如何在excel里添加dataanalysisplus数据分析这个选项?

黄电锋 2019-11-05 21:28:00

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操作步骤如下:1、打开excel点击菜单栏中文件,选择并进入选项界面。2、进入选项卡,点击“加载项”3、点击“分析工具库”4、点击底部的转到,进入加载宏界面。5、在分析工具库前打钩,确认即可,此时excel表格右上角菜单栏中就会出现“数据分析”命令选项。扩展资料数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。Excel作为常用的分析工具,可以实现基本的分析工作,在商业智能领域Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如YonghongZ-SuiteBI套件等。
黄盛章2019-11-05 22:05:37

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其他回答

  • 点击excel左上角的圆形按钮,点击“EXCEL选项”,在弹出的窗口的左侧点击“加载项”,在右侧点击“转到”,在弹出的窗口中勾选“分析工具库”。确定。回到EXCEL,点击菜单“数据”,工具栏的最右边出现“数据分析。
    黄相怀2019-11-05 23:02:19
  • 在工具库里可以加载数据分析。步骤:1.在Excel选项的“加载项”中,选择“分析工具库”。2.转到“Excel加载项”,确定,即可完成添加数据分析工具。MicrosoftOfficeExcelMicrosoftExcel是微软公司的办公软件Microsoftoffice的组件之一,是由Microsoft为Windows和AppleMacintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
    龙小芳2019-11-05 22:19:37
  • 在excel表格中如何添加数据分析的插件很多做数据分析的同学们可能都会用到excel表格中的数据分析,excel表格中默认是没有这个的,需要自己添加。那么在excel表格中怎么添加数据分析的插件?1、在电脑上打开我们的excel表格,点击excel表格左上角的图示图标。2、在弹出的对话框中我们选择“excel选项I”.3、在弹出的对话框中我们选择“加载项”这个选项。4、在弹出的对话框中我们先选择“分析工具库”,再点击下面的“转到G...”这个选项。5、在弹出的对话框中选择图示中的分析工具库前面打钩,同时点击确定。6、等待excel自行安装,安装结束我们看一下excel数据选项中是不是多了一个“分析”选项卡。
    连东红2019-11-05 22:02:28

相关问答

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时,你会很有耐心的找出其中的规律所在,不厌其烦,并且乐在其中。而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤:1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:①识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;③录表应便于使用;④取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:①供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析。③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;④据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;⑤据分析所需资源是否得到保障。
农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择:播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上,一套农事任务,从生产规划、种植前准备、种植期管理,到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益,而且它们大多数环环相扣,如果选错一步,那后果可能就是减产。所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据,从“天时、地利、人和”三方面理解:“天时”可以指实时的气象数据,降水、温度、风力、湿度等;“地利”可以指动静态的土壤数据,如土壤水分、土壤温度,作物品种信息、作物病虫害信息等;“人和”则是从人力资源给出信息,农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。如何利用农业大数据?目前,农业生产模式正在从机械化向信息化转变,以精准为特征的农业,正在让种植变得更加容易。在我国从传统农业迈向现代农业的关键时期,如何利用农业大数据呢?首先,我们不妨先看看世界最发达的农业大国-美国,是如何利用农业大数据的?在美国,一些种业巨头公司已经意识到,面对大数据时代的来临,传统行业模式也亟待转型。如美国农用机械制造商JohnDeere在所有的拖拉机上都安装了传感器,将机械状况及土壤和农作物的生长情况传到MyJohnDeere.com和Farmsight服务。农户可以订阅分析结果,了解诸如何时订购备件、何时播种之类的信息。另一位美国种业巨头杜邦先锋公司依托其优质种质资源与研发技术,也已先行结合农业大数据推进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔联手,给农民提供种子和化肥方面的指导。目前,无论是迪尔相结合,整合农民机械化农场设备的种植和产量数据,以及气象、种植区划等多样数据,可以得到较为详尽的种植决策,精准化农事生产,帮助农民提高产量和利润。
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》:帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》:统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书。
首先,如何使用CRM系统实现客户数据记录。客户是日积月累存储下来的,以往人工记录客户信息,数据保存工作量大,通过CRM系统,可实现快速电子化记录,并且可永久保存,随需查阅使用,方便、高效比如说上一套CRM系统,记录客户详细信息,如果客户是企业,还可记录客户企业的组织架构、关键联系人角色、客户购买行为及交易记录、法律/财务/信誉信息,还可了解此商机的利润、负债、义务及风险情况,通过移动端随时访问客户信息,随时查看所需信息,了解客户历史交易以便更好地与客户沟通,随时完成交易。其次,客户归类分析。客户数据众多,可根据客户信息记录归类分析,将需求相同或相近的进行客户画像分析,根据客户购买记录订单情况等,进行客户细分管理,分类别实现对应的营销方法。再次,深入了解客户习惯和需求。需求是促使客户消费成单的最主要原因,根据系统记录的客户信息,找到客户急需什么产品,需要解决什么问题,才能形成一个清晰的营销策略,然后根据不同的客户群,具有针对性的开展个性化营销。对于高价值的客户,需要重点维护和跟进,投入企业最优的人力和资源,提高成单率。最后,懂得利用CRM系统的数据报表图。如说果系统是支持统计数据并自动生成可视化报表的,报表根据用户的需求生成,用户可根据报表信息详细分析客户实际情况,全方位了解客户数据,清晰客户定位,便于作出下一步的营销策略。

做财富端这一块,客户资源才是核心,金融机构偏爱银行理财经理,主要是在于银行这个平台相对而言客户积累多,质量也不错,同时因为银行相对于其他金融机构来说跟客户沟通的产品也很多,除了理财产品外,还有保险、个人贷款、结算工具等,所以银行理财经理相对而言跟客户的黏性也比较强。还有一点是银行是经营风险的平台,对员工的合规风险教育比较完善,所以银行理财经理大部分合规意识比较强。

当然重中之重还是在于客户资源的积累,回到题主的话题,现在信托的管理规模已经跟银行理财规模旗鼓相当,逐渐被大众所认可。一般而言,客户认购是300万起,一个信托理财经理平均一年的任务目标是1个亿,那么你的300万以上客户积累要有30个左右,当然有大客户最好,所以去信托之前得排一下名下客户的质量。第二个从收入的角度而言,大部分信托理财经理是大于银行理财经理的,一是底薪高,一般市面上初级的销售在8000~10000万一个月,二是有提点,市场价格在千3~千4,大部分银行理财经理是没有提成之说的。第三个就是稳定性的角度,银行理财经理的稳定性要高于信托理财经理,大部分银行理财经理是维护存量客户,开发睡眠低效客户,基本上没有外拓客户的压力。但是信托理财经理是要求资源变现的,而且起点又高,压力比较大,流动性比较大。第四点就是看你去哪家信信托公司了,中国信托公司有68家,各有各的脾气,主要看考核机制,有的信托公司考核比较严苛,市场化程度比较高,完不成业绩要不降级要不滚蛋,这类公司攻略难度较大,但是回报丰盛。还有的信托公司不是市场化程度不高或者压根就没有市场化,这类公司一般比较安逸,业绩指标比较佛系,完不成也就那样,公司传导的压力比较小,混混日子是可以的,赚钱比较难。还有就是完全无欲无求的信托公司,这类信托公司的财富人员甚至都不用募集资金,负责中后台工作。

但是现在形势变了,以前信托项目资金来源主要是机构端客户,大部分为银行或者体系内的企业成员,然而机构客户受政策性影响太大,不稳定,所以现在大部分信托公司都在发力个人零售端建设,遍地设立财富中心,广招理财经理。也在建设自己的财富品牌,将财富人员同信托公司母体剥离,归口到新设立的财富公司下面。这样做一是为了方便管理,毕竟财富以后越来越难做,人员流动性会越来越大。二是给予市场化的薪酬,因为大部分信托公司是国企背景,员工薪资是有个工资帽的,所以为了突破工资帽限制,将理财经理的工资纳入财富公司里面。总体恶言,信托财富市场化是一个趋势,要在行业站稳脚跟,关键还是在于客户资源的积累。最后在提一句,一般情况下,银行得客户的资源很难转化为信托客户,转化率比较低,这个要做好心理预期。现有的客户是打基础用的,后续要有所突破,还是需要外拓客户的。但是我认为随着信托理财越来越被大众所认可,同时横向比较,国人爱固收,信托产品在安全性和收益性考量是性价比最高的产品,尤其财富管理这个行业刚刚兴起,信托产品所具有的风险隔离、税务筹划、财富传承功能是天然从事财富管理事业的土壤,未来是光明的。