excel数据分析模板
excel数据分析模版PPT课件
数据有效性检查
在输入单元格数据时，有时希望对于 输入的数据加以限制，避免输入不恰当的 数据，可以利用数据有效性检查功能，帮 助检查输入的数据是否符合条件。
2021/3/9
授课：XXX
14
1. 2. 3. 4. 1. 2. 5.
2021/3/9
三、excel函数的使用
自动计算功能 自动求和 输入公式 单元格的引用
9
工作簿和工作表
工作簿是一个独立的excel磁盘文 件，扩展名为.xls。每一个工作簿文件 中含有若干个工作表组成，每一个工 作表有一个标签名称，默认的名称为 sheet1~3,表的名称是可以改变的，可
以删除和添加工作表。
2021/3/9
授课：XXX
10
单元格的基本操作（1）
•数据的选择 包括选择单元格、选择区域、选择行列、 不连续选择
min(A1:A10) 最小值函数
2021/3/9
授课：XXX
19
逻辑函数的使用
IF（条件，成立的结果，不成立的结果） 若在单元格 H2 中设置下面的函数，
=If (g2>85, “及格”，“不及格”） 则该单元格的显示结果随g2变化而改变,如果
EXcel财务报表数据分析
一、偿债能力指标㈠短期偿债能力指标1.流动比率表1-1金额单位:期初数期末数7,100.00 8,050.003,400.00 4,000.00208.82%201.25%2.速动比率表1-2金额单位:期初数期末数7,100.00 8,050.004,000.00 5,200.0040.00 70.00- -60.00 80.003,000.00 2,700.003,400.00 4,000.0088.24%67.50%3.现金流动负债比率表1-3金额单位:2014年2015年300.00 850.003,400.00 4,000.008.82%21.25%年经营现金净流量年末流动负债现金流动负债比率 公式：现金流动负债比率=年经营现金净流量÷年末流动负债×100%其中：年经营现金净流量指一定时期内，企业经营活动所产生的现金及现金等价物流入量与流出量的差额本公司本年度的现金流动负债比率比上年度有所提高，表明本公司的短期债能力有所增强。
公式：动比率=速动资产÷流动负债×100%其中：速动资产=流动资产-存货-预付账款-一年内到期的非流动资产-其他流动资产分析表明本公司期末的速动比率比期初有所降低，虽然本公司流动比率超过一般公认标准，但由于流动资产中存货所占比重过大，导致公司速动比率未达到一般公认标准，公司的实际短期偿债能力并不理想，需现金流动负债比率计算表项 目预付账款一年内到期的非流动资产其他流动资产速动资产流动负债速动比率 公式：流动比率=流动资产÷流动负债×100%本公司期初和期末的流动比率均超过一般公认标准，反映本公司具有较强的短期偿债能力。
速动比率计算表项 目流动资产存 货财 务 指 标 分 析流动比率计算表项 目流动资产流动负债流动比率㈡长期偿债能力指标1.资产负债率表1-4金额单位:期初数期末数5,400.00 6,500.0020,000.00 23,000.0027.00%28.26%2.产权比率表1-5金额单位:期初数期末数5,400.00 6,500.0014,600.00 16,500.0036.99%39.39%3.或有负债比率表1-6金额单位:期初数期末数- -200.00 150.00- -- -200.00 150.0014,600.00 16,500.001.37%0.91%本公司期初和期末的产权比率都不高，同资产负债率的计算结果可相互印证，表明公司的长期偿债能力较强，债权人的保障程度较高。
Excel财务报表数据分析模板
一、偿债能力指标㈠短期偿债能力指标1.流动比率表1-1金额单位:2.速动比率表1-2金额单位:3.现金流动负债比率表1-3金额单位:公式：现金流动负债比率=年经营现金净流量÷年末流动负债×100%其中：年经营现金净流量指一定时期内，企业经营活动所产生的现金及现金等价物流入量与流出量的差额 本公司本年度的现金流动负债比率比上年度有所提高，表明本公司的短期债能力有所增强。
公式：动比率=速动资产÷流动负债×100%其中：速动资产=流动资产-存货-预付账款-一年内到期的非流动资产-其他流动资产分析表明本公司期末的速动比率比期初有所降低，虽然本公司流动比率超过一般公认标准，但由于流动资产现金流动负债比率计算表 公式：流动比率=流动资产÷流动负债×100%本公司期初和期末的流动比率均超过一般公认标准，反映本公司具有较强的短期偿债能力。
速动比率计算表财 务 指 标 分 析流动比率计算表㈡长期偿债能力指标1.资产负债率表1-4金额单位:2.产权比率表1-5金额单位:3.或有负债比率表1-6金额单位:本公司期初和期末的产权比率都不高，同资产负债率的计算结果可相互印证，表明公司的长期偿债能力较强，债权人的保障程度较高。
本公司期初和期末的资产负债率均不高，说明本公司长期偿债能力在增强，这样有助于增强债权人对本公司出借资金的信心。
公式：或有负债比率=或有负债余额÷所有者权益总额×100%其中：或有负债余额=已贴现商业承兑汇票金额+对外担保金额+未决诉讼、未决仲裁金额+其他或有负债金额或有负债比率计算表产权比率计算表 公式：产权比率=负债总额÷所有者权益总额×100%资产负债率计算表 公式：资产负债率（又称负债比率）=负债总额÷资产总额×100%4.已获利息倍数表1-7金额单位:5.带息负债比率表1-8金额单位:二、运营能力指标㈠人力资源运营能力指标1.劳动效率表2-1金额单位:公式：带息负债比率=（短期借款+一年内到期的长期负债+长期借款+应付债券+应付利息）÷负债总额×100%劳动效率计算表 本公司期末的带息负债比率比期初有所降低，但带息负债占负债总额的比重仍然较大，表明公司承担了较大的偿还债务及其利息的压力。
excel数据分析范文
excel数据分析范文一、数据导入与初步观察。
嗨，今天咱们就像侦探一样，用Excel这个超级工具来分析一家奶茶店的数据。
我把从这家奶茶店拿到的销售数据一股脑儿地导入到Excel里啦。
刚导进去的时候，那表格看起来就像一团乱麻，各种数字、日期和奶茶名称在那儿挤成一堆。
不过咱不怕，先整体扫一眼，看看有哪些列。
有日期、奶茶口味、销售量、单价，还有顾客年龄这些信息呢。
二、找出最畅销的奶茶口味。
咱先从大家最关心的奶茶口味开始分析吧。
我用了Excel里的“数据透视表”这个神器。
选中数据，点几下鼠标，一个透视表就出来啦。
我把“奶茶口味”拖到行那一栏，“销售量”拖到值那一栏，然后“轰”的一下，每种口味的总销售量就清清楚楚地摆在眼前啦。
哇塞，结果让人大吃一惊呢！原来珍珠奶茶就像超级明星一样，销售量远远超过其他口味。
它的销售量比第二名的抹茶奶茶多出了一大截。
就好像在一场比赛里，珍珠奶茶已经冲过终点线好一会儿了，其他选手还在半路上气喘吁吁呢。
这说明啥？说明来店里的顾客大部分都对珍珠奶茶爱得深沉啊。
三、销售量的时间趋势。
接下来，我想看看销售量在不同时间有啥变化。
把日期这一列选中，然后用透视表按月份和星期来统计销售量。
从月份上看，夏天的那几个月销售量就像火箭一样往上蹿。
特别是7月和8月，这两个月的销售量比冬天的时候高出了差不多两倍呢。
我猜啊，可能是因为夏天大家都热得像热锅上的蚂蚁，一杯冰奶茶就像救命稻草一样，所以都跑来买奶茶解渴。
再看看星期的情况，周末的时候销售量就像打了鸡血一样，比工作日高出不少。
这也很好理解，周末大家都休息，逛街的时候路过奶茶店，就忍不住进去买一杯。
看来这家奶茶店可以在周末的时候多准备点原料，多安排几个店员，这样就能更好地应对高峰期啦。
四、不同年龄段顾客的喜好。
那不同年龄段的顾客都喜欢喝啥奶茶呢？我把顾客年龄分成几个组，比如说18 25岁、26 35岁、36 45岁等等。
再用透视表统计每个年龄段购买不同口味奶茶的数量。
Excel数据分析模板
Excel数据分析模板简介本文档主要介绍Excel数据分析模板的使用方法和功能。
Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和统计工作中。
通过使用该模板，用户可以更高效地进行数据分析和可视化。
模板特点1.简单易用：该模板具有直观的操作界面和用户友好的功能，适用于各种数据分析需求。
简单易用：该模板具有直观的操作界面和用户友好的功能，适用于各种数据分析需求。
简单易用：该模板具有直观的操作界面和用户友好的功能，适用于各种数据分析需求。
2.多种分析工具：模板提供了丰富的数据分析功能，涵盖统计分析、图表制作、数据透视等多个方面。
多种分析工具：模板提供了丰富的数据分析功能，涵盖统计分析、图表制作、数据透视等多个方面。
多种分析工具：模板提供了丰富的数据分析功能，涵盖统计分析、图表制作、数据透视等多个方面。
3.可定制化：用户可以根据具体分析需求进行自定义设置，包括图表样式、数据筛选等。
可定制化：用户可以根据具体分析需求进行自定义设置，包括图表样式、数据筛选等。
可定制化：用户可以根据具体分析需求进行自定义设置，包括图表样式、数据筛选等。
4.高效能力：Excel的强大计算能力保证了高效的数据处理和分析速度，提升了工作效率。
高效能力：Excel的强大计算能力保证了高效的数据处理和分析速度，提升了工作效率。
高效能力：Excel的强大计算能力保证了高效的数据处理和分析速度，大大提升了工作效率。
使用方法1.数据导入：在模板中选择“数据导入”功能，支持多种数据源的导入，包括CSV、数据库、Web数据等。
用户可以按需选择数据源，并设置导入规则和筛选条件。
数据导入：在模板中选择“数据导入”功能，支持多种数据源的导入，包括CSV、数据库、Web数据等。
用户可以按需选择数据源，并设置导入规则和筛选条件。
数据导入：在模板中选择“数据导入”功能，支持多种数据源的导入，包括CSV、数据库、Web数据等。
用户可以按需选择数据源，并设置导入规则和筛选条件。
10.服装店数据分析必备EXCEL技能
56%服装店数据分析必备EXCE1技能原始的表格，再熟悉不过的样式:A 1 345 6 7 8 910 11 12 口；2018年XX 集团销售完成情况表完成后的效果2018年XX 集团销售完成情况表70% 48% 65% 38% 52%制作步骤： 1›整理表格把字体设置为微软雅黑，去掉表格默认灰线，行高增大。
・^1升始播入贞囱布局公式数据印IiI1Q 团航V 号栏普通票页面布局自定义视图V 网格线3标复Tff≡1≡甑F6_：J √f xABCDEF G H132018年XX 集团销售完成情况表4 56公司2018年销量计划完成率7 A 公司 4478 6380 70%8B 公司 3207 6648 48%9C 公司 4312 6656 65%10D 公司3148 8259 38%11蚣司4335 8374 52%12F 公司4892874556%1314 15162、添加辅助列 在辅助列中设置公式: F7=1-E7 G7=E7亩阅m 开发τ具POWERQUERYQ ，0弟日B!显示比例100%翻函新建窗口全部重踞窗格选定区域▼显示比例▼=IX√ΛC DEF GHt>夕年XX集团销售完成情况表2018年销量计划辅助列完成率44786380 70%32076648 48%43126656 65%31488259 38%43358374 52%48928745 56%3、添加条形图选取D歹∣J,条件格式•数据条，字体设置为白色公司2018年精量计划辅助列A公司4478638070%30% B公司3207664848%52% C公司4312665665%35%司3148825938%62% E公司4335837452%48%吆司4892874556%44%70% 48% 65% 38% 52% 56%2018年XX集团销售完成情况表4、制作饼图模板选取E7:F7区域，插入饼图，然后设置去掉标题和图例图表区背景色设置为无，去掉边框把图表设置为正方形把图表区拉大至和填满图表区^ 市圆醺开⅛IM POWERQUERY▼卜1▼ArA*=■三书…等自跖百分比▼▼Nz A≡≡≡运运回合并后居中▼3▼%，器舞F4⅛Q对开♦式r⅞ηfx=C7∕D7C DGH1年XX集团销售完成情况表2018年销量计划完成率辅助列4478638070%30%70%664848%52%48% 32074312665665%35%65% 3148825938%62%38% 4335837452%48%52% 4892874556%44%56%设置图表的填充色，边线颜色、并把图表调至合适大小公式否函阅视圉升发工具POWERQUERYd11^=三三仍等自动换行常规▼1解T日▼⅛-A't≡≡≡t≡≡回合并后居中▼T▼%，林霓轴籍式鹤k,▼表格格式，海Q 对齐方J1 6 数字GIKVJMC D E FGHI选取图表，右键保存为模板□5、插入其他行图形复制已做好的图表6份，然后分别拖动引用区域调整到本行。
各产品销售数据同比分析Excel模板
2月
2019销售额 ¥5,400.00 ¥7,000.00 ¥22,600.00 ¥4,000.00 ¥1,350.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥0.00 ¥40,350.00
同比增长 0.00% -41.67% 59.15% -66.67% -77.50% #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
同比增长 0.00% -53.33% 29.41% -58.33% -85.00% #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
-30.83%
版权所有：北京未名00.00 ¥15,000.00 ¥10,000.00
-18.65%
请在左侧直接输入月份数值，例如1月，输入“1”即可！
2018销量 120.00 300.00 340.00 240.00 200.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1200.00
2019销量 120.00 140.00 440.00 100.00 30.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 830.00
产品4
产品5
产品6
产品7
产品8
-50%
产品9
产品10
产品11
产品12
-100%
版权所有：北京未名潮管理顾问有限公司何建湘
版权所有：北京未名潮管理顾问有限公司何建湘
产品名称 产品1 产品2 产品3 产品4 产品5 产品6 产品7 产品8 产品9 产品10 产品11 产品12 合计
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」文末领取【旅游行业数据报告】1相关系数1. 相关系数的概念著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
相关系数的计算公式为：复相关系数(multiple correlation coefficient)：反映一个因变量与一组自变量(两个或两个以上)之间相关程度的指标。
它是包含所有变量在内的相关系数。
它可利用单相关系数和偏相关系数求得。
其计算公式为：当只有两个变量时，复相关系数就等于单相关系数。
Excel中的相关系数工具是单相关系数。
2. 相关系数工具的使用CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数，条件是每种变量的测量值都是对N 个对象进行观测所得到的。
（丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。
）相关系数分析工具特别适合于当N 个对象中的每个对象都有两个以上的测量值变量的情况。
它提供一张输出表（相关矩阵），其中显示了应用于每个可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。
与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。
（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，当重量单位从磅换算成千克时，相关系数的值并不改变。
Excel数据分析图表制作与解读
Excel数据分析图表制作与解读Excel是一款强大的电子表格软件，不仅可以用来管理和分析数据，还可以通过图表直观地展示数据的特征和趋势。
本文将介绍如何使用Excel制作各种数据分析图表，并解读这些图表以获取有价值的信息。
一、折线图折线图是一种常用的数据展示方式，适用于展示随着时间变化的数据趋势。
制作折线图的步骤如下：1. 在Excel中输入数据，例如某地区每月销售量的数据。
2. 选中数据区域，点击插入菜单中的“折线图”选项。
3. 在弹出的“折线图”对话框中，选择合适的图表样式，并点击确定。
解读折线图时，可以观察数据随时间的变化趋势，可以判断销售量的高低峰，寻找产生这些变化的原因。
二、柱状图柱状图适合比较不同类别或不同时间点的数据。
制作柱状图的步骤如下：1. 输入需要比较的数据，例如不同地区的销售额。
2. 选中数据区域，点击插入菜单中的“柱状图”选项。
3. 在弹出的“柱状图”对话框中，选择合适的图表样式，并点击确定。
解读柱状图时，可以比较不同类别或不同时间点的数据大小，寻找销售额高低的原因。
三、饼图饼图适用于展示不同类别数据在整体中的比例关系。
制作饼图的步骤如下：1. 输入需要展示的数据，例如某公司不同部门的销售占比。
2. 选中数据区域，点击插入菜单中的“饼图”选项。
3. 在弹出的“饼图”对话框中，选择合适的图表样式，并点击确定。
解读饼图时，可以观察不同类别数据在整体中的占比关系，判断销售额主要由哪些部门贡献。
四、散点图散点图适用于展示两个变量之间的关系及分布情况。
制作散点图的步骤如下：1. 输入需要展示的数据，例如产品价格与销量的关系。
2. 选中数据区域，点击插入菜单中的“散点图”选项。
3. 在弹出的“散点图”对话框中，选择合适的图表样式，并点击确定。
解读散点图时，可以观察两个变量之间的关系，判断价格与销量的正相关还是负相关。
五、雷达图雷达图适用于比较多个变量在不同类别或不同时间点上的表现。
制作雷达图的步骤如下：1. 输入需要比较的数据，例如某产品在不同性能指标上的得分。
excel数据分析教程完整版
目录用 Excel 做数据分析—移动平均 (2)用 Excel 做数据分析—抽样分析工具 (4)实现 Excel 动态链接外部数据库 (8)用 Excel 做数据分析—相关系数与协方差 (18)用 Excel 做数据排序的常用方法与技巧 (20)Excel 的数据分析—排位与百分比 (24)用 Excel 做数据分析—描述统计 (27)用 Excel 做数据分析—直方图 (30)excel 数据分析 (35)使用 Excel 做数据分析之回归分析方法 (39)用单元格数据作为 Excel 工作簿名称 (44)用Excel 做数据分析—移动平均某化工反应过程，每隔2 分钟对系统测取一次压力数据。
由于反应的特殊性，需要考察每8 分钟的压力平均值，如果该压力平均值高于15MPa，则认为自属于该平均值计算范围内的第一个压力数据出现时进入反应阶段，请使用Excel 给出反应阶段时间的区间。
移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均，并以此作为数据变化的趋势供分析人员参考。
移动平均在生活中也不乏见，气象意义上的四季界定就是移动平均最好的应用。
注:本功能需要使用Excel 扩展功能，如果您的Excel 尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。
加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。
本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel 中规定数据量不少于4。
2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;输出区域:移动平均数值显示区域;间隔:指定使用几组数据来得出平均值;图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。
excel数据分析报告
excel数据分析报告1. 引言数据分析在当今信息化时代变得越来越重要。
随着大数据的不断涌现，人们需要借助有效的工具来处理、分析和解释数据。
Microsoft Excel作为一款功能强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析领域。
本报告将利用Excel对一组相关数据进行分析，并根据分析结果提出相关的结论和建议。
2. 数据概述本次数据分析的对象是一家电子商务公司的销售数据，包括订单量、销售额、产品分类、地区等信息。
数据时间跨度为一年，共计365天。
3. 数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对原始数据进行清洗。
根据实际情况，我们删除了重复数据、缺失数据和异常值，确保数据的准确性和一致性。
4. 销售总览通过对销售数据的整体分析，我们得到以下结论：- 共计365天的销售订单量为5000单，总销售额为100万美元。
- 产品分为A、B、C三类，分别占总销售额的50%、30%和20%。
- 不同地区的销售额分布差异较大，其中地区X销售额最高，占总销售额的40%。
5. 产品销售分析5.1 产品销售额比较利用Excel的图表功能，我们绘制了产品销售额的条形图。
从图表中可以看出，产品A的销售额最高，占总销售额的50%；产品B和C 的销售额分别占30%和20%。
5.2 产品销售趋势我们将销售额数据按照月份进行分组，并绘制了折线图来展示产品销售的趋势。
从折线图中可以看出，产品销售额在年内呈现出不同的波动趋势，且均呈现出上升的趋势。
6. 地区销售分析6.1 地区销售额比较利用Excel的饼图功能，我们绘制了不同地区销售额的比例图。
其中，地区X的销售额最高，占总销售额的40%；地区Y和Z的销售额分别占30%和20%。
6.2 地区销售趋势我们将不同地区的销售额按照月份进行分组，并绘制了折线图来展示地区销售的趋势。
从折线图中可以看出，不同地区的销售额都呈现出波动的趋势，地区X的销售额最为稳定。
7. 结论与建议7.1 结论- 产品A是销售额最高的产品，需重点关注和推广。
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excel数据分析模板
Excel 数据分析模板
Excel 是一款强大的数据处理工具，除了处理大量数据，还可
以用于数据分析。
Excel 数据分析是利用 Excel 中的多种工具和数
据分析方法来揭示数据背后的信息，作为数据分析师，项目经理
或业务分析人员，使用 Excel 数据分析模板可以帮助你快速分析和可视化数据，以便更好地做出决策。
Excel 数据分析模板提供了一个易于使用、具有可重复性的框架，可用于执行各种数据分析任务。
下面将介绍一些常用的 Excel 数据分析模板以及如何使用它们。
1. 数据汇总模板
数据汇总模板是收集与展示业务数据的最佳方式。
该模板可以
将数据导入一个单元格区域，接着应用汇总函数并输出每个变量
的平均值、中值和标准差等常用指标。
此时，数据变得有序并且
易于分析了。
该模板不仅适用于简单的财务报告和销售业绩分析，还适合于收集用户数据或管理施工现场信息等等。
2. 柱状图模板
柱状图是一种最常用的可视化表达方式，它可以很好地展示多个变量之间的比较。
在 Excel 中，通过选择你需要比较的变量，你可以轻松地创建一个柱状图。
柱状图模板还提供了一些数据筛选功能，使用户可以根据自己的需求进行筛选。
无论是查看销售业绩，还是比较多个变量之间的数据，柱状图都是一个重要的数据分析工具。
3. 饼图模板
饼图是另一种常用的数据可视化图表类型，用于展示多个部分之间的百分比关系。
在 Excel 中，你可以根据你的数据创建一个饼图，并使用旋转和数据标签来调整图表的可视化效果。
饼图模板还提供了一些互动功能，例如高亮显示鼠标悬停位置的片段，以及拖动分离里程碑等等。
无论是处理销售数据，还是展示市场份额和品牌竞争情况，饼图都是一个有用的数据可视化工具。
4. 散点图模板
散点图是用于探究两个变量之间关系的数据可视化图表。
在Excel 中，你可以创建一个散点图，使用颜色、形状和标签来表达
你的数据。
散点图模板还提供了一些互动功能，例如缩放效果和
悬停显示数据等等。
无论是用于探究产品分类和销售，还是石油
开采项目中的运营和成本数据，散点图都是一个重要的数据分析
和可视化工具。
5. 帕累托图模板
帕累托图是一种管理工具，用于确定资源投入、生产过程和质
量问题的关键因素。
在 Excel 中，你可以创建一个帕累托图，以帮助你识别业务问题中的关键因素。
帕累托图模板还提供了一些附
加功能，例如使用与不使用筛选器来生成帕累托图等等。
在任何
产品或服务销售中，帕累托图都是一个重要的数据分析和可视化
工具。
总结
Excel 数据分析模板可以极大地帮助你快速分析和可视化数据。
从数据汇总到散点图，每种模板都适用于不同类型的数据分析。
通过按照模板的步骤，加上 Excel 的数据处理功能，你可以更快地探索数据，并更好地做出决策。