1.把实验数据输入excel中，两个变量的最好做成两个竖排。选中所有数据，注意不要把文字也选上了。

2.在菜单栏中点“插入”，然后选择“散点图”下面的下拉菜单。

3.平滑曲线：

从菜单中选择自己需要的类型，一般选择既有数据点，又有平滑曲线的散点图。就能得到平滑曲线。

4.多项式拟合（线性，指数，幂，对数也类似）：

选取数据；

插入，散点图；

选择只有数据点的类型；

就能得到第二张图所示的数据点。

5.点击一个点，会选中所有数据点，然后点右键，在弹出的菜单中选择“添加趋势线”。

6.在这里可以选择需要你和的曲线类型，如线性，指数，幂，对数，多项式。。选择多项式。

再把下面的“显示公式”，“显示R平方”的复选框里打√，就能得到需要的曲线，公式，和相对误差。

7.图形格式设置：

生成图形后还有一些问题，比如没有坐标轴名称，没有刻度等。

打开菜单中的设计，点图标布局中的下拉菜单。

8.会看到有很多布局类型的图标，选择自己需要的。比如，图中选的布局是常见的有标题，坐标轴名称的。

9.坐标轴还需要设置：用鼠标点击坐标轴附近的区域，右键，选择“设置坐标轴格式”。

10.在这里可以进行详细地设置。具体操作根据自己需要进行。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

方法：

1.打开excel，选择如入自己的数据，以5组数据为例

2.点击“插入”，找到“折线图”，选择第一项，折线图

3.点击“选择数据”，点击添加

4.系列名称是X轴，也就是这里的A列，系列值是Y轴，这里的B列

5.点击确定即可出现曲线图，右击曲线图，点击添加趋势线，在弹出的对话框中选择线性和显示公式，点击确定。

6.确定之后可以看到出现一条拟合曲线以及公式，则斜率为2.1714

（本文内容由百度知道网友绿衣人敲门贡献）

上一篇我们学习了：

预测方法的分类、时间序列的成分、时间序列预测模型

这一篇我们还不能按照上一篇得出的结论，直接选择预测方法进行预测

还有些基础知识需要了解

今天，我们从简单的静态预测法开始，来了解如何进行预测：

预测的步骤：

第一步、确定时间序列类型，主要确定的是趋势成分和季节成分

通过折线图加趋势线来判断

通过趋势线公式及

来确定是否存在趋势成分，

的值越大，趋势成分越明显。趋势线可以选择多次方程，拟合度更高。

两年的数据曲线对比，就可以看出明显的季节成分，同时通过这个图形还能看出，趋势成分，2014年整体比2013年销量增长。

当然，也可以通过相关性分析，来判断季节成分，判断2013年的数据与2014年数据的相关性。

可以看出2013年与2014年数据的相关系数是0.9，高度相关，存在季节成分。

第二步、选择可用的方法，借用上一篇的图形

第三步、对可能的方法进行评价

要评价预测结果，就需要下面的评价指标

不应担心，公式并不复杂，而且在EXCEL中，计算各项的值很容易，也很方便。

这些指标中，最好的评价指标是MSE、MAD

MSE可以避免分量出现较大误差

MAD在不关心偶然误差是使用

我们来评价一下静态预测的几种方法：

可以看出指数平滑法的MAD、MSE误差最小，这种方法是几种方法中最好的。

第四步、按要求预测

静态预测只能预测下一期的值，这里就演示一下指数平滑的预测，

其实很简单，有现成的工具，不过工具中的阻尼系数，需要不断实验，来寻求最小的误差，那么最后一期的预测结果就是2016年10月478台

下一期，我们学习趋势预测方法

最近几天，不断有小伙伴在后台问到使用excel做数据分析的相关问题，今天，数据君（ID：shendufenxi）就为大家推送一篇实用技巧。

高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。

在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示：

1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】：

2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：

3）选择【分析工具库】，点击【确定】：

4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：

安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。

回归分析

在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？

实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的 一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。

这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。 这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。

百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛：

1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；

2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：

1、利用散点图描绘图形：

2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：

从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.01028x-27.424

R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。

3. 使用Excel的数据分析功能

1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：

2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。

3）以下内容是残差和标准残差：

4）以下是残差图：

残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。

5）以下是线性拟合图

在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。

6）以下是正态概率图

正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。

以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：

一阶导数图其实就是拟合曲线，操作方法如下：

Excel提供了“添加趋势线”功能用以拟合曲线，但是曲线类型仅限于指数、对数、幂函数、多项式等。下面以Excel 2010为例进行实例演示——拟合如下的示例数据：

1、首先作出x，y数据的散点图

2、选中数据点→右击鼠标，在弹出菜单选择“添加趋势线”

3、在新的弹出对话框中，根据数据点的分布趋势，尝试将曲线类型设为多项式，阶次为2，勾选显示公式的复选框。另外也可以设置趋势线的颜色、线型等

4、最终效果如下

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

Excel提供了“添加趋势线”功能用以拟合曲线，但是曲线类型仅限于指数、对数、幂函数、多项式等。下面以Excel 2010为例进行实例演示——拟合如下的示例数据：

1、首先作出x，y数据的散点图

2、选中数据点→右击鼠标，在弹出菜单选择“添加趋势线”

3、在新的弹出对话框中，根据数据点的分布趋势，尝试将曲线类型设为多项式，阶次为2，勾选显示公式的复选框。另外也可以设置趋势线的颜色、线型等

4、最终效果如下

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如何为excel添加趋势线？

Excel图表工具中有通过趋势线预测周期的功能，“趋势线前推n个周期”表示：Excel会通过过方才n个时间点的数据，对即将到来的下一时间点的数据进行预测，从而达到数据预测的目的。

那今天小编就实际的素材来和大家讲一讲，如何为图表添加趋势线！大家跟着小编来实际操作一下，方法很简单呀！

我们要为公司的采购图表添加一个多项式的趋势线，顺序为4，并且需要将趋势预测前推3个周期。

首先打开excel素材文件，选中表中的“薄荷”图表，使用鼠标点击“图表工具”下的“布局”选项卡。

单击“趋势线”按钮，在下拉菜单中选择“其他趋势线”选项。

在弹出的“设置趋势线格式”对话框中选择“多项式”单选按钮，将“顺序”选项修改为4，修改“趋势预测”中“前推”栏值为3.

单击“确定”按钮，即可完成操作，返回工作表你就可以看到趋势线的效果了！

1、以下图中的数据为例，来详细描述趋势线的添加方法。如图所示，图表中给出了某产品从7月1号，到7月8号的产量：

　　2、从图表中可以看出，由于这段时间内，产量的数值有波动，所有对于未来产量趋势的判断就很不明显，如果能给出一条预测的趋势线就有助于分析了。

　　3、添加趋势线的步骤：

　　1）、首先，单击图表中的红色走势线，使其处于选中状态。然后单击右键，紧接着单击出现的“添加趋势线”按钮，如下图所示：

　　2）行完步骤1后会弹出“设计趋势线格式”的对话框

　　3）选择所需要的趋势线类型（包含有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均6中线型），然后根据需要选择是否需要“设置截距”、是否需要“显示公式”、是否需要“显示R平方值”（R值平方值越大说明拟合的趋势线越精确）。

　　4）本例选择趋势线类型为“线性”，不“设置截距”，“显示公式”，“显示R平方值”。如下图所示：

　　5）选择好以后，单击“关闭”按钮，所得趋势线结果如下图所示，其中黑色直线即为趋势线，趋势线下方是趋势线的拟合公式和R平方值。即达到本次操作的目标：

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

在 Excel 中，可以把一个表格制作成直观的图表，以便于查看数据列的变化情况。Excel图表制作主要通过插入图表实现，方法很简单，只需选择一种符合要求的图表类型即可。插入图表后，如果又给表格添加了数据，新数据不会自动添加到图表中，需要手动添加到图表中；如果是行，只需用框选方法即可实现；如果是列，需要用添加数据的方法。另外，还可以给图表显示数值与组合几种图表样式，例如组合柱条与折线；如果还要求显示变化趋势，还要添加趋势线。以下就是Excel图表制作的具体操作方法，含添加数据、显示数值、组合柱条与拆线、显示趋势线，实例中操作所用版本均为 Excel 2016。

一、Excel插入图表

1、框选要制作为图表的单元格区域，例如 A1:F10，选择“插入”选项卡，单击“推荐图表”，打开“插入图表”窗口，选择第一种样式柱形图，单击“确定”，所选图表插入到文档中；操作过程步骤，如图1所示：

2、所插入的图表只显示了“编号、销量和价格”三个字段，其中“销量和价格”以柱形显示。如果想显示所有字段，有两种方法，一种是插入时选择显示所有字段的图表样式，如图2所示：

另一种是选择数据。选中图表，单击其右边的“图表筛选器”图标，在弹出的菜单中选择“名称”选项卡，选择“类别”下的“（所有列）”，单击“应用”，则所有列显示到图表相应的柱条下，操作过程步骤，如图3所示：

二、Excel图表显示数值

1、右键要显示数值的图表其中一条柱形（例如表示“销量”的橙色柱条），在弹出的菜单中选择“添加数据标签”→ 添加数据标签，如图4所示：

2、则橙色柱条顶上全显示了销量，如图5所示：

三、Excel图表添加数据

1、添加行。在服装表末尾添加两行，选中图表，则自动框选图表相应的数据区域，把鼠标移到框选区域右下角的正方形小点上，按住左键，往下拖直到框住新添加的两行，此时，新增的两行自动添加到图表中；操作过程步骤，如图6所示：

2、添加列。

A、右键 F 列，在弹出的菜单中选择“插入”，插入一列空列，添加好数据；右键“图表”，在弹出的菜单中选择“选择数据”，打开“选择数据源”窗口，单击“添加”，打开“编辑数据列”窗口，把光标定位到“系列名称”下，框选 F1 单元格；选中“系列值”下的 ={1}，框选 F2:F12，单击“确定”，返回“选择数据源”窗口，再单击“确定”，则新增的列“1月销量”添加到图表中，柱条为桔黄色；操作过程步骤，如图7所示：

B、添加“1月销量”的同时，所有字段也添加到了图表的柱条下，如果只想显示一个“编号”字段，单击“图表筛选器”图标，在弹出的菜单中选择“名称”选项卡，选择“类别”下的“列 A”如图8所示：

C、单击“应用”，则柱条下只会显示所选择的服装编号。

四、Excel同时显示柱条和拆线

1、右键图表，在弹出的菜单中选择“更改系列图表类型”，打开“更改图表类型”窗口，选择“所有图表”选项卡，单击左边的“组合”，单击“价格”右边的“图表类型”下拉列表框，选择“折线图”下的第一个样式，单击“确定”，则“价格”和“1月销量”以拆线显示，“总销量”以柱条显示；操作过程步骤，如图9所示：

2、图表组合除柱条与拆线组合外，还可以选择其它任意几种图表样式组合，例如：拆线和面积、拆线和饼图等。

五、Excel图表添加趋势线

1、右键图表中的“总销量”柱条（橙色），在弹出的菜单中选择“添加趋势线”，如图10所示：

2、则在编辑区右边打开“设置趋势线格式”小窗口，选择“平均”样式，则给“总销量”添加上一条橙色的趋势线，如图11所示：

3、如果还想给“价格”或“1月销量”添加趋势线，只需选中它们，选择一种趋势线样式即可。

首先假设表格如下图，A列为吸光度，B列为标准品的浓度。

第一步：选中表格区域，插入创建以吸光度为横坐标（X轴）、浓度为纵坐标（Y轴）的散点图。

第二步：选中创建的图表，在“图表工具”选项卡中选择“趋势线”，“线性趋势线”

第三步：选中图表上的趋势线，右键，选择“设置趋势线格式”

第四步：在弹出的对话框中，将“显示公式”勾选上，点击关闭，此时图表上出现一个公式，即吸光度与浓度的关系。

第五步：选中这个公式，Ctrl+C复制（直接右键没有复制选项），然后粘贴到“浓度”一列中最下边空白的单元格中。

第六步：将刚刚复制的公式中的“y”删除，“x”改成“*A10”，即整个公式改成“=9.6429*A10+0.3214”，回车确定

第七步：在A10中输入所测的实际样品的吸光度，B10中自动显示该样品的浓度

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