữ liệu trong Excel giúp tổ chức triển khai thông tin dễ dàng dàng, kiếm tìm kiếm gấp rút và phân tích công dụng hơn; đồng thời, nâng cao việc tạo báo cáo, đào thải dữ liệu đụng hàng và sinh sản biểu đồ một giải pháp trực quan. Sắp đến xếp còn làm tăng hiệu suất tính toán và nâng cấp việc trình diễn dữ liệu khi thao tác làm việc với các thành phần khác.
1. Thu xếp cột đối kháng bằng Excel
Hãy xem xét các dữ liệu sau:
Để sắp xếp dữ liệu trên cột Units, hãy thực hiện theo các bước sau đây:
Bước trước tiên là nhấp vào ngẫu nhiên ô làm sao trong cột mà bạn có nhu cầu sắp xếp.Tiếp theo, để thu xếp theo sản phẩm tự tăng dần, click vào AZ được search thấy bên trên tab Data, trong nhóm Sort và Filter.
Kết quả:
Lưu ý: Để sắp xếp theo sản phẩm công nghệ tự giảm dần, hãy click vào Z - A.
2. Thu xếp nhiều cột bằng Excel
Bạn cũng có thể sắp xếp nhiều cột trong trang tính của mình. Hãy tiến hành theo các bước sau:
Bấm vào Sort (trên tab Data, trong nhóm Sort và Filter)
Hộp thoại Sort đang xuất hiện.
Thêm các cấp độ mà bạn có nhu cầu sắp xếp.
Nhấn OK.
Data Analysis trong Excel - Lọc dữ liệu (Filtering)
câu hỏi sử dụng chức năng lọc tài liệu (Filtering) vào Excel đem đến nhiều lợi ích quan trọng. Chúng ta có thể tập trung vào đa số thông tin đặc trưng nhất và loại trừ dữ liệu không cần thiết. Tài năng tìm kiếm nhanh chóng dựa trên những tiêu chí cụ thể giúp chúng ta truy xuất tin tức một cách dễ dàng và nhanh chóng.
Hơn nữa, bài toán lọc dữ liệu giúp bạn phân tích mối quan hệ và đối sánh giữa những dòng thông tin, cung ứng cái nhìn sâu sắc hơn về dữ liệu. Chúng ta có thể tạo ra các report tùy chỉnh dựa vào dữ liệu đã làm được lọc, đồng thời chế tạo ra biểu đồ cùng đồ thị để trình bày thông tin một phương pháp trực quan với dễ hiểu.
Chúng ta thực hiện bộ lọc khi mong muốn lấy dữ liệu phù hợp với các điều kiện thế thể.
Nhấn vào bất kỳ ô đối chọi nào phía bên trong dữ liệu của bạn.Chuyển mang đến Tab Data > Sort và Filter > FilterBạn đã thấy đầu mũi tên xuất hiện thêm trên các cột.
Bây giờ chúng ta cũng có thể lọc theo nhu yếu của mình.
Hàm COUNTIF
COUNTIF là 1 trong những hàm Excel rất phổ biến được sử dụng để đếm các ô vào phạm vi thỏa mãn nhu cầu một đk duy nhất.
Cú pháp:
= COUNTIF (range, criteria)
Ví dụ vận dụng hàm COUNTIF trong Excel.Hãy tính số mục lớn hơn 100.
Hàm SUMIF
Hàm SUMIF trong Excel trả về tổng các ô đáp ứng nhu cầu một điều kiện duy nhất.
Cú pháp:
= SUMIF (range, criteria,
Ví dụ áp dụng hàm SUMIF vào Excel:Hãy sử dụng hàm SUMIF để giám sát các ô dựa trên những số đáp ứng tiêu chí.
Ứng dụng Pivot Tables khi phân tích tài liệu bằng Excel
Pivot
Table được biết đến là công cụ mạnh bạo nhất trong Excel, đặc biệt tác dụng khi nên thống kê nhanh. Bọn họ sử dụng nó nhằm tính toán, tóm tắt và phân tích dữ liệu. Điều đó giúp chúng ta có thể xem các hiệu quả so sánh, mẫu mã hình và xu thế trong tài liệu của mình.
1. Dữ liệu mẫu
Dữ liệu mẫu mã mà chúng ta sử dụng cất 41 bản ghi cùng với 5 trường thông tin người mua. Đây là dữ liệu hoàn hảo nhất để đọc pivot table.
2. Chèn Pivot Tables
Để chèn pivot table vào trang tính của bạn, hãy làm theo quá trình dưới đây:
Nhấp vào ngẫu nhiên ô làm sao trong dữ liệu.Trên tab Insert, trong team Tables, bấm PivotTable.
Một vỏ hộp thoại vẫn xuất hiện. Excel sẽ tự động chọn tập tài liệu của bạn. Nó cũng sẽ tạo một trang tính bắt đầu cho pivot table.
Nhấp vào Ok. Sau đó, nó sẽ khởi tạo một trang tính pivot table.
3. Drag fields - kéo những trường vào Pivot Tables
Để biết toàn bô items mà mọi người đã mua, hãy kéo các trường vào các ô sau:
Buyer vào ô Rows. Items vào ô Values.
Cách cần sử dụng What-If Analysis trong Excel - What-If Analysis & Solver
What-If Analysis là 1 tính năng bao gồm sẵn trong Excel, đây là công cụ có ích để giải vấn đề Nếu - Thì. áp dụng What-If Analysis, bạn cũng có thể sử dụng một trong những bộ giá chỉ trị khác biệt trong một hoặc nhiều cách làm để mày mò tất cả các hiệu quả khác nhau.
Đối với câu hỏi phân tích what-if, solver là chương trình hỗ trợ Microsoft Excel hữu ích ở các cấp độ. Bạn cũng có thể sử dụng nhân tài này nhằm tìm giá chỉ trị về tối ưu (max hoặc min) cho cách làm trong một ô, được call là ô mục tiêu (objective cell). Điều này tuân theo một vài ràng buộc (constraints) hoặc giới hạn về giá bán trị của những ô phương pháp khác trên trang tính.
Solver thao tác với một tổ ô, được call là biến quyết định hoặc đơn giản là ô biến, được áp dụng để đo lường và thống kê các công thức trong ô mục tiêu (objective cells) với ô ràng buộc (constraint cells). Solver cũng kiểm soát và điều chỉnh giá trị của những ô biến quyết định để chuyển động trên những giới hạn trên các ô buộc ràng (constraint cells). Điều này giúp sinh sản ra tác dụng mong mong cho ô phương châm (objective cell).
1. Cách Kích hoạt Add-in Solver
Trên tab File, nhấp chuột Options.Đi tới Add-ins, chọn Solver Add-in cùng nhấp vào nút Go button.
Trong tab Dữ liệu, trong đội Analyze, chúng ta cũng có thể thấy Solver đạt thêm vào.
2. Cách áp dụng Solver vào Excel
Trong ví dụ như này, bọn họ sẽ nỗ lực tìm chiến thuật cho bài toán tối ưu đơn giản.
Vấn đề: đưa sử bạn là công ty một công ty lớn và bạn muốn thu nhập của chính bản thân mình là $ 3000.
Mục tiêu: đo lường và thống kê các đơn vị chức năng sẽ được bán và giá mỗi đơn vị để đã có được mục tiêu.
Ví dụ: chúng tôi đã sản xuất ra mô hình sau:
Mô hình tài liệu của bạn sẽ thay thay đổi theo các điều kiện.
Data Analysis Toolpak (Công chũm phân tích dữ liệu trong Excel)
Bấm vào tab File, bấm vào Options, sau đó bấm chuột danh mục Add-Ins.Chọn Analysis ToolPak cùng nhấp vào nút Go button.Kiểm tra Analysis Tool
Pak và nhấp vào OK.
Trên tab Data, trong nhóm Analysis, hiện giờ bạn bao gồm thể bấm vào Data Analysis.
Descriptive Statistics - Thống kê diễn tả trong Excel
Descriptive Statistics (thống kê mô tả) là một trong những khái niệm quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Chúng giúp tổng hợp và mô tả thông tin từ tập dữ liệu một cách đơn giản dễ dàng nhưng mạch lạc. áp dụng Descriptive Statistics, họ có khả năng làm rõ hơn về vừa đủ (mean), phương sai (variance), khoảng chừng biến thiên (range), yếu vị (mode), độ lệch chuẩn (Standard deviation) cùng giá trị cực đại (max), rất tiểu (min) của dữ liệu.
Nhờ vào những con số, biểu đồ với đồ thị, bạn cũng có thể dễ dàng kiếm tìm thấy các xu hướng, điểm lưu ý nổi nhảy và đặc thù của tập dữ liệu. Những thông tin này cực kỳ hữu ích để mang ra các quyết định, dự đoán xu hướng tương lai và làm cho sáng tỏ những khía cạnh đặc trưng của dữ liệu.
Giả sử họ có số điểm của một tay vợt trong 10 trận gần nhất của anh ta. Để tạo thành phân tích mô tả, hãy làm theo các bước dưới đây.
Chuyển mang đến tab Data> team Analysis> Data analysis.Chọn Descriptive Statistics cùng nhấp OK.
Như vậy, thống kê biểu đạt (descriptive statistics) của người tiêu dùng đã sẵn sàng.
ANOVA - so với phương không đúng trong Excel
ANOVA (Analysis of Variance) là một cách thức phân tích dữ liệu quan trọng trong Excel. được thực hiện để chất vấn sự khác hoàn toàn giữa hai hoặc nhiều giá trị mức độ vừa phải (means), ANOVA giúp họ hiểu rõ rộng về sự chuyển đổi giữa các nhóm và xác minh xem sự khác biệt giữa chúng có chân thành và ý nghĩa thống kê giỏi không.
Với ANOVA, họ có tài năng kiểm tra các giả thuyết về sự tương tự như hoặc biệt lập giữa những nhóm. Các tác dụng của đối chiếu phương sai giúp bọn họ hiểu rõ hơn về tương quan giữa biến chủ quyền và trở nên phụ thuộc, từ kia giúp gửi ra các quyết định hoặc dự đoán trong thực tế.
Dưới đây, bạn có thể thấy điểm số của cha cầu thủ nhẵn bàn vào 8 trận gần đây nhất.
Để tiến hành single factor ANOVA, hãy có tác dụng theo các bước sau:
Chuyển cho tab Data> đội Analysis> Data analysis.Chọn Anova: Single Factor với nhấp vào OK.
Như vậy, Single factor ANOVA của chúng ta đã sẵn sàng.
Phân tích hồi quy - Regression vào Excel
Trong Excel, họ sử dụng so sánh hồi quy để ước tính quan hệ giữa nhì hoặc nhiều biến. Phân tích hồi quy, hay có cách gọi khác là Regression Analysis, là 1 trong những công cụ mạnh khỏe trong nhân loại số liệu với dữ liệu. Được xây dừng trên nền tảng của toán học và thống kê, đối chiếu hồi quy giúp họ hiểu rõ rộng về mối tương tác giữa những biến và dự kiến sự biến đổi của biến phụ thuộc vào dựa trên vươn lên là độc lập.
Hãy xem xét tài liệu sau, trong đó họ có số ca lây nhiễm COVID-19 (Covid Cases) và khẩu trang đã cung cấp (Mask Sold) vào từng tháng nắm thể.
Cửa sổ sau vẫn mở ra.
Chọn input đầu vào Y Range làm số lượng khẩu trang đã cung cấp (Mask Sold) với Input X Range làm con số ca nhiễm Covid (Covid Cases). Kiểm tra các phần còn lại và nhấp vào OK.
Bạn sẽ cảm nhận Summary Output.
Multiple R là hệ số đối sánh tương quan (Correlation Coefficient) giám sát sức dạn dĩ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
R Square biểu hiện hệ số xác định (Coefficient of Determination), được thực hiện như một chỉ báo về mức độ phù hợp. Với việc trợ góp của R Square, chúng ta cũng có thể theo dõi có bao nhiêu điểm rơi trên phố hồi quy.Standard Error là 1 thước đo tương xứng khác cho biết độ đúng đắn của đối chiếu hồi quy.
Kết luận về phân tích tài liệu bằng Excel
Chúng ta đã cùng nhau mày mò những ví dụ cùng tính năng mạnh mẽ của phân tích dữ liệu trong Excel. Bằng cách sử dụng các công cầm phân tích trẻ trung và tràn đầy năng lượng như bảng tính chéo, biểu đồ và hàm tính toán, bạn cũng có thể nhanh chóng tìm ra mẫu đựng trong dữ liệu và hiểu rõ hơn về sự biến đổi của dữ liệu theo thời hạn hoặc những yếu tố khác nhau.
Những tài năng phân tích tài liệu trong Excel không chỉ là hữu ích trong lĩnh vực sale mà còn ứng dụng thoáng rộng trong những ngành khác ví như khoa học, y tế, giáo dục và đào tạo và nhiều nghành nghề dịch vụ khác. Qua việc học giải pháp tạo báo cáo, biểu đồ cùng thống kê, bạn có công dụng thể hiện nay một bí quyết trực quan và thuyết phục đều thông tin quan trọng đặc biệt từ dữ liệu.
suviec.com tin rằng bài viết này sẽ đem đến cho bạn những kiến thức hữu ích, để bạn có thể áp dụng vào việc xử lý các vấn đề thực tế. Đồng thời, bạn cũng có thể nâng cao khả năng trong sự nghiệp bằng phương pháp tiếp tục học thêm các tài năng mạnh mẽ về Excel thông qua các khóa huấn luyện trực tuyến miễn giá tiền hoặc tất cả phí bên trên mạng.
Nếu có triết lý trở thành Data Analyst siêng nghiệp thì bạn cũng có thể tham khảo bộ khóa đào tạo toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học vào 1 bootcamp của suviec.com tại đây.
Bộ khí cụ Analysis ToolPak bên trên Excel sẽ giúp đỡ bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản dễ dàng hóa công việc phân tích dữ liệu tài chính, thống kê lại .
Trong nội dung bài viết này bọn họ sẽ tìm hiểu tất tần tật chủ thể Analysis Tool
Pak trong Excel nhé!
Note: bạn có thể kéo xuống dưới thuộc để tải về tài liệu của bài viết này.
Analysis Tool
Pak
Bộ điều khoản Analysis Tool
Pak bên trên Excel để giúp bạn tiết kiệm thời hạn và dễ dàng và đơn giản hóa quá trình phân tích tài liệu tài chính, những thống kê .
Để tải bộ nguyên lý Analysis Tool
Pak, các bạn hãy thực hiện công việc sau.
1. Bên trên tab File, click Options.
2. Trong Add-ins, chọn Analysis Tool
Pak cùng click vào nút Go.
3. Kiểm tra Analysis Tool
Pak cùng click OK.
4. Bên trên tab Data, trong team Analysis, click Data Analysis.
Hộp thoại sau sẽ mở ra bên dưới.
5. Ví dụ: lựa chọn Histogram với click OK để tạo thành Histogram vào Excel.
Histogram in Excel
Ví dụ này sẽ hướng dẫn các bạn cách tạo thành biểu đồ gia dụng trong Excel.
1. Đầu tiên, các bạn nhập bin numbers (upper levels) trong phạm vi C4: C8.
2. Bên trên tab Data, trong nhóm Analysis, click Data Analysis.
3. Lựa chọn Histogram cùng click OK.
4. Chọn phạm vi A2: A19.
5. Click vào ô Bin Range và chọn phạm vi C4: C8.
6. Click vào nút tùy lựa chọn Output Range, click vào hộp output Range và chọn ô F3.
7. đánh giá Chart Output.
8. Click OK.
Xem thêm: Phân Tích Bài Sóng " - Phân Tích Bài Thơ Sóng
9. Click vào legend ở phía bên nên và dấn Delete.
10. Dán nhãn đúng cách dán cho những bins.
11. Để đào thải khoảng bí quyết giữa các bars, hãy nhấn vào phải vào trong 1 bars, click Format Data Series và thay đổi Gap Width thành 0%.
12. Để thêm mặt đường viền, nhấn vào phải vào trong 1 bar, click Format Data Series, click vào Fill & Line icon, click Border và lựa chọn màu.
Kết quả:
Nếu có Excel năm 2016 trở lên, bạn chỉ việc sử dụng loại biểu thứ Histogram.
13. Lựa chọn phạm vi A1: A19.
14. Trên tab Insert, trong đội Charts, click vào hình tượng Histogram.
15. Click Histogram.
Kết quả: Một biểu đồ gồm 3 bins.
Lưu ý: Excel thực hiện quy tắc tham chiếu thông thường của Scott để tính số bins với bin width.16. Click chuột phải vào horizontal axis, kế tiếp click Format Axis.
Format Axis pane xuất hiện.
17. Xác định histogram bins. Để xác định, họ sẽ sử dụng các số bin giống như trước trên đây (xem hình đầu tiên trên trang này).
Bin width: 5. Number of bins: 6. Overflow bin: 40. Underflow bin: 20.Kết quả:
Chúng ta đã tạo nên biểu đồ gia dụng sau bằng phương pháp sử dụng Analysis Tool
Pak (bước 1-12).
Kết luận: những bin labels thì trông không giống nhau, tuy vậy biểu đồ thì tương tự nhau. ≤20 tương tự với 0-20, (20, 25> tương tự với 21-25,...
Mẹo: bạn cũng có thể sử dụng pivot tables để tiện lợi tạo frequency distribution vào Excel.Descriptive Statistics in Excel
Bạn rất có thể sử dụng bộ vẻ ngoài Analysis Tool
Pak để chế tạo thống kê diễn đạt (descriptive statistics). Ví dụ, bạn có điểm của 14 fan tham gia vào một bài xích kiểm tra.
Để chế tạo ra descriptive statistics cho gần như điểm số này, các bạn hãy thực hiện quá trình sau.
1. Bên trên tab Data, trong đội Analysis, click Data Analysis.
2. Lựa chọn Descriptive Statistics cùng click OK.
3. Chọn phạm vi A2: A15 có tác dụng Input Range.
4. Lựa chọn ô C1 làm Output Range.
5. Hãy bảo vệ rằng Summary statistics được kiểm tra.
6. Click OK.
Kết quả:
Anova
Phân tích phương không nên (ANOVA) là một trong những công thay phân tích được sử dụng trong thống kê lại phân tách bóc biến thiên quan gần kề tổng vừa lòng được tìm thấy bên trong một tập dữ liệu phân thành hai phần: các yếu tố khối hệ thống và những yếu tố ngẫu nhiên.
Dưới đây, các bạn sẽ thấy nấc lương của các người có bởi kinh tế, y học cùng lịch sử.
H0: μ1 = μ2 = μ3
H1: at least one of the means is different.
Để tiến hành ANOVA, các bạn hãy thực hiện quá trình sau.
1. Bên trên tab Data, trong nhóm Analysis, click Data Analysis.
2. Chọn Anova: Single Factor và click OK.
3. Click vào hộp đầu vào Range và lựa chọn phạm vi A2: C10.
4. Click vào hộp output Range và chọn ô E1.
5. Click OK.
Kết quả:
Kết luận: ví như F > F crit, bạn sẽ bác bỏ đây là giả thuyết vô hiệu. Vào trường hợp: 15,196 > 3,443, chúng ta sẽ bác bỏ bỏ giả thuyết vô hiệu. Mặc dù nhiên, ANOVA sẽ không cho mình biết sự khác biệt nằm ở chỗ nào mà bạn phải sử dụng t-Test nhằm kiểm tra.
F-Test in Excel
Ví dụ này sẽ hướng dẫn các bạn cách triển khai F-Test trong Excel. F-Test được áp dụng để bình chọn giả thuyết không (null hypothesis) rằng phương sai của hai populations là bởi nhau.
Chúng ta sẽ có được ví dụ về giờ học tập của 6 sinh viên con gái và 5 sinh viên nam.
H0: σ12 = σ22H1: σ12 ≠ σ22
Để tiến hành F-Test, các bạn hãy thực hiện công việc sau.
1. Bên trên tab Data, trong team Analysis, click Data Analysis.
2. Chọn F-Test Two-Sample for Variances với click OK.
3. Click vào hộp Variable 1 Range và chọn phạm vi A2: A7.
4. Click vào hộp Variable 2 Range và lựa chọn phạm vi B2: B6.
5. Click vào hộp đầu ra Range và lựa chọn ô E1.
6. Click OK.
Kết quả:
Quan trọng: hãy chắc hẳn rằng rằng phương không đúng (variance) của Variable 1 cao hơn nữa phương không nên của Variable 2. Ngôi trường hợp, 160> 21,7. Còn nếu như không ra được tác dụng như vậy, các bạn hãy hoán đổi tài liệu để ra công dụng tỷ lệ của Variable 1 so với Variable (F = 160 / 21,7 = 7,373).
Kết luận: giả dụ F > F Critical one-tail, chúng ta sẽ bác bỏ bỏ mang thuyết không (null). Vào trường thích hợp này là 7,373 > 6,256. Vày thế, họ sẽ chưng bỏ giả thuyết không (null). Phương không đúng (variances) của hai populations là không bằng nhau.
t-Test in Excel
Ví dụ này hướng dẫn các bạn cách tiến hành t-Test trong Excel. T-Test được thực hiện để khám nghiệm giả thuyết ko (null) rằng cực hiếm trung bình của nhì populations là bởi nhau.
Chúng ta sẽ có được ví dụ về giờ học tập của 6 sinh viên thiếu nữ và 5 sv nam.
Để tiến hành t-Test, các bạn hãy thực hiện công việc sau.
1. Đầu tiên, chúng ta hãy thực hiện F-Test để xác minh xem phương không đúng (variances) của nhị populations có bằng nhau hay không.
2. Trên tab Data, trong nhóm Analysis, click Data Analysis.
3. Lựa chọn t-Test: t: Two-Sample Assuming Unequal Variances với click OK.
4. Click vào vỏ hộp Variable 1 Range và chọn phạm vi A2: A7.
5. Click vào vỏ hộp Variable 2 Range và chọn phạm vi B2: B6.
6. Click vào ô Hypothesized Mean Difference với nhập 0 (H0: μ1 - μ2 = 0).
7. Click vào hộp output đầu ra Range và lựa chọn ô E1.
8. Click OK.
Kết quả:
Kết luận: chúng ta sẽ làm cho một phép thử two-tail (inequality). Trường hợp t Stat t Critical two-tail, họ sẽ bác bỏ mang thuyết không (null). Vào trường vừa lòng -2.365
2. Bên trên tab Data, trong đội Analysis, click Data Analysis.
3. Chọn Moving Average với click OK.
4. Click vào hộp input đầu vào Range và chọn phạm vi B2: M2.
5. Click vào hộp Interval với nhập 6.
6. Click vào hộp đầu ra Range và chọn ô B3.
7. Click OK.
8. Vẽ biểu đồ của những giá trị này.
Giải thích: cũng chính vì chúng ta đang đặt khoảng thời hạn là 6, moving average là quý hiếm trung bình của 5 điểm tài liệu trước đó và điểm tài liệu hiện tại. Biểu đồ cho thấy xu hướng càng ngày tăng. Excel cần yếu moving average cho 5 điểm dữ liệu thứ nhất vì không có đủ các điểm dữ liệu trước đó.
9. Lặp lại công việc từ 2 đến 8 cho interval = 2 với interval = 4.
Exponential Smoothing in Excel
Ví dụ này đang hướng dẫn chúng ta cách vận dụng exponential smoothing to lớn a time series trong Excel. Exponential smoothing được sử dụng để triển khai mịn những điểm bất thường nhằm dễ ợt nhận ra xu hướng.
1. Đầu tiên, bọn họ hãy chú ý vào time series.
2. Bên trên tab Data, trong đội Analysis, click Data Analysis.
3. Lựa chọn Exponential Smoothing cùng click OK.
4. Click vào hộp input đầu vào Range và chọn phạm vi B2: M2.
5. Click vào hộp Damping factor cùng nhập 0,9. Văn học tập thường nói đến hằng số làm mịn α (alpha). Quý hiếm (1- α) được call là damping factor.
6. Click vào hộp output Range và chọn ô B3.
7. Click OK.
8. Vẽ biểu đồ của các giá trị này.
Giải thích: Vì chúng ta đặt alpha thành 0,1, điểm dữ liệu trước đó tất cả trọng số tương đối nhỏ trong khi giá bán trị làm mịn trước đó gồm trọng số béo (tức là 0,9). Hiệu quả là, đỉnh núi với thung lũng được giãn ra. Biểu đồ cho thấy thêm một xu thế ngày càng tăng. Excel không thể đo lường giá trị smoothed đến điểm dữ liệu trước tiên vì không có điểm dữ liệu trước đó. Cực hiếm được smoothed mang lại điểm tài liệu thứ hai bằng với điểm dữ liệu trước đó.
9. Lặp lại quá trình từ 2 cho 8 đến alpha = 0,3 cùng alpha = 0,8.
Kết luận: Anpha càng bé dại (damping factor càng lớn) thì những đỉnh núi và thung lũng được giãn ra. Alpha càng to (damping factor càng nhỏ), các giá trị smoothed càng sát với điểm tài liệu thực tế.
Correlation in Excel
Hệ số tương quan (giá trị tự -1 cho +1) cho chính mình biết nhị variables có tương quan đến nhau như vậy nào? chúng ta cũng có thể sử dụng hàm CORREL hoặc Analysis Toolpak trong Excel nhằm tìm hệ số đối sánh giữa hai biến.
- Hệ số tương quan (correlation coefficient) +1 cho biết mối đối sánh tương quan thuận. Khi biến hóa X tăng thì đổi thay Y cũng tăng. Và khi trở thành X bớt thì đổi thay Y cũng giảm.
- Hệ số tương quan (correlation coefficient) -1 cho thấy thêm mối đối sánh nghịch. Khi đổi mới X tăng thì trở thành Z giảm. Với ngược lại, khi biến chuyển X sút thì thay đổi Z tăng.
- Hệ số đối sánh tương quan gần 0 cho thấy thêm không tất cả mối đối sánh tương quan nào.
Sử dụng Analysis Toolpak trong Excel để hối hả tạo hệ số đối sánh tương quan giữa các biến, bạn hãy thực hiện công việc sau.
1. Bên trên tab Data, trong nhóm Analysis, click Data Analysis.
2. Lựa chọn Correlation cùng click OK.
3. Ví dụ: chọn phạm vi A1: C6 làm cho Input Range.
4. Bình chọn Labels ở bậc nhất tiên.
5. Lựa chọn ô A8 làm cho Output Range.
6. Click OK.
Kết quả:
Kết luận: biến chuyển A và biến đổi C có đối sánh tương quan thuận (0,91). Còn phát triển thành A và biến B không có sự tương quan (0,19). Những biến B và trở nên C cũng không có sự tương quan (0,11). Chúng ta có thể xác minh những tóm lại này bằng cách nhìn vào biểu đồ.
Regression in Excel
Ví dụ này hướng dẫn bạn cách chạy đối chiếu linear regression vào Excel và giải pháp diễn giải Summary Output.
Câu hỏi lớn đề ra là: liệu có mối quan hệ giữa số lượng bán ra, giá với quảng cáo. Nói cách khác: chúng ta có thể dự đoán được Số lượng đẩy ra nếu họ biết giá với quảng cáo không?
1. Trên tab Data, trong nhóm Analysis, click Data Analysis.
2. Lựa chọn Regression cùng click OK.
3. Lựa chọn Y Range (A1: A8). Đây là phát triển thành dự báo (còn điện thoại tư vấn là trở thành phụ thuộc).
4. Chọn X Range (B1: C8). Đây là những biến phân tích và lý giải (còn điện thoại tư vấn là biến độc lập). Các cột này buộc phải liền kề nhau.
5. Chất vấn Labels.
6. Click vào hộp đầu ra Range và lựa chọn ô A11.
7. Soát sổ Residuals.
8. Click OK.
Excel tạo thành Summary đầu ra (làm tròn cho 3 chữ số thập phân).
R Square
R Square bởi 0,962 đã siêu phù hợp. 96% sự thay đổi về số lượng bán ra giải mê say bởi những biến chủ quyền là giá và quảng cáo. Càng sát 1, regression line (đọc tiếp) càng tương xứng với dữ liệu.
Significance F & P-values
Để chất vấn xem kết quả có an toàn và đáng tin cậy (có ý nghĩa thống kê) hay không, các bạn hãy nhìn vào Significance F (0.001). Nếu quý giá này nhỏ hơn 0,05, thì ko sao. Nhưng nếu Significance F lớn hơn 0,05, thì nên ngừng tập hợp những independent variables. Xóa một biến có P-value cao (lớn hơn 0,05) với chạy lại regression cho đến khi Significance F giảm sút còn 0,05.
Hầu không còn hoặc tất cả các P-values đề xuất dưới 0,05. Trong ví dụ như này là trường đúng theo (0,000, 0,001 với 0,005).
Coefficients
Regression line là: y = Số lượng bán ra = 8536.214-835.722 * giá chỉ + 0.592 * Quảng cáo. Nói giải pháp khác, với mỗi unit tăng giá, Số lượng đẩy ra sẽ sụt giảm 835.722 units. Còn đối với mỗi quảng bá tăng thì Số lượng xuất kho cũng tăng 0,592 units.
Bạn cũng có thể sử dụng các hệ số này để tham gia báo. Ví dụ: giả dụ giá bởi 4 đô la và Quảng cáo bởi 3000 đô la, bạn cũng có thể đạt được con số đã phân phối là 88536.214 -835.722 * 4 + 0.592 * 3000 = 6970.
Residuals
Residuals cho biết các điểm dữ liệu thực tiễn cách các điểm dữ liệu dự kiến bao xa (sử dụng phương trình). Ví dụ: điểm dữ liệu trước tiên bằng 8500. áp dụng phương trình, điểm dữ liệu dự đoán bằng 8536.214 -835.722 * 2 + 0.592 * 2800 = 8523.009, cho residual là 8500 - 8523.009 = -23.009.
Bạn cũng hoàn toàn có thể tạo một scatter plot của rất nhiều residuals.
Tài liệu của series
Để chuẩn bị cho việc thực hành, bạn tải tài liệu của series bằng cách điền vào form dưới nhé!
