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excel2013抢鲜版怎么进行数据回归分析
没有数据处理，加载宏里也没有分析工具
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目前WPS表格只支持单变量求解和规划求解功能，点击数据--模拟分析进入。
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更多ET表格/EXCEL相关知识&&& 统计逻辑：统计一个loginname的所有去重的通讯录数C,统计这个Loginname对应的每个设备对应的通讯录c1,c2,c3&
&X=(c1/c+c2/c+c3/c+&.cn/c)/n=(c1+c2+&cn)/(c*n)
数据表现如下：
将3个以上设备计算出来的结果关联上黑名单库，在8092个loginname中,有3915个，
占48.4%。将是否黑名单当作Y值，X值为自变量进行回归：
Y与X之间的相关性为0.1229，显著性正相关。
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
-0.2788014
统计逻辑：计算出每2个设备之间通讯录的相同率,如Xab,Xac,Xad,Xcd&XnXn-1，关联上黑名单库，在当时7383的大于等于3个设备的loginname中，按照设备个数的不同分组，然后进行回归，
3个设备的loginname有6512个，其中黑名单3294个，占比50.6%，X与Y的关系程正弱相关，前2个之间的相同率(自变量)对Y的影响最大。
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
X Variable 2
X Variable 3
4个设备的组，统计回归相对高0.05个百分点的相关性，但是相关性依然较弱，第一个和第6个变量起到决定性影响，5个以上的设备存在高度正相关，但是因为数据量太少，
不认为具有统计学代表意义。
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
X Variable 2
X Variable 3
X Variable 4
X Variable 5
没能获取用户更换设备的时间，分析业务逻辑，可以通过手机号登陆APP时候对应的版本号来间接代表更换设备的时间。成为自变量的X有：设备数，更换设备的次数，每2个设备更换的最大时间差，最小时间差，平均更换时间，更换设备时间差的标准差，累计更换时间，进行回归得到如下结果：设备累计更换时间和更换时间差的标准差成显著反比。
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
9.68003E-49
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
1.87579E-42
X Variable 1
8.28418E-08
X Variable 2
9.23172E-27
X Variable 3
4.8943E-09
X Variable 4
1.01037E-08
8.02511E-16
7.64868E-09
1.25587E-08
X Variable 5
-7.0701E-09
9.67925E-09
-9.48403E-09
-4.65616E-09
X Variable 6
-3.40952E-08
8.23224E-23
-4.08763E-08
-2.73141E-08
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
X Variable 2
-0.0089046
X Variable 3
X Variable 4
1.5115E-08
X Variable 5
X Variable 6
5.5622E-09
X Variable 7
-1.329E-08
X Variable 8
X Variable 9
-0.0017881
X Variable 10
-0.1975655
& 单个X对Y都有一定影响，现在将设备更换时间的频率、更换频率标准偏差、每个设备的平均更换周期、设备相同率几个维度组合成Xn变量回归，结果显示X对Y的总体复相关性已经有较大幅度增加，达到0.211204。
& 虽然这些变量对判定是否黑名单的决定性怡然较小，需要挖掘更多的用户特征进行丰富。
abrankcount
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
求出每个手机更换的设备中是IOS的数量,回归出来的结果显示X单变量对Y的影响是显著正相关，达到0.506696
将以上所有变量加入，形成的特征如下：
abrankcount
回归分析相关复系数达到0.547115，较高的因果关系
Multiple R
Adjusted R Square
Significance F
Coefficients
下限 95.0%
上限 95.0%
X Variable 1
X Variable 2
X Variable 3
X Variable 4
X Variable 5
X Variable 6
X Variable 7
X Variable 8
X Variable 9
X Variable 10
X Variable 11
阅读(...) 评论()教你使用Excel做数据分析之回归分析方法
想要天天向上，就要懂得享受学习。图老师为大家推荐教你使用Excel做数据分析之回归分析方法，精彩的内容需要你们用心的阅读。还在等什么快点来看看吧！
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和中常见的MATL等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择工具-加载宏，在安装光盘支持下加载分析数据库。加载成功后，可以在工具下拉菜单中看到数据分析选项实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。选择成对的数据列，将它们使用X、Y散点图制成散点图。X、Y散点图在数据点上单击右键，选择添加趋势线-线性，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。给出公式和相关系数由图中可知，拟合的直线是y=1.1，R2的值为0.9994。因为R2 0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的回归工具来详细分析这组数据。回归工具在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。常数为零就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择常数为零。回归工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。残差图、线性拟合图和正态概率图在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。图表更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。表格& 搜索“图”或者“tulaoshi_com”加关注，每天最新的美食、、、美妆、、手工DIY等教程让你一手全掌握。推荐关注！【扫描下图可直接关注】
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> 用Excel进行回归分析
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；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。
回归分析的实施步骤：
1）根据预测目标，确定自变量和因变量
2）建立回归预测模型
3）进行相关分析
4）检验回归预测模型，计算预测误差
5）计算并确定预测值
我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？
一、案例场景
为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据：
二、操作步骤
1、先绘制散点图：具体步骤是选中数据，插入—&图表—&散点图
2、在散点图的数据点上右键—&添加趋势线
3、在弹出的选项框的选项中选择公式和相关系数等，这样就以得到拟合的直线
在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R? = 0.982
附：R2相关系数取值及其意义
我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型
（转载自网络）
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