用Excel做数据分析回归分析Excel.pdf

2018-05-25 约字 4页立即下载

2018-09-01 约小于1千字 9页立即下载

Excel数据分析实践.docx 成果形式：实践报告成果名称：Excel数据分析 Excel数据分析 一、实践目的 1.数据分析教学课程（1）通过基本商务数据分析的课程教学，让高校学生充分感受到商务数据分析所需要的基本知识和技能（2）弥补高校校内学习在商务数据分析方面的不足 2.校内外专家进行学术、专题讲座（1）发掘学生学术兴趣（2）增强学术功底（3）引导学生养成健康的生活方式 3.校外认识学习（1）参观东软集团股份有限公司（2）参观美林数据技术股份有限公司二、实践内容 1.获取数据（1）界面的组成：工作簿：包

2024-12-03 约8.98千字 15页立即下载

《excel数据分析》课件.ppt PowerPivot数据建模与分析PowerPivot是一种强大的数据分析工具，允许您创建多维数据模型，并进行深入的分析和洞察。数据可视化PowerPivot可以与Excel图表和PivotTable集成，创建交互式图表和数据透视表，以呈现数据分析结果。数据关联PowerPivot支持创建数据关系，将多个数据源连接在一起，形成一个统一的模型，以便进行更深入的分析。性能优化PowerPivot使用内存中的数据引擎，提供高性能的数据处理和分析能力，即使处理大型数据集。PowerBI可视化工具PowerBI是一个强大的数据可视化和分析工具。它可以将数据转换为交互式图表和仪表盘，帮助用户深入了解数据。

2024-12-14 约4.88千字 34页立即下载

EXCEL数据分析教程.ppt 统计函数－FREQUENCY 主要功能：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。使用格式：FREQUENCY(data_array,bins_array) 参数说明：Data_array表示用来计算频率的一组数据或单元格区域；Bins_array表示为前面数组进行分隔一列数值。　　应用举例：同时选中e24至e27单元格区域，输入公式：=FREQUENCY(C2:C21,C24:C27)，输入完成后按下“Ctrl+Shift+Enter”组合键进行确认，即可求出c2至c21区域中，按c24至c27区域进行分隔的各段数值的出现频率数目（相当于统计各分数段人数）。特别提醒：上述输入

2017-06-22 约1.31万字 82页立即下载

Excel数据分析处理(二).pptx Excel 数据处理分析（二）;Content;数据处理与分析;数据处理与分析;数据分析六步曲明确分析目的和思路收集数据数据处理 数据分析 数据展现（图表展现）报告撰写几个常用指标和术语平均数绝对数与相对数百分比与百分点百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。频数与频率比例与比率倍数与番数同比与环比 ;对数据的理解字段与记录字段是事物或现象的某种特征。记录是事物或现象某种特征的具体表现。数据类型字符型数据数值型数据 ;数据表二维表二维表 ;利用数据透视表实现二维表转化为一维表 Step1：在自定义功能去添加“数据透视表和数据透

2017-06-22 约3.63千字 55页立即下载

EXCEL数据分析实战.ppt 7.1 7.4 相关分析与协方差分析方差分析步骤单因素方差分析双因素方差分析 7.5 方差分析方差分析步骤 1.计算总变差(总离差平方和),并将其分解为“可解释的离差”（组间离差平方和）和“不能解释的离差”（残差）方差分析步骤 2.决定各方差对应的自由度三个平方和的自由度分别是 SST 的自由度为n-1，其中n为全部观察值的个数 SSA的自由度为k-1，其中k为因素水平(总体)的个数 SSE 的自由度为n-k 1） SSA的均方也称组间方差，记为MSA，计算公式为 2）SSE的均方也称组内方差，记为MSE，计算公式为方差分析步骤 3.计算均方差方差分析步骤 4.计

2018-04-29 约1.63万字 102页立即下载

Excel数据分析课件.pptx Excel教程;学习要求;Excel背景介绍;Excel工作界面;Excel功能;课程内容;1.1 Excel数据录入;设置单元格格式;1.2 Excel数据处理;数据筛选仅显示满足条件的数据，隐藏不满足条件的数据自动筛选自定义筛选高级筛选筛选不重复记录删除重复项;分类汇总对数据按类别进行汇总?统计分析分类汇总之前一定要先进行排序各列须有列标题（字段名）分类汇总类型单字段分类汇总多字段分类汇总嵌套分类汇总;1.3 Excel安全设置;对工作簿保护需要对整个工作簿进行安全设置打开审阅-保护工作簿输入保护密码;补充：工作簿和工作表区别？;函数定义函数就是

2018-11-11 约2.36千字 70页立即下载

第3篇excel数据分析与处理.ppt 等额本息与等额本金还款【例10-6 】某单位从银行贷款5000000，贷款期限10年，贷款利率为9%，每年还款一次，还款时间在每期末。请分别编制等额本息法还本付息和等额本金法还本付息的还款计划。等额本息与等额本金还款等额本息与等额本金还款编制等额本息法还款计划。B6 “=ROUND(PPMT($D$2, A6, $B$2, -$F$2), 2)”，C6 “=ROUND(IPMT($D$2, A6, $B$2, -$F$2), 2)”，D6 “=ROUND(PMT($D$2, $B$2, -$F$2), 2)”。分别将以上三个公式拖动复制到B15、C15和D15。等额本息与等额本

2015-09-13 约1.27万字 93页立即下载

EXCEL数据分析与处理(上).ppt * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第三章数据编辑和整理数据区域转换多行多列数据合并成单列操作： 1、先行后列：利用粘贴板功能，进行两次粘贴，内容重排 2、先列后行：先行列转置再进行先行后列操作示例：多行多列数据按行转为单列数据第三章数据编辑和整理排序包含标题的数据表排序当前选定区域排序自定义序列排序多条件排序用辅助列保留原始顺序示例：返回排序前的状态自定义序列排序快速制作工资条第三章数据编辑和整理排序 R

2016-12-18 约1.28万字 63页立即下载

R语言数据分析与挖掘-回归分析.pptx 简单线性回归01102多元线性回归01自变量有定性变量的回归0104逐步回归03多重共线性分析0106线性回归正则化05逻辑回归0107 PAGE2理解线性回归回归是一种有监督学习，常用于建模分析一个因变量（响应变量、目标变量）和一个或多个自变量（预测变量）之间的关联。对于线性回归，自变量与因变量都是连续变量。我们可以借助回归来建立一个预测模型，基于训练集中给定的数据计算最小误差平方和来找到最优匹配的模型，并进一步地将该模型应用到新数据集上，对因变量进行预测。2 PAGE3简单线性回归基本原理3 PAGE4自定义函数实现4 # 自定义函数，计算线性回归系数估计值 estmate - funct

2023-10-15 约8.9千字 19页立即下载

excel 培训数据透视 数据分析.pptx EXCEL 培训;以下内容可能与比武无关;基本界面;公式与函数;公式与函数;;数据透视表;产品销售记录单;为什么使用数据透视表？;什么是数据透视表? ;数据透视表是针对以下用途特别设计的;数据透视表对数据源的要求;以下数据是否满足创建数据要求 ?;以下数据是否满足创建数据要求 ?;创建数据透视表;3、在弹出的“创建数据透视表”对话框中，“请选择要分析的数据”一项已经自动选中了光标所处位置的整个连续数据区域，也可以在此对话框中重新选择想要分析的数据区域（还可以使用外部数据源，请参阅后面内容）。“选择放置数据透视表位置”项，可以在新的工作表中创建数据透视表，也可以将数据透视表放置在当前的某个工作表

2017-05-22 约4.3千字 66页立即下载

《金融大数据分析》-课件第3章线性回归.pptx 金融大数据学习第三章：线性回归;3.1 学习目标;3.2 案例：预测公司盈利;案例数据及分析;案例数据及分析;3.3 线性回归方法;一元线性回归;一元线性回归;模型训练;模型训练;代价函数;代价函数;梯度下降;梯度下降;梯度下降;梯度下降;多元线性回归;多元线性回归;多元线性回归梯度下降;多元回归注意事项;统计显著性检验;统计显著性检验;3.4拓展：线性方法的其他应用;用线性回归进行回报率预测;用线性回归进行回报率预测;3.5编写线性回归程序;用statsmodel模块进行回归分析;用statsmodel模块进行回归分析;用statsmodel模块进行回归分析;?;用statsmodel模块进

2025-03-28 约小于1千字 40页立即下载

《金融大数据分析》-课件第4章逻辑回归.pptx 第4章逻辑回归;学习目标;案例：贷款违约预测;案例：贷款违约预测;我们将使用四个特征（即用于预测的变量）来对违约进行预测：申请者的年收入（年收入高的申请人不太可能出现因现金流短缺而无法还款的情况）负债收入比（负债相对收入越高，还款越困难）现有住房数量（如果申请人已经购房说明其经济状况良好，并且平时消费习惯也比较健康）以及工作年限（可以代表申请者的工作稳定性）;逻辑回归方法;?;?;逻辑函数例子;模型训练：代价函数;模型训练：代价函数;?;?;?;?;模型训练：梯度下降;模型应用：决策边界;?;当我们考虑更多的特征时，决策边界将具有更高的维度若模型中有三个特征，则决策边界是二维的平面。

2025-03-26 约2.24千字 42页立即下载

调查数据分析二元Logistic回归.ppt Logistic回归模型估计：极大似然估计皮尔逊检验Hosmer-Lemeshow检验拟合优度检验（Goodnessoffit）CoxSnellRSquare指标和NagelkerkeRSquare指标Logistic回归模型的预测准确性Logistic回归模型的评价Logistic回归模型的拟合优度检验是通过比较模型预测的与实际观测的事件发生与不发生的频数有无差别来进行检验。如果预测的值与实际观测的值越接近，说明模型的拟合效果越好。12模型拟合优度信息指标有：-2lnL、AIC、SC。这3个指标越小表示模型拟合的越好。3模型的拟合优度检验方法有偏差检验（Deviance）、皮尔逊（pears

2025-02-07 约3.98千字 10页立即下载

用Excel做数据分析 回归分析Excel.pdf

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