SPSS數(shù)據(jù)分析的主要步驟2

/SPSS數(shù)據(jù)分析的主要步驟利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于遵循數(shù)據(jù)分析的一般步驟，但涉與的方面會相對較少。主要集中在以下幾個階段。1．SPSS數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段在該階段應(yīng)按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能準(zhǔn)備SPSS數(shù)據(jù)文件。其中包括在數(shù)據(jù)編輯窗口中定義SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、錄入和修改SPSS數(shù)據(jù)等。2．SPSS數(shù)據(jù)的加工整理階段該階段主要對數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)進行必要的預(yù)處理。3．SPSS數(shù)據(jù)的分析階段選擇正確的統(tǒng)計分析方法對數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)進行分析建模是該階段的核心任務(wù)。由于SPSS能夠自動完成建模過程中的數(shù)學(xué)計算并能自動給出計算結(jié)果，因而有效屏蔽了許多對一般應(yīng)用者來說非?；逎臄?shù)學(xué)公式，分析人員無需記憶數(shù)學(xué)公式，這無疑給統(tǒng)計分析方法和SPSS的廣泛應(yīng)用鋪平了道路。4．SPSS分析結(jié)果的閱讀和解釋該階段的主要任務(wù)是讀懂SPSS輸出編輯窗口中的分析結(jié)果，明確其統(tǒng)計含義，并結(jié)合應(yīng)用背景知識做出切合實際的合理解釋。數(shù)據(jù)分析必須掌握的分析術(shù)語1、增長：增長就是指連續(xù)發(fā)生的經(jīng)濟事實的變動，其意義就是考查對象數(shù)量的增多或減少。2、百分點：百分點是指不同時期以百分?jǐn)?shù)的形式表示的相對指標(biāo)的變動幅度。3、倍數(shù)與番數(shù)：倍數(shù)：兩個數(shù)字做商，得到兩個數(shù)間的倍數(shù)。番數(shù)：翻幾番，就是變成2的幾次方倍。4、指數(shù)：指數(shù)是指將被比較數(shù)視為100，比較數(shù)相當(dāng)于被比較數(shù)的多少得到的數(shù)。5、比重：比重是指總體中某部分占總體的百分比6、拉動。。。增長。。。：即總體中某部分的增加值造成的總體增長的百分比。例子：某業(yè)務(wù)增量除以上年度的整體基數(shù)=某業(yè)務(wù)增量貢獻度乘以整體業(yè)務(wù)的增長率。例如：去年收入為23（其中增值業(yè)務(wù)3），今年收入為34（其中增值業(yè)務(wù)5），則增值業(yè)務(wù)拉動收入增長計算公式就為：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解釋3/（34-23）為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)增量的貢獻，后面的（34-23）/23為增長率。7、年均增長率：即某變量平均每年的增長幅度。8、平均數(shù)：平均數(shù)是指在一組數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)之和再除以數(shù)據(jù)的個數(shù)。它是反映數(shù)據(jù)集中趨勢的一項指標(biāo)。公式為：總數(shù)量和÷總份數(shù)=平均數(shù)。9、同比與環(huán)比同比：同比發(fā)展速度主要是為了消除季節(jié)變動的影響，用以說明本期發(fā)展水平與去年同期發(fā)展水平對比而達到的相對發(fā)展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。

環(huán)比：環(huán)比發(fā)展速度是報告期水平與前一時期水平之比，表明現(xiàn)象逐期的發(fā)展速度。如計算一年內(nèi)各月與前一個月對比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，說明逐月的發(fā)展程度。10、復(fù)合增長率復(fù)合增長率是指一項投資在特定時期內(nèi)的年度增長率，計算方法為總增長率百分比的n方根，n相等于有關(guān)時期內(nèi)的年數(shù)。公式為：(現(xiàn)有價值/基礎(chǔ)價值)^(1/年數(shù))-1如何用EXCEL進行數(shù)據(jù)分組什么是交叉表“交叉表”對象是一個網(wǎng)格，用來根據(jù)指定的條件返回值。數(shù)據(jù)顯示在壓縮行和列中。這種格式易于比較數(shù)據(jù)并辨別其趨勢。它由三個元素組成：行列摘要字段“交叉表”中的行沿水平方向延伸（從一側(cè)到另一側(cè)）。在上面的示例中，“手套”(Gloves)是一行?！敖徊姹怼敝械牧醒卮怪狈较蜓由欤ㄉ舷拢?。在上面的示例中，“美國”(USA)是一列。匯總字段位于行和列的交叉處。每個交叉處的值代表對既滿足行條件又滿足列條件的記錄的匯總（求和、計數(shù)等）。在上面的示例中，“手套”和“美國”交叉處的值是四，這是在美國銷售的手套的數(shù)量?！敖徊姹怼边€可以包括若干總計：每行的結(jié)尾是該行的總計。在上面的例子中，該總計代表一個產(chǎn)品在所有國家/地區(qū)的銷售量。“手套”行結(jié)尾處的值是8，這就是手套在所有國家/地區(qū)銷售的總數(shù)。注意：總計列可以出現(xiàn)在每一行的開頭。每列的底部是該列的總計。在上面的例子中，該總計代表所有產(chǎn)品在一個國家/地區(qū)的銷售量?！懊绹币涣械撞康闹凳撬?，這是所有產(chǎn)品（手套、腰帶和鞋子）在美國銷售的總數(shù)。注意：總計列可以出現(xiàn)在每一行的頂部。“總計”(Total)列（產(chǎn)品總計）和“總計”(Total)行（國家/地區(qū)總計）的交叉處是總計。在上面的例子中，“總計”列和“總計”行交叉處的值是12，這是所有產(chǎn)品在所有國家/地區(qū)銷售的總數(shù)。EXCEL培訓(xùn)－－數(shù)據(jù)透視表用Excel做數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計某班級期中考試進行后，需要統(tǒng)計成績的平均值、區(qū)間，以與給出班級內(nèi)部學(xué)生成績差異的量化標(biāo)準(zhǔn)，借此來作為解決班與班之間學(xué)生成績的參差不齊的依據(jù)。要求得到標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計數(shù)值。樣本數(shù)據(jù)分布區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差等都是描述樣本數(shù)據(jù)范圍與波動大小的統(tǒng)計量，統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)差需要得到樣本均值，計算較為繁瑣。這些都是描述樣本數(shù)據(jù)的常用變量，使用Excel數(shù)據(jù)分析中的“描述統(tǒng)計”即可一次完成。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項。操作步驟1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實例的原始數(shù)據(jù)無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數(shù)值即可。2.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇：輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域，可以選中多個行或列，注意選擇相應(yīng)的分組方式；如果數(shù)據(jù)有標(biāo)志，注意勾選“標(biāo)志位于第一行”；如果輸入?yún)^(qū)域沒有標(biāo)志項，該復(fù)選框?qū)⒈磺宄?，Excel將在輸出表中生成適宜的數(shù)據(jù)標(biāo)志；輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；匯總統(tǒng)計：包括有平均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差(相對于平均值)、中值、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最大值、總和、總個數(shù)、最大值、最小值和置信度等相關(guān)項目。其中：中值：排序后位于中間的數(shù)據(jù)的值；眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的值；峰值：衡量數(shù)據(jù)分布起伏變化的指標(biāo)，以正態(tài)分布為基準(zhǔn)，比其平緩時值為正，反之則為負(fù)；偏斜度：衡量數(shù)據(jù)峰值偏移的指數(shù)，根據(jù)峰值在均值左側(cè)或者右側(cè)分別為正值或負(fù)值；極差：最大值與最小值的差。第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數(shù)據(jù)區(qū)域中的第k個最大(小)值。平均數(shù)置信度：數(shù)值95%可用來計算在顯著性水平為5%時的平均值置信度。結(jié)果示例如下(本實例演示了雙列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計結(jié)果)：成績學(xué)習(xí)時間平均78.64285714平均62.91428571標(biāo)準(zhǔn)誤差2.408241878標(biāo)準(zhǔn)誤差1.926593502中位數(shù)85中位數(shù)68眾數(shù)98眾數(shù)78.4標(biāo)準(zhǔn)差18.02163202標(biāo)準(zhǔn)差14.41730562方差324.7792208方差207.8587013峰度1.464424408峰度1.464424408偏度-1.130551511偏度-1.13055151區(qū)域85區(qū)域68最小值15最小值12最大值100最大值80求和4404求和3523.2觀測數(shù)56觀測數(shù)56最大(1)100最大(1)80最小(1)15最小(1)12置信度(95.0%)4.826224539置信度(95.0%)3.860979631某班級期中考試進行后，需要統(tǒng)計成績的平均值、區(qū)間，以與給出班級內(nèi)部學(xué)生成績差異的量化標(biāo)準(zhǔn)，借此來作為解決班與班之間學(xué)生成績的參差不齊的依據(jù)。要求得到標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計數(shù)值。樣本數(shù)據(jù)分布區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差等都是描述樣本數(shù)據(jù)范圍與波動大小的統(tǒng)計量，統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)差需要得到樣本均值，計算較為繁瑣。這些都是描述樣本數(shù)據(jù)的常用變量，使用Excel數(shù)據(jù)分析中的“描述統(tǒng)計”即可一次完成。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項。操作步驟1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實例的原始數(shù)據(jù)無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數(shù)值即可。2.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇：輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域，可以選中多個行或列，注意選擇相應(yīng)的分組方式；如果數(shù)據(jù)有標(biāo)志，注意勾選“標(biāo)志位于第一行”；如果輸入?yún)^(qū)域沒有標(biāo)志項，該復(fù)選框?qū)⒈磺宄?，Excel將在輸出表中生成適宜的數(shù)據(jù)標(biāo)志；輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；匯總統(tǒng)計：包括有平均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差(相對于平均值)、中值、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最大值、總和、總個數(shù)、最大值、最小值和置信度等相關(guān)項目。其中：中值：排序后位于中間的數(shù)據(jù)的值；眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的值；峰值：衡量數(shù)據(jù)分布起伏變化的指標(biāo)，以正態(tài)分布為基準(zhǔn)，比其平緩時值為正，反之則為負(fù)；偏斜度：衡量數(shù)據(jù)峰值偏移的指數(shù)，根據(jù)峰值在均值左側(cè)或者右側(cè)分別為正值或負(fù)值；極差：最大值與最小值的差。第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數(shù)據(jù)區(qū)域中的第k個最大(小)值。平均數(shù)置信度：數(shù)值95%可用來計算在顯著性水平為5%時的平均值置信度。結(jié)果示例如下(本實例演示了雙列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計結(jié)果)：

成績學(xué)習(xí)時間平均78.64285714平均62.91428571標(biāo)準(zhǔn)誤差2.408241878標(biāo)準(zhǔn)誤差1.926593502中位數(shù)85中位數(shù)68眾數(shù)98眾數(shù)78.4標(biāo)準(zhǔn)差18.02163202標(biāo)準(zhǔn)差14.41730562方差324.7792208方差207.8587013峰度1.464424408峰度1.464424408偏度-1.130551511偏度-1.13055151區(qū)域85區(qū)域68最小值15最小值12最大值100最大值80求和4404求和3523.2觀測數(shù)56觀測數(shù)56最大(1)100最大(1)80最小(1)15最小(1)12置信度(95.0%)4.826224539置信度(95.0%)3.860979631用Excel做數(shù)據(jù)分析——相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差（Z）化學(xué)合成實驗中經(jīng)常需要考察壓力隨溫度的變化情況。某次實驗在兩個不同的反應(yīng)器中進行同一條件下實驗得到兩組溫度與壓力相關(guān)數(shù)據(jù)，試分析它們與溫度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并對在不同反應(yīng)器內(nèi)進行同一條件下反應(yīng)的可靠性給出依據(jù)。相關(guān)系數(shù)是描述兩個測量值變量之間的離散程度的指標(biāo)。用于判斷兩個測量值變量的變化是否相關(guān)，即，一個變量的較大值是否與另一個變量的較大值相關(guān)聯(lián)(正相關(guān))；或者一個變量的較小值是否與另一個變量的較大值相關(guān)聯(lián)(負(fù)相關(guān))；還是兩個變量中的值互不關(guān)聯(lián)(相關(guān)系數(shù)近似于零)。設(shè)(X,Y)為二元隨機變量，那么:為隨機變量X與Y的相關(guān)系數(shù)。p是度量隨機變量X與Y之間線性相關(guān)密切程度的數(shù)字特征。注:本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項。操作步驟1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實例的原始數(shù)據(jù)需要滿足兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)，結(jié)果將給出其中任意兩項的相關(guān)系數(shù)。2.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇:輸入?yún)^(qū)域:選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，注意需要滿足至少兩組數(shù)據(jù)。如果有數(shù)據(jù)標(biāo)志，注意同時勾選下方“標(biāo)志位于第一行”；分組方式:指示輸入?yún)^(qū)域中的數(shù)據(jù)是按行還是按列考慮，請根據(jù)原數(shù)據(jù)格式選擇；輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表組或是新工作簿；3.點擊“確定”即可看到生成的報表?？梢钥吹剑谙鄳?yīng)區(qū)域生成了一個3×3的矩陣，數(shù)據(jù)項目的交叉處就是其相關(guān)系數(shù)。顯然，數(shù)據(jù)與本身是完全相關(guān)的，相關(guān)系數(shù)在對角線上顯示為1；兩組數(shù)據(jù)間在矩陣上有兩個位置，它們是相同的，故右上側(cè)重復(fù)部分不顯示數(shù)據(jù)。左下側(cè)相應(yīng)位置分別是溫度與壓力A、B和兩組壓力數(shù)據(jù)間的相關(guān)系數(shù)。從數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)論可以看出，溫度與壓力A、B的相關(guān)性分別達到了0.95和0.94，這說明它們呈現(xiàn)良好的正相關(guān)性，而兩組壓力數(shù)據(jù)間的相關(guān)性達到了0.998，這說明在不同反應(yīng)器內(nèi)的相同條件下反應(yīng)一致性很好，可以忽略因為更換反應(yīng)器造成的系統(tǒng)誤差。協(xié)方差的統(tǒng)計與相關(guān)系數(shù)的活的方法相似，統(tǒng)計結(jié)果同樣返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變量之間的相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差。不同之處在于相關(guān)系數(shù)的取值在-1和+1之間，而協(xié)方差沒有限定的取值范圍。相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差都是描述兩個變量離散程度的指標(biāo)。用Excel做數(shù)據(jù)分析——回歸分析在數(shù)據(jù)分析中，對于成對成組數(shù)據(jù)的擬合是經(jīng)常遇到的，涉與到的任務(wù)有線性描述，趨勢預(yù)測和殘差分析等等。很多專業(yè)讀者遇見此類問題時往往尋求專業(yè)軟件，比如在化工中經(jīng)常用到的Origin和數(shù)學(xué)中常見的MATLAB等等。它們雖很專業(yè)，但其實使用Excel就完全夠用了。我們已經(jīng)知道在Excel自帶的數(shù)據(jù)庫中已有線性擬合工具，但是它還稍顯單薄，今天我們來嘗試使用較為專業(yè)的擬合工具來對此類數(shù)據(jù)進行處理。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤支持下加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項實例某溶液濃度正比對應(yīng)于色譜儀器中的峰面積，現(xiàn)欲建立不同濃度下對應(yīng)峰面積的標(biāo)準(zhǔn)曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應(yīng)數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)曲線，并且對此曲線進行評價，給出殘差等分析數(shù)據(jù)。這是一個很典型的線性擬合問題，手工計算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數(shù)，同時可以得出R的值，也就是相關(guān)系數(shù)的大小。在Excel中，可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。選擇成對的數(shù)據(jù)列，將它們使用“X、Y散點圖”制成散點圖。在數(shù)據(jù)點上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”-“線性”，并在選項標(biāo)簽中要求給出公式和相關(guān)系數(shù)等，可以得到擬合的直線。由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，R2的值為0.9994。因為R2>0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實驗?zāi)Ｐ停凑f明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數(shù)據(jù)，具有很好的一般性，可以作為標(biāo)準(zhǔn)工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。為了進一步使用更多的指標(biāo)來描述這一個模型，我們使用數(shù)據(jù)分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數(shù)據(jù)。在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇X、Y對應(yīng)的數(shù)據(jù)列。“常數(shù)為零”就是指明該模型是嚴(yán)格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應(yīng)峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當(dāng)高，但是在x=0時，仍然有對應(yīng)的數(shù)值，這顯然是一個可笑的結(jié)論。所以我們選擇“常數(shù)為零”。“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態(tài)概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。在線性擬合圖中可以看到，不但有根據(jù)要求生成的數(shù)據(jù)點，而且還有經(jīng)過擬和處理的預(yù)測數(shù)據(jù)點，擬合直線的參數(shù)會在數(shù)據(jù)表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉與到過多的專業(yè)術(shù)語，請各位讀者根據(jù)實際，在具體使用中另行參考各項參數(shù)，此不再對更多細節(jié)作進一步解釋。殘差圖是有關(guān)于世紀(jì)之與預(yù)測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側(cè)零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。更多的信息在生成的表格中，詳細的參數(shù)項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標(biāo)準(zhǔn)差等各項信息。用Excel做數(shù)據(jù)分析——移動平均某化工反應(yīng)過程，每隔2分鐘對系統(tǒng)測取一次壓力數(shù)據(jù)。由于反應(yīng)的特殊性，需要考察每8分鐘的壓力平均值，如果該壓力平均值高于15MPa，則認(rèn)為自屬于該平均值計算范圍內(nèi)的第一個壓力數(shù)據(jù)出現(xiàn)時進入反應(yīng)階段，請使用Excel給出反應(yīng)階段時間的區(qū)間。移動平均就是對一系列變化的數(shù)據(jù)按照指定的數(shù)據(jù)數(shù)量依次求取平均，并以此作為數(shù)據(jù)變化的趨勢供分析人員參考。移動平均在生活中也不乏見，氣象意義上的四季界定就是移動平均最好的應(yīng)用。注:本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤支持下加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項。操作步驟1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實例的原始數(shù)據(jù)要求單列，請確認(rèn)數(shù)據(jù)的類型。本實例為壓力隨時間變化成對數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析時僅采用壓力數(shù)據(jù)列。需要注意的是，因為平均值的求取需要一定的數(shù)據(jù)量，那么就要求原始數(shù)據(jù)量不少于求取平均值的個數(shù)，在Excel中規(guī)定數(shù)據(jù)量不少于4。2.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“直方圖”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇:輸入?yún)^(qū)域:原始數(shù)據(jù)區(qū)域;如果有數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以選擇“標(biāo)志位于第一行”;輸出區(qū)域:移動平均數(shù)值顯示區(qū)域;間隔:指定使用幾組數(shù)據(jù)來得出平均值;圖表輸出;原始數(shù)據(jù)和移動平均數(shù)值會以圖表的形式來顯示，以供比較;標(biāo)準(zhǔn)誤差:實際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)(移動平均數(shù)據(jù))的標(biāo)準(zhǔn)差，用以顯示預(yù)測與實際值的差距。數(shù)字越小則表明預(yù)測情況越好。3.輸入完畢后，則可立即生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)和圖表。從生成的圖表上可以看出很多信息。根據(jù)要求，生成的移動平均數(shù)值在9:02時已經(jīng)達到了15.55MPa，也就是說，包含本次數(shù)據(jù)在內(nèi)的四個數(shù)據(jù)前就已經(jīng)達到了15MPa，那么說明在8分鐘前，也就是8:56時，系統(tǒng)進入反應(yīng)階段;采用同樣的分析方法可以知道，反映階段結(jié)束于9:10，反應(yīng)階段時間區(qū)間為8:56-9:10，共持續(xù)14分鐘。單擊其中一個單元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而單元格“E11”則是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9對應(yīng)數(shù)據(jù)的差的平方的平均值再取平方根，也就是數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)差。用Excel做數(shù)據(jù)分析——直方圖使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析，這其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動態(tài)模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內(nèi)容。下面將對以上功能逐一作使用介紹，方便各位普通讀者和相關(guān)專業(yè)人員參考使用。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項。

實例1某班級期中考試進行后，需要統(tǒng)計各分?jǐn)?shù)段人數(shù)，并給出頻數(shù)分布和累計頻數(shù)表的直方圖以供分析。以往手工分析的步驟是先將各分?jǐn)?shù)段的人數(shù)分別統(tǒng)計出來制成一張新的表格，再以此表格為基礎(chǔ)建立數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖。使用Excel中的“數(shù)據(jù)分析”功能可以直接完成此任務(wù)。操作步驟1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實例的原始數(shù)據(jù)要求單列，確認(rèn)數(shù)據(jù)的范圍。本實例為化學(xué)成績，故數(shù)據(jù)范圍確定為0-100。2.在右側(cè)輸入數(shù)據(jù)接受序列。所謂“數(shù)據(jù)接受序列”，就是分段統(tǒng)計的數(shù)據(jù)間隔，該區(qū)域包含一組可選的用來定義接收區(qū)域的邊界值。這些值應(yīng)當(dāng)按升序排列。在本實例中，就是以多少分?jǐn)?shù)段作為統(tǒng)計的單元?？刹捎猛蟿拥姆椒ㄉ?，也可以按照需要自行設(shè)置。本實例采用10分一個分?jǐn)?shù)統(tǒng)計單元。3.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“直方圖”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇：輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域;接受區(qū)域：數(shù)據(jù)接受序列;如果選擇“輸出區(qū)域”，則新對象直接插入當(dāng)前表格中;選中“柏拉圖”，此復(fù)選框可在輸出表中按降序來顯示數(shù)據(jù);若選擇“累計百分率”，則會在直方圖上疊加累計頻率曲線;4.輸入完畢后，則可立即生成相應(yīng)的直方圖，這張圖還需要比較大的調(diào)整。主要是：橫縱坐標(biāo)的標(biāo)題、柱型圖的間隔以與各種數(shù)據(jù)的字體、字號等等。為了達到柱型圖之間無縫的緊密排列，需要將“數(shù)據(jù)系列格式”中的“選項”中“分類間距”調(diào)整為“0”。其余細節(jié)，請雙擊要調(diào)整的對象按照常規(guī)方法進行調(diào)整，這里不再贅述。調(diào)整后的直方圖參考如下網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率分析工具--漏斗圖數(shù)據(jù)分析基本原理--對比分析如何有效改進企業(yè)短板、提升企業(yè)價值一、問題的提出

隨著電信業(yè)重組、3G牌照發(fā)放、全業(yè)務(wù)運營等一系列變革，以與全球經(jīng)濟危機和信息化浪潮的沖擊下，電信市場競爭的日趨激烈，各電信企業(yè)越來越認(rèn)識到爭取市場、蠃取并長期留住顧客的重要性。顧客是企業(yè)的生命所在，為顧客提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的直接目的是吸引新用戶，產(chǎn)生業(yè)務(wù)收入，而更深層次的目的則是留住老顧客并提高他們的忠誠度。據(jù)一項數(shù)據(jù)顯示：“老顧客的流失率如果降低5%，企業(yè)的利潤即可提升25%到85%?！庇纱耍髽I(yè)得以實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。

要提高顧客忠誠度，需要先了解顧客對企業(yè)現(xiàn)有服務(wù)的滿意程度，從中找出與顧客期望的差距，從而進一步有效地提高顧客滿意度水平。在以往的滿意度研究中，進行企業(yè)短板分析時主要采用的是傳統(tǒng)的資源配置矩陣進行分析。傳統(tǒng)的資源配置矩陣也稱優(yōu)先改進矩陣，它的基本架構(gòu)包括四個方面：高度關(guān)注區(qū)域、維持優(yōu)勢區(qū)域、優(yōu)先改進區(qū)域、無關(guān)緊要區(qū)域（見圖1）。

圖1資源配置矩陣

雖然利用傳統(tǒng)的資源配置矩陣可以把企業(yè)自身存在的短板尋找出來，但目前各個企業(yè)都在“增收”、“節(jié)支”，而當(dāng)企業(yè)存在著三個以上的短板的時候，企業(yè)由于受自身所擁有的資源（如人力、物力等）所限，只有先集中有限資源對某個短板進行改進。如果僅從傳統(tǒng)的資源配置矩陣中，企業(yè)是無法確定需要優(yōu)先改進哪個短板，可見傳統(tǒng)的資源配置矩陣只能找出企業(yè)存在的幾個短板，但不能給出優(yōu)先改進短板的建議。如何使得企業(yè)集中有限的資源有次序地進行逐一改進自身存在的短板？那么究竟是按怎樣的次序進行改進短板呢？如何對傳統(tǒng)的資源配置矩陣進行改進優(yōu)化？通過對以上問題的思考，“改進難易程度”一詞浮現(xiàn)筆者的腦海中，即企業(yè)可以集中有限的資源與精力先改進對企業(yè)來說相對重要又比較容易改進的短板，如有足夠的資源，再改進相對較難改進的短板，對短板進行逐一擊破，從而有效地進行短板的改進。二、改進矩陣優(yōu)化方法介紹

改進難易程度這個指標(biāo)數(shù)據(jù)并不能直接從消費者那里獲取，因為消費者并不了解該指標(biāo)的改進難易程度，而只能反映消費者自己對該指標(biāo)的滿意程度。對于數(shù)據(jù)的獲取可以采用專家訪談法獲取多位業(yè)內(nèi)專家對各個指標(biāo)的改進難易程度評價，最后綜合各專家的評價以確定最終指標(biāo)的改進難易程度。傳統(tǒng)的資源配置矩陣僅僅考慮了兩個維度變量，對于新增加的變量（改進難易程度），則相應(yīng)變?yōu)槿齻€維度，按常規(guī)需要繪制成三維圖，但三維圖表示的結(jié)果看起來并不直觀。筆者通過反復(fù)嘗試研究，終于尋找到一個能反映三維指標(biāo)的圖形：氣泡圖。

氣泡圖是一種特殊類型的散點圖，它是XY散點圖的擴展。它相當(dāng)于在XY散點圖的基礎(chǔ)上增加了第三個變量，即氣泡的面積大小，其變量相應(yīng)的數(shù)值越大，則氣泡越大；相反數(shù)值越小，則氣泡越小，所以氣泡圖可以應(yīng)用于分析更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。除了描述兩個變量之間的關(guān)系之外，還可以描述數(shù)據(jù)本身的另一個變量關(guān)系。對三個變量賦予不同的意義，分析數(shù)據(jù)點在圖中的位置得出相對應(yīng)的結(jié)論。在本文中這三個變量依次為“重要性”、“滿意度”與“改進難易程度”，由它們構(gòu)成一個氣泡圖，在此筆者把它稱為改進難易矩陣，如果采用的是其他指標(biāo)則此矩陣的名稱就另當(dāng)別論。

改進難易矩陣的優(yōu)勢就是它在傳統(tǒng)的資源配置矩陣原有的基礎(chǔ)上由原來的點替換為氣泡，而氣泡面積的大小代表著改進難易程度，氣泡越大，代表著改進程度相對越難；相反，氣泡越小，代表著改進程度相對越容易。故而可以在一個改進難易矩陣中即可快速準(zhǔn)確地確定改進的先后次序，為企業(yè)進行短板改進提供有效決策依據(jù)。下面我們就通過一個示例進行說明改進難易矩陣具體功效。三、改進矩陣優(yōu)化方法實證分析本文采用某省某運營商滿意度測評數(shù)據(jù)進行研究分析，數(shù)據(jù)如下：

指標(biāo)維度廣告宣傳優(yōu)惠措施信譽業(yè)務(wù)辦理產(chǎn)品質(zhì)量資費標(biāo)準(zhǔn)與結(jié)算費用查詢與清單繳費安裝維修故障處理業(yè)務(wù)人員表現(xiàn)重要性0.220.280.280.290.240.300.270.280.180.150.17滿意度3.523.313.823.743.333.303.473.693.923.563.85改進難易程度1.801.002.000.601.401.600.600.400.201.200.80表1某省滿意度測評數(shù)據(jù)

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)以重要性為橫軸，滿意度為縱軸，改進難易程度為氣泡大小度量值采用Excel軟件繪制氣泡圖，并以重要性與滿意度的各自均值為分界線分別添加到氣泡圖中，形成改進難易矩陣，見圖2。

圖2改進難易矩陣

通過改進難易矩陣我們能夠非常直觀地看出企業(yè)服務(wù)質(zhì)量競爭的優(yōu)勢和劣勢分別是什么，從而我們可以針對性地確定企業(yè)服務(wù)質(zhì)量管理工作的重點。從圖2改進難易矩陣可以得知：費用查詢與清單、優(yōu)惠措施、資費標(biāo)準(zhǔn)與結(jié)算處于優(yōu)先改進區(qū)，屬于該運營商的短板。根據(jù)這三個短板的改進難易程度的大小得知，該運營商可以選擇較容易改進的短板方面下手，即首先集中企業(yè)現(xiàn)有的資源與精力改進費用查詢與清單方面，其次再進行改進優(yōu)惠措施方面的短板，最后改進資費標(biāo)準(zhǔn)與結(jié)算方面的短板。

綜上所述，改進難易矩陣在傳統(tǒng)資源配置矩陣進行優(yōu)化后，可以方便直觀地為企業(yè)指明存在的短板，并明確指出企業(yè)改進這些短板的先后次序，避免企業(yè)盲目進行改進短板而造成的資源浪費，為企業(yè)改進短板提供有效的指導(dǎo)依據(jù)，以進一步提升企業(yè)價值。網(wǎng)站分析名詞解釋大全1.瀏覽量：監(jiān)測頁面被瀏覽的次數(shù)。

廣告活動中總瀏覽量是指：廣告為mini-site帶來的總PV數(shù)。2.二跳、二跳量：用戶在被監(jiān)測頁面產(chǎn)生的首次點擊數(shù)稱為“