大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析软件编程实例的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析软件编程实例的解答，让我们一起看看吧。
如何用excel制作数据分析？
如果你会Python的话可以看我的Pandas入门课程，里面有对Excel数据的分析处理方法，一旦掌握，发现效率大幅提升。如果不会Python也没关系，我的主页还有Python入门课程。
做报表***都会，可是大部份报表只是数据的罗列，而不是管理问题的挖掘；只是针对数据泛泛的总结，而不是一针见血的洞见；更可怕的是延迟的、无效的、错误的报表。
企业经营的报表，既需要总结历史规律，更需要预测未来走势；既需要规避经营暗礁，更需要为未来指明方向。作为企业管理者，数据分析能力已经成为必须的能力！企业必须推进数据化管理，利用数据提升管理的精准性、科学性，“用数据说话”，“无数据，不管理”。
大数据时代，企业缺少数据吗？不，各个信息系统已经积累了大量的数据。只是没有人拿出来分析，也没有人拿出来应用于管理决策，这些数据在服务器中沉睡着。我们不缺乏海量的数据，也不缺少高效的工具，我们缺少思路和方法，缺少懂数据、会分析的中高层管理者！必须将数据分析的思路、方法，以及将其落实到工作实际的实战应用。
EXCEL数据分析方法主要有以下几点：
1. 描述性分析——对数据关系进行估计和描述
3. 分类分析——认知事物的基本方法
4. 相关性分析——寻找事物之间的因果规律
5. 回归分析—考查变量间的伴随关系
6. 预测分析——数据分析的终极目标
Excel只是一个工具，没有对应的分析流程。
数据分析的完整流程，就是常说的数据分析六步曲：
明确目的-->收集数据-->整理数据-->分析数据-->呈现数据-->撰写报告。
Excel只是一个工具，前面2步和最后1步都无法在Excel中完成。Excel能够实现的就是整理数据、分析数据、数据可视化这几个步骤。
所以，如果非得要表现Excel的分析作用的话，其流程可以是这样的：
导入数据-->整理数据-->统计数据(***表)-->数据可视化(***图)-->分析结果。
其实，Excel并不是一个良好的数据分析工具！Excel设计的初衷是为了数据处理，其数据分析的功能比较弱，比如只有***表功能，而无法支持海量数据的分析，无法实现跨表分析，无法实现高级的数据模型，其画图的效率不高，其数据分析的效率相对较差，等等。不过，Excel可视化的效果是最漂亮的。
严格意义上来讲，5000条数据称不上大数据，用excel是非常简单快捷的工具。给您提供简单的思路供参考。
1、确定分析思路。我们需要分析一个什么样的结果，简单介绍一下5W2H分析法，即何因（why），何事（what），何人（who），何时（when），何地（where），如何做（how），何价（how much），结合新生的数据情况，确认好要分析的目标。当然也有其他的分析方法，如PEST分析法，逻辑树分析法等。
2、数据处理。包括数据清洗和加工。比如日期格式，缺失值等。及时查漏补缺，确保数据的质量。这里要掌握一些基本的函数用法，比如：sum，***erage，dateif，vlookup等。
3、数据分析：主要用到的工具是数据***表，他是一种交互式的报表，利用它，我们可以方便的调整分类汇总的方式，灵活的以多种不同方式展现数据特征。主要用的功能：数据排序，筛选，分类汇总等数据处理功能。
问题1、5000人中来自上海的学生有多少？
问题2、男生，女生的占比有多少？
问题3、重名人数有多少？
4、数据的展现。基本的图表有饼图，条形图，柱形图，折线图，散点图等，不同的图形用来暂时的重点也不一痒，占比建议用饼图，趋势建议用折线图等。
用Excel对话数据-零基础Excel商业智能分析
到此，以上就是小编对于数据分析软件编程实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析软件编程实例的1点解答对大家有用。
