Анализ данных эксель

Как проводится корреляционный анализ в Excel

Суть данного анализа сводится к выявлению зависимостей между различными факторами, представленными в таблицах. Таким образом можно определить как повлияет уменьшение или увеличение определенных показателей на исследуемые данные.

Если была выявлена зависимость, то определяется уже коэффициент корреляции. Коэффициент будет варьироваться в значениях от -1 до +1. При положительной корреляции, увеличение одного показателя повлечет за собой увеличение другого. Соответственно при отрицательной будет уменьшение. Чем больше значение корреляции, тем сильнее оказываемое влияние.

Для примера возьмем таблицу, где представлена прямая зависимость одних показателей от других. Например, зарплата сотрудников и величина прибыли компании. Далее рассмотрим два способа реализации корреляционного анализа на примере этой таблицы.

Вариант 1: Вызов через Мастер функций

В отличии от некоторых других типов анализов, корреляционный анализ можно вызвать с помощью функций. За него отвечает функция КОРРЕЛ вида: КОРРЕЛ(массив1;массив2):

1. Выделите ячейку в таблицу, куда хотите вставить полученный результат. В строке ввода формул воспользуйтесь значком функции.

Откроется окно мастера функций. В поле “Категория” нужно поставить значение “Полный алфавитный перечень”, чтобы отобразились все доступные для применения функции. Там отыщите пункт “КОРРЕЛ” нажмите по нему и затем на кнопку “Ок”.

Вам потребуется заполните в окошке настройки функции два поля, то есть указать два массива ячеек. В первый массив укажите номера ячеек, зависимость которых следует определить. Для рассматриваемой таблицы это будет массив столбца дохода компании. Номера можно вписать вручную или выделить их, кликнув по иконке таблицы в поле.
Во втором же массиве потребуется указать перечень ячеек, которые предположительно должны оказывать влияние на первый массив. В рассматриваемой таблице это величина зарплат сотрудников.

Закончив с заполнением нажмите кнопку “Ок”. Подсчет будет произведен автоматически и выведен в указанной ранее ячейке.
Если полученный коэффициент оказался больше +/-0.5, то это значит, что одна величина сильно зависима от другой.

Вариант 2: Применение пакета анализа

Вы можете использовать уже заданный шаблон корреляционного анализа, используя один из представленных пакетов анализа. По умолчанию пакеты анализа в Excel отключены, поэтому вам потребуется их включать отдельно.

1. Перейдите во вкладку “Файл”, что расположена в верхней части окна.

В левой части переключитесь в раздел “Параметры”.
Откройте подраздел “Надстройки”, что находятся в левой части окна с параметрами.
У строки “Управление”, что расположена в нижней части открывшегося окна, установите значение “Надстройки Excel”. Нажмите “Перейти”, чтобы увидеть перечень доступных надстроек.

В открывшемся окне установите галочку у пункта “Пакет анализа” и нажмите “Ок”. После этого у вас должны появится дополнительные инструменты в верхней панели Excel.
Нужные нам инструменты расположена во вклакде “Данные”. Там должен будет появится дополнительный блок инструментов — “Анализ”. Воспользуйтесь в нем единственным инструментом — “Анализом данных”.

Открывается список с различными вариантами анализа данных. Укажите пункт “Корреляция”. Нажмите “Ок” для применения.
В открывшемся окошке настройки анализа уже потребуется заполнить только поле “Входной интервал”. Туда добавляется сразу два массива. В нашем случае это столбцы с зарплатой и доходом фирмы.
В блоке ниже можно указать, куда будет выводится результат. По умолчанию он выводит на новый рабочий лист, но вы можете настроить вывод в новую книгу или в определенных ячейках на текущем листе. Нажмите для применения и расчетов.
В итоге вы получите тот же результат, что и в первом способе. Единственное, в некоторых таблицах, при обработке большего количества данных значений может быть гораздо больше (в основном носят вспомогательный характер).

Первый рассмотренный нами способ подойдет для большинства таблиц, в то время как второй больше подходит для таблиц с большим перечнем данных, где еще желательно отследить логику проводимого анализа.

Сводные таблицы

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
2. Выделите диапазон данных для анализа.
3. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
4. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
5. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
3. Выделите диапазон данных для анализа.
4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

1. С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций. 
2. Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке. 
3. Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон. 
4. После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов. 

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:

1. Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная». 
2. После этого открываем раздел с настройками. 
3. В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи. 
4. Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений. 
5. Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК». 

Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее. 

Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК». 

Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».

Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более. 

Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.

Надстройка «Анализ данных» в Экселе

Microsoft Excel является одним из самых незаменимых программных продуктов. Эксель имеет столь широкие функциональные возможности, что без преувеличения находит применение абсолютно в любой сфере. Обладая навыками работы в этой программе, вы сможете легко решать очень широкий спектр задач. Microsoft Excel часто используется для проведения инженерного либо статистического анализа. В программе предусмотрена возможность установки специальной настройки, которая значительным образом поможет облегчить выполнение задачи и сэкономить время. В этой статье поговорим о том, как включить анализ данных в Excel, что он в себя включает и как им пользоваться. Давайте же начнём. Поехали!

Для начала работы нужно активировать дополнительный пакет анализа

Первое, с чего нужно начать — установить надстройку. Весь процесс рассмотрим на примере версии Microsoft Excel 2010. Делается это следующим образом. Перейдите на вкладку «Файл» и нажмите «Параметры», затем выберите раздел «Надстройки». Далее, отыщите «Надстройки Excel» и кликните по кнопке «Перейти». В открывшемся окне доступных надстроек отметьте пункт «Пакет анализа» и подтвердите выбор, нажав «ОК». В случае, если необходимого пункта нет в списке, вам придётся найти его вручную, воспользовавшись кнопкой «Обзор».

Так как вам ещё могут пригодиться функции Visual Basic, желательно также установить «Пакет анализа VBA». Делается это аналогичным образом, разница только в том, что вам придётся выбрать другую надстройку из списка. Если вы точно знаете, что Visual Basic вам не нужен, то можно ничего больше не загружать.

Процесс установки для версии Excel 2013 точно такой же. Для версии программы 2007, разница только в том, что вместо меню «Файл» необходимо нажать кнопку Microsoft Office, далее следуйте по пунктам, как описано для Эксель 2010. Также перед тем как начать загрузку, убедитесь, что на вашем компьютере установлена последняя версия NET Framework.

Теперь рассмотрим структуру установленного пакета. Он включает в себя несколько инструментов, которые вы можете применять в зависимости от стоящих перед вами задач. В списке, который представлен ниже, перечислены основные инструменты анализа, входящие в пакет:

• Дисперсионный. Вы можете выбрать из предложенных вариантов в списке (однофакторный, двухфакторный с повторениями, двухфакторный без повторений). Всё зависит от количества факторов и выборок.
• Корреляционный. Позволяет построить корреляционную матрицу. Такой подход даёт возможность определить, связаны ли большие значения одной группы данных с большими значениями другой группы. Или проделать то же самое для маленьких значений. Это называется отрицательной корреляцией.
• Ковариационный. Используется в случаях, когда необходимо посчитать функцию «КОВАРИАЦИЯ.Г». Также такой тип анализа позволяет определить, ассоциированы ли группы данных по величине.
• Фурье. Применяется, когда необходимо решить задачу в линейных системах либо проанализировать периодические данные.
• Гистограмма. Очень удобно использовать для решения задач типа: распределить значение успеваемости студентов в группе.
• Скользящее среднее. Применяется, когда нужно рассчитать значения, находящиеся в прогнозируемом периоде, основываясь на среднем значении переменной.
• Генерация случайных чисел. Заполняет указанный диапазон случайными числами.
• Ранг и перцентиль. Нужен, чтобы вывести таблицу с порядковым и центральным рангами.
• Регрессия. Позволяет подобрать график набора наблюдений, применяя метод наименьших квадратов.
• Выборка. Применяется в случаях, когда нужно создать выборку из генеральной совокупности, в качестве которой выступает входной диапазон.
• Т-тест. Даёт возможность проверить на равенство значения по каждой выборке. Существует несколько разновидностей этого инструмента. Выбирайте тот вариант, который больше подходит для решения текущей задачи.
• Z-тест. Этот инструмент нужен, чтобы проверять гипотезу о неразличии между средними одной и другой генеральных совокупностей относительно одно- и двусторонней гипотез.

Расположение

Блок анализа находится во вкладке Данные на Панели инструментов. Если по каким-то причинам его нет, то сейчас подробно рассмотрим, как включить анализ данных в excel. Для примера воспользуемся редактором 2007 года.

1. Нажимаете кнопку в верхней левой части документа и переходите к Параметрам.

1. Ищете строку Надстройки и в правой части в самом низу нажимаете кнопку Перейти.

1. В новом диалоговом окне ставите галочку напротив Пакет анализа–VBA, затем нажимаете ОК.

1. Если компонент не установлен, то редактор предложит инсталлировать его. Выбираете ДА.

1. Далее программа проводит процесс установки в автоматическом режиме.

1. После успешной инсталляции надстройки во вкладке Данные появится новый блок.

Для версий редактора 2010,2013,2016 годов процесс включения будет одинаковым, только вместо кнопки Office необходимо перейти к параметрам excel через вкладку Файл.

Возможности анализа данных

Установленный пакет обладает большим количеством инструментов, которые позволяют решать достаточно сложные задачи, используя ресурсы персонального компьютера для обработки данных. Рассмотрим некоторые функции подробнее:

1. Дисперсионный анализ позволяет искать зависимости в массиве данных на основании значимости неких средних значений, при этом может использоваться несколько групп данных. Бывает трех видов: однофакторный, двухфакторный с повторениями и без них.

1. Корреляция нужна для отображения зависимости между двумя и более значениями или группами.
2. Ковариация похожа на корреляцию, однако позволяет построить только линейную зависимость двух случайных величин.
3. Экспоненциальное сглаживание один из основных приемов сглаживания числовых рядов.
4. Анализ Фурье позволяет представить сложные математические функции в более простом виде при помощи тригонометрических функций.
5. Гистограмма обрабатывает данные и подготавливает их для графического отображения в виде прямоугольников с одинаковым интервалом.
6. Генератор случайных чисел добавляет в отмеченный диапазон ячеек случайные числа.

1. Регрессия в глобальном смысле есть отход, но с точки зрения математики отображает зависимость одной переменной от других независимых величин.
2. Выборка – инструмент, который позволяет сделать отбор чисел по определенным параметрам из большого массива данных.

И это далеко не полный перечень инструментов, которые содержит установленный пакет данных.

Пример ABC анализа в Excel – 5 шагов

Действительно ABC анализ настолько прост, что его можно выполнить всего за 5 элементарных шагов.

Шаг №1 — выгрузка данных

Для начала вам необходимо выгрузить данные, которые хотите проанализировать. Обычно эти данные выгружаются из учётной системы. На картинке ниже, в качестве примера, я показал «выгрузку» по продажам всего 10 товарных позиций.

На практике, разумеется, эта выгрузка может выглядеть гораздо больше.

Например, моя товарная матрица состояла из 20 000 позиций. Однако, количество позиций не меняет алгоритм действий, поэтому для простоты визуализации и понимания, я буду использовать небольшую таблицу.

Итак, вы должны сделать выгрузку данных с их значениями. В моём случае это товарные позиции и продажи по ним. В вашем случае это может быть практически что угодно:

• менеджеры и продажи по ним
• магазины и их выручка
• клиенты и продажи по ним
• сотрудники и их зарплаты
• филиалы и их расходы
• и т.д.

Внимание! Значения, обязательно нужно просуммировать и вывести сумму отдельной строкой, как показано на картинке:

Шаг №2 — добавление столбцов

На втором шаге, вам нужно добавить два столбца.

Столбец «%» и столбец «Группа» — как показано на картинке

Шаг №3 — формула %

В столбец «%» вам нужно добавить формулу и «протянуть» её на все ячейки этого столбца.

Эта формула высчитывает долю в %, которую занимает каждая отдельная продажа в общей сумме продаж.

Например, продажи по «Товар_1» составляют 11,9% от общей суммы продаж в 100 005 000 рублей.

По сути, вам просто нужно определить по каждой продаже, сколько они составляет в % от общей суммы продаж.

Обратите пристальное внимание! Ячейка с общей суммой продаж С17 — закреплена (в формуле она выглядит вот так $C$17, значок доллара обозначает закрепление). Это сделано для того, чтобы когда вы протягивали формулу вниз по столбцу, ячейка С17 оставалась на месте

Можете проэкспериментировать с закреплением и без закрепления и посмотреть что будет происходить с данными и формулой.

Шаг №4 — сортировка

Теперь нужно выделить всю таблицу и установить фильтр.

Затем отсортируйте столбец (%) по убыванию (от максимального значения к минимальному)

Шаг №5 — определение групп ABC

Но нужно понимать, что «в природе» именно такое распределение практически не встречается, значения лишь стремятся к нему и должны быть близки к этому эталону 80/15/5:

Группа А — значения по продажам занимают около 80% от общей суммы продаж

Группа В — значения по продажам занимают около 15% от общей суммы продаж

Группа С — значения по продажам занимают около 5% от общей суммы продаж

Теперь вам нужно эти группы определить.

Направляйтесь в столбец % и начиная с первой ячейки, постепенно выделяйте столбец сверху вниз. Таким образом чтобы вы могли видеть сумму выделяемых ячеек, как показано на картинке.

На этой картинке, показано как я определил группу А (сумма продаж 76,9%)

После определения группы А, нужно встать на ячейку следующую за ней и найти группу В.

В моём случае, сумма по продажам группы В составляет 16,6%

Все что осталось ниже группы В и является группой С.

В моём случае продажи группы С составляют 6,3%

В итоге, очень просто и быстро, у нас получилась вот такая таблица ABC анализа в Excel.

Мы распределили товарную матрицу на группы ABC

Ну вот и всё коллеги, теперь вы умеете делать ABC анализ в Excel практически в совершенстве. Но это не всё что у меня есть вам сказать по данной теме.

Во-первых, вам может быть полезно скачать файл с Excel таблицей, которую я использовал в данной статье, для этого просто нажмите на кнопку ниже

Во-вторых, я думаю, многим из вас интересно не только уметь механически проводить ABC анализ в Excel, но и понимать, что дальше с этими данными делать, как их правильно использовать.

Для таких пытливых умов, я подготовил вторую часть статьи с примерами как можно использовать данные из ABC.

Прочие инструменты

Помимо дополнительных надстроек, Excel имеет в своем арсенале несколько функций, которые также можно отнести к инструментам анализа данных. Таковыми являются сортировка и фильтр, о которых уже говорилось в предыдущих статьях, проверка данных, функция консолидации, анализ «что-если», а также удаление дубликатов. Все эти инструменты можно найти во вкладке Данные

Как видите, Microsoft Office Excel имеет большое количество функций для анализа и отбора информации. При помощи надстроек можно расширить функционал программы более серьезными инструментами, которые позволяют решать специфические и сложные задачи. Все подпрограммы содержат в себе элементы статистического анализа. Такие дополнительные функции отлично подойдут для банковских организаций, финансовых компаний и статистических органов.

https://youtube.com/watch?v=Nk4d9XYjjNU

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.

Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
2. Выделите два ряда данных.
3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы

Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го)

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» – «Таблица данных».

• данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
• формула ссылается на одну входную ячейку.

Процедура создания «Таблицы данных»:

1. Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.
2. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».
3. В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.

Загрузка пакета анализа в Excel

Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки

Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы

Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

Если вам нужно разработать сложные статистические или инженерные анализы, вы можете сэкономить этапы и время с помощью пакета анализа. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, и в этом средстве используются соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые инструменты создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.

Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.

Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.

Если вы используете Excel 2007, нажмите кнопку Microsoft Office , а затем – кнопку Параметры Excel.

В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.

В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.

Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

Примечание: Чтобы включить функцию Visual Basic для приложений (VBA) для пакета анализа, вы можете загрузить надстройку ” Пакет анализа — VBA ” таким же образом, как и при загрузке пакета анализа. В диалоговом окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа — VBA .

Примечание: Пакет анализа недоступен для Excel для Mac 2011. Дополнительные сведения о том, как найти пакет анализа в Excel для Mac 2011, я не вижу.

Чтобы загрузить пакет анализа в Excel для Mac, выполните указанные ниже действия.

В меню Сервис выберите пункт надстройки Excel.

В окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Если надстройка Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы найти ее.

Если появляется сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да , чтобы установить его.

Выйдите из приложения Excel и перезапустите его.

Теперь на вкладке Данные доступна команда Анализ данных.

Я не могу найти пакет анализа в Excel для Mac 2011

Существуют несколько сторонних надстроек, которые предоставляют функции пакета анализа для Excel 2011.

Вариант 1. Скачайте статистическое программное обеспечение надстройки КСЛСТАТ для Mac и используйте его в Excel 2011. КСЛСТАТ содержит более 200 основных и расширенных статистических средств, включающих все функции пакета анализа.

Выберите версию КСЛСТАТ, соответствующую операционной системе Mac OS, и загрузите ее.

Откройте файл Excel, содержащий данные, и щелкните значок КСЛСТАТ, чтобы открыть панель инструментов КСЛСТАТ.

В течение 30 дней вы получите доступ ко всем функциям КСЛСТАТ. По истечении 30 дней вы сможете использовать бесплатную версию, включающую функции пакета анализа, или заказать одно из более полных решений КСЛСТАТ.

Вариант 2. Скачайте Статплус: Mac LE бесплатно из Аналистсофт, а затем используйте Статплус: Mac LE с Excel 2011.

Вы можете использовать Статплус: Mac LE для выполнения многих функций, которые ранее были доступны в пакетах анализа, таких как регрессия, гистограммы, анализ вариации (Двухфакторный дисперсионный обработки) и t-тесты.

Перейдите на веб-сайт аналистсофти следуйте инструкциям на странице загрузки.

После загрузки и установки Статплус: Mac LE откройте книгу, содержащую данные, которые нужно проанализировать.

Откройте Статплус: Mac LE. Эти функции находятся в меню Статплус: Mac LE.

В Excel 2011 не входит Справка для Кслстат или Статплус: Mac LE. Справка по Кслстат предоставляется кслстат. Справка для Статплус: Mac LE предоставляется Аналистсофт.

Корпорация Майкрософт не предоставляет поддержку ни для каких продуктов.