Выборка и анализ данных в Excel

В Excel имеется набор инструментов для анализа данных, называемый пакет анализа, который может быть использован для решения статистических или экономических задач. Для использования одного из этих инструментов необходимо указать входные данные и выбрать параметры. Анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, и результаты будут представлены в выходном диапазоне. Некоторые инструменты позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

Статистический пакет анализа данных. Для его установки в меню Сервис выбирается команда Надстройки и далее в списке Пакет анализа.

Для использования инструментов анализа, анализируемые данные следует представить в виде строк или столбцов. Совокупность ячеек, содержащих эти данные, называется входным диапазоном.

В меню Сервис выбирается команда Анализ данных. В списке Инструменты анализа выбирается необходимая строка. Далее вводятся входной и выходной диапазоны.

Корреляционный анализ. Используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде.

Корреляционный 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 корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (корреляция близка к нулю). Для вычисления коэффициента корреляции между двумя наборами данных используется статистическая функция КОРЕЛ.

Ковариационный анализ. Ковариация является мерой связи между двумя диапазонами данных. Используется для вычисления среднего произведения отклонений точек данных относительно средних. 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). Вычисления ковариации для отдельной пары данных производятся с помощью статистической функции КОВАР.

Экспоненциальное сглаживание. Предназначается для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. Использует константу сглаживания, по величине которой определяет, насколько сильно влияют погрешности на прогнозы в предыдущем прогнозе.

Скользящее среднее. Используется для расчета значений в периоде прогнозирования на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Процедура может использоваться для прогноза сбыта, инвентаризации и других процессов.

Генерация случайных чисел. Используется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по арифметическим ошибкам в бухгалтерском учете. Чтобы в результате выполнения вычислений вернуть равномерно распределенное случайное число, большее или равное 0 и меньшее 1, используется функция СЛЧИС(). Чтобы вернуть случайное число, лежащее между произвольными заданными значениями, используется функция СЛУЧМЕЖДУ().

Ранг и персентиль. Исползуется для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Данная процедура может быть применена для анализа относительного взаимораспределения данных в наборе.

Регрессия.Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных. Например, на объем реализации влияют несколько факторов, включая цену, выпуск и сезонность. Регрессия пропорционально распределяет меру реализации по этим трем факторам на основе данных функционирования организации. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания объема реализации.

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. Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

Выборка и анализ данных в Excel - student2.ru