Excel数据分析:功能与应用实例

  • Excel数据分析的优势
  • Excel数据分析实例
  • 使用MS Excel解决问题
  • 结论
  • 常见问题解答

Excel数据分析的优势

Microsoft Excel因其易用性和用户友好的界面,成为从专业人士到爱好者进行数据分析的首选工具。本文将深入探讨Excel在数据分析中的多种功能,包括数据清洗、转换和可视化,帮助用户做出明智的决策并发现数据中的隐藏模式。无论是初学者还是经验丰富的分析师,让一起探索Excel在数据分析中的潜力,并利用其功能从海量数据中得出有意义的结论。

易用性:Excel的用户界面和熟悉的电子表格布局使其易于非技术用户使用,使他们能够在没有广泛的编码知识的情况下进行数据分析。

数据操作:Excel提供了广泛的功能和工具来操作和清理数据,例如排序、筛选和条件格式化,方便数据准备分析。

公式和函数库:Excel的内置公式和函数库使用户能够高效地执行复杂的计算和数据转换。

数据可视化:Excel提供了多种图表和图形选项来可视化数据,使其更容易识别数据集中的趋势、模式和异常值。

数据透视表和数据透视图:数据透视表和数据透视图简化了数据汇总和分析,允许用户创建动态报告并获取有价值的洞察。

场景管理器:Excel的场景管理器通过更改输入值来帮助分析不同场景,这对于敏感性分析和决策制定非常有用。

统计分析:Excel的内置统计函数,如回归、相关性和t检验,支持基本的统计分析,无需专门的软件。

与外部数据集成:Excel可以连接到各种外部数据源,如数据库和网络服务,实现数据的无缝导入和分析。

数据验证:Excel允许用户设置数据验证规则以确保数据的准确性和一致性,减少分析过程中的错误。

自动化任务:Excel的Visual Basic for Applications (VBA)使用户能够自动化重复性任务并创建自定义宏,节省数据分析工作流程中的时间和精力。

协作:Excel的兼容性和广泛使用促进了团队成员之间的轻松共享和协作,共同进行数据分析工作。

成本效益解决方案:Excel随Microsoft Office套件捆绑提供,使其成为与专门数据分析软件相比具有成本效益的数据分析选项。

Excel数据分析实例

数据可在Kaggle上公开获取。它包括Kaggle贡献者收集的关于他们的Redmi健身信息和合成生成的数据。数据列包括以下内容:

Day, Workout Type, Distance Covered (in km), Duration of the workout (in minutes), Total number of active calories burned (kcal), Steps count per day, Average speed (km/hour), Average Stride Rate, Maximum number of steps taken per minute in the entire workout, Average time is taken to cover a kilometer, Maximum time taken to cover a kilometer, Minimum time taken to cover a kilometer, Maximum BPM during the workout, Minimum BPM during the workout, Maximum volume of oxygen used by the workout, Anaerobic, Aerobic, Intensity, Light.

从Kaggle下载CSV文件后,在Excel中打开它,并将可用的工作表转换为表格;这样做的快捷方式是,按Ctrl + t。将其转换为表格可以方便计算和在同一个Excel工作簿的不同工作表中引用信息。

就像在Python中使用describe()来获得最大值、最小值、不同四分位数范围的概览一样,也可以在Excel中使用一些简单的公式来完成相同的操作。

使用了内置的Excel函数来创建统计摘要,附加的视频将向展示用来生成摘要的函数。

使用MS Excel解决问题

数据分析是关于数据提出问题,这将有助于更好地理解它。作为本文的一部分,将提出关于数据的问题,并在Excel中可视化其结果。

哪种锻炼在给定的时间和覆盖的距离下燃烧最多的卡路里?创建了一个数据透视表,将锻炼类型作为列,卡路里、时间和距离作为值。

保持锻炼类型作为列,数据透视表中的所有其他特性将按其分组。板球即使在花费的时间少于跑步机或游泳池游泳的情况下,也能燃烧最多的卡路里。可以使用条形图来可视化这一点。

转到Insert -> Select a bar graph,选择条形图类型后,得到下一个可视化效果。当有一个非技术观众时,这个图表可能比查看数据透视表中的数字有更大的影响。

卡路里燃烧似乎不受花费的时间和距离的影响。有一些锻炼,如户外自行车,花费的时间几乎相同,但消耗的卡路里却较少。让进一步提出一些问题。

按月计算消耗的卡路里。有整个一月和二月的前15天的数据。知道一月消耗的卡路里会更高,让看看这个理由是否正确?

看到70-30的分裂,70%的卡路里消耗在一月,而30%在二月。

心率是否受有氧或无氧运动的影响?知道无氧运动最好在更短的时间爆发中进行,它们需要身体使用大量的能量,而有氧运动则包括步行或骑自行车,可以持续更长的时间。

使用Excel的数据透视表按锻炼类型列分组,之后绘制了一个2D线图。在这里看到了一个模式,心率线图的轨迹与无氧线图相似。心率似乎受到运动的无氧程度的影响。

锻炼的平均速度能否决定其强度?在Excel中绘制了一个堆叠图表,以了解锻炼的强度是否可以通过锻炼的速度来确定。

模式非常清晰,根据数据,锻炼的速度确实决定了其强度。进行锻炼的速度越低,其轻松特性就越高。

每天进行的锻炼次数。已经讨论过,一些数据是人为生成的,看起来是正确的,似乎很难每天完成超过20次锻炼。

氧气量是否与表中的其他特性相关?锻炼中使用的氧气量似乎反映了锻炼的强度,甜甜圈图可以直观地显示这一点。进行锻炼的速度与锻炼过程中消耗的氧气量呈线性关系,图形表示是

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