excel数据分析
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excel数据分析范文第1篇
Excel是Microsoft公司推出的电子表格软件，它不仅具有数据的统计分析、图形和图表处理等功能，而且具有智能化的计算和数据管理功能。这些简单易行的功能正适合应用于大量处理、分析和管理数据的会计专业，使其工作更加快速、准确、安全。
一 利用Excel进行数据分析
数据分析是Excel比较重要的一个功能，而人们在利用Excel进行数据分析时，通常会使用熟悉的排序、筛选、分类汇总等命令。其实，Excel中还包含一些比较适合会计方面数据分析的命令，如记录单命令、模拟运算表命令。
（一）利用记录单进行数据分析
记录单是Excel中用来查询和添加记录的工具。利用记录单，可以轻松的设定查询条件，快速的追加记录，以及对查询到的记录进行编辑。其使用方法很简单。
1.将鼠标光标置于如表1的数据清单中，Excel会自动识别数据清单（此处要注意数据分析，设计数据表时请在标题行与数据清单间插入一行空白行，否则“记录单”会将数据清单中的字段行视为数据清单的记录区）。然后选择“数据”菜单中的“记录单”命令。在弹出的对话框中单击“条件”按钮，进入条件设定界面。
2.在如图1的“品种”文本框中输入“苹果”，然后单击“表单”按钮进入查询状态。
3.在查询状态可以通过单击“上一条”按钮与“下一条”按钮进行查询。在此状态下可对查询到的记录进行编辑，编辑后必须按Enter键确认；也可单击“删除”按钮对查询到的记录进行删除操作。如果想追加记录，可以单击“新建”按钮，即可在数据清单的末尾追加新建的记录。
表1 水果销售表
图1 条件设定对话框
（二）利用模拟运算表进行数据分析
在很多情况下，我们利用公式或函数计算数据时，常常想知道如果其中一个或两个数据发生变化，其结果将会怎样变化，我们想要对比这些情况，此时我们就可以利用“模拟运算表”来解决这个问题论文格式模板。
模拟运算表可以根据假设条件和公式计算出结果。模拟运算表分为单变量模拟运算表和双变量模拟运算表。使用单变量模拟运算表可模拟公式中一个数值发生变化对结果产生的影响；使用双变量模拟运算表可模拟公式中两个数值发生变化对结果产生的影响。
1.使用单变量模拟运算表求解
单变量模拟运算表根据变量分布在行或列中，进一步划分为行引用模拟运算表和列引用模拟运算表。下面对一张银行存款情况表（银行存款情况表是利用FV函数计算出存款人十年后可从银行提取的金额数。）分别使用行引用模拟运算表和列引用模拟运算表进行求解。
（1）行引用模拟运算表
将假设值分布在某行中，如图2所示，即应使用行引用模拟运算表来求解。
图2 行引用模拟运算表分析图
现想通过假设每年底存入的金额分别为2500、3000和3500，得出存款人十年后可从银行提取的金额数。
首先在（B9:D9）区域中输入替换“以后每年底存入的金额”的假设值。然后在假设值左下方的单元格里输入公式（此处的公式必须在假设值的左下方输入，否则结果会出错）“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。输入完成后，选中包含假设值、公式和结果区三个部分的区域（此处选中的区域必须保证包含假设值、公式和结果区三个部分，否则不会得出正确的结果），再选择“数据菜单”中的“模拟运算表”命令。在弹出的对话框中输入引用的单元格，由于这里的假设值分布在行中，所以为单变量行引用模拟运算表，即在“输入引用行的单元格”后的文本框中输入假设值要替换的原公式中的引用“B3”（以后每年底存入的金额），然后单击“确定”按钮数据分析，回到工作表中即可看到根据假设值和公式计算出的结果。
（2）列引用模拟运算表
将假设值分布在某列中，如图3所示，即应使用行引用模拟运算表来求解。
图3 列引用模拟运算表分析图
现想通过假设总存款期分别为12年、15年和18年，得出存款人十年后可从银行提取的金额数。
首先在（A10:A12）区域中输入替换“总存款期（年）”的假设值。然后在假设值右上方的单元格里输入公式（此处的公式必须在假设值的右上方输入，否则结果会出错）“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。输入完成后，选中包含假设值、公式和结果区三个部分的区域（此处选中的区域必须保证包含假设值、公式和结果区三个部分，否则不会得出正确的结果），再选择“数据菜单”中的“模拟运算表”命令。在弹出的对话框中输入引用的单元格，由于这里的假设值分布在列中，所以为单变量列引用模拟运算表，即在“输入引用列的单元格”后的文本框中输入假设值要替换的原公式中的引用“B5”（总存款期（年）），然后单击“确定”按钮，回到工作表中即可看到根据假设值和公式计算出的结果。
2.使用双变量模拟运算表求解
双变量模拟运算表可以同时根据公式中两个变量的假设值得出计算结果。在使用双变量模拟运算表时，必须保证其两个假设值分布于行和列中，且公式位于它们的交汇处，如图4所示。
图4 双变量模拟运算表分析图
现想同时通过假设每年底存入的金额分别为2500、3000和3500及总存款期分别为12年、15年和18年，得出存款人十年后可从银行提取的金额数。
首先分别在（A10:A12）区域和（B9:D9）中输入替换“总存款期（年）”和“以后每年底存入的金额”的假设值。然后在行和列的假设值的交汇处单元格里输入公式“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。输入完成后，选中包含假设值、公式和结果区三个部分的区域（此处选中的区域必须保证包含假设值、公式和结果区三个部分，否则不会得出正确的结果），再选择“数据菜单”中的“模拟运算表”命令。在弹出的对话框中输入引用的单元格，由于这里的假设值分别分布在行和列中，分别在“输入引用行的单元格”和“输入引用列的单元格”后的文本框中输入假设值要替换的原公式中的引用“B3” （以后每年底存入的金额）和“B5”（总存款期（年）），然后单击“确定”按钮，回到工作表中即可看到根据假设值和公式计算出的结果。
二 利用Excel函数进行数据计算
Excel函数共有11类数据分析，下面介绍财务函数中几个常用的函数。
1.年金函数PMT
在很多情况下我们需要贷款解决资金问题，同时我们也想知道每期的还款金额，这就可以利用Excel中的PMT函数计算得出。
PMT函数是计算在固定利率下，贷款的等额分期偿还额，也就是平时所说的“分期付款”。在表2（贷款情况表）中计算每年的还款额只要将光标定位到B5单元格中，输入或插入函数：= PMT(B2,B3,B4)，此处要注意的是这里我们只对PMT函数的前三个参数（固定利率、总贷款期、本金）进行了赋值，对于后两个参数fv、type没有赋值（视为省略），是由于fv参数为未来值，一笔贷款的未来值即为零，所以这里不为fv参数赋值。而type参数的值若为0或省略代表各期付款的时间在期末，为1则为在期初，这里如没特别说明，我们则认为其付款时间在期末，即可省略论文格式模板。
表2 贷款情况表
2.投资净现值函数NPV
对于财务人员和项目人员经常要了解投资中未来各期支出和收入的当前值的总和，那就可以利用Excel中的NPV函数计算得出。
NPV函数是基于一系列将来的收（正值）支（负值）现金流和一贴现率，返回一项投资的净现值。现值是指未来各期收益折算成现在的价值总和。在表3（投资收益表）中要计算投资的净收益只要在将光标定位在B8单元格中，输入或设置函数NPV。但此处需要注意的是NPV函数根据初期投资的时间是在期初还是在期末分为两种情况。
情况一：初期投资的时间在期初，即在第一年的年初投资50000（投资均用负数表示），第一年的年末收益12000，其余年份的收益也是在年末，则在B8单元格中输入：=NPV(B2, B4:B7)+B3，注意这里要在最后除去初期的投资额。
情况二：初期投资的时间在期末，即初期投资发生在第一年的年末。在B8单元格中输入：=NPV(B2,B3:B7)即可。
表3 投资收益表
三 利用Excel进行数据保护
我们利用Excel进行数据处理后数据分析，可能会对工作表进行保护，但这样只能保证其他人不能修改数据，而所使用的公式或函数还是可以暴露给别人，如果不想其他人查看所用公式的内容，就要使用Excel中的公式隐藏功能实现。
首先选中要保护公式的单元格，然后选择“格式”菜单中的单元格命令。在弹出的对话框中选择“保护”选项卡。选中“隐藏”命令前的复选框（注意这里不要取消“锁定”命令），单击“确定”按钮关闭对话框。再选择“工具”菜单，“保护”命令的下一级子菜单中的“保护工作表”命令，在弹出的“保护工作表”对话框中输入“取消工作表保护时使用的密码”，单击“确定”按钮。在弹出的“确认密码”对话框中输入“重新输入密码”，单击“确定”按钮后回到工作表中，再来单击刚刚设置的单元格看一看，是不是编辑栏里的公式都被隐藏起来了。如想撤销公式的隐藏，只要撤销对工作表的保护即可。
excel数据分析范文第2篇
“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。
工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？
一、Excel工具
说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。
其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。
Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。
二、BI工具
BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。
关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。
1、Tableau
Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。
Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。
Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。
2、Power BI
Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。
大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。
Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。
同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。
3、FineReport
帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。
其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。
用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，操作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。
4、FineBI
关于FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。
但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。
5、Python & R
其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？
excel数据分析范文第3篇
[关键词] 大学生；经管类专业；数据分析能力；职业竞争力；问题；策略
[中图分类号] G320 [文献标识码] B
近年来，随着全球经济一体化进程的加快和网络时代信息获取的便捷程度的极大提高，“用数据说话，做科学决策”已成为企业提高经营管理水平的必然选择，在全球500强企业中，90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。数据分析在企业战略规划、项目投资决策、融资决策、营销决策、生产运营与管理决策中发挥的作用和价值日益显现，并已被我国政府部门和各行各业越来越多的企业所认同。在这一时代背景下，社会对项目数据分析师、市场调查分析师这些高技能应用型人才的需求旺盛，供给缺口巨大，据权威部门预测，在未来几年，我国对专业项目数据分析师的需求预计可达20万人，调查分析师的市场缺口则在100万人以上。面对社会对数据分析人才的强劲需求和高校经管专业毕业生就业难并存的局面，高校应充分地认识到，当今社会数据分析能力已成为经管类大学毕业生在职场中生存的一项核心能力，积极探讨提升经管类专业大学生数据分析能力的有效策略，对于更好地适应社会需求，提高大学生的职业竞争力具有重要的意义。
一、社会对数据分析人才的技能与素质要求分析
数据分析是指运用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行整理、分析，从数据中提取有用信息并形成分析结论，提出有价值的决策参考建议的过程。数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员。笔者通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查/市场分析师等职位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的技能和能力素质要求（详见下表1），以期为高校经管专业学生数据分析能力的培养提供参考。
从表1可以看出，数据分析能力是一种综合实践能力，它要求数据分析人员在了解行业状况及公司业务流程的基础上，构建数据分析的思路，主动地搜集相关数据，运用恰当的统计分析方法，借助于统计分析软件对数据进行处理和分析，从而得出分析结论，并撰写出有价值的分析报告。
通过以上分析，笔者认为，高校在经管类专业学生的培养定位中应对数据分析能力的培养给予充分的重视。应要求所有经管类专业的学生具备基本的数据分析能力，以适应本专业领域业务数据的收集、整理和初步分析的需要，并有针对性地培养出一批具有较强数据分析能力的学生，为他们考取项目数据分析师、调查分析师等资格证书创造条件，使他们有机会成为各行业中数据分析领域的高级专门人才。
二、经管类专业大学生数据分析能力培养中存在的主要问题
（一）经管类专业课程体系设置中缺少数据分析能力培养模块
当前，在许多高校经管类专业的培养方案中，较少设有专门讲授数据分析内容的课程。与数据分析相关的内容分散于《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程，学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关的一些内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合，如，《大学计算机基础》课程一般在大一开设，该门课程中将Excel软件作为办公自动化软件之一，一般只讲授简单的文字和数据录入及处理，并未涉及Excel软件的高级数据分析功能。而《统计学》和《市场调查与预测》课程一般在大二开设，主要侧重于从理论上介绍数据的收集、整理和数据分析的各种方法，以及市场调查和市场预测的各种方法，这两门课程主要为数据分析提供方法论的指导。这样的课程体系设置中就缺少了将数据分析的方法与数据分析的工具结合起来培养学生数据分析实际技能的课程，致使学生并未能有效、深入地掌握实际的数据分析技能。
（二）缺少实用性强的培养学生数据分析能力的实践教材
近年来，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS为分析工具的统计分析教材，如：黄等编著的《Excel统计分析基础教程》、邓维斌等编著的《SPSS19（中文版）统计分析实用教程》等教材，这些教材在内容体系上与《统计学》教材大体相同，教材内容涉及面广，与企业实际需求结合不紧密且难度较大，对于没有数据分析基础的学生来讲很难掌握，而且有些高级统计分析方法在企业的实际工作中也很少能应用到。
（三）缺乏数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
培养学生的数据分析能力，首先需要拥有一支既懂数据分析理论又能指导学生统计软件操作的高水平的教师队伍，而长期以来统计学教学中一直存在的重理论，轻实践的状况，使得能够讲授《数据分析》实践课程的教师严重缺乏，这也是影响学生数据分析能力培养的关键制约因素。
（四）学生对数据分析存在畏惧心理
对于许多初次接触统计学和数据分析的学生，经常会对书中大量的数学公式和复杂的软件操作产生畏惧心理和回避心理，加之一些统计学教师在教学过程中对学生的学习没有加以正确的引导，致使很多学生从一开始就对掌握数据分析这门有用的技能失去了的兴趣和学习的信心，从而必然会影响到学习的效果。
三、经管类专业大学生数据分析能力提升策略的探讨
（一）完善学生数据分析能力培养模块
为强化学生数据分析能力的培养，高校经管类各专业的培养方案中应设置培养学生数据分析能力的模块。笔者认为，首先应将已开设的与学生数据分析能力培养相关的《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程的内容进行有机地整合，在此基础上，在大三学年开设《数据分析基础》实践必修课，以加强学生数据分析的实际技能，构建学生数据分析能力的完备知识体系。同时，经管各专业还可根据需要增设《SPSS软件应用》作为专业选修课，以满足那些对数据分析有浓厚兴趣，准备考取项目数据分析师、调查分析师资格证书，有志于成为数据分析专门人才的学生的需求。
（二）开发实用性强的《数据分析》实践教材
借鉴社会项目数据分析师、调查分析师资格认证相关培训教材，编写一部《数据分析基础》实践教材，教材将以通用的Excel软件为分析工具，这样可以降低学习难度，从心理上拉近与非统计专业学生的距离，目的是使经管专业的学生掌握必知必会的数据分析概念、流程和操作，以适应社会对经管类应用型人才应具备基本的数据分析技能的需求。教材的内容体系将按数据分析的流程构建，具体内容将设以下7大模块：1.数据分析概述；2.数据采集；3.数据处理；4.数据分析（包括数据分析方法、数据分析工具的使用）；5.数据呈现；6.报告撰写；7.综合案例。
（三）培养一支数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
针对当前部分高校缺乏数据分析理论与实践能力兼备的讲师队伍的难题，学校可以采取“引进来，走出去”的办法多渠道解决专业师资力量不足的问题，一方面可以从其他学校聘请专业教师授课，也可以派出本学校中、青年教师到其他设有统计学专业的高校进行短期的进修学习，以提高数据分析的理论水平和实践能力，此外，学校还可以鼓励本校中、青年教师考取项目数据分析师等资格证书，以深入地了解社会对数据分析能力的需求，使学校的人才培养定位与社会需求能够实现无缝对接。
（四）培养学生对数据分析的浓厚兴趣
记得有一位资深的数据分析人士曾说过：“统计学是一门很难，但是很有趣，更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。”笔者结合多年的教学经验认为，要想将《统计学》这样一门多数人认为很难的课程让初学者理解它、接受它，对它产生浓厚兴趣，需要借助一些人们生活中的小案例，将难懂的统计学的基本概念和公式还原回生活当中，用来解释社会经济现象，帮助学生发现隐藏在数据背后的规律。总之，培养学生对数据分析的浓厚兴趣，是提升经管类专业学生数据分析能力的关键所在。
[参 考 文 献]
[1]邓维斌，周玉敏，高锡荣.经管专业数据分析能力研究[J].数字通信，2013（2）
excel数据分析范文第4篇
【关键词】Excel；财务分析；功能
中图分类号：D412文献标识码： A
一、前言
近年来，由于财务分析问题的不断扩大，Excel的财务分析功能问题得到了人们的广泛关注。虽然一些企业在此方面取得了一定的成绩，但依然存在一些问题和不足需要改进，在科学技术突飞猛进的新时期，加强Excel的研究，对企业财务分析的发展有着重要意义。
二、财务分析数据库的构建
用EXCEL建立财务分析数据库时，可以充分发挥其灵活性，从各个维度、各个层次对企事业单位数据进行分析。尽管EXCEL2007已经解除了以前版本只能处理65536行数据的限制，但是也要考虑到数据库如果过于庞大，运行速度会降低。因此，建立数据库时如果数据库偏大，可以将数据库拆分成几个小的数据库。
明确了数据库的构建目标后，就可以从不同地方收集财务分析数据。这些数据既可以从用友、金蝶等财务软件获取，也可以从企事业单位的其他信息系统导入，如医院的HIS系统、药品管理系统、材料进销存系统等等。导入的数据既可以是用友等财务软件整个科目数据，也可以是固定资产数据等等。
财务软件和其他信息系统一般都有导出成EXCEL电子表格的功能，如果这些信息系统软件可以导出成分隔符区分的文本文件，也可以通过EXCEL中的分栏工具进行拆分。
三、Excel的特点及功能
1、强大的表格处理功能
Excel是一个以表格方式处理数据的软件，它具有简便和灵活的制表功能，表格中数据一旦建好勾稽关系，就会自动刷新。
2、强大的绘图和图形处理功能
Excel的强大绘图和图形处理功能实现了表、图、文三者的结合，有利于管理人员进行决策。
3、丰富的函数
Excel提供了大量的函数，包括财务函数和统计函数，可进行复杂的数学计算、财务分析、统计等。此外，可对数据进行搜寻、排序、筛选、分类、统计、合并汇总、自动求和、求平均值、求最大最小值等，数据处理能力非常强大。
4、支持数学模型，提供多样的分析工具和决策功能
Excel支持数学模型，为财务管理和分析提供多样的分析工具和决策功能。例如，Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，它包括了移动平均、指数平滑、回归分析等工具，可帮助财务人员进行财务预测和分析。又如，Excel提供了方案、单变量求解、规划求解等工具，财务人员可以通过这些工具进行假设分析:分析各种可能方案、寻求达到目标值所要求的条件及求得最优值。此外，还可通过数据透视表从各种数据源中提取数据，并将其组合成新结果。
5、普及性强
Excel是一个公共软件平台，非常普及。它是微软公司的主导产品之一，兼容性好，与其他软件的配合很好，生命力强。
6、使用外部数据功能
Excel可以读取和输出多种格式的数据文件，可以从很多数据源包括会计软件的数据库中引入数据，节省获取基础数据的时间，提高效率和减少错误。Excel数据源的多样性加强了它在财务管理中的使用面和便利性。
四、EXCEL财务分析决策工具
1、财务函数
EXCEL软件提供了400多个用于计算和管理的函数，其中专门用于财务方面的函数就有50多个，这些基于单元格的财务函数大大提高了EXCEL财务计算与分析能力。财务函数和其他函数结合应用（如逻辑类IF函数）又使EXCEL具有了初步的决策能力。事实上，大多数财务人员在财务工作中的应用EXCEL的水平也仅到这个程度。
2、高级分析工具
(1)单变量求解功能
通过使用Excel的单变量求解功能，可用来寻找要达到目标时需要有怎样的条件。即如果已知公式预期的结果，而不知得到这个结果所需的输入值，就可以使用“单变量求解”功能。进行单变量求解时，Excel不断改变某个特定单元格中的数值，直到从属于这个单元格的公式返回了预期的结果。
(2)模拟运算表
模拟运算表是工作表中的一个单元格区域，它可以显示公式中某些值的变化对计算结果的影响。模拟运算表为同时求解某一运算中所有可能的变化值组合提供了捷径，并且它还可以将所有不同的计算结果同时显示在工作表中，便于察看和比较。模拟运算表主要有单变量模拟运算表和双变量模拟运算表两种类型。在工作表中使用单变量模拟运算表，可以察看某个变量的改变对一个或多个公式结果的影响。双变量模拟运算表可以显示两个变量的变化对一个或多个公式计算结果的影响。
(3)方案管理器
在Excel中，对于假设分析的更高级应用是使用方案。方案是一组称为可变单元格的输入值，并按用户指定的名字保存起来。每个可变单元格的集合代表一组假设分析的前提，我们可以将其用于一个工作簿模型，以便观察它对模型其他部分的影响。我们可以为每个方案定义多达32个可变单元格，也就是说对一个模型我们可以使用多达32个变量来进行模拟分析。
(4)规划求解
数学规划方法是经营管理分析中常常使用的确定性决策方法，它们可以帮助管理者找到在确定经营管理目标下的最佳资源配置。借助Excel的"规划求解"，可求得工作表上某个单元格（目标单元格）中公式的最优值。"规划求解"将对直接或间接与目标单元格中公式相关联的一组单元格中的数值进行调整，最终在目标单元格公式中求得期望的结果。
(5)数据分析工具
Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，可以帮助进行复杂的统计或工程分析。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果，其中的一些工具在生成输出表格时还能同时产生图表。借助Excel的数据分析工具，可以解决财务决策中大量的不确定性问题、建立在概率和风险基础上的问题等。另外财务人员还可应用数据分析工具完成财务预测及评估、抽样审计等工作。
3、利用可调图形实现财务决策信息的直观化
Excel提供的数值信息不够直观，借助图表这种数据分析和表现手段可更直观地观察数据反映的信息。在财务分析分析财务人员常常使用图形来直观表达各种信息：如柱形图、条形图可用于数据比较；折线图用于表达现象的数量变化趋势；饼形图用于表达部分与整体的关系；雷达图可用于综合评价体系等等。如果能将图形与财务决策相联系无疑会提高决策信息的直观性和可读性。
五、Excel决策工具在投资决策中的综合运用实例
下面以一财务投资决策为例说明上述决策工具的应用，限于篇幅不再详细说明实现细节，在此仅给出效果图。
1、投资决策模型效果图
表1各项目现金流量
表2利用净现值模拟运算表
2.模型说明
在上述模型中，当用户调整图1贴现率数值时，表2中的贴现值率会自动变化为相应数值，同时表1可根据新的贴现率自动计算各项目的NPV值，表2再根据表1的NPV结果判断NPV值最大的项目为最佳投资。与此同时，在图2中用户可直观看到当前贴现率直线在图形中动态移动，图形2还直观再现了B、C两项目的临界点的位置及经济意义。
表3中使用了用贴现率作为单一变量的模拟运算表，表现了在不同贴现率下各项目的净贴现值。可方便用户直观比较选择。另外改变表中的某个贴现率后各项目的NPV值自动重新计算。限于篇幅，其他决策工具就不再一一举例说明了。
六、Excel在财务管理的应用
财务人员的日常工作就是经营数据的规整化处理形成经营数据表，通过财务报表能忠实地反映出公司的经营情况和业务的发展趋势，所以数据处理的真实性和准确性从来没有今天那么重要。从以上财务数据分析案例来看，作为专业数据分析软件，Excel具有强大的数据处理分析功能，利用Excel专门的财务处理函数，我们能通过Excel把日常财务工作中繁琐的数据排查和复核轻松的完成，令到财务人员能花更多的时间在财务监控和预测等管理决策工作中来，从而收到事半功倍的效果。
七、结束语
通过对Excel的财务分析功能的问题分析，进一步明确了Excel在财务分析中的重要性。因此在财务分析的后续发展中，要加强Excel系统运用，促使财务分析水平的提高。
参考文献
[1]唐五湘，曹波.Excel在财会管理中的应用[J].电子工业出版社，2012，（5）：89-91.
[2]张瑞君.EXCEL在财务管理中的应用[J].北京：中国人民大学出版社，2009，（7）：23-25．
excel数据分析范文第5篇
先来做个小测试吧
1.Word中有个表格，有10多列，太宽了，而表格只有5行，请将行变成列，列变成行，数据还不能破坏，如何实现？
2.用Excel中的数据生成了一个图表，复制到PPT中，如何让Excel中的数据一变化，PPT中的图表也随之改动？
3.在PPT演示中，如果想让柱状图能够显示为慢慢长上去的动画效果，如何实现？
“你不是一个人在战斗！”一个人的力量是单薄的，但如果“善假于物”，多兵作战，可以让其他组件灵魂附体，获得意想不到的力量。
无论是老版本还是当前最新的Office 2007，微软一直都在强调同一个理念――Office System，就是用整体的力量去有效解决各种问题。今天我们重点来谈Excel与Office组件间的整合与协作。
数据共享 按需选择
数据共享是Office整合的前提和目的，Office组件间可以轻松实现无缝连接。Excel对于数据的汇总和分析功能非常强大，从把数据送进“Excel车间”、利用各种工具进行深加工、到“数据成品”再输出到其他组件中，都是非常实用的技巧。
直接粘贴
无论是将Excel数据复制到Word还是PPT中，都会以数据表的形式出现，而且传递后的数据与Excel的源数据不会有任何关系和关联（见图1）。
图1
选择性粘贴
我们还可以使用“选择性粘贴”中的“粘贴Excel工作表对象”命令，把数据以对象形式粘贴，方便地调整大小和位置。如果双击，还可在Word或PPT中直接打开Excel的操作窗口，对数据信息进行只有在Excel中才能做的操作。
选择性粘贴链接
目标数据与源数据能否实现同步呢？对Excel数据信息选择性粘贴成“工作表对象”时，若选中“粘贴链接”选项，那么粘贴到Word或PPT文档中的数据就有了同步更新的功能（见图2）。
图2
各显所长 整合协作
每个Office组件都有其特殊的功能，往往要将它们整合在一起，才能有效解决具体问题，收到“1+1>2”的效果。
Word行列互换
Word表格如果手工行列互换，工作量大且容易出错。而借助Excel的选择性粘贴命令，就能瞬间轻松完成！
首先在Word中右击表格左上角的十字标，复制，在Excel中右键选择“选择性粘贴文本”命令。然后在“选择性粘贴”对话框中勾选“转置”复选框，确定，行列互换完成，再复制回Word中就OK了。
PPT为图表添翼
众所周知，Excel是制作数据图表的利器，可以制作出很多直观的、利于数据分析的图表对象，但是为了更好地对图表进行展示，可以再向PPT借力。对图表进行恰当、生动的动画设计，能让图表的数据分析功能发挥得淋漓尽致。我们来看一个非常实用而神奇的“柱图生长”。
把Excel中的柱图图表复制到PPT，然后在“自定义”动画中将其“进入”动画设置为“擦除”效果。再进入到效果选项对话框，在“图表动画”选项卡中，将“组合图表”的选项从“一个对象”更改成“按序列”、“按类别”、“按序列中的元素”或“按类别中的元素”中的一个（见图3）。OK，表示“销售业绩“等内容的柱形从下向上一根根升起，让图表在数据分析的同时大大增强了表现力！
图3
excel数据分析范文第6篇
关键词：R语言；数据分析；轿车销量
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）04-0070-02
R语言是一个有着统计分析功能以及强大作图功能的语言环境，主要是统计学家为解决数据分析领域问题而开发的语言。
R语言具有功能强大的程序包，在数据计算，统计分析以及数据挖掘等方面都所向披靡，本文基于R对轿车销量数据进行分析。
1 数据情况
数据是一件麻烦事，在工作中，有多达60%的数据分析时间都花在了实际分析前数据的准备上。
现有2011年4月至2013年10月全国轿车车型销量排名数据：
数据共有6000多条，按照年份，月份，各厂商品牌统计轿车的销量，数据比较杂乱；所以首先要制定分析目标与方案。
2数据处理
首先我们将excel数据导入到R中，将excel文件以剪贴板的格式进行保存。然后使用read.delim函数进行导入：
我们首先制定数据分析的目标：
数据的特点是分月份，年份，品牌的，我们首先分析2013年度畅销车型。
那么我们需要对2013年各品牌进行汇总然后排序，对于求和以及排序，使用SQL语句来进行比较方便，那么在R中如何使用SQL语句呢？
R语言具有sqldf包，要求R是3.3.2版本，所以在R中安装和加载sqldf包。需要按照年度累计进行降序排序，只保留车型和本年累计两列。
结果如下：
从排序结果可以看出，2013年，年度畅销车型为大众朗逸，别克凯越和大众速腾。
3 图表分析
上面，我们结合数据分析的目标，对原始数据进行了整理，在R中应用sqldf对数据进行了筛选和排序，得到畅销车型的分析结果。
字不如表，表不如图。由于R具有强大的绘图功能，提供了多种绘图函数，有高水平绘图函数，低水平绘图函数以及交互式绘图函数。
直方图又称为柱状图，用来估计数据的概率分布；下面我们应用高水平函数中的直方图函数来看一下汽车年度销量的分布情况。使用hist函数。
从图中可以看出，年度销量在300000～350000辆之间的车型频数为1，只有大众朗逸是这个区间的。而轿车销量在0～50000辆之间的车型频数超过了150；大多数车型销售量都位于此区间。
下面使用箱线图来作分析，箱线图主要从四分位的角度来描述数据的分布，使用函数boxplot来完成。语句如下：
从绘制的箱线图可以看出，轿车销量的中位数是20000左右，箱体集中在50000以下，超过300000只有一个数据。
4 结束语
以上是笔者对轿车销量的初步分析研究，主要使用R语言的数据分析方法，通过导入sqldf数据包，对原始数据进行筛选，排序；以及使用高级绘图函数对轿车销量进行图表分析。
R语言功能很强大，除了数据分析，还有一些预测功能等。比如可以提取某一车型的月度销售数据，形成时间序列，然后对未来的月度销量进行预测等。由于篇幅所限，本文只作轿车销量的简单分析。
⒖嘉南祝
excel数据分析范文第7篇
数据计算
数据计算就是根据数据分析目的，在原有的字段数据基础上，采用简单、函数等计算方式得到新的字段数据。
1.简单计算
简单计算就是采用加、减、乘、除四则运算的方式进行计算，得到新的字段数据。例如订单数据中只有产品销售数量和单价，而老板需要的是销售额，以便了解公司业绩。这时候，就可以通过销售数量乘上单价的简单计算方式得到销售额。
在Excel中加、减、乘、除对应的运算符就是键盘中的“+、-、*、/”符号，当然还有自动求和、均值功能菜单可直接使用，这些操作使用起来较为简单，在此就不再举例说明。
2.函数计算
函数计算，顾名思义，就是采用函数的方式进行计算，得到新的字段数据。例如要计算公司每个员工的工龄，那么可以使用DATEDIF函数进行指定周期（如日、周、月等）的日期相减计算。日常工作中我们用到的函数并不需要太复杂，接下来我们就一起来看看几个既简单又实用的函数。
（1）平均值与求和。对数据计算平均值和求和应该说是我们工作中最常见的问题了。例如计算企业各产品的季度平均销售量和总销售量，就可分别采用AVERAGE、SUM函数进行计算，函数括号内的参数，只需要选择设置数据计算范围即可，是函数操作相对较为简单的应用（见左下图）。
（2）DATEDIF计算工龄与年龄。刚才说过可以使用DATEDIF函数计算公司每个员工的工龄，当然也可以用来计算员工的年龄，这样我们就可以了解公司人员的工龄、年龄结构特征。DATEDIF函数就是计算两个日期之间年/月/日的间隔数，但它在Excel函数库中无法查找到，需要自行在编辑栏中手工输入。DATEDIF函数共有三个参数，第一个参数为起始日期，第二个参数为结束日期，第三个参数为显示的结算结果格式，常用的有“y”、“m”、“d”三个参数，分别代表年、月、日。
我们以某企业员工年龄、工龄采用DATEDIF函数计算为例，分别在D2、E2单元格输入公式：
并向下填充复制D2、E2单元格的公式，即可批量得到企业其他员工年龄、工龄数据。
（3）VLOOKUP数据分组。数据分析中有个重要实用的分析方法就是分组分析法。它是根据分析对象的特征，按照指定的数据指标，采用等距或非等距的分组方法，把分析对象划分为不同的部分，以进行对比分析研究，揭示其内在的联系和规律性。分组的目的是进行各组之间对比分析，研究数据分析对象的结构构成、分布特征。在进行分组分析前，我们先要通过数据处理，将指定的数据指标进行等距或非等距的分组划分，并分别赋予不同的组名，形成一个新的分组字段，以示区别，这个过程就是数据分组。
在Excel中是如何实现数据分组的呢？大家可能首先会想到使用IF函数判断某数值是否纳入某个区间，并赋予相应的组名，以达到数据分组的目的。但是Excel对函数的嵌套层数有限制，Excel97-2003版本最多可进行7层的嵌套，而Excel2007-2013版本对函数嵌套可达64层。当你的数据分组的组数超过Excel函数嵌套层数限制时，用IF函数就不能一步到位了，并且IF函数对逻辑思维要求较高，编写麻烦且容易出错，只要少了个括号就无法正常运行，故不建议大家使用IF函数进行层数较多的分组。
那在Excel中还有其他什么函数可以实现数据分组处理呢？这个可以有！在此推荐使用VLOOKUP函数进行数据分组处理。在上期数据合并中我们就介绍使用VLOOKUP函数的精确匹配功能进行字段匹配。本期就教大家使用VLOOKUP函数的近似匹配功能进行数据分组处理，只需将VLOOKUP函数第四个参数range_lookup设置为TRUE（1）或省略即可。我们就以上述企业员工年龄数据为例，采用VLOOKUP函数进行企业员工年龄段划分。
步骤1：准备一个分组对应表，用来确定分组的范围和标准。第一列为分组阈值（为每组覆盖的数值范围中的最低值），第二列就是分组标签（组名），第三列为分组区间的表达式，用来说明各组具体的数据范围，目的是为了方便数据处理人员理解和识别，当然也可以用做分组标签，根据自己的需要来选择分组标签的样式。
这里VLOOKUP函数的应用与“数据匹配”中有所不同，这里VLOOKUP函数的最后一个参数range_lookup逻辑值省略了，即在此处默认的是近似匹配。
数据转化
数据转化就是根据数据分析目的，将原有的数据格式或样式转化为符合数据分析要求的格式或样式，主要包括行列转置、数据类型转化。
1.行列转置
行列转置，简单来说就是行列互换，效果如下图所示。在Excel中有直接提供转置功能供我们使用，可通过复制所需要的转置数据区域，然后利用选择性粘贴中的转置功能进行数据的行列互换，操作较为简单，在此就不再详述。
2.数据类型转化
在前几期就介绍过数据类型的相关知识，现在我们再一起来回顾下：常见的数据类型有文本、数值、日期等类型的数据。这些数据类型，最终都可以归结为两大类数据类型：字符型数据、数值型数据，是否可直接进行四则运算，是区分数据是否属于数值型数据的判断标准之一。
常用的数据类型转化主要包括数值型转文本型、文本型转数值型。
（1）数值型转文本型。数值型转文本型可以采用数据分列法、TEXT函数两种方式进行转化。首先是数据分列法，其操作步骤在介绍数据抽取操作时就已经介绍过，只是在第三步有些差别，“文本分列向导”前两步只要采用默认选择并直接点击“下一步”按钮就可以，在“文本分列向导”第三步对话框中，在上方的“列数据格式”中选择“文本”项，最后单击“完成”按钮，即可将数值型数据转成文本型数据。
其次是TEXT函数法，TEXT函数能将数值型数据转化为指定格式的文本。如本月收入10，000，000元，有人不习惯看这么长的数据，希望转化为1000.0万元，这时候就可以输入公式“=TEXT（10000000/10000，"0.0"）”，然后还可以用CONCATENATE函数将转化后的数字与单位合并，这样就可以得到所需要的形式，TEXT函数的第二个参数还可以设置为“%”，如此就能将环比、同比的数值型百分比转化为文本型的百分比。
（2）文本型转数值型。这里的文本型转数值型，指的是文本型的数字转化为数值型的数字，以便进行相应的计算。可以采用选择性粘贴——运算功能进行转化。
步骤1：先在其他单元格分别填入“1”、“0”两个数字，并复制其中一个数字，在此我们选择复制“1”这个数字。
excel数据分析范文第8篇
【关键词】Origin软件 精度数据 分析处理
众所周知，试验数据是一种宝贵的资源。当前，各项试验涉及的装设备越来越多，由此带来了数据量的成倍增加，如果依然沿用传统的数据处理方法，工作量相当繁重，不但造成人力物力的浪费，而且存在处理精度不高等问题，可以说是对宝贵的数据资源的一种浪费。Origin是一款专门用来进行数据分析的成熟软件，完全可以应用到我们的数据处理工作中来，提高处理速度和处理精度，同时也提高数据资源的可利用率。
1 Origin软件简介
Origin是美国Microcal公司推出的数据分析和绘图软件，其特点是：采用直观的、图形化的、面向对象的窗口菜单和工具栏操作全面支持鼠标右键、支持拖曳方式绘图，使用简单，操作方便等[1]。它的两大类功能是：数据分析和绘图。数据分析包括数据的排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合等各种完善的数学分析功能；Origin的绘图是基于模板的绘图Origin本身提供了几十种二维和三维绘图模板而且允许用户自己定制模板。进行数据分析处理时，只需选择所要分析的数据，然后再选择相应的菜单命令就可以了。同时，我们可以自定义数学函数、图形样式和绘图模板；可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等方便的连接；可以用C等高级语言编写数据分析程序，还可以用内置的Lab Talk语言编程等[2]。
2 Origin软件在雷达精度试验数据处理中的应用实例
对雷达精度试验数据进行处理时，通常以雷达测量目标坐标数据的时间先后为序，将雷达和标准测量设备的目标坐标数据转换到雷达的同一坐标系。对试验数据进行统计，观测，剔除观测样本中的异常点，得出试验有效数据。采用误差统计法进行数据处理，分别求出同一航路，同一距离取样间隔的一次差均值，一次差标准差，一次差均方根值。然后，对同一距离取样间隔，所有航次一次差进行统计和综合，得出雷达的测量精度。
下面，我们以一组数据模拟雷达探测到的距离R测试及时间T测试，以另一组数据模拟由GPS得到的真值R真值及时间T真值，由此两组数据来演示一下Origin处理数据的过程。
2.1数据导入
Worksheet窗口是Origin最基本的窗口之一，默认的标题是Datal，其主要功能是组织处理数据。将试验数据经处理后的数据导入数据表中，将不同的列保存相应的量测数据。可以在该工作表窗口中用光标和鼠标移动直接输入数据。我们常用的是导入存放在Excel文件中的数据，单击file下拉菜单中的Open Excel，在查找范围里找到目标文件，点击“打开”，在弹出的对话框选择“Open as origin worksheet”或者Open as excel workbook，点击“OK”即可。双击列的顶部可更改名称和列宽。我们把2组数据导入并放到同一个Workshee里面，如图1所示。
2.2利用数据绘图
利用已有的数据绘图是origin软件的主要功能。Origin的绘图是基于模板的，Origin本身提供了包括散点图、点线图、极坐标图以及双y轴图形等在内的几十种二维和三维绘图模板。在隧道监控量测数据处理中，需要绘制净空水平收敛速率、拱顶下沉速率随时间的变化图。绘制散点图时，可单击Plot下拉菜单中的Scatter，在Scatter菜单中既可选择工作表，也可以选择工作表中的任意数据列表作为x轴和y轴。也可以直接先选中数据列，再点击line+symbol命令。以时间为x轴，以距离为y轴，以A、B列数据和C、D列数据绘制曲线，如图2所示。
2.3差值处理
绘出数据图后，剔除奇异点，然后进行插值处理，插值是指在当前激活的数据曲线的数据点之间利用某种方法估计新的数据点[3]。我们把2组数据时间重合的部分放大来看，如图3所示。
用数据读取工具找到时间轴坐标起点X1为39240，终点X2为42123。点击工具栏Analysis-》Interpolate and Extrapolate，输入坐标起点、终点，我们确定插值为每秒一个数据，那么共有数据点2884个。完成2条曲线的插值后得到R测试插和R真值插，2列数据相减，得到一次差，如图4所示。
2.4统计结果
用origin进行数理统计，能够很快得到平均值、标准差、标准误差、最小值、最大值、百分位数、直方图、T检验、方差分析，以及线性、多项式和多元回归分析[4]。这里，我们只关心一次差均值和标准差，只需要选中一次差数据列，点击工具栏Analysis-》Statistics on Columns，进行统计，得到误差均值Mean为129.78，标准差SD为621，如图5所示。
3 结语
Origin软件功能强大，具有直观、快捷、高效、精度高等特点。本文以雷达距离精度数据的分析处理为例，展现了Origin软件在有效提高试验数据处理的速度和精度方面的优点，利用Origin软件进行试验数据分析处理是一种很好的选择。
参考文献：
[1]李润明，吴晓明.图解Origin8.0科技绘图及数据分析[M].北京：人民邮电出版社，2009.
[2]胡玮，曹红燕.Origin用于物理化学试验数据的非线性拟合[J].大学化学，2006，21（3）.
[3]刘洋，郭莹.基于Origin软件的土工试验数据处理[J].山西建筑，2006，32（5）.