数据分析工具
Excel 2010 怎么做数据分析工具？
excel不仅可以存储管理数据，还可以作为简单的数据分析工具，可以做一些简单的方差，相关系数等分析。 以Excel2010为例，添加EXCEL数据分析工具1、添加数据分析模块，点击菜单栏“文件”功能，选择“选项”功能。2、在弹出的对话框中点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方”转到”3、在弹出的excel加载宏界面里，选中”分析工具库“打勾，点击确定。4、添加成功后，在”数据“-”数据分析“下找到数据分析工具5、点击”数据分析“，会显示相关的数据分析方法：如 移动平均、方差分析、回归等。
如何使用 excel 数据分析工具进行多元回归分析 实例教程
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。点击“文件”，如下图： 在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示： 在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示： 在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击 “确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：
Seaborn使用基础教程_数据分析工具Seaborn
Python作为常用的数据分析工具，在可视化工具上，有很多优秀的第三方库如matplotlib、seaborn、plotly、cufflinks、boken、pyecharts等。由于matplotlib绘制的图表大多数时候确实不太美观，且使用较古怪，seaborn对matplotlib进行了进一步的封装，它是matplotlib的一个高级API，使用方便。（相当于cufflinks封装了plotly一样）在数据科学竞赛及数据分析领域，matplotlib+seaborn依然是主流的配置，尽管plotly等对其有所冲击（看个人喜好吧）。运行pip install seaborn进行安装，Seaborn交互性极强，建议使用jupyter notebook作为IDE。（pip install jupyter安装，命令行jupyter notebook启动）import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = sns.load_dataset('tips') df.head() 1 2 3 4 5 查看数据 tips数据集包含消费账单的大小、小费、性别、是否吸烟、星期几、时间、人数等。 图表 Seaborn的最大优点在于其提供了较为美观的各类图表，这也是为什么平时更多使用seaborn而不是matplotlib直接绘制的原因。plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 散点图 # sns.stripplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 分类散点图 # sns.swarmplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 分簇散点图 1 2 3 4 x表示x轴所取数据的列名称 y表示y轴所取数据的列名称 data表示数据来源的dataframe height表示绘图大小 fit_reg表示是否显示拟合回归线，默认显示 hue表示是否显示第三个维度的嵌套信息，类似x和y那样指定，以不同颜色在二维图上区分。 简单绘制如下。 折线图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(x='total_bill', y='tip', data=df, size=6) 1 2 后面所有图标参数类似上面的散点图。 简单绘制如下。 条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x='size', y='tip', data=df) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 计数条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.countplot(df['day']) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 核密度图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.distplot(df['tip']) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 箱型图 plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.boxplot(data=df) plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.boxenplot(data=df) 1 2 3 4 参数同上。 简单绘制如下，增强箱型图显示更多分位数。 热度图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.heatmap(df.corr()) 1 2 参数同上。 一般用于绘制相关系数矩阵，如下。 高级函数 针对数据可视化的不同目的，seaborn提供了relplot()，catplot()，displot()，lmplot()四大主要高级函数。plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.relplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') 1 2 方便观察变量关系，默认散点图。 分类数据的分布图（categorical） plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.catplot(x='total_bill', y='day', data=df) 1 2 方便观察分类数据的分布情况。 数据集分布图（distribution） 方便对整个数据集有个初步了解。以及分散为另外几个函数。 回归线图（linear model） plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=df, height=6, fit_reg=True, hue='day') 1 2 类似第一种，不过lmplot的data必须给出而relplot不需要，所以relplot是底层函数。 定制 Seaborn是基于matplotlib的封装，很多底层的定制仍然需要使用matplotlib定制，如label、lim等。
如何在Excel2010中加载数据分析工具库
Excel 2010中有一组强大的数据分析工具，称为“分析工具库”，它包含有方差分析、相关性分析、协方差分析、描述统计分析、指数平滑分析等，虽然这些数据分析工具具有很强的专业性，但非常实用，可以解决实际应用中的诸多问题，并且在数据的统计和分析上可节省很多操作步骤。用户要想使用分析库中的数据分析工具，必须先在Excel2010中加载数据分析工具库。需要注意的是，只有第一次使用分析工具库时才需要加载。 1、单击“加载项”选项 启动Excel2010，调出“Excel选项”对话框，在左侧列表框中单击“加载项”选项，在右侧的选项面板的“管理”下拉列表框中选择“Excel加载项”选项，单击“转到”按钮，如下图所示。图1 2、勾选“分析工具库”复选框 弹出“加载宏”对话框，在“可用加载宏”列表框中勾选“分析工具库”复选框，如下图所示。图2 3、显示加载的数据分析工具