Excel là một phần mềm phổ biến được sử dụng trong vô số lĩnh vực, bao hàm cả Data Analysis. Bên trên Microsoft Excel có tích vừa lòng sẵn các công thay mở rộng cung ứng đắc lực cho các Data Analyst. Trong bài viết dưới đây, Mind
X sẽ trình làng đến chúng ta Data Analysis vào Excel và công dụng của những hàm cơ bản nhất của Data Analysis trong Excel.
Bạn đang xem: Cách chạy hồi quy trong excel 2010
Giới thiệu về Data Analysis vào Excel
Phân tích tài liệu trong Excel là quy trình trình sử dụng những công chũm và chức năng tích hòa hợp sẵn trong Excel để phân tích dữ liệu. Excel có chức năng cung cấp những tính năng trẻ khỏe để triển khai phân tích tài liệu từ solo giản cho tới phức tạp. Các khía góc cạnh cơ bạn dạng của Data Analysis vào Excel bao gồm:
1. Thống kê giám sát và công thức
Excel có một loạt những hàm toán học với hàm tích hợp được cho phép bạn tiến hành chạy các phép tính cơ phiên bản và phức tạp trên dữ liệu. Các hàm tính tổng, tính trung bình, về tối đa, về tối thiểu và những phép tính không giống trên các tập dữ liệu lớn là kĩ năng cơ bạn dạng nhất của Data Analysis trong Excel.
2. Tổ chức triển khai và cách xử trí dữ liệu
Excel hỗ trợ các qui định để nhập, sắp xếp, lọc và định dạng dữ liệu. Bạn có thể dễ dàng làm cho sạch và chuẩn chỉnh hóa tài liệu để tiến hành phân tích bằng phương pháp sử dụng những tính năng như bảng tính, cỗ lọc cùng định dạng điều kiện.
3. Dự báo với dự đoán
Một số cơ chế và tính năng trong Excel có thể thực hiện dự đoán và dự báo bao gồm hối quy, bảng tính dự con kiến (Pivottable), khí cụ dự báo vỏ hộp lệnh (Forecast Sheet),... Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, các công cầm dự báo của Excel có số lượng giới hạn về tài năng phân tích dự báo so với những công cụ chuyên sử dụng khác như Python, R hoặc ứng dụng thống kê chuyên nghiệp.
4. Biểu đồ với đồ thị
Bằng biện pháp sử dụng những loại biểu thiết bị trong Excel, chúng ta có thể thể hiện những mô hình, xu hướng và sự đối sánh giữa các biến. Excel cho phép bạn tạo thành và thiết lập cấu hình các biểu đồ cùng đồ thị để trực quan lại hóa dữ liệu.
5. Hình thức thống kê
Excel cung cấp các luật pháp thống kê khỏe mạnh như kiểm định giả thuyết, phân tích phương sai, và tính toán độ tin cậy. Điều này có thể chấp nhận được người sử dụng đưa ra các kết luận đúng mực dựa trên dữ liệu và phân tích thống kê.
Cách mở Data Analysis trong Excel
Để nhảy Data Analyst bên trên Excel, bạn hãy mở file > Options (cài đặt) > Add-Ins > Go > tích ô “Analysis Tool
Pak” cùng “Analysis Tool
Pak VBA” rồi dìm “OK”
Bước 1: Mở tệp tin dữ liệu ngẫu nhiên sau đó lựa chọn File.
Bước 2: Click lựa chọn mục Option nhằm mở vỏ hộp thoại Excel Options.
Bước 3: Trong vỏ hộp thoại Excel Options chọn Add-Ins.
Bước 4: lựa chọn Excel Add-ins ở chỗ Manage (ở cuối vỏ hộp thoại) rồi chọn Go.
Bước 5: Tích vào nhị ô Analysis Tool
Pak cùng Analysis Tool
Pak VBA rồi dìm OK. Cộng vậy được mua sẽ lộ diện ngay sau đó.
*Ghi chú: hướng dẫn áp dụng cho WPS Office với Excel 2007, 2010, 2013, 2016, 2019 và 2021.
Cách sử dụng Data Analysis trong Excel
Dưới đó là 12 hàm phân tích tài liệu thông dụng tốt nhất của Data Analysis cùng cách hoạt động của chúng:
1. Anova: Single Factor
ANOVA (Analysis of Variance) - Single Factor là một cách thức thống kê vào Data Analysis để kiểm tra sự khác hoàn toàn giữa các nhóm trong một đổi mới phụ thuộc. Nó chất nhận được bạn xác minh xem bao gồm sự khác biệt ý nghĩa giữa các nhóm tốt không bằng cách so sánh những giá trị vừa đủ của chúng.
Phân tích ANOVA - Single Factor mang định rằng biến nhờ vào tuân theo phân phối chuẩn và gồm phương sai đồng điệu trong những nhóm.
2. Anova: Two-Factor
Two-Factor trong Data Analysis của Excel đề cập cho phân tích tài liệu sử dụng mô hình Two-Factor ANOVA (Analysis of Variance) hoặc Two-Way ANOVA. Two-Factor ANOVA là một cách thức thống kê để bình chọn sự tác động của nhị yếu tố (factor) hòa bình đối với một trở nên phụ thuộc.
Trong Two-Factor ANOVA, dữ liệu được chia thành các nhóm dựa trên hai nguyên tố (factor) khác nhau. Những yếu tố này rất có thể là hai biến chủ quyền hoặc hai nhóm độc lập. Kim chỉ nam là khẳng định xem liệu có sự khác biệt đáng nhắc giữa những nhóm dữ liệu dựa trên yếu tố nào cùng xem liệu bao gồm sự liên can (interaction) thân hai yếu tố giỏi không.
Kết quả của Two-Factor ANOVA trong Excel sẽ đưa tin về sự ảnh hưởng của hai yếu tố đến biến hóa phụ thuộc, quý giá p-value để reviews tính tin cậy của kết quả, cùng các thông số kỹ thuật thống kê khác ví như F-value với sum of squares. Từ đó, chúng ta cũng có thể rút ra tóm lại về sự biệt lập giữa các nhóm cùng sự can hệ giữa hai yếu tố trong mô hình dữ liệu.
3. Correlation
Correlation trong Data Analysis (phân tích dữ liệu) của Excel đề cập cho khả năng đo lường và thống kê mối quan lại hệ đối sánh giữa hai đổi thay số. Nó cho biết thêm đến nút độ đối sánh và hướng đối sánh tương quan giữa các biến số vào một tập dữ liệu.
Trong Excel, bạn có thể sử dụng hàm CORREL để đo lường hệ số đối sánh tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) giữa hai tập dữ liệu. Hệ số tương quan Pearson nằm trong tầm từ -1 mang lại 1. Một quý giá gần 1 cho thấy thêm mối đối sánh tương quan dương to gan (cùng phía tăng/giảm), một quý hiếm gần -1 cho biết thêm mối tương quan âm bạo phổi (hướng tăng của trở nên này kèm theo với hướng giảm của biến chuyển kia), và một cực hiếm gần 0 cho thấy không có đối sánh tuyến tính thân hai trở thành số.
Để thống kê giám sát tương quan trong Excel, bạn có thể sử dụng phương pháp sau: =CORREL(array1, array2)
Trong đó, array1 và array2 là nhị tập dữ liệu mà bạn có nhu cầu tính toán tương quan. Chúng có thể là các dãy số, những dãy cực hiếm trong một cột hoặc dữ liệu từ những ô trong bảng tính Excel.
Sau khi áp dụng công thức này, Excel đang trả về quý giá hệ số tương quan Pearson. Chúng ta có thể sử dụng kết quả này để đánh giá mức độ tương quan giữa hai biến chuyển số cùng hiểu quan hệ tình dục giữa bọn chúng trong tập dữ liệu.
4. Covariance
Trong Data Analysis của Excel, Covariance là 1 trong những khái niệm thống kê quan trọng đặc biệt để đo lường và tính toán mức độ tương quan giữa hai đổi thay ngẫu nhiên. Covariance giám sát sự chuyển đổi chung thân hai trở nên và cho thấy hướng với mức độ của quan hệ tuyến tính thân chúng.
Hai hàm COVARIANCE.P cùng COVARIANCE.S được thực hiện để thống kê giám sát Covariance thân hai tập dữ liệu. Công dụng trả về là một trong những thực, biểu đạt Covariance giữa hai tập dữ liệu. Cực hiếm Covariance dương cho biết mối quan liêu hệ đối sánh tương quan dương (khi một phát triển thành tăng, biến kia cũng tăng) và quý giá Covariance âm cho thấy thêm mối quan lại hệ đối sánh tương quan âm (khi một biến chuyển tăng, biến chuyển kia giảm).
Covariance có thể giúp phân tích tương quan giữa những biến, tuy nhiên, cần xem xét rằng nó không phản ảnh mức độ với hướng đối sánh tương quan một cách chính xác như hệ số tương quan (correlation coefficient).
5. Descriptive Statistics
Descriptive Statistics trong Data Analysis Excel là việc sử dụng các công vắt và công dụng tích vừa lòng trong Excel để phân tích, tóm tắt cùng mô tả các thuộc tính đặc trưng của một tập dữ liệu. Descriptive Statistics giúp chúng ta hiểu cùng trực quan tiền hóa những thông tin cơ bạn dạng về dữ liệu, bao gồm các khái niệm như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối, tổng, về tối đa, buổi tối thiểu và những percentiles.
Một số dụng cụ Descriptive Statistics phổ biến của Data Analysis vào Excel bao gồm: Trung bình (Mean), Độ lệch chuẩn chỉnh (Standard Deviation), phân phối (Distribution), Tổng (Sum), Phân vị (Percentiles), buổi tối đa và tối thiểu (Maximum và Minimum). Các công vậy Descriptive Statistics này giúp người tiêu dùng có cái nhìn tổng quan tiền về dữ liệu, hiểu những đặc điểm quan trọng đặc biệt và tế bào tả unique dữ liệu.
6. Exponential Smoothing
Exponential Smoothing là một phương pháp dự báo dựa trên các quy mô hồi quy không tuyến tính. Vào Excel, bạn cũng có thể sử dụng cách thức dự báo vỏ hộp lệnh (Forecast Sheet) để thực hiện Exponential Smoothing vào Data Analysis.
Exponential Smoothing vào Excel sử dụng một công thức kết hợp lấy quý giá dữ liệu lúc này và những giá trị trước đó trong dãy thời gian để tạo thành dự báo. Nó đưa định rằng giá trị hiện tại phụ thuộc vào linh hoạt vào các giá trị quá khứ và đặt trọng số khác biệt cho từng quý giá quá khứ. Phương pháp này đo lường trung bình gồm trọng số ngày càng tăng dần theo thời gian để tạo thành dự báo cho các điểm tài liệu trong tương lai.
7. F-Test Two-Sample for Variances
F-Test Two-Sample for Variances vào Excel là một trong những công nạm thống kê để so sánh sự biệt lập về phương sai giữa hai chủng loại dữ liệu. Nó được áp dụng để chất vấn xem phương sai của nhì nhóm dữ liệu có khác biệt đáng nói hay không. Đây là 1 trong phân tích quan trọng đặc biệt trong việc nhận xét sự đồng nhất hoặc biệt lập giữa các nhóm dữ liệu.
F-Test Two-Sample for Variances trong Excel đưa định rằng các mẫu tài liệu tuân theo phân phối chuẩn chỉnh và tự do nhau. Nếu giả định này sẽ không thỏa mãn, công dụng của F-Test hoàn toàn có thể không chủ yếu xác. Đồng thời, nếu có tương đối nhiều hơn nhì nhóm dữ liệu cần so sánh, F-Test không tương thích và cần thực hiện phân tích thống kê khác như ANOVA (Analysis of Variance).
8. Fourier Analysis
Fourier Analysis của Data Analysis vào Excel là một phương thức phân tích biểu hiện và dữ liệu chu kỳ để bóc tách các nhân tố tần số không giống nhau. Nó dựa trên phép biến đổi Fourier, một vẻ ngoài toán học tập được áp dụng để phân tích những tín hiệu không khí thời gian thành những thành phần tần số.
Trong Excel, Fourier Analysis được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ chuyển đổi Fourier (Fourier Transform) tất cả sẵn vào phần mở rộng Analysis Tool
Pak. Để sử dụng công thế này, bạn phải kích hoạt Add-In Analysis Tool
Pak trong Excel. Fourier Analysis của Data Analysis giúp xác định các nguyên tố tần số đặc trưng trong dữ liệu, so với biên độ và pha của các thành phần tần số, và tạo nên các biểu đồ cùng đồ thị để hiển thị tác dụng phân tích.
9. Histogram
Histogram trong Data Analysis của Excel là một công chũm được áp dụng để hiển thị phân bố tần suất của một tập dữ liệu số liệu. Nó giúp người dùng hiểu với phân tích phân phối của các giá trị vào một biến hóa số. Trong vỏ hộp thoại Histogram, bạn phải chỉ định tài liệu đầu vào của thay đổi số nên phân tích và chỉ định những khoảng quý hiếm (bin) mang lại histogram. Excel sẽ tự động tính toán tần suất của những khoảng quý giá và chế tác biểu thứ histogram tương ứng.
Biểu đồ vật histogram đang hiển thị trên một thiết bị thị cột, với trục ngang thể hiện các khoảng chừng giá trị cùng trục dọc bộc lộ tần suất. Histogram khiến cho bạn nhận ra quy mô phân ba của tài liệu và các mức tần suất tương ứng.
10. Moving Average
Moving Average là một công gắng phân tích thống kê trong Excel được sử dụng để triển khai mịn dữ liệu và khẳng định xu phía trong dữ liệu chuỗi thời gian. Nó đo lường giá trị mức độ vừa phải của một trong những quan sát sớm nhất và sử dụng tác dụng này để tham gia đoán xu hướng tiếp theo.
Việc chọn size cửa sổ (window size) của Moving Average sẽ ảnh hưởng đến độ mịn của tài liệu và kĩ năng xác định xu hướng. Kích thước cửa sổ phệ sẽ làm cho mịn tài liệu hơn, vào khi kích cỡ cửa sổ nhỏ dại hơn sẽ giữ lại được lại những biến động bé dại hơn. Moving Average là một công cụ dễ dàng và phổ biến của Data Analysis vào Excel để khẳng định xu phía và làm cho mịn dữ liệu chuỗi thời gian.
11. Random Number Generation
Trong Data Analysis, Random Number Generator (RNG) được áp dụng để tạo thành các số ngẫu nhiên tất cả phân phối đồng bộ hoặc theo bày bán xác định. Excel cung cấp một số hàm tích hợp nhằm thực hiện quy trình RNG. Random Number Generator của Data Analysis dựa vào một thuật toán sinh số ngẫu nhiên, chưa hẳn là số tình cờ thực sự.
Khi giám sát lại bí quyết hoặc biến đổi dữ liệu, những số ngẫu nhiên sẽ được tạo lại. Nếu bạn có nhu cầu tạo số tự nhiên thực sự, có thể cần sử dụng các công vắt hoặc ngữ điệu lập trình khác ko kể Excel.
12. Rank and Percentile
Đối với Data Analysis của Excel, Rank và Percentile là hai công dụng quan trọng nhằm phân loại dữ liệu và tính phân vị. Đối với Rank, tính năng này xếp hạng những giá trị dựa vào thứ tự thu xếp của bọn chúng trong hàng dữ liệu. Nếu có các giá trị bởi nhau, nó đang sử dụng phương pháp xếp hạng "giống nhau như nhau, tiếp nối nhảy số" (phương pháp Standard).
Chức năng Percentile vào Excel tính phân vị cho 1 tập quý giá dữ liệu. Công dụng này cũng tính phân vị dựa trên cách thức xếp hạng "giống nhau như nhau, tiếp nối nhảy số".
13. Regression
Công ráng hồi quy (regression) của Data Analysis là một trong công cụ dạn dĩ mẽ để tham dự đoán quý giá dựa trên các biến độc lập. Bằng cách sử dụng phân tích hồi quy vào Excel, bạn có thể tạo ra quy mô dự đoán dựa trên dữ liệu mẫu bao gồm sẵn. Tác dụng của phân tích hồi quy đã hiển thị vào một bảng, bao gồm các hệ số hồi quy, cực hiếm t-statistic, cực hiếm p-value và các thống kê khác.
14. Sampling
Sampling (mẫu) là quá trình chọn một phần nhỏ từ toàn cục tập dữ liệu để đại diện thay mặt cho tài liệu ban đầu. Mục đích của việc sử dụng Sampling là máu kiệm thời gian và sức lực khi phân tích tài liệu lớn, đồng thời bảo đảm tính thay mặt đại diện và độ đúng chuẩn của kết quả.
Khi thực hiện Sampling, điều kiện quan trọng để bảo vệ tính đại diện thay mặt của mẫu là chủng loại đó buộc phải được chọn bỗng nhiên và thay mặt đại diện cho toàn thể tập dữ liệu để đưa ra kết quả phân tích đúng mực và có có giá trị sử dụng.
15. T-Test: Paired Two Sample for Means
t-Test: Paired Two Sample for Means của Data Analysis trong Excel là một phép kiểm định thống kê được sử dụng để đối chiếu trung bình của nhị mẫu liên quan (paired samples). Đây là một phương pháp phổ biến chuyển để khẳng định xem tất cả sự biệt lập đáng nhắc giữa nhị trung bình của hai biến liên quan hay không.
16. T-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances
Trong Data Analysis của Excel, t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances được thực hiện để đối chiếu trung bình của hai nhóm dữ liệu chủ quyền nhau. Đây là một phương thức thống kê để khẳng định xem gồm sự khác hoàn toàn ý nghĩa giữa hai nhóm dữ liệu hay không.
Kết quả của t-Test vào Excel sẽ hỗ trợ các cực hiếm thống kê như quý hiếm t, giá trị p (p-value), và các thông số khác để reviews sự khác biệt ý nghĩa thân hai nhóm dữ liệu.
17. T-Test Two-Sample Assuming Unequal Variances
t-Test Two-Sample Assuming Unequal Variances của Data Analysis vào Excel là một công thay thống kê được áp dụng để đối chiếu trung bình của hai đội dữ liệu độc lập khác nhau, mang định rằng phương không nên của hai đội không bằng nhau. Phương pháp này dựa vào phân phối t-student để khẳng định xem sự khác hoàn toàn giữa hai trung bình có ý nghĩa thống kê tốt không.
Để áp dụng công vậy này vào Excel, bạn cần phải có hai tập dữ liệu tương xứng với hai nhóm đề nghị so sánh. Công dụng của t-Test sẽ tiến hành hiển thị, bao gồm giá trị p-value, cầu lượng trung bình của từng nhóm với độ tin tưởng của kết quả.
18. Z-Test: Two Sample for Means
z-Test: Two Sample for Means vào Data Analysis của Excel là một phương pháp thống kê được sử dụng để đối chiếu hai mẫu chủ quyền với nhau và bình chọn xem có sự khác biệt ý nghĩa giữa hai quý giá trung bình của chúng hay không.
Công nỗ lực z-Test: Two Sample for Means thực hiện kiểm định trả thuyết với giả định rằng hai mẫu mã tuân theo phân phối chuẩn chỉnh và có phương sai vẫn biết. Nó được sử dụng khi họ muốn khẳng định xem sự khác biệt giữa nhì mẫu liệu có phải là ngẫu nhiên giỏi không, cùng có ý nghĩa sâu sắc thống kê xuất xắc không.
Như vậy, bài viết trên đang hướng dẫn cho bạn cách tìm kiếm Data Analysis chỗ nào trong Excel và giải đáp thêm luật pháp này nhằm chạy phân tich dữ liệu. Mong muốn những phân tách sẽ trên đã hữu ích cho chính mình trong quy trình theo xua đuổi ngành Data Analyst. Chúc các bạn thành công!
Chia sẻ hình ảnh chủ đề chạy quy mô hồi quy bởi excel mới nhất và đẹp nhất hiện tại, thuộc xem chi tiết phía dưới bài bác viết.
chạy quy mô hồi quy bằng excel
AU.jpg" alt="*">
