數(shù)據(jù)篩選與分析的方法(excel中數(shù)據(jù)篩選有哪幾種方法)

1.excel中數(shù)據(jù)篩選有哪幾種方法

excel中數(shù)據(jù)篩選的方法：

【1】自動篩選。

一般用于簡單的條件篩選，篩選時將不滿足條件的數(shù)據(jù)暫時隱藏起來，只顯示符合條件的數(shù)據(jù)。另外，使用“自動篩選”還可同時對多個字段進(jìn)行篩選操作，此時各字段間限制的條件只能是“與”的關(guān)系。

【2】高級篩選。

一般用于條件較復(fù)雜的篩選操作，其篩選的結(jié)果可顯示在原數(shù)據(jù)表格中，不符合條件的記錄被隱藏起來；也可以在新的位置顯示篩選結(jié)果，不符合的條件的記錄同時保留在數(shù)據(jù)表中而不會被隱藏起來，這樣就更加便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的比對了。

Excel數(shù)據(jù)篩選是指僅顯示出那些滿足指定條件的數(shù)據(jù)行，并隱藏那些不希望顯示的行。篩選數(shù)據(jù)之后，不需重新排列或移動就可以復(fù)制、查找、編輯、設(shè)置格式、制作圖表和打印。

2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗 。

2. 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

例：1、篩選二、三月份中，張三的所有銷售量。

操作方法：點(diǎn)擊數(shù)據(jù)菜單下的篩選工具

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

此時第一行會出現(xiàn)一個帶有向下拉箭頭的單元格，定位在銷售處，然后選擇銷售人為：張三即可。

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

最終效果：張三的所有銷量。

注意：如果需要選擇張三所有銷售的A類產(chǎn)品，那些時可以再在銷售人為張三的基礎(chǔ)上，再點(diǎn)擊產(chǎn)品，下拉選擇A產(chǎn)品，即可實(shí)現(xiàn)。

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

例：2、選擇月銷售量大于或等于10的所有銷售人的產(chǎn)品。

操作方法：選擇數(shù)據(jù)菜單工具下的篩選工具，然后在第一行的銷售數(shù)據(jù)處點(diǎn)下拉箭頭，然后選擇“數(shù)字篩選”選擇“大于或等于”的選項。

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

然后彈出數(shù)字篩選對話框，這里輸入要篩選的條件，實(shí)例是大于或等于10的銷量，所以輸入10。當(dāng)然這里還有其它篩選條件，可以多試一試其它，多練習(xí)，就會很熟悉。

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類方法

4.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

5.excel數(shù)據(jù)分析方法五種

1、快速填充：選中B2單元格，輸入包子，按Enter定位到B3單元格中，按Ctrl+E。2

2、分列：選中A2:A20數(shù)據(jù)區(qū)域，數(shù)據(jù)選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標(biāo)區(qū)域選擇$2$2。

3、分組對比法：分組之后，我們就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術(shù)等方式，把相同類別的數(shù)據(jù)，匯總成一個數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量。

4、數(shù)據(jù)透視表：點(diǎn)擊插入選項卡中的數(shù)據(jù)透視表，打開對話框，確定選區(qū)，點(diǎn)擊確定。然后就可以在新的工作表中看到數(shù)據(jù)透視表視圖，只需要拖動表格字段到行，列，值中，就可以得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計表格。

5、VBA自定義函數(shù)：Alt+F11打開VBE編輯器，插入模塊，通用下方輸入自定義函數(shù)。

Excel主要是用來數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的，它的門檻較低，能夠很靈便地轉(zhuǎn)化成報表，定位于小規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Access主要是用來數(shù)據(jù)存儲，它的門檻較高，能夠建立數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，能夠便于數(shù)據(jù)的快速查尋和啟用，定位于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

6.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因為在一些綜合指標(biāo)的使用過程中，會抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。

因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。

3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）

相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。

4、對應(yīng)分析（Correspondence Analysis）

對應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。對應(yīng)分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機(jī)變量Y對另一個（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）

又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析

8.篩選的方法有哪些簡述各種篩選方法的

篩選是利用篩子使物料中小于篩孔的細(xì)粒物料透過篩面，而大于篩孔的粗粒物料滯留在篩面上，從而完成粗、細(xì)料分離的過程。

該分離過程可看作是物料分層和細(xì)粒透篩兩個階段組成的。物料分層是完成分離的條件，細(xì)粒適篩是分離的目的。

適用于固體廢物篩選的設(shè)備很多，但用得較多的主要有固定篩、滾筒篩和振動篩。固定篩篩分物料時，篩面固定不動的篩分設(shè)備稱為固定篩。

它的篩面由許多平行排列的篩條組成，可以水平安裝或傾斜安裝，構(gòu)造簡單，無運(yùn)動部件（不耗用動力），設(shè)備制造費(fèi)用低，維修方便，因此，在固體廢物資源化過程中被廣泛應(yīng)用。缺點(diǎn)是易于堵塞。

固定篩分棒條篩和格篩兩類。棒條篩由平行排列的棒條組成，篩孔尺寸要求為篩下粒度的1.1~1.2倍（一般不小于50mm），棒條寬度應(yīng)大于固體廢物中最大塊度的2.5倍。

它適用于篩分粒度大于50mm的粗粒廢物，主要用在粗碎和中碎之前，安裝傾角應(yīng)大于廢物對篩面的摩擦角（一般為30。~35。）

以保證廢物沿篩面下滑。格篩由縱橫排列的格條組成，一般安裝在粗碎機(jī)之前，以保證入料塊度適宜。

滾動篩滾筒篩亦稱轉(zhuǎn)筒篩，具有帶孔的圓柱形篩面或截頭的圓錐體篩面。滾筒篩篩面可用各種結(jié)構(gòu)材料制成編織篩網(wǎng)，但最常用的篩網(wǎng)是沖擊篩板。

滾筒篩在傳動裝置帶動下，以一定的轉(zhuǎn)速緩慢旋轉(zhuǎn)。為使廢物在筒內(nèi)沿軸線方向前進(jìn)，篩筒的軸線應(yīng)傾斜3。

~5。安裝。

篩分時，廢物由稍高一端給入，隨即被旋轉(zhuǎn)的簡體帶起，當(dāng)達(dá)到一定高度后因重力作用自行落下。如此不斷地作起落運(yùn)動，使小于篩孔尺寸的細(xì)粒透篩，而篩上產(chǎn)品則逐漸移到篩的另一端排出。

物料在滾筒篩中的運(yùn)動有三種狀態(tài)：①沉落狀態(tài)，物料顆粒由于篩子的圓周運(yùn)動而被帶起，然后滾落到向上運(yùn)動的顆粒層表面。② 拋落狀態(tài)，當(dāng)篩筒轉(zhuǎn)速足夠高時，顆?？朔亓ψ饔醚赝脖谏仙?，然后沿拋物線軌跡落回篩底。

③ 離心狀態(tài)，滾筒篩轉(zhuǎn)速進(jìn)一步提高，顆粒附著在筒壁上不再落下，這時的轉(zhuǎn)速稱為臨界轉(zhuǎn)速。無疑，物料處于拋落狀態(tài)時，篩分效率最高。

因此，滾筒篩操作運(yùn)行時，應(yīng)盡可能控制好轉(zhuǎn)速，使物料處于拋落狀態(tài)。一般地，物料在筒內(nèi)滯留25~30s，滾筒篩轉(zhuǎn)速5~6r/min時篩分效率最佳。

振動篩振動篩在筑路、建筑、冶金、化工、谷物加工中得到廣泛應(yīng)用，它也是固體廢物篩選的常用設(shè)備。振動篩的振動方向與篩面垂直或近似垂直，振動次數(shù)600~3600r/min，振幅0.5~1.5ram。

物料在篩面上發(fā)生離析現(xiàn)象，密度大而粒度小的顆粒穿過密度小而粒度大的顆粒間隙，進(jìn)入下層到達(dá)篩面，大大有利于篩分的進(jìn)行。振動篩的安裝傾角一般控制在8。

~40。之間。

振動篩主要有慣性振動篩和共振篩兩種。慣性振動篩是通過不平衡物體（重塊）的旋轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的離心慣性力使篩箱產(chǎn)生振動的一種篩子。

當(dāng)電動機(jī)帶動皮帶輪作高速旋轉(zhuǎn)時，配重輪上的重塊即產(chǎn)生慣性離心力，其水平分力使彈簧作橫向變形，由于彈簧橫向剛度大，所以水平分力被橫向剛度所吸收。而垂直分力則垂直于篩面，通過篩箱作用于彈簧，強(qiáng)迫彈簧作拉伸及壓縮運(yùn)動。

因此，篩箱的運(yùn)動軌跡為橢圓或近似于圓。由于該種篩子的激振力是離心慣性力，故稱為慣性振動篩。

慣性振動篩由于篩面作強(qiáng)烈的振動，消除了堵塞篩孔的現(xiàn)象，有利于濕物料的篩分，可適用于粗、中、細(xì)粒廢物（0.1~0.15mm）的篩分，還可用于脫水振動和脫泥篩分。共振篩是利用連桿上裝有彈簧的曲柄連桿機(jī)構(gòu)驅(qū)動，使篩子在共振狀態(tài)下進(jìn)行篩分的。

當(dāng)電動機(jī)帶動裝在下機(jī)體上的偏心軸轉(zhuǎn)動時，軸上的偏心使連桿作往復(fù)運(yùn)動。連桿通過其兩端的彈簧將作用力傳給篩箱，與此同時下機(jī)體也受到相反的作用力，使篩箱和下機(jī)體沿著傾斜方向振動，但它們的運(yùn)動方向相反，所以達(dá)到動力平衡。

篩箱、彈簧及下機(jī)體組成一個彈性系統(tǒng)，該彈性系統(tǒng)固有的自振頻率與傳動裝置的強(qiáng)迫振動頻率接近或相同時，使篩子在共振狀態(tài)下篩分，故稱為共振篩。當(dāng)共振篩的篩箱壓縮彈簧而運(yùn)動時，其運(yùn)動速度和動能都逐漸減小，被壓縮的彈簧所貯存的位能卻逐漸增加；當(dāng)篩箱的運(yùn)動速度和動能等于零時，彈簧被壓縮到極限，它所貯存的位能達(dá)到最大值，接著篩箱向相反方向運(yùn)動，彈簧釋放出所貯存的位能，轉(zhuǎn)化為篩箱的動能，因而篩箱的運(yùn)動速度增加。

當(dāng)篩箱的運(yùn)動速度和動能達(dá)到最大值時，彈簧伸長到極限，所貯存的位能也就最小。可見，共振篩的工作過程是篩箱的動能和彈簧的位能相互轉(zhuǎn)化的過程。

所以，在每次振動中，只需要補(bǔ)充克服阻尼的能量，就能維持篩子的連續(xù)振動。這種篩子雖大，但功率消耗卻很小。

共振篩具有處理能力大、篩分效率高、耗電少以及結(jié)構(gòu)緊湊等特點(diǎn)，是一種有發(fā)展前途的篩子，但共振篩制造工藝復(fù)雜、機(jī)體重大、橡膠彈簧易老化。