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Excel数据建模与分析的实战教程第一章：Excel数据建模概述Excel作为一款强大的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
在实际应用中，对于大量的数据进行建模和分析是非常常见的需求。
本章将介绍Excel数据建模的基本概念和步骤。
1.1 什么是数据建模？数据建模是指通过对相关数据进行处理和整理，将其转化为可供分析和决策的形式。
数据建模通常涉及数据的收集、清洗、转换和加载等过程，以及结构化数据的处理和存储。
1.2 Excel数据建模的重要性Excel提供了丰富的数据处理和分析工具，可以帮助用户更加高效地进行数据建模和分析。
通过合理的数据建模，可以从海量数据中发现规律和趋势，为决策提供有力的支持。
第二章：Excel数据建模的基本步骤在进行Excel数据建模之前，我们需要了解基本的建模步骤，以便更好地应用Excel进行数据处理和分析。
2.1 数据收集与清洗首先，我们需要从不同的数据源收集所需要的数据，并对数据进行清洗，去除重复值、空值和异常值等。
利用Excel的数据筛选、排序和条件格式等功能可以快速清洗数据。
2.2 数据转换与格式化将原始数据进行适当的转换和格式化是数据建模的重要步骤。
Excel提供了丰富的函数和工具，可以进行数据的排序、筛选、合并、拆分等操作，同时也可以通过数据透视表和图表进行数据可视化展示。
第三章：Excel数据建模的高级技巧除了基本的数据处理和转换，Excel还提供了一些高级的数据建模技巧，可以帮助用户更加深入地分析数据。
3.1 数据透视表的应用数据透视表是Excel中非常强大的功能，可以快速分析和汇总大量数据。
在本章中，我们将介绍数据透视表的创建和使用，以及一些高级功能，如透视表的分组、排序和过滤等。
3.2 条件格式化的运用条件格式化是Excel中常用的数据可视化工具，可以根据特定的条件对数据进行格式化。
在本章中，我们将介绍如何使用条件格式化技巧进行数据的异常值识别、数据的颜色映射等。
上机实训1.完成Stata 16.0的安装，并展示其工作界面。
Stata软件安装较为简单，按照安装向导一步一步进行即可。
用户选择接受Stata软件安装协议，并输入用户名等相关信息后，选择StataSE，并由用户指定安装路径后即可进行软件的初步安装。
软件初步安装完成后，需要创建桌面快捷方式，双击桌面快捷方式进行信息注册，并根据自己电脑操作系统的位数进行相应属性的修改后，生成新的桌面快捷方式，并删除原有桌面快捷方式，此时软件安装工作完成，可以双击Stata软件桌面快捷方式或在程序中寻找Stata软件，打开软件并进行数据分析工作。
上机实训参考答案1. 统计得到3个班级学生的基本信息，包括班级（class）、性别（sex）、年龄（age）、体重（height）和身高（weight），数据详情如表2-8所示。
表2-8 习题1数据详情将数据导入Stata软件，并形成名为xiti1.dta的数据文件（1）根据体重数据按照从小到大的顺序将观测个案排序。
（2）将身高大于165厘米的观测个案挑选出来。
（3）计算新变量体重身高比，其数值等于体重/身高。
上机实训参考答案1.某地区统计了1980~1982年3年间不同年龄组下的课外体育培训参与率，数据详情如表3-12所示。
其中年龄组分为5组，定义为1：14岁及以下；2：15~18岁；3：19~20岁；4：21~24岁；5：25岁以上。
数据包括3个变量，即年份（year）、课外体育培训参与率（rate）、年龄组（group）。
表3-12 实训1数据导入数据，保存为名为xiti2.dta的数据文件（1）分析不同年份的课外体育培训参与率和不同年龄组的课外体育培训参与率的平均水平。
（2）制作不同年份、不同年龄组下的交叉列联表，并就变量间的独立性进行分析。
（3）绘制不同年份、不同年龄组下课外体育培训参与率的条形图。
上机实训参考答案1.在某项医学试验中，对不同的群体测定尿铅含量，选定24个观测个案，将这24名观测个案分为男女两组，同时观测个案可分为3个年龄组。
判断：1..需要为单元格中的信息添加单位时，在设置单元格选项卡中，选择自定义功能项操作。
正确2.在数据透视表中，需要对某一字段进行对比分析时，应将该数据放在列标签中更便利正确3.需要选择整张报表进行透视表计算时，可以鼠标移动至报表内部可自动选择整张报表操作正确4.数据透视表是Excel中一种交互式的工作表，可以根据用户的需要按照不同关键字段来提取组织和分析数据。
A.正确5.在我们企业进行经营管理当中，经营数据就是我们企业经营的血脉。
A.正确6.数据透视表被形象地形容为企业经营管理中的血液部分。
A.正确正确10.Excel数据库是按行和列组织起来的信息集合正确7.视图、工作簿视图、页面布局可以设置Exce1的页湄页脚。
:正确8.需要为数据进行比重分析时，选择值字段设置中的“值汇总方式，错误9.在Exce1中，进行公式复制时相对地址中的地址偏子移量发生改变。
错误1.需要选择整张报表进行透视表计算时，可以鼠标移动至报表内部可自动选择整张报表操作正确2.Exce1数据库是按数据组织起来的信息集合。
错误3.在Exce1系统中，引用的公式会出现在单元格A.正确4.插入和页面布局可以设置Excel的页眉页脚。
A正确5,在一个表格中，为了查看满足部分条件的数据内容，最有效的方法的是单元格。
错误6.数据分析表根据需求直接生成汇总表格，集中表现了Exce1强大的数据分析功能。
错误7.使用Exce1的数据筛选功能，是将不满足条件的记录暂时隐藏起来，只显示满足条件的数据正确8.需要选择整张报表进行透视表计算时，可以Ctrlta快选整张表格操作。
正确9.数据量越大越能体现数据分析表的优势。
正确10.错误多选：1.关于筛选，叙述不正确的是A真动筛选可以将筛选结果放在指定的区域B.高级筛选不需要建立条件区，只有数据区域就可以C.高级筛选可以进行更复杂条件的筛选D.自动筛选可以同时显示数据区域和筛选结果AB2.在一个表格中，为了查看满足部分条件的数据内容，最有效的方法不包括()A.选中相应的单元格.B,通过宏来实现C,采用数据透视表工具:D.采用数据筛选工具ABD3.如何对汇总表中的单个数据进行核查操作?A-双击该单元格查看对应汇总数据B.在原明细表中生成新的汇总数据C.单击该单元格查看对应汇总数据D.在明细表中生成新的汇总数据答案：BC4.在Exce1中，下列叙述中正确的是(的)A.每个工作簿可以由多个工作表组成B.单元格中输入的内容可以是文字、:数字、公式C.输入的字符不能超过单元格宽度D.每个工作表有256列、65536行ABD5.在Excel.中，想要删除已有图表的一个数据系列;操作方法是().A.在工作表中选定这个数据系列，执行“开始”选项卡“编辑”组中的清除内容命令B.在主作表中选定这个数据系列，执行“开始”选项卡“编辑”组中的清除命令C.在图表中单击选定这个数据系列，按[Delete]键D.在图表中单击选定这个数据系列，执行“开始”选项卡，“编辑”组中的清除系列命令BCD6.请选出下列对Excel数据排序说法正确的是:6)A.Excel对数据既能按列排序也能按行排序B.Excel对数据只能按列排序C.Excel对数据可以按自定义序列排序D.Excel对数据既能按字母排序也能按笔划排序ACD7，Excel关于筛选掉的记录的叙述，下面是正确:A.不打印B.永远丢失了C.可以恢复.D.不显示B8.使用Exce1的数据筛选功能，不是将满足条件的记录显示出来，而删除掉不满足条件的:数据B.不满足条件的数据用另外一个工作表来保存起来C.将满足条件的数据突出显示D.不满足条件的记录暂时隐藏起来，只显示满足条件的数据A9.Excel数据透视表是Excel中的一种交互式工作表，:可以根据用户的需要，;依据不同的关键字段来()数据。
(完整版)数据分析基础练习
介绍
本文档旨在提供一个完整的数据分析基础练，帮助读者进一步理解数据分析的基本概念和技巧。
在本练中，我们将使用一个虚构的销售数据集进行分析，并回答一系列与数据相关的问题。
数据集
我们将使用以下字段的销售数据集进行练：
- 订单号（OrderID）: 订单的唯一标识符
- 产品名称（ProductName）: 销售的产品名称
- 产品类别（Category）: 产品所属的类别
- 销售区域（Region）: 销售发生的地区
- 销售额（Sales）: 销售金额
- 销售日期（Date）: 销售发生的日期
分析问题
在练过程中，我们将回答以下问题：
1. 数据集中包含多少个订单？
2. 有多少个不同的产品被销售？
3. 在销售额最高的产品中，有哪个产品类别占据主导地位？
4. 哪个销售区域的销售额最高？哪个销售区域的销售额最低？
5. 在给定日期范围内的销售总额是多少？
数据分析步骤
以下是完成练的基本步骤：
1. 导入数据集到合适的分析环境中（如Python或R）。
2. 理解数据集的结构和字段含义。
3. 对数据集进行数据清洗，如处理缺失值和异常值。
4. 计算并回答上述问题。
5. 可选：可视化数据以更好地理解分析结果。
总结
通过这个数据分析基础练，读者可以研究如何使用常用的数据分析技术来回答与数据相关的问题。
这将为进一步的数据分析工作奠定坚实的基础。
> 注意：以上步骤仅为示范，实际数据分析过程可能因数据集和问题而异。
职业技能训练一、单项选择题1.在进行电子商务数据采集的过程中，以下不是数据采集的原则是（）。
A.及时性B.有效性C.丰富性D.合法性2.根据数据采集的需求不同，采集的方法也多种多样。
其中，系统日志数据采集是指在网站日志中记录了_____、访问时间、访问次数、_____、_____等数据。
通过对这些日志信息进行采集、分析，可以挖掘电子商务企业业务平台日志数据中的潜在价值。
（）A.访客IP地址、停留时间、访客来源B.访客IP地址、离开时间、联系方式C.访客注册时间、停留时间、访客来源D.访客性别、离开时间、联系方式3.数据采集是数据分析人员必备技能。
在数据采集后，数据检查也是至关重要的一步。
以下不属于数据检查包括的内容的是（）。
A.完整性检查B.保密性检查C.规范性检查D.准确性检查4.电子商务常见的数据来源渠道主要有内部数据和外部数据，以下属于外部数据的是（）。
A.店铺后台订单系统B.企业自己的ERPC.360趋势D.独立站的百度统计数据5.下列采集行为属于违法行为的是（）。
A.使用生意参谋工具导出自己店铺运营数据B.使用百度指数工具获取关键词搜索指数及用户画像数据C.通过技术手段进入竞争对手网站数据库获取网站流量及销售数据D.使用数据采集工具采集其他网站公开数据信息用于数据分析二、多项选择题1.在电子商务领域，所谓数据采集也叫数据获取，是指通过在平台源程序中预设工具或程序代码，获取_____变化、流量状态变化、_____变化、用户行为和信息等数据内容的过程，为后续进行数据分析提供数据准备。
（）A.商品状态B.资金状态C.经营状态D.产品生产2.在进行电子商务数据采集的过程中，应该遵循哪些原则呢？（）A.有效性B.及时性C.地域性D.全面性3.数据采集的方法有（）。
A.数据库采集B.调查问卷采集C.报表采集D.网页数据采集4.下列属于电子商务数据采集工具的是（）。
A.火车采集器B.京东商智C.梨视频D.淘数据5.竞争数据的采集主要涉及（）。
职场培训课程系例数据分析入门与实战-2－－褚慎强大脑对待数据分析的态度：一边是你努力想学会一些知识，一边是你的大脑忙着开小差。
你的大脑在想：“最好把位置留给更重要的事，像听说那家的冰激凌很好吃啊，今天是打游戏还是出门踢球啊。
”既然如此，你该如何引诱你的大脑意识到，懂得数据分析是你安身立命的根本。
引言1、分解数据2、检验你的理论3、寻找最大值4、图形让你更精明5、假设并非如此6、穿越第一关7、信念数字化8、凭人类的天性作分析9、数字的形状10、预测11、合理误差12、你能关联吗13、井然有序目录数据无处不在．如今，不管是不是自称数据分析师，人人都得处理堆积如山的数据。
熟谙一切数据分析技术方法的分析者会比其他人技高一筹：他们知道如何处理所有的数据材料;如何将原始数据转变成推进现实工作的妙策; 如何分解和构奠复杂的问题和数据集;进而牢牢把握工作中的各种问题的要害。
月份123456789101112多维289,610144,440365,850322,910297,815502,760400,095519,600602,485469,155489,500310,490看看这些数据，不必抽丝剥茧，只要放慢速度就行看出什么了吗？这让你对你的业务了解多少？*年**公司销售表（单位：公斤）100,000200,000300,000400,000500,0001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月数据分析这个词涵盖大量形形色色的工作和大量形形色色的技巧。
就算有人明白告诉你她是数据分析师，你依然无法确定她的专长。
你可能会打赌说她懂EXECL，但仅此而已。
但是，所有优秀的分析师，无论专长及目标如何，都会在工作过程中按顺序执行下面这个固定基本流程，同时通过经验数据来仔细推敲各种问题确定分解评估决策第一步是了解问题这才是分析大餐，你在这一步对在前两步了解到的情况作出各种结论．分解问题和数据，使其成为更小的组成部分．确定问题最后，你把这些结论重新组合在一起作出（建议）一个决策有目的的旅程没有目的的旅程未明确确定白己的问题或目标就进行数据分析就如同未定下目的地就上路旅行一样。
当然，您可能会碰到一些有意思的现象有时还可能盼着能兜来兜去地撞上点好东西但是，谁会说你将有所发现？要点你的客户可能：⏹相当了解或不甚了解自已的数据⏹相当了解或不甚了解自已的问题或目标⏹相当了解或不甚了解自已的业务⏹目标明确或优柔寡断⏹头脑清醒或稀里湖涂⏹富有直觉或善于分析客户将帮助你确定问题客户是分析结果的服务对象。
你的客户可能是：◆你的上司◆你所在公司的首席执行官◆甚至就是你本人。
客户将根据你的分析作决策，你需要尽量从他那里多了解一些信息，才能确定问题。
世上没有傻问题需要将问题划分为可管理、可解决的组块。
你面对的问题常常含糊不清。
将大问题划分为小问题例如:“我们如何提高销量？ 回答从大问题分解出来的小问题。
你就可以找到大问题的答案。
我们最好的客户希望得到什么？哪种促销方式最有可能产生效果？我们的宣传做得怎么样？数据的处理也是如此。
人们无意告诉你你所需要的精确答案的量化值，你必须自己提炼重要的因子。
如果你拿到的是汇总数据，你就会想100,000200,000300,000400,000500,0001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月客户确信无疑的观点：①我们的用户是饲料厂，基本上是唯一的消费群体。
②我们的客户对产品的价格极度敏感。
③我们的竟争对手极为强大。
你对数据的想法：①8、9月份的销量最高，数值相近.是因为什么情况？②2月份的销量为什么这么低？③以住的春节前的备货不见了动动笔好戏上场了。
你知道需要想办法，你知道哪些数据组块能让你做到达一点．现在，仔细、专注地看看这些组块，形成自己的判断。
客户确信无疑的观点：①我们的用户是饲料厂，基本上是唯一的消费群体。
②我们的客户对产品的价格极度敏感。
③我们的竟争对手极为强大。
你对数据的想法：①8、9月份的销量最高，数值相近.是因为什么情况？②2月份的销量为什么这么低？③以住的春节前的备货不见了你对问题的评估：①8、9月份的饲料需求旺盛，客户的盈利水平增强。
②原料价格主导客户的采购欲望。
③以往的节前备货与价格相比没有太强的主导性。
④竟争对手的整体产品价格更低。
背景：①我们的用户是饲料厂，基本上是唯一的消费群体。
②我们的客户对产品的价格极度敏感。
③我们的竟争对手极为强大。
数据解说：①8、9月份的饲料需求旺盛，客户的盈利水平增强。
②原料价格主导客户的采购欲望。
③以往的节前备货与价格相比没有太强的主导性。
④竟争对手的整体产品价格更低。
决策：①8、9月份的产品利润率可适当提高。
②1、2月份的产品可适当降价销售。
这是你的第一份分析报告你对外界的假设和你确信的观点就是你的心智。
现实世界非常复杂，因此我们用心智模型来理解现实。
你的大脑就像一个工具箱。
只要有新信息进来，大脑就会拿出—个工具利用这个新信息。
心智模型可能是一些与生俱来的先天禀赋，也可能是后天学会的理论。
不管是哪种情况，都会大大影响你对数据的解释。
心智模型有时助益良多，有时带来麻烦。
我们要明确心智模型，并且像对待数据一样严肃认真地对待心智模型。
心智模型决定你的观察结果，是你观察现实的棱镜。
心智模型应当包括你不了解的因素一定要指出不确定因素，只要能明确不确定因素，你就会小心防范并想办法填补知识空白，继而提出更好的建议。
考虑不确定因素及盲点会让人感觉不爽，但回报显著。
这种“反查”的方法会揭示出未知信息，而不是已知信息。
数据分析也是如此，了解自已的知识缺陷非常重要不确定因素反查表我所没有的经历去不知道的事情我不会处理的事件我没读过的书……确定分解评估决策确定分解评估决策你收到数据将手头的资料汇总为有用的格式比较汇总各个因素第一轮决策第一轮决策的反馈，让你的心智模型受到质疑查看不确定范围收集更多的数据比较汇总各个因素第二轮决策你能向别人揭示自己坚信的信念吗？正在进行实证检验？做个好实验吧，再没有什么办法能像一个好实验那样，既能解决问题又能揭示事物的真正运行规律。
一个好实验往往能让你摆脱对观察数据的无限依赖，能帮助你理清因果联系；可靠的实证数据将让你的分析判断更有说服力。
和我们之前讲的一样：看看这些数据，不必抽丝剥茧，只要放慢速度就行有些东西人人都想多多益善．为此我们上下求索。
要是能用数字表示我们不断追求的东西——利润、钱、效率、速度等，实现更高目标的机会就在眼前。
有一种数据分析工具能够帮助我们调整决策变量，找出解决方案和优化点，使我们最大限度地达到目标。
我们将使用这样一种工具，并通过强大的电子表格软件包Solver来实现这个工具。
现在是浴盆玩具游戏时间：厂家想多赚点，听说时下盛行通过数据分析打理业务，于是想请你帮忙分析一下理想的产品组，也就是说这两种产品各生产多少是最合适的？如果你受雇于浴盆宝公司，这家公司执全国橡皮鸭和橡皮鱼浴盆玩具生产之牛耳，信不信由你，浴盆玩具是一项正正经经的业务，利润丰厚。
☐你需要哪些数据才能解决这个问题？☐首先，最好能够知道橡皮鸭和橡皮鱼的赢利能力。
☐是否一种产品比另一种产品利润更高？☐除此之外，最好能知道约束这个问题的其他因素．☐生产这些产品需要多少橡胶？生产这些产品需要多少时间？可以将所需要的数据分成两类：无法控制的因素，可以控制的因素。
你能控制的因素：也就是客户为了尽量提高利润而要你弄清楚的基本问题：生产多少橡皮鱼、生产多少橡皮鸭你无法控制的因素橡皮鱼的利润如何？橡皮鸭的利润如何？．厂家有多少橡胶可以用来生产橡皮鱼、厂家有多少橡胶可以用来生产橡皮鸭？生产橡皮鱼要用多少时间？生产橡皮鸭要用多少时间？关于橡胶供应量：我们的橡胶够生产500只橡皮鸭或400条橡皮鱼。
如果我们真的生产400条橡皮鱼，就没有橡胶可以生产橡皮鸭了，反过来也是一样。
你可以选择2种产品的数目最好不要超出约束条件最后，每只橡皮鸭的利润是5美元，每条橡皮鱼的利润是4美元我们的时间够用来生产400只橡皮鸭或300条橡皮鱼，这还得看要花多少时间来备妥橡胶。
无论如何组合，如果想让产品在下个月上架销售，我们的产量都不会高于400只橡皮鸭和300条橡皮鱼。
合理的选择都出现在可行区域里以Y轴表示橡皮鸭，以X轴表示橡皮鱼，这样就能很方便地看出哪种产品组合是可行的。
实际上，产品组合所在的由约束线圈成的空间被称为可行区域。
这是每当在图形中增加约束条件，可行区域就会发生变化，你则可以通过可行区域来找出最优点。
5元*X橡皮鸭+4元*Y橡皮鱼=总利润X=? Y=?点“数据”>“规划求解”如果橡皮鱼不够卖，而橡皮鸭卖不完怎么办？所以，我们要增加一个体现人们会买什么产品的假设。
通过对历史数据的分析，可能会得出三种可能：◆橡皮鱼销量上升，而橡皮鸭销量下降。
◆橡皮鱼销量上升，而橡皮鸭销量也上升。
◆橡皮鱼销量上升，而橡皮鸭销量也下降。
历史数据表明：橡皮鱼5月份销量不超150，而橡皮鸭5月份销量不超50真的假设是立于不断变化的实际情况，需要你的预测。
数据表远非你所需．你的数据庞杂晦涩，各种变量让你目不暇接，应付堆积如山的电子表格不只令人厌倦不堪，而且确实浪费时间。
图形让你更精明相反，与仅仅使用电子表格不同，一幅用纸不多、栩栩如生的清晰图像，却能让你摆脱“一叶障目，不见泰山”的烦恼。
◆这几百个维生素预混合饲料的配方。
◆每个配方有十几种维生素构成。
◆每个配方中的维生素含量都不同。
◆到底维生素含量在哪个点上比较合理？◆我们不仅仅在考虑理论含量。
◆更要考虑加工储存的损耗。
◆以及合理的性价比◆。
你拥有丰富的变量数据量太大了，我们就找出这堆数据的趋势，用趋势来分析这是一个使用数据频率趋势分析加正态分布分析的例子数据范围中出现的频率数组：=FREQUENCY(i:i,B$2:B$16)指定平均值和标准偏差的正态分布函数：=NORMDIST(B56,AVERAGE(f:f),STDEV(f:f),0)◆世事纷纭，真假难辨，人们需要用庞杂多变的数据预测未来，然而免不了剪不断，理还乱。
◆正因如此，分析师不会简单听信浮于表面的解释，也不会想当然地认可这些解释的真实性：◆通过数据分析的仔细推理，分析师能够异常细致地评估大量备选答案，然后将手头的一切信息整合到各种模型中。
◆接下来要学的证伪法即是一种切实有效的非直觉方法。
你来到“电肤”公司，这是一家手机壳制造商．你的任务是弄清楚手机巨头YPhone 下个月是否要出一款新手机。
YPhone总是出人意料地发布新产品，因此电肤必须搞清楚发布时间．如果电肤能在YPhone发布之前的一个月开始生产，那么就万事大吉了。
你能帮助电肤吗？电肤只能接受2种结果：YPhone发布新产品时，他们已经生产出新的手机壳。
