數據篩選與分析的方法(excel中數據篩選有哪幾種方法)
1.excel中數據篩選有哪幾種方法
excel中數據篩選的方法：
【1】自動(dòng)篩選。
一般用于簡(jiǎn)單的條件篩選，篩選時(shí)將不滿(mǎn)足條件的數據暫時(shí)隱藏起來(lái)，只顯示符合條件的數據。另外，使用“自動(dòng)篩選”還可同時(shí)對多個(gè)字段進(jìn)行篩選操作，此時(shí)各字段間限制的條件只能是“與”的關(guān)系。
【2】高級篩選。
一般用于條件較復雜的篩選操作，其篩選的結果可顯示在原數據表格中，不符合條件的記錄被隱藏起來(lái)；也可以在新的位置顯示篩選結果，不符合的條件的記錄同時(shí)保留在數據表中而不會(huì )被隱藏起來(lái)，這樣就更加便于進(jìn)行數據的比對了。
Excel數據篩選是指僅顯示出那些滿(mǎn)足指定條件的數據行，并隱藏那些不希望顯示的行。篩選數據之后，不需重新排列或移動(dòng)就可以復制、查找、編輯、設置格式、制作圖表和打印。
2.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)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(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。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進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數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（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數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，而是針對總體的某些一般性假設（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(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，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)，數據也是連續類(lèi)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怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
例：1、篩選二、三月份中，張三的所有銷(xiāo)售量。
操作方法：點(diǎn)擊數據菜單下的篩選工具
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
此時(shí)第一行會(huì )出現一個(gè)帶有向下拉箭頭的單元格，定位在銷(xiāo)售處，然后選擇銷(xiāo)售人為：張三即可。
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
最終效果：張三的所有銷(xiāo)量。
注意：如果需要選擇張三所有銷(xiāo)售的A類(lèi)產(chǎn)品，那些時(shí)可以再在銷(xiāo)售人為張三的基礎上，再點(diǎn)擊產(chǎn)品，下拉選擇A產(chǎn)品，即可實(shí)現。
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
例：2、選擇月銷(xiāo)售量大于或等于10的所有銷(xiāo)售人的產(chǎn)品。
操作方法：選擇數據菜單工具下的篩選工具，然后在第一行的銷(xiāo)售數據處點(diǎn)下拉箭頭，然后選擇“數字篩選”選擇“大于或等于”的選項。
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
然后彈出數字篩選對話(huà)框，這里輸入要篩選的條件，實(shí)例是大于或等于10的銷(xiāo)量，所以輸入10。當然這里還有其它篩選條件，可以多試一試其它，多練習，就會(huì )很熟悉。
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
excel怎樣篩選數據分析分類(lèi)方法
4.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)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。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
5.excel數據分析方法五種
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數據區域，數據選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標區域選擇$2$2。
3、分組對比法：分組之后，我們就可以對數據進(jìn)行匯總計算了。常見(jiàn)的方法是通過(guò)求和、平均值、百分比、技術(shù)等方式，把相同類(lèi)別的數據，匯總成一個(gè)數據，減少數據量。
4、數據透視表：點(diǎn)擊插入選項卡中的數據透視表，打開(kāi)對話(huà)框，確定選區，點(diǎn)擊確定。然后就可以在新的工作表中看到數據透視表視圖，只需要拖動(dòng)表格字段到行，列，值中，就可以得到相應的數據統計表格。
5、VBA自定義函數：Alt+F11打開(kāi)VBE編輯器，插入模塊，通用下方輸入自定義函數。
Excel主要是用來(lái)數據統計分析的，它的門(mén)檻較低，能夠很靈便地轉化成報表，定位于小規模數據處理。Access主要是用來(lái)數據存儲，它的門(mén)檻較高，能夠建立數據庫管理系統，能夠便于數據的快速查尋和啟用，定位于大規模數據處理。
6.數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個(gè)常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長(cháng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數等。做出簡(jiǎn)單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，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(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統計數據與上期比較，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(huì )有些季節性差異。為了消除季節差異，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(gè)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(hù)數我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(cháng)20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋?zhuān)瑢τ谮厔菥€(xiàn)中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長(cháng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數據毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數據技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì )人為的設置對比的基準。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(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過(guò)程中，會(huì )抹殺一些關(guān)鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進(jìn)行多維度的細拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級用戶(hù)和低等級用戶(hù)相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
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。
細分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
7.常用的數據分析方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)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(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
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計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(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)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
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(gè)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(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，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(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱(chēng)“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
8.篩選的方法有哪些簡(jiǎn)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粒物料透過(guò)篩面，而大于篩孔的粗粒物料滯留在篩面上，從而完成粗、細料分離的過(guò)程。
該分離過(guò)程可看作是物料分層和細粒透篩兩個(gè)階段組成的。物料分層是完成分離的條件，細粒適篩是分離的目的。
適用于固體廢物篩選的設備很多，但用得較多的主要有固定篩、滾筒篩和振動(dòng)篩。固定篩篩分物料時(shí)，篩面固定不動(dòng)的篩分設備稱(chēng)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，構造簡(jiǎn)單，無(wú)運動(dòng)部件（不耗用動(dòng)力），設備制造費用低，維修方便，因此，在固體廢物資源化過(guò)程中被廣泛應用。缺點(diǎn)是易于堵塞。
固定篩分棒條篩和格篩兩類(lèi)。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，一般安裝在粗碎機之前，以保證入料塊度適宜。
滾動(dòng)篩滾筒篩亦稱(chēng)轉筒篩，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構材料制成編織篩網(wǎng)，但最常用的篩網(wǎng)是沖擊篩板。
滾筒篩在傳動(dòng)裝置帶動(dòng)下，以一定的轉速緩慢旋轉。為使廢物在筒內沿軸線(xiàn)方向前進(jìn)，篩筒的軸線(xiàn)應傾斜3。
~5。安裝。
篩分時(shí)，廢物由稍高一端給入，隨即被旋轉的簡(jiǎn)體帶起，當達到一定高度后因重力作用自行落下。如此不斷地作起落運動(dòng)，使小于篩孔尺寸的細粒透篩，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動(dòng)有三種狀態(tài)：①沉落狀態(tài)，物料顆粒由于篩子的圓周運動(dòng)而被帶起，然后滾落到向上運動(dòng)的顆粒層表面。② 拋落狀態(tài)，當篩筒轉速足夠高時(shí)，顆粒克服重力作用沿筒壁上升，然后沿拋物線(xiàn)軌跡落回篩底。
③ 離心狀態(tài)，滾筒篩轉速進(jìn)一步提高，顆粒附著(zhù)在筒壁上不再落下，這時(shí)的轉速稱(chēng)為臨界轉速。無(wú)疑，物料處于拋落狀態(tài)時(shí)，篩分效率最高。
因此，滾筒篩操作運行時(shí)，應盡可能控制好轉速，使物料處于拋落狀態(tài)。一般地，物料在筒內滯留25~30s，滾筒篩轉速5~6r/min時(shí)篩分效率最佳。
振動(dòng)篩振動(dòng)篩在筑路、建筑、冶金、化工、谷物加工中得到廣泛應用，它也是固體廢物篩選的常用設備。振動(dòng)篩的振動(dòng)方向與篩面垂直或近似垂直，振動(dòng)次數600~3600r/min，振幅0.5~1.5ram。
物料在篩面上發(fā)生離析現象，密度大而粒度小的顆粒穿過(guò)密度小而粒度大的顆粒間隙，進(jìn)入下層到達篩面，大大有利于篩分的進(jìn)行。振動(dòng)篩的安裝傾角一般控制在8。
~40。之間。
振動(dòng)篩主要有慣性振動(dòng)篩和共振篩兩種。慣性振動(dòng)篩是通過(guò)不平衡物體（重塊）的旋轉所產(chǎn)生的離心慣性力使篩箱產(chǎn)生振動(dòng)的一種篩子。
當電動(dòng)機帶動(dòng)皮帶輪作高速旋轉時(shí)，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(guò)篩箱作用于彈簧，強迫彈簧作拉伸及壓縮運動(dòng)。
因此，篩箱的運動(dòng)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(chēng)為慣性振動(dòng)篩。
慣性振動(dòng)篩由于篩面作強烈的振動(dòng)，消除了堵塞篩孔的現象，有利于濕物料的篩分，可適用于粗、中、細粒廢物（0.1~0.15mm）的篩分，還可用于脫水振動(dòng)和脫泥篩分。共振篩是利用連桿上裝有彈簧的曲柄連桿機構驅動(dòng)，使篩子在共振狀態(tài)下進(jìn)行篩分的。
當電動(dòng)機帶動(dòng)裝在下機體上的偏心軸轉動(dòng)時(shí)，軸上的偏心使連桿作往復運動(dòng)。連桿通過(guò)其兩端的彈簧將作用力傳給篩箱，與此同時(shí)下機體也受到相反的作用力，使篩箱和下機體沿著(zhù)傾斜方向振動(dòng)，但它們的運動(dòng)方向相反，所以達到動(dòng)力平衡。
篩箱、彈簧及下機體組成一個(gè)彈性系統，該彈性系統固有的自振頻率與傳動(dòng)裝置的強迫振動(dòng)頻率接近或相同時(shí)，使篩子在共振狀態(tài)下篩分，故稱(chēng)為共振篩。當共振篩的篩箱壓縮彈簧而運動(dòng)時(shí)，其運動(dòng)速度和動(dòng)能都逐漸減小，被壓縮的彈簧所貯存的位能卻逐漸增加；當篩箱的運動(dòng)速度和動(dòng)能等于零時(shí)，彈簧被壓縮到極限，它所貯存的位能達到最大值，接著(zhù)篩箱向相反方向運動(dòng)，彈簧釋放出所貯存的位能，轉化為篩箱的動(dòng)能，因而篩箱的運動(dòng)速度增加。
當篩箱的運動(dòng)速度和動(dòng)能達到最大值時(shí)，彈簧伸長(cháng)到極限，所貯存的位能也就最小。可見(jiàn)，共振篩的工作過(guò)程是篩箱的動(dòng)能和彈簧的位能相互轉化的過(guò)程。
所以，在每次振動(dòng)中，只需要補充克服阻尼的能量，就能維持篩子的連續振動(dòng)。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、耗電少以及結構緊湊等特點(diǎn)，是一種有發(fā)展前途的篩子，但共振篩制造工藝復雜、機體重大、橡膠彈簧易老化。
