Анализ данных средствами Excel Основное назначение MS

Анализ данных средствами Excel

Основное назначение MS Excel - решение практически любых задач расчетного характера, входные данные которых можно представить в виде таблиц. Применение электронных таблиц упрощает работу с данными и позволяет получать результаты без программирования расчётов. Особенность электронных таблиц заключается в возможности применения формул для описания связи между значениями различных ячеек. Расчёт по заданным формулам выполняется автоматически. Изменение содержимого какой-либо ячейки приводит к пересчёту значений всех ячеек, которые с ней связаны формульными отношениями и, тем самым, к обновлению всей таблицы в соответствии с изменившимися данными.

Основные возможности электронных таблиц: 1. проведение однотипных сложных расчётов над большими наборами данных; 2. автоматизация итоговых вычислений; 3. решение задач путём подбора значений параметров; 4. обработка (статистический анализ) результатов экспериментов; 5. проведение поиска оптимальных значений параметров (решение оптимизационных задач); 6. подготовка табличных документов; 7. построение диаграмм (в том числе и сводных) по имеющимся данным; 8. создание и анализ баз данных (списков).

1. Строка заголовка 2. Строка основного 3. Панели инструментов 4. Строка формул 5. Рабочая область 6. Полосы прокрутки 7. Набор ярлычков 8. Строка состояния.

MS Excel содержит более 400 функций рабочего листа (встроенных функций). Все они в соответствии с предназначением делятся на 11 групп (категорий): 1. финансовые функции; 2. функции даты и времени; 3. арифметические и тригонометрические; 4. статистические функции; 5. функции ссылок и подстановок; 6. функции баз данных (анализа списков); 7. текстовые функции; 8. логические функции; 9. информационные функции (проверки свойств и значений); 10. инженерные функции; 11. внешние функции.

Анализ данных - сравнение различной информации Работа с таблицей не ограничивается простым занесением в нее данных. Таблица данных представляет собой диапазон ячеек, показывающий, как изменение определенных значений в формулах влияет на результаты этих формул. Таблицы предоставляют способ быстрого вычисления нескольких версий в рамках одной операции, а также способ просмотра и сравнения результатов всех различных вариантов на одном листе.

Ms Excel представляет широкие возможности для проведения анализа данных, находящихся в списке 1. Обработка списка с помощью различных формул и функций; 2. Построение диаграмм и использование карт Ms Excel; 3. Проверка данных рабочих листов и рабочих книг на наличие ошибок; 4. Структуризация рабочих листов; 5. Автоматическое подведение итогов; 6. Консолидация данных; 7. Сводные таблицы;

В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде. Другие функции. В Microsoft Excel представлено большое число статистических, финансовых и инженерных функций. Некоторые из них являются встроенными, другие доступны только после установки пакета анализа.

Дисперсионный анализ Этот вид анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в опыте по измерению роста растения обрабатывали удобрениями различных производителей (например, А, В, С) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой).

Корреляционный анализ Функции КОРРЕЛ и ПИРСОН вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерений, когда для каждой переменной измерение наблюдается для каждого субъекта N (пропуск наблюдения для субъекта приводит к игнорированию субъекта в анализе). Корреляционный анализ иногда применяется, если имеется более двух переменных измерений для каждого субъекта N. В результате выдается таблица, корреляционная матрица, показывающая значение функции КОРРЕЛ (или ПИРСОН) для каждой возможной пары переменных измерений.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Описательная статистика Это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Экспоненциальное сглаживание Применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания, а по величине которой определяется степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

Анализ Фурье Предназначается для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Эта процедура поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

Гистограмма Используется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Выборка Создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла.

Отчеты сводных диаграмм Отчет сводной диаграммы позволяет Отчет сводной таблицы сведений о продажах Отчет сводной диаграммы этих же сведений отображать данные в графическом представлении в отчете сводной таблицы. Макет и данные, отображаемые в отчете сводной диаграммы, можно изменять таким же образом, как и в отчете сводной таблицы.

Сводная таблица Это своеобразный отчет, структура которого существенно упрощает анализ разрозненных данных рабочего листа. Допустим, в таблице находится информация об вкладах сотрудников в разных отделах и филиалах компании и необходимо составить отчет о сумме окладов по каждому из отделов в каждом из филиалов. Именно в этом случае не обойтись тез сводной таблицы, с помощью которой можно справиться с задачей буквально за несколько секунд. Самое замечательное состоит в том, что структуру ранее созданной сводной таблицы можно быстро изменить.

Этапы работы с данными Сбор данных. Чаще всего, сбором данных занимается специальное оборудование и программы. Аализ данных. Чаще всего любой анализ количественных данных производится при помощи программы Microsoft Exel. Анализ данных в exel позволяет значительно быстрее произвести все необходимые расчеты за счет наличия встроенных экономических, математических и финансовых формул. Именно поэтому анализ данных в Excel сегодня распространен намного шире, нежели другие программные обеспечения статистики. Статистическая обработка. По сути своей статистическая обработка данных подразумевает группировку и работу с некоторыми количественными данными. Подготовка отчетности. Из всех этапов этот является наиболее значимым, так как в отчете приводятся все выкладки по сбору, анализу и обработке данных, выявляются наиболее значимые для организации количественные характеристики.