商务数据分析PPT课件
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在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
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商务数据分析课件：商务数据分析基本概念
３．数据分析方法
商务数据分析
• （５）社会网络分析
• 社会网络是社会个体之间通过社会关系形成的网络体系。 • 从分析对象来看，社会网络分析既可分析网络中单独节点的特性 （如重要性），
也可以分析整个网络的特性 （如连通性）等。
• 例如，用户社区分析
• （６） 复杂数据分析
• 复杂数据分析方法可以将文本、图像、视频等非结构化数据转为计算机可以理 解和计算的数据， 并参与到建模中。
• 结构化数据
• 指可以用二维形式展现和存储的，用统一整齐格式表示的数据，常见的 有数字、符号等。
• 结构化数据用二维表结构表示时，一般用一行数据刻画一个实体，而每 一列表示实体的某一个属性特征。
• 结构化数据的存储、排列有规律，易于处理。
• 在商务活动中，典型的结构化数据包括商品的价格、销量等数值型数据。
• 数据分析在商务领域的应用主要集中在以下几大方面。
1. 市场营销
商务数据分析
• （１）用户细分
• 客户细分就是根据客户的特征信息（年龄、性别、收入、受教育程度、 购买金额等）将客户划分成不同的群体.
• 每个群体中的客户具有相同或相似的特征，特征相似的客户群具有相似 的潜在需求；而不同群体之间的客户特征差异较大。
• （２）验证型分析 • 在商务数据分析中，验证型分析通常用来验证决策的后果，例如技术改进、策 略变化、产品升级等行为的发生是否达到预期目标。
• （３） 预测型分析 • 在商务数据分析中，预测型分析则是通过分析过去历史数据和当前相关的数据， 对未来可能出现的市场环境变化、用户痛点等关键问题进行预测。
可以有效地掌握当前市场行情和未来市场预期。
２．运营管理
• （１）运营监控 • （２）决策支持 • （３）量化运营效能
《商务数据分析》课件——第三章第二节
跳出率
浏览单页即退出的次数 页面访问数
流量类指标
【知识拓展】区别跳出率与退出率
跳出率和退出率是电商网站中非常重要，但极易造成混淆的 两个参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例：在 一个页面登陆，但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。退 出率是从一个页面离开了网站的用户的比例（它包括了那些之前 在该网站浏览了其他页面的人）。一个有着高跳出率的页面可能 说明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。 一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的 流程中半途而废，需要改善内容来吸引用户或者对页面进行优化 内容。
会员回购 率
上一期末活跃会员
下一期时间内有购买行 为的会员
流量类指标
⑦会员留存率。
会员在某段时间内开始访问你的网站。经过一段时间后,仍 然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时 新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是 按照活跃来计算。另外一种计算留存的方法是 按消费来计 算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周 期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比 率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留 存。留存率反应的是电商留住会指标
流 量 类 指 标
流量规模类指标 流量成本类指标 流量质量类指标 会员类指标
流量类指标
2.1 流量规模类指标
独立访客数
流量规模 类指标
页面访问数
流量类指标
①独立访客数（Unique Visitor，简称UV）
独立访客数就是指访问电商网站不重复的用户数。在移 动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用 户。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏 览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被 标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此 用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消 重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅 记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则 是按独立设备计算独立用户。入站UV进入网站之后，会 涉及到导出率、商品导出率和推荐商品点击率等指标。 如果出现了数据指标偏差，我们应该上述3个方面进行 相应的优化，提升用户的入站UV率。
蓝色商务数据分析报告总结PPT模板课件.pptx
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数据分析
01
02
Four
Two
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构建高速信息时代
85%
65%
84%
Artificial Intelligence
输入标题
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目录
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商务数据分析与应用PPT-数据分析结果解释和可视化-商务数据可视化
——9月超市销量较低需重点关注
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0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月
1.4.4 Excel实现可视化图表制作
49
商务数据可视化方案
1.4.4 excel实现可视化图表制作
50
巩固练习：
通过网络收集近6年双十一天猫销售额数据，绘制散点图，添 加趋势线并计算R2，预测2019年双十一销售额。
1.4.1 认识商务数据可视化 1.4.2 商务数据可视化的步骤 1.4.3 商务数据可视化种类 1.4.4 Excel实现可视化图表制作
1.4.2 商务数据可视化的步骤
21
1.明确数据可视化的需求，寻求数据背后的故事
➢谁看，即用户是谁 ➢看什么，即哪些内容需要可视化
1.4.2 商务数据可视化的步骤
10
2.发展篇：进入了“百花齐放、百家争鸣”的时代
南丁格尔的玫瑰园
1.4.1 认识商务数据可视化
11
绘图大师米纳德：在一张图中通过两个维度呈现了六种维度信息：拿破 仑军队人数、行军距离、温度、经纬度、移动方向以及时间－地域关系。
拿破仑行军图
1.4.1 认识商务数据可视化
12
“让数据说话”，展现数据之美 好的图表会说话，好的图表可以抓住用户的心。
2 反映比例关系的可视化图表
饼图
旭日图
瀑布图
1.4.3 商务数据可视化种类
3 反映相关性的可视化图表
散点图
热力图
气泡图 词云图
1.4.3 商务数据可视化种类
4 反映差异化的可视化图表
1.4.3 商务数据可视化种类
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0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月
1.4.4 Excel实现可视化图表制作
49
商务数据可视化方案
1.4.4 excel实现可视化图表制作
50
巩固练习：
通过网络收集近6年双十一天猫销售额数据，绘制散点图，添 加趋势线并计算R2，预测2019年双十一销售额。
1.4.1 认识商务数据可视化 1.4.2 商务数据可视化的步骤 1.4.3 商务数据可视化种类 1.4.4 Excel实现可视化图表制作
1.4.2 商务数据可视化的步骤
21
1.明确数据可视化的需求，寻求数据背后的故事
➢谁看，即用户是谁 ➢看什么，即哪些内容需要可视化
1.4.2 商务数据可视化的步骤
10
2.发展篇：进入了“百花齐放、百家争鸣”的时代
南丁格尔的玫瑰园
1.4.1 认识商务数据可视化
11
绘图大师米纳德：在一张图中通过两个维度呈现了六种维度信息：拿破 仑军队人数、行军距离、温度、经纬度、移动方向以及时间－地域关系。
拿破仑行军图
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2 反映比例关系的可视化图表
饼图
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1.4.3 商务数据可视化种类
3 反映相关性的可视化图表
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1.4.3 商务数据可视化种类
精品商务数据分析类PPTPPT
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商务数据分析课件：商务数据分析框架
商务数据分析
商务数据分析框架
商务数据分析框架
商务数据分析
• 商务数据分析框架分为六个模块，分别为问题明确、数据理解、 数据预处理、模型建立、模型评价和模型发布。这是一个明确商 业目的，进行数据的收集、整理、加工和分析，提炼出有价值信 息的过程。
1.问题明确
商务数据分析
• 问题明确是最开始同时也是最重要的一个环节，这一环节的确定 严重影响着后续工作是否有意义。
６．模型发布
商务数据分析
• 执行完上述步骤之后，得到最终表现最好的模型和参数配置，将 其应用于后续未知数据的分析中。
• 有时会根据其业务需求，将模型部署集成到相应的系统中进行使 用。
商务数据分析整体框架
商务数据分析
• 训练集：用于建立模型的数据集。 • 验证集：用于调整模型参数、对模型的能力进行初步评价的数据。 • 测试集：用于评价已经建立的模型的表现。
４．模型建立
商务数据分析
• （2）数据划分方法
• 根据样本的大小不同可以做出不同的划分选择， 但是测试集必须 保证未知并且保持与训练集、 验证集的独立性。
４．模型建立
• 在数据分析之前明确数据对象是谁，数据分析的目的是什么，解 决什么样的业务问题。
２．数据理解
• 数据理解包括数据收集和统计描述。
商务数据分析
• 数据收集是按照第一环节的问题和分析思路，有目的性地收集、 整合 相关数据的过程，它是数据分析的重要基础。
• 常见的数据收集渠道有内部渠道和外部渠道。数据规模和数据灵活性 也在不断变化，从简单的数值数据到文本数据再到音频、视频数据均 可以收集到。
定的参数称为普通参数。模型的有些参数需要人工设定，被称为超参数。
• 一般调参和模型的选择通常是在验证集上进行的，多次使用验证集进行不 断调参并监控模型是否出现过拟合的情况，最终得到表现最好的模型，用 于测试集的评估。
商务数据分析框架
商务数据分析框架
商务数据分析
• 商务数据分析框架分为六个模块，分别为问题明确、数据理解、 数据预处理、模型建立、模型评价和模型发布。这是一个明确商 业目的，进行数据的收集、整理、加工和分析，提炼出有价值信 息的过程。
1.问题明确
商务数据分析
• 问题明确是最开始同时也是最重要的一个环节，这一环节的确定 严重影响着后续工作是否有意义。
６．模型发布
商务数据分析
• 执行完上述步骤之后，得到最终表现最好的模型和参数配置，将 其应用于后续未知数据的分析中。
• 有时会根据其业务需求，将模型部署集成到相应的系统中进行使 用。
商务数据分析整体框架
商务数据分析
• 训练集：用于建立模型的数据集。 • 验证集：用于调整模型参数、对模型的能力进行初步评价的数据。 • 测试集：用于评价已经建立的模型的表现。
４．模型建立
商务数据分析
• （2）数据划分方法
• 根据样本的大小不同可以做出不同的划分选择， 但是测试集必须 保证未知并且保持与训练集、 验证集的独立性。
４．模型建立
• 在数据分析之前明确数据对象是谁，数据分析的目的是什么，解 决什么样的业务问题。
２．数据理解
• 数据理解包括数据收集和统计描述。
商务数据分析
• 数据收集是按照第一环节的问题和分析思路，有目的性地收集、 整合 相关数据的过程，它是数据分析的重要基础。
• 常见的数据收集渠道有内部渠道和外部渠道。数据规模和数据灵活性 也在不断变化，从简单的数值数据到文本数据再到音频、视频数据均 可以收集到。
定的参数称为普通参数。模型的有些参数需要人工设定，被称为超参数。
• 一般调参和模型的选择通常是在验证集上进行的，多次使用验证集进行不 断调参并监控模型是否出现过拟合的情况，最终得到表现最好的模型，用 于测试集的评估。
商务数据分析课件：数据获取与数据理解
• 也称全距，指的是数据最大值与最小值之差。因为极差选取最值来进行计算， 所以必然会受到极端值的影响。此外，极差的计算只考虑了最大最小值，遗漏 了中间部分的更多信息，换句话说，只用两个数据表示一组数据集合的特点， 一般情况下不能准确地描述。
２．离散程度分析
商务数据分析
• （３）四分位差（Quartile deviation）
• 市场调查是指用科学的方法（引用正规），有目的、系统地搜集、记录、 整理和分析市场现状的数据获取和分析方法。市场调查通常比较适用于 社会问题和企业经济问题。
１．直接获取
商务数据分析
• （３）试验
• 在试验中，研究者围绕想要解决的问题，设定相应情景，记录不同条件 下相应的试验观测结果，并对试验结果展开分析。
商务数据分析
数据获取与数据理解
第一节 数据获取
商务数据分析
• 数据获取主要有两个渠道
• 一个是直接获取数据，即自己在经营过程中累积的数据，或者通 过实验或调查直接获得的数据，这些数据被称为一手数据.
• 另一个是间接获取数据，指的是数据是由其他人通过各种形式搜 集的，使用者仅仅是找到这些数据并加以加工和使用，间接地获 取了这些数据，这些数据通常被称为二手数据。
• 也叫作离散系数，它是标准差与均值之比。变异系数可以用来比较不同 数据集之间的离散程度。变异系数越小，表明数据的离散程度越小。
３．分布形状分析
商务数据分析
• 首先观察数据的分布形状，对于选择合适的指标对 数据的整体情况进行描述，避免产生错误的分析结果很有必要。
２．间接获取
商务数据分析
• （１）文献
• 相关专业期刊、学术会议、专业图书的文献资料中提供了一些可供使用或参考 的数据资料。文献中的数据往往经过了原作者的处理，对使用者来说省去了数 据处理的过程，但是文献数据的计算口径有时难以获知，适用性相对较弱。
２．离散程度分析
商务数据分析
• （３）四分位差（Quartile deviation）
• 市场调查是指用科学的方法（引用正规），有目的、系统地搜集、记录、 整理和分析市场现状的数据获取和分析方法。市场调查通常比较适用于 社会问题和企业经济问题。
１．直接获取
商务数据分析
• （３）试验
• 在试验中，研究者围绕想要解决的问题，设定相应情景，记录不同条件 下相应的试验观测结果，并对试验结果展开分析。
商务数据分析
数据获取与数据理解
第一节 数据获取
商务数据分析
• 数据获取主要有两个渠道
• 一个是直接获取数据，即自己在经营过程中累积的数据，或者通 过实验或调查直接获得的数据，这些数据被称为一手数据.
• 另一个是间接获取数据，指的是数据是由其他人通过各种形式搜 集的，使用者仅仅是找到这些数据并加以加工和使用，间接地获 取了这些数据，这些数据通常被称为二手数据。
• 也叫作离散系数，它是标准差与均值之比。变异系数可以用来比较不同 数据集之间的离散程度。变异系数越小，表明数据的离散程度越小。
３．分布形状分析
商务数据分析
• 首先观察数据的分布形状，对于选择合适的指标对 数据的整体情况进行描述，避免产生错误的分析结果很有必要。
２．间接获取
商务数据分析
• （１）文献
• 相关专业期刊、学术会议、专业图书的文献资料中提供了一些可供使用或参考 的数据资料。文献中的数据往往经过了原作者的处理，对使用者来说省去了数 据处理的过程，但是文献数据的计算口径有时难以获知，适用性相对较弱。
《商业数据分析》课件
制造业数据分析案例
总结词
通过分析制造数据，优化生产流程和资源利用，降低 成本和提高产品质量。
详细描述
利用大数据分析工具和技术，对制造过程中的数据进行 分析，包括生产设备运行状态、原材料消耗、产品质量 检测等。通过分析这些数据，发现生产流程中的瓶颈和 资源浪费现象，优化生产设备和工艺流程。同时，通过 对市场需求的预测和分析，调整产品设计和生产计划， 提高产品质量和降低成本。此外，制造业还可以通过数 据分析优化供应链管理、库存管理等业务，提高生产效 率和降低运营成本。
详细描述
利用大数据分析工具，对电商平台上的用户行为、购买记录、浏览历史等数据进行分析，挖掘用户需 求和购买偏好，为产品推荐和个性化营销提供依据。同时，通过分析销售数据和市场趋势，调整商品 结构和营销策略，提高销售额和用户满意度。
金融数据分析案例
要点一
总结词
通过分析金融数据，预测市场趋势，优化投资组合，降低 风险。
业务优化
商业数据分析能够发现数据中的问题和瓶颈，为 企业提供改进和优化的方向，提高企业的运营效 率和客户满意度。
商业数据分析的流程
数据收集
收集与企业业务相关的各种数据，包括 市场、客户、竞争对手、销售等数据。
数据分析
运用统计学和数据分析工具对数据进 行深入分析，包括描述性分析、推断
性分析等。
数据清洗
数据驱动的商业决策与战略规划
01
随着数据在商业决策中的重要性不断提升，数据驱动
的商业决策将成为未来发展的趋势。
02
数据驱动的商业决策将更加科学和客观，减少主观臆
断和经验主义的影响，提高决策的准确性和可靠性。
03
数据驱动的商业决策将为企业战略规划提供有力支持
Excel商务数据分析与应用介绍课件
04
与Access的协同：可 以将Excel数据导入 Access，进行数据库 管理和数据分析。
谢谢
汇报人名字
数据共享：Excel和Power BI可以共享数据， 实现数据互通
数据分析：Power BI可以利用Excel的数据 进行深入的数据分析和可视化
报表制作：Excel和Power BI可以共同制作 报表，提高工作效率
自动化：Power BI可以利用Excel的数据进 行自动化处理，提高工作效率
Excel与Python的协同
演讲人
Excel商务数 据分析与应用 介绍课件
2023-10-13
目录
01. Excel基础功能 02. Excel数据分析功能 03. Excel商务应用案例 04. Excel与其他软件的协同
Excel基础功能
数据录入与整理
数据录入：使用键盘、鼠标 或触摸屏等方式输入数据
数据整理：使用排序、筛选、 分类汇总等功能整理数据
人力资源数据分析
1
2
3
4
员工信息管理： 记录员工基本 信息、工作经 历、技能等
绩效考核分析： 分析员工绩效 数据，为员工 晋 优化招聘流程， 提高招聘效率
培训数据分析： 分析培训数据， 优化培训方案， 提高培训效果
Excel与其他软件的协同
Excel与Power BI的协同
数据有效性：通过设置数据有效 性，确保数据的准确性和完整性
数据透视表：通过数据透视表， 让数据更易于汇总和分析
数据验证：通过数据验证，确保 数据的准确性和完整性
数据共享：通过数据共享，让数 据更易于协作和共享
数据筛选与排序
01
数据筛选：根据特定条 件筛选出需要的数据
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对一个或多个公式计算结果的影响。 [例1]企业向银行贷款10000元，期限5年，使用“模拟
运算表”模拟计算不同的利率对月还款额的影响，
.
5
第7章
图7. 3 单变量模拟运算表
.
6
第7章
图7. 4 “模拟运算表”对话框
图7. 5单变量的模拟运算表
.
7
第7章
3． 方案管理器
在企业的生产经营活动中，由于市场的不断变化，企 业的生产销售受到各种因素的影响，企业需要估计这 些因素并分析其对企业生产销售的影响。Excel提供 了称为方案的工具来解决上述问题，利用其提供的方 案管理器，可以很方便地对多种方案进行模拟分析。 例如，不同的市场状况、不同的定价策略等,所可能 产生的结果，也即利润会怎样变化。
[例1]某企业生产光盘，现使用方案管理器，假设生 产不同数量的光盘（例如3000，5000，10000）， 对利润的影响。
.
8
第7章
已知：在该例中有4个可变量：单价、数量、推销 费率和单片成本。
利润=销售金额－成本－费用*（1+推销费率） 销售=单价*数量 费用=20000 成本=固定成本＋单价*单片成本 固定成本=70000
解：本题可用二元线性回归分析来求解： 设定变量：Y=销售额，X1=电视广告费用，X2=报纸广
告费用 方程为：Y=a1X1+a2X2+b 通过线性回归分析确定a1,a2,b的值，从而确定方程。
.
17
第7章
1．操作方法与步骤 (1) 建立数据模型 (2)工具→加载宏/“分析工具库”复选框 (3)工具→数据分析/“回归” (4）设置“回归”对话框中参数: “Y值输入区”，“X值输入区”，“输出区域” (5)根据结果得出方程
图7. 14（a） “方案总结”对话框
（b） “方案总结”工作表
.
14
第7章
7.2 线性回归分析
回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利 用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关 系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当 研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫 做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和 两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
.
18
第7章
图7. 15在EXCEL工作表中建立数据模型
图7. 16 “回归”对话框 中参数的设置
.
19
第7章
由回归分析结果可见：回归方程y=a1*x1+a2*x2+b 中，a1=2.2901836209178； a2=1.30098909825998；b=832.300916901311
.
20
.
11
第7章
图7. 12 “方案量值”对话框
.
（按钮。
12
第7章
（2）显示方案 设定了各种模拟方案后，任何时候都可以执行方案，察看模拟的结果。源自图7. 13 显示运算结果
图7. 13 显示运算结果
.
13
第7章
（3）修改、删除或增加方案
（4）建立方案报告
当需要将所有的方案执行结果都显示出来时，可建立 方案报告。
自由度=5
回归平方和=2343.540779
残差平方和=206.4592208
4.预测未来的销售额
假设2002年的电视广告费用预算为35万元，报纸广告费用预算为18 万元，则根据多元线性回归方程 y=2.290183621*x1+1.300989098*x2+832.3009169可计算出2002 年的销售额为2.290183621*35+1.300989098*18+832.3009169即. 913.7583万元。
1. 单变量求解
单变量求解是求解只有一个变量的方程的根，方程可以是线性 方程，也可以是非线性方程。单变量求解工具可以解决许多数据管 理中涉及到一个变量的求解问题。
[例1]某企业拟向银行以7%的年利率借入期限为5年的长期借款， 企业每年的偿还能力为100万元，那么企业最多总共可贷款多少？
图7. 1 贷款总额计算
第7章
表7.1
回归结果整理
多元回归方程： y=2.290183621*x1+1.300989098*x2+832.3009169
标准差：
a1=0.304064556
a2=0.320701597
b=15.73868952
判定系数=0.9191356
y估计值的标准误差=6.425873026
F统计值=28.37776839
回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果 关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线 性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析 法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以 借助数学手段化为线性回归问题处理。
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第7章
[例1] 对销售额进行多元回归分析预测，数据见图。
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第7章
第7章
商务数据处理分析
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第7章
Excel提供了非常实用的数据分析工具，利用这些 分析工具，可解决数据管理中的许多问题，例如财 务分析工具、统计分析工具、工程分析工具、规划 求解工具、方案管理器等等。下面主要介绍财务管 理与统计分析中常用的一些数据分析工具。
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第7章
7.1 用模拟分析方法求解
图7. 2 “单变量求解”对话框
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第7章
2. 模拟运算表 模拟运算表是将工作表中的一个单元格区域的数据进
行模拟计算，测试使用一个或两个变量对运算结果的 影响。在Excel中，可以构造两种模拟运算表：单变 量模拟运算表和多变量模拟运算表。
（1）单变量模拟运算表 单变量模拟运算表是基于一个输入变量，用它来模拟
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第7章
7.3 规划求解
“规划”是数学概念，它是指运用微积分和线性代数的方法， 在满足一组约束条件的情况下，求出一个多变量函数极 值的模型。数学规划是运筹学的一个分支，主要包括线 性规划、非线性规划、动态规划和整数规划等。
规划求解可求得工作表上某个单元格（目标单元格）中 公式的最优值。（对直接或间接与目标单元格中公式相 关联的一组单元格中的数值进行调整，最终在目标单元 格公式中求得期望的结果）
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第7章
（1）建立方案
步骤如下：
建立模型：将数据、变量及公式输入在工作表中，如图7. 9所示。
在单元格“B7:B10”中保存着要进行模拟的4个变量,分别是：单价、 数量、单片成本和推销费率。
图7. 9 建立模型
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第7章
图7. 10 “方案管理器”对话框 图7. 11 “编辑方案”对话框
运算表”模拟计算不同的利率对月还款额的影响，
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第7章
图7. 3 单变量模拟运算表
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第7章
图7. 4 “模拟运算表”对话框
图7. 5单变量的模拟运算表
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第7章
3． 方案管理器
在企业的生产经营活动中，由于市场的不断变化，企 业的生产销售受到各种因素的影响，企业需要估计这 些因素并分析其对企业生产销售的影响。Excel提供 了称为方案的工具来解决上述问题，利用其提供的方 案管理器，可以很方便地对多种方案进行模拟分析。 例如，不同的市场状况、不同的定价策略等,所可能 产生的结果，也即利润会怎样变化。
[例1]某企业生产光盘，现使用方案管理器，假设生 产不同数量的光盘（例如3000，5000，10000）， 对利润的影响。
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第7章
已知：在该例中有4个可变量：单价、数量、推销 费率和单片成本。
利润=销售金额－成本－费用*（1+推销费率） 销售=单价*数量 费用=20000 成本=固定成本＋单价*单片成本 固定成本=70000
解：本题可用二元线性回归分析来求解： 设定变量：Y=销售额，X1=电视广告费用，X2=报纸广
告费用 方程为：Y=a1X1+a2X2+b 通过线性回归分析确定a1,a2,b的值，从而确定方程。
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第7章
1．操作方法与步骤 (1) 建立数据模型 (2)工具→加载宏/“分析工具库”复选框 (3)工具→数据分析/“回归” (4）设置“回归”对话框中参数: “Y值输入区”，“X值输入区”，“输出区域” (5)根据结果得出方程
图7. 14（a） “方案总结”对话框
（b） “方案总结”工作表
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第7章
7.2 线性回归分析
回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利 用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关 系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当 研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫 做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和 两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
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第7章
图7. 15在EXCEL工作表中建立数据模型
图7. 16 “回归”对话框 中参数的设置
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第7章
由回归分析结果可见：回归方程y=a1*x1+a2*x2+b 中，a1=2.2901836209178； a2=1.30098909825998；b=832.300916901311
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第7章
图7. 12 “方案量值”对话框
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（按钮。
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第7章
（2）显示方案 设定了各种模拟方案后，任何时候都可以执行方案，察看模拟的结果。源自图7. 13 显示运算结果
图7. 13 显示运算结果
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第7章
（3）修改、删除或增加方案
（4）建立方案报告
当需要将所有的方案执行结果都显示出来时，可建立 方案报告。
自由度=5
回归平方和=2343.540779
残差平方和=206.4592208
4.预测未来的销售额
假设2002年的电视广告费用预算为35万元，报纸广告费用预算为18 万元，则根据多元线性回归方程 y=2.290183621*x1+1.300989098*x2+832.3009169可计算出2002 年的销售额为2.290183621*35+1.300989098*18+832.3009169即. 913.7583万元。
1. 单变量求解
单变量求解是求解只有一个变量的方程的根，方程可以是线性 方程，也可以是非线性方程。单变量求解工具可以解决许多数据管 理中涉及到一个变量的求解问题。
[例1]某企业拟向银行以7%的年利率借入期限为5年的长期借款， 企业每年的偿还能力为100万元，那么企业最多总共可贷款多少？
图7. 1 贷款总额计算
第7章
表7.1
回归结果整理
多元回归方程： y=2.290183621*x1+1.300989098*x2+832.3009169
标准差：
a1=0.304064556
a2=0.320701597
b=15.73868952
判定系数=0.9191356
y估计值的标准误差=6.425873026
F统计值=28.37776839
回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果 关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线 性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析 法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以 借助数学手段化为线性回归问题处理。
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[例1] 对销售额进行多元回归分析预测，数据见图。
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商务数据处理分析
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Excel提供了非常实用的数据分析工具，利用这些 分析工具，可解决数据管理中的许多问题，例如财 务分析工具、统计分析工具、工程分析工具、规划 求解工具、方案管理器等等。下面主要介绍财务管 理与统计分析中常用的一些数据分析工具。
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7.1 用模拟分析方法求解
图7. 2 “单变量求解”对话框
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2. 模拟运算表 模拟运算表是将工作表中的一个单元格区域的数据进
行模拟计算，测试使用一个或两个变量对运算结果的 影响。在Excel中，可以构造两种模拟运算表：单变 量模拟运算表和多变量模拟运算表。
（1）单变量模拟运算表 单变量模拟运算表是基于一个输入变量，用它来模拟
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7.3 规划求解
“规划”是数学概念，它是指运用微积分和线性代数的方法， 在满足一组约束条件的情况下，求出一个多变量函数极 值的模型。数学规划是运筹学的一个分支，主要包括线 性规划、非线性规划、动态规划和整数规划等。
规划求解可求得工作表上某个单元格（目标单元格）中 公式的最优值。（对直接或间接与目标单元格中公式相 关联的一组单元格中的数值进行调整，最终在目标单元 格公式中求得期望的结果）
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（1）建立方案
步骤如下：
建立模型：将数据、变量及公式输入在工作表中，如图7. 9所示。
在单元格“B7:B10”中保存着要进行模拟的4个变量,分别是：单价、 数量、单片成本和推销费率。
图7. 9 建立模型
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图7. 10 “方案管理器”对话框 图7. 11 “编辑方案”对话框