Execel是office的组件之一，除了数据表的功能之外，还具有强大的通过图形线条进行相关性分析或趋势预测的功能。比如如何通过往年的销售预测明年的销售计划，如何分析消费与消费者年龄的关系，如何为正交实验的结果建立数据模型等等。如何用excel制作数据分析图表？下面详细介绍Excel数据处理和绘制成分析图。让我们来看看！
为了通俗起见，这个案例是：实验25次，每次扔三个骰子，记录其读数。通过图线分析：三个数之和与三个数的最大值、最小值、中间值的相关性有多大？
方法/步骤
1.数据整理。锋利的工具能做好工作。数据质量是数据分析的生命，这一步不能忽视，也不能走过场。
数字只能参与绘制和分析模型，所以数据不能有单位(如人民币，万元)或区间数据(如23-25，不要把计算机当脑力脑)。
数据的单位要一致，要按列或行排序。这个案例是按列排序的。
注意：对于以文本格式存储的数字，单元格左上角有一个绿色的三角形，要注意修改为数字格式。
2.对于这个例子，我们需要使用随机函数rand()。一个骰子有6个面，数字是1-6。模拟骰子数据=int(rand()*6) 1。
使用的其他函数有：sum sum()；max()；最小()。
3.画图形。
目前只做二维数据分析，只有一个自变量和一个因变量。选择2列数据，总计列和最大列。提示：当需要选择两个不相邻的列时，可以先选择一列，按下ctrl键，然后选择另一列，并释放ctrl键。
菜单插入图形散点图，并确认。当然，折线图也可以用于数据分析，但为了干净起见，建议使用散点图。
4.相关性分析。
首先，右击散点图上的一个散点添加趋势线。
5.然后会自动弹出设置趋势线模式(如果没有弹出这个对话框，也可以在图中的一个散乱点上点击右键，选择设置趋势线模式)显示公式和R平方值。至于回归分析的类型，更常见的是采用线性类型。
6.收盘后观察图上的r2值(其实是指R的平方值，下同)。r2值为0.8到1，表示正相关，自变量和因变量有(线性)关系。R2值为0.6-0.8，弱相关。-0.6到0.6，无关，自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6，弱负相关。-1到-0.8，负相关，自变量和因变量有(线性)关系，但方向相反。
7.最后，点击图上任意分散的点，表格中就会出现红框和蓝框。红色为因变量，不能移动，但蓝色框可以移动。用鼠标拖动蓝框，可以看到最大值、最小值、中间值和总数之间的线性相关r2值。
8.本案例数据统计：总数与最大值、最小值的相关性大多在0-0.7以内，总数与中间值的相关性大多在0.7以上。自变量x是中间值，因变量y是总数。他们的关系模型是：y=0.4196x-0.8817。(当然，公式中的参数只针对这25项测试)
本案例的结论：三个数之和与中值存在弱线性相关关系。
推论：在计分比赛中，最高分和最低分同时去掉，不影响最终得分。
以上是Excel数据处理和绘制成分析图的介绍。操作很简单。你学会了吗？希望这篇文章能对大家有所帮助！
