用Excel做数据分析怎么样？

1. 用Excel做数据分析怎么样？

当然是可以的啦。
我们需要弄清楚一个问题就是，数据分析是什么？数据分析是借由适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简单来说就是用某些方法论来驱动，用适当的工具来探索数据，形成相应的观点或结论。
弄清楚定义之后，接下来我们需要去判断Excel是否适合。当然，这个分析场景是有很大相关的。

如果你是在一家互联网公司，每日处理的数据比较大，你肯定会为excel拙计的性能抓狂，动不动就是几十万条数据，即便你电脑本身性能很好，但遇到数据量大的时候，还不是要分分钟原地爆炸。
但，如果你是偏商业方向的数据分析师，又或者日常处理的数据量不是很大的话，那么excel本身是个很好的选择，千万不要小瞧excel，大部分人在工作中运用的功能还不到1%呢。很多人因为工作内容本身不需要，穷其一生也没用过VBA之类的。 
不过，数据分析更重要的是业务思维和相应的统计知识，否则做出来的不接地气，也很可能没什么卵用。记住“手里拿着锤子，看什么都是钉子”，很多事情因为会的工具太少，想要实现一些具体问题的时候思维容易受到限制，我推荐在用excel进行数据分析的同时，也积极学习一些其他工具，比如BDP、Tableau、sql、python或者R。(文/艾萌atanqing  一个懂数据分析的心理咨询师)

2. excel数据分析？

昨天，有个搞电商的朋友向我抱怨，说用Excel处理数据实在太难了，不仅加载慢容易崩，而且改一下字段就要重新传输，麻烦的要命！
天天用Excel做表的朋友们应该深有体会。就拿电商来说，每天都要产生巨量的销售数据，像下单数量、下单金额、支付金额、交易失败金额等等，随随便便就是上万条。

运气好的情况下，能够安全导出为Excel，传输给业务部门。
运气不好的时候，导出卡顿、数据缺失，再遇到业务部门想要新增或修改字段，那就要重新导出，重新传Excel，来来回回，半天过去了，才把数据传输好。
Excel作为办公软件是当之无愧的第一，但在数据量暴增的情况下，大家对于实时性和协同性的要求越来越高，Excel的不足也逐渐暴露出来。而微软官方也早就给大家想好了办法，他们推出了BI工具——比 Excel 更加简单的小白工具。可见，学着用BI工具是必然的。
这边以国内市场占有率第一的Fine BI（文末可领取激活码）为例，对比Excel，看一下BI软件的优势之处。
1、数据处理能力
Excel的数据处理能力一直被人诟病。即使很多人辩解：是你不会用，才觉得Excel处理不了几万条数据。但事实证明对于大多数用户来说，确实无法用Excel处理海量数据。并且，Excel文件在传递的过程中，免不了误改数字、格式等情况，对于最后统计的人来说是一件头疼的事。
BI软件则可以直接从数据库取数，支持的数据库类型丰富。并且，对于Fine BI来说，处理上万条数据是非常容易的事情，如果你每天都要处理上万条数据，还是用Fine BI吧，个人版是免费的。
2、数据协同能力
Excel作为一种基于文件的数据处理工具，在数据共享、协同办公方面存在着天生的缺陷，大家在使用Excel时通常只能通过U盘、邮件，或者通过QQ、微信之类的IM工具，将文档传来传去。如果每天要传几十个文件，那真是谁用谁头疼。
BI软件更多考虑到了办公协同问题，Fine BI通过权限控制，让每一个需要协同办公的用户都可以在充分授权的情况下很方便地操作同一份数据，大量减少IT取数工作。操作的结果也可以通过浏览器实时直观呈现。如果想将数据分享给别人，也能通过链接的形式直接分享，对方打开链接就能查看。
3、数据安全性能
Excel对于数据安全保护很不健全，只能通过设置密码控制，没办法对用户进行角色的管理，也不能对数据进行层级的访问限制。
BI工具通过管理控制台，对不同用户、不同数据、不同报表都进行了权限管理，确保让每一层级的用户都能看到匹配自己的信息，通过管理权限对数据进行了很好地安全保护。
门店业务人员
电商销售管理人员
4、数据分析便利性
Excel经常会被拿来做报表，但是这种表格报表只是简单的罗列数字，图表美观度也不够。如果想要做多表分析或者做动态图表，则需要学习vlookup、VBA等，对普通业务人员来说，是难上加难。
Fine BI适合小白这句话就是体现在数据分析上的，仅需要拖、拽就可以把想要分析的字段拖到对应维度里面，图表的类型、配色、大小都只需要鼠标单击选择，图表之间天然存在联动功能，能够动态展示数据。此外，Fine BI帮助文档中，有多种常用的数据分析模型，如RFM、ABC、漏斗模型等，能够直接套用。

3. 怎样用 Excel 做数据分析？

首先添加数据分析插件,点击左上角按钮,出现菜单页面,选中右下角“EXCEL选项”按钮,然后点击“加载项”选项,选中“分析工具库”,点击下方"转到"按钮,然后出现excel加载宏界面,在”分析工具库“前方框内打勾,点击确定。

Microsoft Office是一套由微软公司开发的办公软件套装，它可以在Microsoft Windows、Windows Phone、Mac系列、iOS和Android等系统上运行。与其他办公室应用程序一样，它包括联合的服务器和基于互联网的服务。从2007版的Office被称为“Office System”而不叫“Office Suite”，反映出它们包括服务器的事实。

Office最初是一个推广名称，出现于1990年代早期，指一些以前曾单独发售的软件的合集。当时主要的推广重点是：购买合集比单独购买要省很多钱。最初的Office版本包含Word、Excel和PowerPoint。“专业版”包含Microsoft Access，Microsoft Outlook 当时不存在。
随着时间的改变，Office应用程序逐渐集成，共享特性，例如：拼写和语法检查、OLE数据集成和VBA脚本语言。微软将Office延伸作为一个开发平台，可以借由专用商店下载第三方软件搭配使用。
Office常是制作文档文件的标准，而且有一些其他产品不存在的特性，但是其他产品也有Office缺少的特性。自从Microsoft 2007 Office System开始，有一个和以前版本差异很大的用户界面，该界面被称为Ribbon界面，并沿用在Microsoft Office 2010、Microsoft Office 2013和Microsoft Office 2016中。

4. 一般用excel怎么做数据分析

5. 如何用excel做数据分析

6. 怎么用Excel做数据分析

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在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在 Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择工具-加载宏，在安装光盘支持下加载分析数据库。加载成功后，可以在工具下拉菜单中看到数据分析选项
实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用X、Y散点图制成散点图。
在数据点上单击右键，选择添加趋势线-线性，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

7. EXCEL的数据分析怎么用？

1、点开excel。

2、点击左上角文件—选项，弹出对话框。

3、在左侧点击加载项，然后在中下方点击转到。

4、在弹出框中前面的所有选项中点钩，然后确定。

5、点击左上方数据，这时在其最后面就出现了数据分析。

6、点进去选回归点确定。

7、勾选你的X,Y区域，点击残差项中的残差图就OK了。

8. 一般用excel怎么做数据分析

一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。
在数据分析工作之前的要有明确的分析目的，这是因为只有明确数据局分析的目的，才不会偏离数据分析的方向，在确定数据分析的目的以后，还要梳理好数据分析的框架，在确定好分析框架的体系以后，还需要结合实际情况去进行搭建分析框架。这样才能够保证数据的完整性。
而数据收集工作就需要明确数据了来源，一般来说，数据收集的途径有三种，第一种就是传统的手工录入数据，比如设置问卷调查表。第二种就是自动导入网上的数据，第三种就是导入文本数据。大家在进行数据收集工作的时候根据实际情况去进行数据收集方式的选择。
我们再来说说数据处理工作，数据处理工作有三个阶段，分别是数据清洗、数据加工、数据抽样。数据清洗工作就是用函数法和筛选法或者条件格式发去处理重复数据。使用定位输入或查找替换找到空白或以错误标识符显示的单元格，最常用的是以样本平均值代替缺失值，也可以用统计模型计算出来的值进行替换，或根据实际情况保留或删除缺失数据。利用IF函数检查错误或利用条件格式标记错误。而数据加工就有很多种方法，分别是数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。而数据抽样就是利用函数进行随机抽样。
接着我们说说数据分析，数据分析方法有很多，比如包括对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法等。而数据分析工具就是用Excel自带的分析工具就可以了，而这个自带的工具的功能是很强大的。
然后说说数据展现。一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字。所以，数据展现使用图表是现在的主流方式，那么图表的作用是什么呢？图表的作用就是表达形象化、突出重点、体现专业化。经常用的图表的类型有表格、饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图等。
最后就是数据分析的报告了，数据分析报告的要求就是需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义。