Excel 2019在統(tǒng)計(jì)分析工作中的典型應(yīng)用（視頻教學(xué)版）

第1章 數(shù)據(jù)的輸入及格式限定
1.1 了解幾種數(shù)據(jù)類型 2
1.1.1 文本型數(shù)據(jù) 2
1.1.2 數(shù)值數(shù)據(jù) 3
1.1.3 日期數(shù)據(jù) 4
1.1.4 外部數(shù)據(jù) 6
1.2 數(shù)據(jù)的批量輸入 8
1.2.1 填充序號 8
1.2.2 填充相同數(shù)據(jù) 9
1.2.3 工作組批量輸入 10
1.2.4 不連續(xù)相同數(shù)據(jù)的批量輸入 11
1.3 通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)范輸入 11
1.3.1 限制輸入數(shù)據(jù)范圍 11
1.3.2 限制輸入數(shù)據(jù)類型 12
1.3.3 制作輸入下拉列表 13
1.3.4 創(chuàng)建輸入提示 14
1.3.5 限制輸入空格 15
1.3.6 限制重復(fù)數(shù)據(jù) 15
第2章 數(shù)據(jù)的規(guī)范整理
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(shí)現(xiàn)批量運(yùn)算 21
2.2 處理殘缺的數(shù)據(jù) 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(fù)數(shù)據(jù) 26
2.3.1 標(biāo)記重復(fù)值 26
2.3.2 刪除重復(fù)值 27
2.4 處理不規(guī)范數(shù)值、文本、日期 27
2.4.1 批量處理文本型數(shù)字 27
2.4.2 處理數(shù)字中的強(qiáng)制換行符 28
2.4.3 批量轉(zhuǎn)換不規(guī)范的日期 29
2.4.4 處理文本中多余的空格 31
2.5 數(shù)據(jù)分列處理 32
2.5.1 應(yīng)對一列多屬性 32
2.5.2 數(shù)據(jù)與單位分離 33
第3章 Excel中的數(shù)據(jù)查看、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)工具
3.1 數(shù)據(jù)的篩選查看 36
3.1.1 從數(shù)據(jù)源中篩選查看滿足的數(shù)據(jù) 36
3.1.2 數(shù)值篩選 37
3.1.3 文本篩選 38
3.1.4 結(jié)果獨(dú)立放置的篩選 39
3.2 數(shù)據(jù)的分類匯總 41
3.2.1 單關(guān)鍵字排序 41
3.2.2 雙關(guān)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(jì)算 46
3.2.7 生成分類匯總報(bào)表 47
3.3 數(shù)據(jù)合并計(jì)算 49
3.3.1 多表匯總求和運(yùn)算 49
3.3.2 多表匯總求平均值計(jì)算 51
3.3.3 多表匯總計(jì)數(shù)運(yùn)算 52
3.3.4 生成二維匯總表 54
3.4 數(shù)據(jù)透視表 55
3.4.1 數(shù)據(jù)透視表的多維統(tǒng)計(jì)方式 55
3.4.2 字段添加決定分析結(jié)果 56
3.4.3 自定義匯總計(jì)算方式 61
3.4.4 自定義值的顯示方式 62
3.4.5 分組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 63
第4章 解不確定值
4.1 單變量求解 68
4.1.1 預(yù)測銷售量 68
4.1.2 預(yù)測貸款利率 68
4.1.3 預(yù)測盈虧平衡點(diǎn) 69
4.2 模擬運(yùn)算表 70
4.2.1 按不同提成比例預(yù)測銷售額 70
4.2.2 雙變量模擬運(yùn)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(jié)報(bào)告 75
4.4 規(guī)劃求解 76
4.4.1 規(guī)劃求解可解決的問題范疇 76
4.4.2 加載規(guī)劃求解工具 78
4.4.3 規(guī)劃求解雞兔同籠問題 78
4.4.4 規(guī)劃求解多條件限制下的排班方案 81
4.4.5 規(guī)劃求解運(yùn)輸方案 84
第5章 數(shù)據(jù)分組與頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
5.1 數(shù)據(jù)分組 87
5.1.1 離散型數(shù)據(jù)分組——單項(xiàng)式分組 87
5.1.2 離散型數(shù)據(jù)分組——組距式分組 89
5.1.3 連續(xù)型數(shù)據(jù)分組界限 90
5.2 頻數(shù)統(tǒng)計(jì) 91
5.2.1 單項(xiàng)式分組的頻數(shù)統(tǒng)計(jì) 92
5.2.2 組距式分組的頻數(shù)統(tǒng)計(jì) 92
5.3 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)直方圖 94
5.3.1 加載直方圖分析工具 94
5.3.2 應(yīng)用直方圖分析工具 95
5.3.3 應(yīng)用直方圖統(tǒng)計(jì)圖表 97
第6章 描述性統(tǒng)計(jì)分析
6.1 描述集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量 100
6.1.1 算術(shù)平均數(shù) 100
6.1.2 幾何平均數(shù) 100
6.1.3 調(diào)和平均數(shù) 101
6.1.4 加權(quán)算術(shù)平均數(shù) 101
6.1.5 眾數(shù) 103
6.1.6 中位數(shù) 106
6.1.7 四分位數(shù) 108
6.1.8 百分位數(shù) 109
6.2 描述離散趨勢的統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)差 111
6.2.5 異眾比率 112
6.3 描述總體分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量 113
6.3.1 偏度系數(shù) 113
6.3.2 峰度系數(shù) 113
6.4 箱形圖描述四分位數(shù) 114
6.4.1 呈現(xiàn)單組數(shù)據(jù)的分布狀態(tài) 114
6.4.2 比較多組數(shù)據(jù)的分布狀態(tài) 116
6.5 Excel 數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析 117
第7章 方差分析
7.1 Excel 中的方差計(jì)算函數(shù) 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(biāo)準(zhǔn)偏差 120
7.1.4 STDEV.P以樣本值估算總體標(biāo)準(zhǔn)偏差 121
7.2 方差高級分析工具 122
7.2.1 單因素方差分析范例 122
7.2.2 可重復(fù)雙因素方差分析范例 124
7.2.3 無重復(fù)雙因素方差分析范例 126
7.3 協(xié)方差計(jì)算 127
7.3.1 COVARIANCE.S計(jì)算協(xié)方差分析相關(guān)性 128
7.3.2 COVARIANCE.P以樣本值估算總體的協(xié)方差 128
7.3.3 運(yùn)用協(xié)方差分析工具分析兩個變量的相關(guān)性 128
第8章 相關(guān)分析
8.1 了解相關(guān)關(guān)系的種類 131
8.2 編制相關(guān)表與相關(guān)圖 131
8.2.1 編制相關(guān)表 131
8.2.2 典型的相關(guān)圖——散點(diǎn)圖 131
8.2.3 復(fù)相關(guān)的表達(dá)——氣泡圖 133
8.3 相關(guān)系數(shù) 134
8.3.1 使用函數(shù)計(jì)算相關(guān)系數(shù) 134
8.3.2 使用相關(guān)系數(shù)分析工具分析 136
8.4 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) 137
8.4.1 小樣本相關(guān)系數(shù)為0的檢驗(yàn) 137
8.4.2 大樣本相關(guān)系數(shù)為0的檢驗(yàn) 138
8.4.3 相關(guān)系數(shù)為常數(shù)的檢驗(yàn) 139
第9章 回歸分析
9.1 分析自變量對目標(biāo)變量的影響程度 142
9.1.1 SLOPE計(jì)算一元線性回歸的回歸系數(shù) 142
9.1.2 CORREL計(jì)算一元線性回歸的相關(guān)系數(shù) 142
9.1.3 RSQ計(jì)算一元線性回歸的判定系數(shù) 143
9.2 趨勢線法（散點(diǎn)圖）線性回歸分析 143
9.2.1 分析工作年限與銷售業(yè)績的相關(guān)性 143
9.2.2 分析月收入與月網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)額的相關(guān)性 145
9.3 回歸分析預(yù)測目標(biāo)變量 146
9.3.1 LINEST根據(jù)生產(chǎn)數(shù)量預(yù)測產(chǎn)品的單個成本 146
9.3.2 LOGEST 預(yù)測網(wǎng)站未來點(diǎn)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(yù)測分析
10.1 一次移動平均法預(yù)測分析 151
10.1.1 計(jì)算移動平均數(shù) 151
10.1.2 編輯移動平均圖表 152
10.1.3 一次移動平均預(yù)測后期銷量 154
10.2 二次移動平均法預(yù)測分析 154
10.2.1 計(jì)算二次移動平均數(shù) 154
10.2.2 二次移動平均預(yù)測銷售量 155
10.3 時間序列的指數(shù)平滑 155
10.3.1 一次指數(shù)平滑法 156
10.3.2 二次指數(shù)平滑法 157
10.3.3 確定平滑系數(shù) 157
第11章 指數(shù)統(tǒng)計(jì)
11.1 綜合指數(shù) 161
11.1.1 同等加權(quán)指數(shù) 161
11.1.2 基期加權(quán)指數(shù) 162
11.1.3 報(bào)告期加權(quán)指數(shù) 163
11.1.4 埃奇沃斯指數(shù) 165
11.1.5 費(fèi)雪指數(shù) 167
11.2 平均指數(shù) 168
11.2.1 算術(shù)平均指數(shù) 168
11.2.2 調(diào)和平均指數(shù) 170
11.2.3 幾何平均指數(shù) 171
11.3 指數(shù)體系與因素分析 173
11.3.1 總量指標(biāo)變動的因素分析 173
11.3.2 平均指標(biāo)變動的因素分析 175
第12章 抽樣確定樣本大小
12.1 隨機(jī)抽樣 180
12.1.1 簡單隨機(jī)抽樣 180
12.1.2 等距抽樣 183
12.1.3 分層抽樣 184
12.2 非隨機(jī)抽樣 185
12.3 確定抽樣樣本的數(shù)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(jù)特定目的確定樣本量 188
第13章 幾種重要的分布
13.1 二項(xiàng)分布 192
13.1.1 計(jì)算二項(xiàng)分布的概率 192
13.1.2 使用二項(xiàng)分布函數(shù) 193
13.1.3 二項(xiàng)分布的概率分布圖 193
13.2 泊松分布 196
13.2.1 計(jì)算泊松分布的概率 196
13.2.2 泊松分布的概率分布圖 197
13.3 指數(shù)分布 200
13.3.1 計(jì)算指數(shù)分布的概率 200
13.3.2 指數(shù)分布的概率分布圖 200
13.4 正態(tài)分布 202
13.4.1 正態(tài)分布的定義 202
13.4.2 計(jì)算正態(tài)分布的概率 203
13.4.3 繪制正態(tài)分布圖和正態(tài)曲線 205
13.4.4 正態(tài)分布比較圖 209
13.5 三大抽樣分布 212
13.5.1 t分布 212
13.5.2 F分布 214
13.5.3 χ2分布 214
第14章 參數(shù)估計(jì)
14.1 參數(shù)估計(jì)的概述 217
14.1.1 了解估計(jì)量與估計(jì)值 217
14.1.2 參數(shù)估計(jì)的分類 217
14.1.3 評價參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn) 217
14.2 單個總體的均值區(qū)間估計(jì) 218
14.2.1 單個總體均值置信區(qū)間的估計(jì) 218
14.2.2 單個總體比率區(qū)間的估計(jì) 223
14.3 兩個總體的均值區(qū)間估計(jì) 225
14.3.1 兩個總體均值之差的區(qū)間估計(jì) 225
14.3.2 兩個總體比率之差的區(qū)間估計(jì) 227
14.4 總體方差估計(jì) 228
14.4.1 總體方差的估計(jì) 228
14.4.2 總體方差比的估計(jì) 229
第15章 假設(shè)檢驗(yàn)
15.1 了解假設(shè)檢驗(yàn) 232
15.1.1 關(guān)于“小概率事件”原理 232
15.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 232
15.1.3 確定假設(shè)檢驗(yàn)的方法 232
15.1.4 雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn) 233
15.2 均值的Z 檢驗(yàn) 235
15.2.1 單側(cè)Z檢驗(yàn) 235
15.2.2 雙側(cè)Z檢驗(yàn) 237
15.3 均值的t 檢驗(yàn) 238
15.3.1 單側(cè)t檢驗(yàn) 238
15.3.2 雙側(cè)t檢驗(yàn) 240
15.4 兩個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 242
15.4.1 兩個獨(dú)立正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) 242
15.4.2 t檢驗(yàn)：成對雙樣本均值檢驗(yàn) 244
15.4.3 F檢驗(yàn)：兩個正態(tài)總體的方差檢驗(yàn) 245