Excel进行数据分析的优势
简单易学，上手简单
普及性高，分析结果方便进行交流
功能强大，数据处理，数据分析，数据展示都可以使用Excel进行
Excel进行数据分析的缺点
不支持大数据处理（TB，PB级别）数据安全功能少
不支持多用户协作
非跨平台软件
数据分析主要流程
通过恰当的统计方法和分析手段，对数据进行收集汇总，并进行加工处理。
对处理过后的有效数据进行分析，发现存在的问题，制定可行的方案、从而帮助人们采取更科学的行动。
知道数据分析的基本流程：
明确目标，收集数据，数据处理，数据分析，可视化展示，产出分析报告
数据分析常用的可视化方法有：
1.条形图：
用于比较不同类别之间的数量差异，可以水平或垂直显示。
2.饼图：
用于显示各个类别在总体中的占比，适合表示相对比例关系。
3.折线图：
用于显示随时间、序列或其他连续变量的趋势或变化，可以比较多个组之间的关系。
4.散点图：
用于显示两个变量之间的关系，可以看出它们之间的关联程度。
5.热力图：
用于显示两个分类变量之间的关系，通过使用颜色编码来表示密度或频率。
6.散点矩阵图：
用于显示多个变量之间的关系，每个变量与其他变量形成一个散点图。
7.柱状图：
用于比较不同类别的数值，可以显示每个类别的具体数值。
8.箱线图：
用于显示一组数据的分布情况，包括最小值、最大值、中位数、上下四分位数等。
9.地图：
用于显示地理位置上的数据分布或其他与地理位置相关的信息。
10.词云图：
用于显示文本数据中频率较高的单词，通过词语的大小表示其频率大小。
这些方法可以帮助数据分析人员更好地理解和传达数据，从而发现数据的规律和洞察。
步骤/方式一
首先把数据分析，所涉及到的所有资料仔细认真的阅读查看。
步骤/方式二
然后把相关的资料进行分门别类，工整的整理出来。
步骤/方式三
最后把资料分类输入电脑，利用电脑的专业模式进行数据分析，就可以达到非常精准的效果。
1.首先打开Excel表格，选中需要进行数据分析的数据。
2.然后点击“数据”选项卡，找到“数据分析”按钮，点击打开“数据分析”对话框。
3.在“数据分析”对话框中选择需要进行的分析方式，如描述性统计、t检验等等。
4.根据具体需求填写相关信息，如输入变量、输出范围、显著性水平等等。
5.点击“确定”按钮后，Excel会自动进行计算并生成相应的结果。
注意：
如果没有找到数据分析按钮，请在Excel选项中启用“数据分析工具pak”。
数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。
典型的数据分析可能包含以下三个步：
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。
短视频数据分析的基本思路包括三个步骤：
收集数据、处理数据、分析数据。
首先要确定研究目标，收集与目标相关的数据，包括用户行为数据、视频内容数据等。
然后对数据进行清洗和处理，包括数据去重、缺失值处理、数据转换等。
最后，利用统计学和机器学习等方法，对数据进行分析，得出关键指标和结论，为决策提供支持。
