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第1篇

【關鍵詞】 數據分析；描述統計；檢驗分析；方差分析

1 引言

excel提供了一組強大的數據分析工具，稱為“分析工具庫”，使用分析工具庫可以在用戶建立復雜統計或工程分析時節省許多操作步驟。但由于“分析工具庫”中的分析工具具有很強的專業性，一般在統計學或工程學的特定領域應用得比較廣泛，因此普通的Excel用戶對此“分析工具庫”工具都采取了一種敬而遠之的態度，很少有用戶使用Excel的“分析工具庫”功能及其提供的內容豐富的函數。其實在Excel的“分析工具庫”中包括了許多非常實用的函數，利用這些函數可以幫助我們方便地解決許多Excel實際應用中的難題。

Excel以其簡便易學已為大多數研究人員所掌握，其中的“分析工具庫”能做一些常用的統計處理，我們只要針對實際問題找到對應的分析工具就可以了。

鑒于Excel具有強大的數據處理與統計功能，而在藥學研究中，血藥濃度的計算、藥動學參數的求解、給藥方案的設計、數據設計及組織管理、繪制圖表等，需要進行大量而繁瑣的數據處理、繪制各式圖形。在醫學數據的處理上，數據的統計縫隙也是非常重要的。電子表格處理系統Microsoft Excel for Windows是具有強大的數據處理及管理、圖表繪制和打印等功能的軟件，該系統操作簡單，提供數據的動態顯示和報告，數據分析工作直觀，圖表與Word等字處理軟件兼容性好，能相互切換，可以方便地用于醫學和藥學研究的數據處理。

2 數據分析工具的應用

2．1 描述統計 “描述統計”分析工具用于生成源數據區域中數據的單變量統計分析報表，提供有大數據趨中性和離散性的綜合信息［1］。

2.1.1 示例 某醫院用中藥治療青光眼的試驗中一些患者眼壓的變化，用“描述分析”對這組數據進行基本的統計分析。

2.1.2 操作步驟 因為改統計分析軟件操作界面比較簡單直觀，只要按照題目的要求填寫相應的數據即可得到所需的結果，這里就不再贅述了。輸入界面如圖1所示。圖1 “描述統計”輸入操作界面(略) 匯總統計結果可以包含：平均值、標準誤差（相對于平均值）、中值、眾數、標準偏差、方差、峰值、偏度、極差（全距）、最小值、最大值、總和、總個數、最大值（#）、最小值（#）和置信度［2］。

2．1．3 結果分析 如圖2所示，輸出了實驗數據所需的各種統計結果，以備醫務工作者分析患者的病情。 圖2 描述統計分析結果(略)

2．2 t檢驗 實際工作中，除需要判斷某種處理結果與某一已知結果間的差異外，還需比較兩種處理的效果，即比較兩個樣本總體的統一參數的差異。本節將討論Excel“統計分析”工具包中的t檢驗。適用于等方差、異方差和成對數據的情況。

2．2．1 t檢驗 雙樣本等方差假設。等方差假設這個分析工具可用來確定等方差的兩個樣本均值是否相等或均值差是否等于給定值。

示例：考察一組成年男女體重的數據進行檢驗分析。要求用t檢驗來驗證兩組體重數據的均值差是否為20。

2．2．2 操作過程 打開t檢驗工具的對話框，按要求填入相應的檢驗參數，如圖3所示。 圖3 t檢驗：雙樣本等方差檢驗(略)

2．2．3 結果分析 統計分析結果如圖4所示，從中可以得出分析結果為T統計量（0.020046449）小于雙尾臨界值（1.972016435），也小于單尾臨界值（1.652585979）；而相應的雙尾概率高達0.984026506，單尾概率也達到0.492013253。所以可以有把握地認為均值差等于給定值20。

2．3 方差分析 方差分析是數理統計中重要的組成部分，在統計實踐中也有著廣泛的應用。由于方差分析的運算量隨著變量的增多呈幾何級數增長，如果不使用計算機，很難完成大規模數據的方差分析。在應用統計學的幾個主要領域里，方差分析也是惟一無法直接用Excel 2002中的函數完成的科目（當然，如果耐心地對每組數據逐個進行計算，也可以用函數實現，但繁重的運算會使得工作效率變得很低，錯誤率增大）。

方差分析主要分為單變量方差分析、無重復雙變量分析和有重復雙變量方差分析。Exce1 2002在“統計分析”工具包中就對應地提供了這三個工具。下面僅介紹單因素方差分析。

單因素方差分析的作用是通過對某一因素的不同水平進行多次觀測，然后通過統計分析判斷該因素的不同水平對考察指標的影響是否相同。從理論上講，這實質上是在檢驗幾個等方差正態總體的等均值假設。單因素方差分析的基本假設是各組的均值相等。

2．3．1 示例 進行某化學合成反應時，為了解催化劑對收率是否有影響，分別用5種不同的催化劑獨立地在相同條件下進行試驗，每種催化劑實驗4次，要求用方差分析判斷催化劑對收率是否有影響［3］。

這是一個典型的單因素方差分析問題，催化劑是一個因素，而不同的催化劑可以視作該因素的不同水平。

2．3．2 操作過程 將原始數據輸入工作表，打開單因素方差分析對話框，按要求填寫選項。

轉貼于

2．3．3 結果分析 統計分析結果如圖6所示，從中可以得出分析結果為

運算結果分成概要和方差分析兩部分。

概要：返回每組數據（代表因素的一個水平）的樣本數、合計、均值和方差。

方差分析：返回標準的單因素方差分析表，其中包括離差平方和、自由度、均方、F統計量、概率值、F臨界值。

分析組內和組間離差平方和在總離差平方和中所占的比重，可以直觀地看出各組數據對總體離差的貢獻。將F統計量的值與F臨界值比較，可以判定是否接受等均值的假設。其中F臨界值是用 FINV函數計算得出的。本例中F統計量的值是10.34346，遠遠大于F臨界值3.055568。所以，拒絕等均值假設，即認為5種催化劑的對收率差異有顯著性。從顯著性分析上也可以看出，概率為0.000317，遠遠小于0.05。因此也拒絕零假設。

3 討論

數理統計方面的軟件應該說目前為止比較流行的軟件也有一些，如SPSS、SASS、STATISTICA等等，但這些軟件一是專業性比較強，艱深難懂，操作起來比較麻煩，且基本上是英文版的，對于一般人來講還使用起來會覺得不方便的，二是軟件價格過于昂貴［4］。

Excel是微軟公司出品的辦公系列軟件，是很多人非常愿意使用的軟件，所以它的普及程度比較高，即使是人們沒有太多的使用Excel的許多高級應用，學習起來也會比其他的專業軟件得心應手一些。

Excel中的“數據分析工具”智能地同步引用了多個統計函數對樣本數據進行分析，可同時返回所希望的多個分析結果甚至圖表，使醫藥工作者在進行科學研究及實驗數據處理時不再忙于繁雜的數據計算過程，而更加專注于試驗設計，計算（分析）結果的編輯打印則更便于資料的存檔和交流。

本文只引用了幾個應用Excel“數據分析工具”進行醫藥數據統計的實例，其實Excel“數據分析工具”還有好多種統計分析工具，它們能夠進行非常復雜的統計計算，這種計算功能非常強大，如果采用人工計算會費時費力，得不償失，比如，回歸分析，方差分析以及各種檢驗統計分析等等。Excel友好的界面，清晰的統計分析結果，使醫藥工作者在使用Excel的“數據分析軟件”時會感到非常的方便快捷，靈活實用。由于論文篇幅的限制，Excel“數據分析工具”的其他應用實例就不在這里贅述了。

參考文獻

1 王曉民.Excel 2002高級應用—數理統計.北京：機械工業出版社，2003，214.

2 徐秉玖.藥物統計學.北京：北京醫科大學出版社，1999，6-7.

第2篇

當我們在Excel 2013選擇數據之后，右下角會出現一個圖標，這就是Excel 2013提供的快速分析工具，也可以按下“Ctrl+Q”組合鍵激活該工具。這里提供了格式、圖表、匯總、表、迷你圖等五大功能，雖然這些功能也可以在相應的選項卡獲取，但查找相對麻煩。

以“格式”選項卡為例，這里提供了數據條、色階、圖標集、大于、文本包含、清除格式等功能按鈕，鼠標移到“圖標集”上，我們會看到不同的圖標風格（如圖1），預覽滿意之后即可應用?！皥D表”選項卡則可以預覽不同風格的圖表效果，從而幫助你快速創建相應的圖表，例如使用散點圖（如圖2）。如果需要查看更多的圖表，可以點擊最右側的“更多圖表”按鈕。最常用的操作當然是“匯總”下的求和、平均值、計數、匯總百分比、匯總，相信這也是絕大多數朋友接觸最多的操作。在選擇相應的功能之后，Excel 2013會在相應的位置上添加一行列出所得出的結果，比如平均值（如圖3），點擊“>”按鈕還可以選擇更多的匯總功能?！氨怼边x項卡提供了表、數據透視表、其他等功能選項，可以快速創建非常美觀的圖表?！懊阅銏D”的效果就不用多介紹了吧？

簡而言之，借助Excel 2013的快速分析工具，我們可以在最短時間內快速實現相應的操作，而且是提供充分預覽，從而提高操作效率。

午后的三點一刻是下午茶的時間，忙碌了一天，現在放下手中的工作，稍稍休息一會兒吧。

首先，我們來聽一首歌，一首很適合在午后時分聽的歌：《Down at the coffee shop》，這是一首甜膩膩的歌，就好像草莓味的水果糖。尾音和間隙處銜接非常緊密，她粘粘的唱，那大家就粘粘的聽吧。再來一杯有著玫瑰香的泡泡水，清淡、回味。就讓一個小清新的午后由此開始吧……

伴著這甜甜的音樂，我們先來看一個小故事吧。有個小男孩，有一天媽媽帶著他到雜貨店去買東西，老板看到這個可愛的小孩，就打開一罐糖果，要小男孩自己拿一把糖果。但是這個男孩卻沒有任何動作。幾次邀請之后，老板親自抓了一大把糖果放進他的口袋中?；氐郊抑校赣H好奇地問小男孩，為什么沒有自己去抓糖果而要老板抓呢？小男孩回答很妙：“因為我的手比較小呀！老板的手比較大，所以他拿的一定比我拿的多很多！”

第3篇

現以學?？荚嚦煽優槔?談談經常需要分析的幾種數據指標。例:某次考試成績(以3個班,每個班按7名學生為例)如圖(1):

問題:

1.每名學生總分班名次和年級名次;

2.各班各學科平均分;

3.各科優秀線(總人數的20)及各班優秀人數。

解答:

Step1:選中單元格O2,輸入公式“=SUMPRODUCT(($D$2:$D$22=D2)*($N$2:$N$22>N2))+1”,回車,得結果3,向下填充到O22,學生總分班級名次已完成。

Step2:選中單元格P2,錄入“=RANK(N2,N$2:N$22)”(不含引號,下同),回車,得結果3。用填充句柄把單元格P2向下復制到P22,學生總分年級名次已完成。結果如圖(2):

說明:如果希望在數據表班無序的狀態下進行按班級排名,請使用SUMPRODUCT公式:“=SUMPRODUCT(($D$2:$D$22=D2)*($N$2:$N$22>N2))+1”

RANK函數返回某數字在一列數字中相對于其他數值的大小排位。它的函數表達式是:RANK(number,ref,order)。

Step3:選中單元格E25,輸入公式“=AVERAGE(IF(($D$2:$D$22=$D25)*(E$2:E$22""),E$2:E$22))”,按Ctrl+Shift+Enter結束,向右填充至N25,接著向下填充至E27:O27,結果如圖(3):

說明:數組公式{=AVERAGE(IF(($D$2:$D$22=$D25)*(E$2:E$22""),E$2:E$22))},表示計算D2:D22等于D25且E2:E22不為空的數值的平均數。

Step4:選中單元格E30,錄入“=PERCENTILE(E2:E22,0.8)”,回車,得結果106,填充至N30,得到各科優秀線,見圖(4):

說明:PERCENTILE函數返回數組的K百分比數值點,可以使用此函數來建立接受閾值。它的函數表達式是:PERCENTILE(Array,K)。

Step5:選中單元格E33,輸入“=SUM(($D$2:$D$22=$D33)*(E$2:E$22>=E$30))”按Ctrl+Shift+Enter結束,得結果3。填充至N30,再將區域E30:N30向下填充至區域E30:N35,見圖(5):

注意:數組公式中的花括號是不能在編輯欄錄入的,按Ctrl+Shift+Enter結束,自動生成前后花括號,表示該公式為數組公式。在數組公式中,“和”與“或”不是用 AND和OR來表示的,而是用運算符號“*”和“+”來表示“和”與“或”。邏輯值參與運算時,TRUE=1,FALSE=0。

第4篇

【關鍵詞】Excel數據分析；項目驅動教學；專業能力培養

一、概述

按照“以就業為導向，以服務為宗旨”的職業教育目標，高職院校培養的學生應當具有解決實際問題，具有自我學習、持續發展的能力，具有創新和創業的能力。其中，“解決實際問題”是高職學生能力培養的第一目標。當今社會，計算機應用能力是信息化社會發展的需要，目前許多高職院校都開設了Mi

crosoft　0ffice辦公軟件等方面的課程，在于培養學生較基本的計算機應用能力，解決一些日常工作的實際問題。其中，電子表格Excel是日常辦公中使用最廣、掌握相對較難的一個軟件，它具有較強的數據處理與數據分析能力，豐富的圖表功能，能夠完成財會金融數據處理、人力資源管理或生產管理等等。并且Excel以其友好的操作界面和強大的數據分析功能受到了眾多企業和個人的青睞，利用Excel進行管理和決策已成為辦公人員日常工作的一部分。許多高職院院校開設了計算機應用基礎等類似的課程，這類課程中Excel的學習更注重的是學生Excel的基本應用能力，能夠制作表格、能夠使用簡單函數、能夠掌握排序、篩選、分類匯總等Excel基本數據處理工具的使用。利用Excel對企業產品市場銷售數據、生產數據等做出快速全面的預算，通過分析、比較這些數據，不斷改進原有方案，使企業的生產經營活動始終處于最佳狀態，這對提高企業競爭力有著非常重要的現實意義，而學生運用Excel進行數據分析作為管理和決策依據的能力卻非常有限。

二、教學內容的設計

職業教育課程的內容必須以職業活動為導向，因此Excel數據分析的教學內容，都應緊緊圍繞職業能力目標的實現，取材于職業崗位活動和實際工作流程。Excel作為一個工具，最終目的是為各個職業崗位服務，針對不同的專業，Excel數據分析項目的設計應貼近不同的實際崗位。同時，針對不同專業的學生，應設計不同的授課側重點、教案，引導學生使用Excel來完成其專業課程任務，使學生在實踐中體驗成就感，因而產生積極的學習興趣，達到優良的教學效果。在教學中多采用項目驅動的教學方法。項目驅動教學模式針對不同專業的學生根據課程內容選用不同的項目，這樣有利于學生把Excel和專業知識相結合，再將項目分解、結合，學生通過合作討論來分析項目、搜集資料、確定方案步驟，直到解決問題。這一過程是培養學生解決實際問題的能力的有效途徑。例如，醫藥高職學校學生在用Excel進行醫療數據統計處理時，可采用“配對t檢驗”這樣具體的項目，將Excel數據分析工具庫的19個模塊以及使用Excel進行數學分析的具體操作等融入項目中；房地產專業可設計項目“抵押物價格評估”，分小組確定不同方案對抵押物進行評估，并進行比較；財務管理專業學生的教學可通過完成“賬務管理系統”這樣具體的項目，結合Excel的圖表數據處理功能，實現完整的財務指標體系分析，培養學生使用Excel數據分析從事財務管理工作的能力。

三、教學組織實施

下面，本文以金融專業中最常見的貸款問題為例，進行“制作適合任何利率的住房貸款分期付款計算器”項目設計與實施。（1）具體項目設計。項目設計的原則具有典型性與可操作性，并盡量貼近實際生活，便于學生的理解并能真正解決實際生活的某些問題。因此設計“制作適合任何利率的住房貸款分期付款計算器”項目。該項目情境引入如下：由于住房貸款分期付款的計算比較復雜，所以購房前的決策難度也較大。制作一款快速計算出不同房屋類型和不同付款方式下的月還款額、總還款額及利息總額的萬能計算器，以輔助個人購房貸款決策，具有很強的現實意義。（2）項目的分析。將該項目執行過程按照階段性進行任務劃分，形成“政策背景”、“分期付款分析”、“貸款方式選擇”共三個任務，三個任務從簡單到復雜，并有密切的關聯關系。任務一了解項目的行業背景知識，為項目的執行做好準備；任務二難度相對加大，利用Excel的函數完成月還款額的計算，為任務三的個人決策提供依據。（3）教師的具體引導。按照新職教理念，在教學中應充分體現“教師引導，學生為主體”這一教學模式。引導學生分析問題，進而提出解決問題的思路。教師演示和講解注意應主要講解解決問題的思路、整體概念和整體框架。在任何項目執行過程中，均會涉及到專業、行業知識等，因此學生收集資料，準備好項目背景知識是很重要的第一步。在任務“政策背景”中，需要了解目前我國各大銀行及金融機構的住房貸款方法，如商業性個人住房貸款、公積金個人住房貸款、等額本息還款、等額本金還款等具體含義及實現的數學模型，為后續任務的具體實現作為鋪墊。在該項目的“分期付款分析”任務中，財務函數作為新知識點引入，教師可做適當講解與演示。對年金函數PMT（是基于固定利率及等額分期付款方式，返回投資或貸款的每期付款額）進行介紹，并對比年金函數PMT學生自主學習現值函數PV（即從該項投資開始計算時已經入帳的款項）、期望值函數Fv（在最后一次付款后希望得到的現金余額）、總投資期函數Nper（即該項投資的付款期總數）等等，因為這一系列函數常用于處理貸款問題，彼此之間關聯度較大。在任務“貸款方式選擇”中，可讓學生分組討論，得出解決方案。一般該任務學生會采用IF函數多層嵌套與窗體來實現。在學生的討論與嘗試過程中，會有普遍存在的疑問，教師可針對學生的典型問題進行引導。同時，部分學生有比較新穎的方案，可讓學生將自己的實現過程與解決方案向同學做介紹，鍛煉學生的語言表達能力。該項目的執行過程，充分體現學生為主體與教師的引導，起到對學生綜合能力培養的作用。（4）學生考核與評價?？己耸窍鄬δ繕硕缘??？己藢W生使用Excel進行數據分析的能力，解決實際問題的能力，因此應重過程考核，使用“任務”對學生進行考核。例如，該項目中，項目任務的完成進度、小組成員之間的協作情況、學生對項目展示的表達能力等等均可作為考核的內容。

四、主要問題的思考

（1）項目設計的關鍵性。在學生Excel數據分析能力的培養中，項目的設計是最關鍵的一步。能力的培養必須在教學中進行，教學時間的分配必須合理，項目過大、過難均會影響到教學時間的掌控，從而影響教學的效果。并且，由于教學的對象是未接觸實際項目的學生，因此項目應容易理解并盡量貼近實際生活，能解決實際生活的問題，才能真正體現Excel數據的分析是為管理和決策起指導意義。（2）對教師能力的更高要求。Excel教學的教師一般都是計算機基礎課的教師，而在教學過程中要求項目與專業相結合，將Excel作為學生專業學習的工具，這就要求計算機教師能認真了解該專業的基本知識，主動了解該專業的最新動態與技術，關心該專業學生的就業動向與行業規則。對教師的行業知識提出了更高的要求。

五、結語

Excel電子表格，作為基本的工具軟件應用越來越廣，當Excel與專業相結合時發揮出了巨大優勢。因此，高職院校學生能力培養的改革過程中，應遵照“以就業為導向，以服務為宗旨”的職業教育目標，重視學生運用Excel進行數據分析作為管理和決策依據的能力培養。

參 考 文 獻

第5篇

摘 要： 目的：編寫并驗證基于Excel的藥動學數據分析通用程序。 方法：利用Excel的內置函數、規劃求解工具和VBA語言編制包括靜注1房室、靜注2房室、靜注3房室、非脈管1室、非脈管1室（有時滯）、非脈管2室、非脈管2室（有時滯）、非房室模型分析、生物等效性分析以及緩控釋制劑體內外相關分析共10個藥動學數據分析模塊，結合文獻數據對比利用該程序以及3P87和WinNonlin軟件處理得到的結果。 結果：成功編制簡明藥動學數據處理程序――PKSolver 1.0，該程序與3P87和WinNonlin軟件相比，所有藥動學參數求算結果和模型選擇判據結果基本一致。 結論：該程序可參考用于常見藥動學數據分析，更多的藥動學數據分析模塊尚待進一步開發。

關鍵詞： 藥動學； 數據分析； Excel； PKSolver 1.0

目前在藥動學數據處理方面有很多專業軟件可供選擇，如使用最為廣泛的WinNonlin和3P87/97程序等，使用這些功能強大的專業軟件，即使是常規的藥動學數據處理，也要進行復雜的操作，而大部分新藥研究部門的科研人員往往畏懼于學習專業軟件的操作和設置。Excel是使用最為廣泛的統計軟件，具有界面明晰、操作方便的優點，本研究在充分挖掘Excel的VBA編程語言的基礎上，完全以Excel為平臺，編制了藥動學數據分析程序――PKSolver 1.0。同時，參照國內外權威藥動學數據處理程序的結果，對本程序的藥動學數據計算能力進行了評價，程序操作極其簡單。程序的編制擴展了Excel在藥動學數據處理中的應用，對于擴大藥動學基礎理論的實際應用，提高基層藥動學研究水平具有一定的參考意義。PKSolver 1.0程序目前共包括10個模塊，分別為靜注1室、靜注2室、靜注3室、非脈管1室、非脈管1室（有時滯）、非脈管2室、非脈管2室（有時滯）、非房室模型分析、生物等效性分析（雙交叉）以及緩控釋制劑體內外相關分析。限于篇幅，本研究以靜注2房室模塊為例，簡要介紹本程序的設計思想及編寫過程。

1 材料

11 軟件 Microsoft Excel 2002(Microsoft Corporation)； 3P87(The Chinese Society of Mathematical Pharmacology)； WinNonlin 4.1(Pharsight Corporation).

12 數據選自文獻［1］中某藥物靜脈推注給藥后在不同時間點測得的血藥濃度時間數據。

2 方法

21 程序的編制

211 操作運行界面的設計 本程序運行界面主要包括4個部分，分別為數據輸入區、結果輸出區、操作設置區以及圖表輸出區。以靜注2房室模塊為例，程序運行界面如圖1所示。其中數據輸入區、結果輸出區以及圖表輸出區的設置較簡單，分別利用Excel程序的內置函數和圖表向導即可完成，不再贅述；操作設置區是控制程序的主要部位，通過在Excel中添加按鈕、按鈕選項、組合框、文本框等控件，利用這些控件可以方便的進行藥動學參數的選擇和設置，并調用后臺程序進行數據處理和結果輸出。

212 前臺數據的計算 利用Excel的內置函數和單元格引用，可以在操作界面上直接計算出很多中間參數，如“ln(實測濃度)”、“預測濃度”、“ln(預測濃度)”、“殘差”以及“權重”等，程序可以在后臺直接調用這些中間參數，運用VBA程序進行模型的擬合和優化，大大提高程序的運行效率，這種“前后結合”的數據處理方式可部分提高程序的運行效率。

213 優化過程的VBA程序編寫 利用VBA語言編寫大部分優化計算過程是本程序的一個特點，盡管各個模塊的數據處理過程各不相同，但總的來說，每個模塊的后臺數據處理都大概分為以下幾部分內容：①輸入數據的基本合法性驗證。主要包括有輸入時間點的順序是否合法、藥物濃度時間點的個數是否足夠用于相應房室模型分析、藥物濃度時間數據是否配對、是否出現不符合實際情況的數值(如負值或者非數字型字符)等等；②待擬合參數的初始值計算及初始值的合理性驗證。參數擬合結果除與優化方法有關，更重要的是擬合參數初始值的選取，選取恰當的初始值不僅僅能夠加快擬合速度，還能夠避免擬合過程中的溢出現象。為獲得相對準確的初始值，本程序的編制過程中進行了大量的嘗試和改進，除運用最為經典的殘數法估算初始值外，在非脈管給藥房室模型分析模塊中還采用了一些經驗設置，能夠較快地獲得非脈管給藥模型參數的初始值。同時，本程序還對計算得到的初試值進行合理性驗證，并根據驗證結果進行參數擬合或者針對數據特征向使用者提出建議，進一步提高模型擬合的成功率；③參數擬合優化。該部分是程序參數求解的核心部分，以計算的初始值為基礎，Excel自帶的SOLVER加載宏為主要工具，基于GaussNewton迭代的尋優法為核心算法，進行參數的優化求解，為避免出現擬合結果數學上最優，但實際藥動學上不合理的情況(如負值參數的出現)。在擬合過程中，對所有參數的結果以及參數間的相應關系進行了相應的規范和限制，從而保證擬合出符合實際情況且數學上最優的結果，最后對優化結果進行合理性驗證；④二級參數及模型判據的求解。根據輸入的藥動學參數、設置的參數單位以及擬合得到的一級參數，求算出15個二級參數，其單位設置和計算公式參見文獻［2］，9個模型判據按文獻［3］公式計算，分別為r、SS、WSS、R2、WR2、Rsq、S、AIC、SC，所有二級參數和模型判據均在程序后臺調用Excel內置函數計算。

圖1 PKsolver 1.0藥動學數據分析程序運行界面　略

214 輸出報告的程序編制 好的程序應具有友好的操作界面和簡單的使用方法，利用本程序求得所有參數后，只要在運行界面上點擊“報告輸出”按鈕，即可通過后臺啟動Microsoft Word應用程序，新建Word文件，并自動生成完整的數據分析報告，報告生成速度快且操作簡便。

215 其他模塊的編制 本程序中7個藥動學房室模型分析模塊的編制思路基本一致，非房室模型分析、生物等效性分析以及緩釋制劑體內外相關性分析模塊則根據相應內容進行編制，限于篇幅不再詳細介紹。

22 程序的驗證由于程序的模塊較多，僅選取其中的代表模塊，列出其計算結果進行評價，選取文獻［1］中某藥物靜脈推注496mg給藥后在不同時間點測得的血藥濃度時間數據，分別用3P87、WinNonlin和本程序采用2室模型以1、1/C、1/C^2為權重進行模型擬合，所得結果用于評價本程序計算的二級參數。另外，用三種軟件對此數據分別進行靜注1室、2室、3室模型3種權重進行模型擬合，計算AIC值，用于評價本程序計算所得房室模型判據。用PKSolver程序進行模型擬合和參數求解時，僅需輸入“時間血藥濃度”原始數據，在操作設置區中設置好相應參數，點擊“參數求解”按鈕即可完成所有參數的自動求算，再點擊“報告輸出”按鈕即可以生成完整的報告文件。

3 結果

對文獻［1］數據分別采用3P87、WinNonlin和本程序進行房室模型分析的所有結果見表1和表2，三種程序對數據的擬合結果顯示該程序在房室模型參數求算和模型判別上均和權威藥動學軟件非常接近，所求參數基本一致，應用本程序進行簡單的藥動學數據分析具有一定的可靠性，分析結果基本準確。利用VBA語言編程能夠省去大量的繁瑣操作，用計算機代替手工操作，將VBA語言編程應用到藥學數據處理方面的報道甚少［4］，本研究嘗試將VBA語言編程應用于藥動學數據處理，取得了預期的效果。

表1 3P87、 WinNonlin、 PKSolver對文獻［1］數據按靜注二室模型擬合結果的全面比較　略

表2 3P87、 WinNonlin、 PKSolver對文獻［1］數據按不同模型擬合AIC判據的全面比較　略

4 討論

41 程序的核心原理和優點利用本程序進行藥動學數據分析的核心是首先通過前臺界面輸入數據并進行自動初步計算，然后在后臺對數據進行一系列合理性驗證、參數優化求解、計算二級參數、輸出最終結果并自動生成報告文件，所有操作僅需點擊兩個按鈕即可完成，操作非常簡便。本程序完全基于Excel程序內置的VBA語言編制，利用Excel強大的數據處理能力和自動作圖功能，將Excel應用于藥動學數據分析，取得了較好的結果。如表3所示，與國內外常用的藥動學數據處理程序相比，本程序具有界面友好、體積小巧、操作簡單、結果輸出直觀方便等特點。特別是本程序充分挖掘了Excel編制宏程序的自動操作潛力，代替手工操作分析數據，將一系列藥動學數據處理步驟全部集中在一個按鈕上由計算機一步完成，不僅極大的提高了使用方便性，還能避免由于手工處理數據可能帶來的錯誤，這在生物等效性分析和緩釋制劑體內外相關性分析模塊中表現尤為突出，這也是本程序優于一般藥動學處理程序之處。

表3 國內外主要藥動學數據處理軟件部分功能特點的比較　略

42 程序的改進本程序在模型參數的優化時僅能使用GaussNewton迭代尋優法和共軛法兩種方法，運用直觀簡潔的Simplex法或者Marquardt法［5］進行參數優化的VBA程序正在開發之中。另外，PKSolver 1.0目前的版本僅包括最常用的10個模塊，更多的藥動學數據分析模塊正在開發之中，相信通過進一步優化算法、增加模塊有望使本程序的數據分析能力不斷完善，從而為藥學工作者提供一個操作簡單的智能化藥動學數據處理程序。致謝： 感謝美國Pharsight Corporation提供藥動學軟件WinNonlin 4.1試用版!本論文在軟件試用期內完成，我們正考慮通過申請PAL (Pharsight Academic License)計劃獲得軟件注冊。

參 考 文 獻

1 Gabrielsson J， Weiner D. Pharmacokinetic and pharmacodynamic data analysis:concepts and applications. Stockholm， Sweden: Swedish Pharmaceutical Press， 1994，129.

2 Gibaldi M， Perrier D. Pharmacokinetics， 2nd edn. New York: Marcel Dekker， 1982，2~108.

3 Pharsight Corporation. WinNonlin User's Guide. California: Pharsight Corporation， 2003，247~265.

第6篇

關鍵詞：Excel；數據匯總；數據分析

中圖分類號： TP317.1 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）04-0802-03

The Analysis of Variety of Data Aggregation Methods in Excel

LI Hua

（Computer and Network Center， Communication University of China， Beijing 100024， China）

Abstract： Excel provides a variety of data aggregation methods to summarize and analyze large amounts of data. The valuable information can be extracted by these methods to help make decision. This paper introduced several general applications of data aggregation method by detail examples and pointed out the characteristics of each method. It can help users analyze data more efficient in working practice.

Key words： Excel； data aggregation； data analysis

Excel軟件已廣泛應用于各個行業，無論是哪一個行業，只要和數據打交道，Excel幾乎是首選的工具。數據分析是Excel提供的主要功能之一，而數據匯總又是主要的數據分析工具，可以對數據進行由粗到細、由多到少的處理，為管理人員做好決策提供有用的參考信息。Excel提供了多種數據匯總方法，常用的匯總方法有“分類匯總”、“數據透視表”、“合并分析”、“模擬運算表”等。

1 分類匯總

分類匯總是將數據按照某個關鍵詞段分類，并對關鍵詞段值相同的記錄進行匯總的方法。以下面圖1“考勤應扣款計算表”為例子，用分類匯總計算每個部門的基本工資的總和以及扣款合計的總和。

操作如下：先按部門排序（和排序次序無關，可以升序排序也可以降序排序），然后單擊“數據”選項卡的“分類匯總”命令，在“分類匯總”對話框中選擇分類字段為部門，匯總方式為求和，匯總項為基本工資和扣款合計，將得到所需要的匯總結果。

分類匯總的特點：

1）以三級結構的形式顯示出匯總結果和明細數據，既可只顯示匯總數據，也可以根據需要顯示明細數據。

2）不適合進行多級匯總分析。當分類字段增加或對某一個被匯總字段進行多種不同的匯總時，需要完成多級分類匯總，而分級結構的層數增加使得表的結構復雜。如在“考勤應扣款計算表”中計算不同部門、不同職位的基本工資的最大值時或計算不同部門基本工資的最大值和最小值時，需要做多級分類匯總。

3）不能直接“剝離”匯總結果。若要復制匯總結果，簡單的操作方式是單擊分級顯示符號數字2后，選擇匯總結果，在“定位條件”對話框中選擇“可見單元格”，進行復制粘貼到目標區域。

4）當數據源需要更新時，只能在“分類匯總”對話框中選擇“刪除分類匯總”，重新完成分類匯總。

2 數據透視表

數據透視表是Excel提供的可用來快速匯總大量數據的工具，可交互式地進行數據的分析，被公認為是Excel最強大的數據分析工具。

操作如下：單擊目標單元格，選擇“插入”選項卡的“數據透視表”命令，在“創建數據透視表”命令中選擇數據源和數據透視表的位置，在“數據透視表字段列表”窗格中設置篩選字段、行標簽字段、列標簽字段、數字字段以及匯總方式。

數據透視表的特點：

1）運算速度快，與函數相比，計算速度提升很快，可以認為是Excel計算速度最快的功能。

2）布局結構非常靈活，修改非常方便。可以用不同的角度對數據進行匯總，可以對多個匯總字段進行匯總，也可以對同一個被匯總字段設置不同的匯總方式，還可以增加計算字段或計算項。

3）數據透視表的數據源可以是數據列表，也可以是數據庫等外部數據源，也就是說可以直接根據外部數據源創建數據透視表，這是其他匯總方式所沒有的特點。

4）數據透視表不能自動更新，當需要更新時，需單擊數據透視表工具中的“刷新”按鈕。

數據透視表功能非常強大，是用戶首選的匯總工具，但使用時也有一些缺陷。如：

1）Excel 2007開始，數據透視表創建時不能以多重合并計算數據區域為數據源。若需要使用此項功能，只能自定義功能區，自行添加“數據透視表和數據透視圖向導”按鈕，并單擊此按鈕創建數據透視表。

2）數據透視表對數據透視圖的格式有一定的限制。如數據透視圖的圖表類型不能是XY散點圖、股價圖及氣泡圖等，當對數據透視表進行篩選或刷新時，數據透視圖的有些自定義格式會受到影響。

3 合并計算

合并計算是大家不太熟悉的一個匯總工具。以圖1為數據源，利用合并計算工具計算每個部門的基本工資的總和以及扣款合計項目的總和。

操作如下：先用鼠標單擊目標單元格，再單擊“數據”選項卡的“合并計算”按鈕，在“合并計算”對話框中設置參數，如圖2所示，得到的合并計算的結果如圖3所示。

合并計算的特點：

1）選中“創建指向源數據的鏈接”復選框，結果以二級分級結構的形式顯示出匯總結果和明細結果，且計算結果隨著數據源的改變自動更新。若沒有選中此復選框，結果將以二維表格的形式顯示，不能顯示明細數據，結果也不能隨著數據源的改變自動更新。

2）合并計算效果有一點類似于一級分類匯總，但合并計算比分類匯總方便，不需要排序，且匯總結果和數據源是分開的。

3）適合于匯總多個獨立的數據列表，可計算同一工作簿不同工作表或不同工作簿不同工作表中的數據，前提條件是這些數據所在數據列表具有相同標簽，而且合并計算前工作簿文件需要打開。如匯總12個月每個部門基本工資的總和以及扣款合計的總和，而每個月的明細數據在不同的工作表內。操作時，選擇目標單元格，在“合并計算”對話框中將每一張工作表的數據區域添加到引用區域中，標簽位置選擇“首行”和“最左列”。

操作時注意，當創建鏈接時，存放合并計算結果的區域不能位于數據源所在的工作表中。

4 模擬運算表（也稱數據表）

模擬運算表是Excel提供的假設分析的數據分析工具，可以分析模型中參數值的改變對結果的影響。如果要考察一個參數值的改變對結果的影響，則可以使用單變量模擬運算表。如果考察兩個參數值的改變對結果的影響，則可以使用雙變量模擬運算表。在實踐中，也可以用模擬運算表進行數據匯總。

下面以圖1為數據源，用雙變量模擬運算表匯總不同部門、不同職位的人數。這時部門可能的值和職位可能的值就是兩個可變的參數值，公式中用數據庫函數計算某一個部門某一個職位的人數。

操作如下：在數據列表區域外，創建數據庫函數的條件區域。設條件區域為A18：B19，其中作為條件值的A19單元格和B19單元格的值各自輸入某一部門和某一職位的值，這兩個單元格在模擬運算表中是兩個變量參數。選擇某一目標單元格A22，輸入數據庫函數=DCOUNT（A2：F16， “基本工資”，A18：B19），并以A22為交叉點，在連續的行區域和列區域中輸入部門和職位可能的值，在“模擬運算表”對話框的“輸入引用行的單元格”中輸入$B$19，“輸入引用列的單元格”中輸入$A$19，如圖4所示。

若只需匯總每個部門的基本工資的總和以及扣款合計的總和，則可以利用單變量模擬運算表計算，公式中可以使用SUMIF函數或DSUM函數。

模擬運算表的特點：1）模擬運算表需自行設計，公式和參數的位置以及公式的內容等。結果區域為數組，不可以單獨修改某一個匯總數據。2）布局上不如數據透視表靈活，但可以用來描述和分析被匯總字段的值隨著匯總參考字段也就是分類字段的值變化的函數關系。當使用數據庫函數進行分類統計時，不需要建立多個不同的條件區域，只需要一個條件區域即可。3）數據源改變時，結果也會自動更新。

5 結論

本文介紹的Excel數據匯總方法，各自有不同的特點，適合于不同的情況。即使是數據透視表工具也不是萬能的，也有局限性。因此，在實踐中用戶應從實際需求出發，綜合考慮運算速度、布局、數據更新、數據的圖形表示等方面的因素，合理選擇最適合的工具，才能達到最好的效果。

參考文獻：

[1] 陳景惠. 對Excel數據匯總教學方法的探討[J]. 硅谷，2009（4）：166：167.

第7篇

一、教學前期準備

本案例是北京市海淀區實驗教材《信息技術》初中上冊中的第二單元―電子表格的起始課。本單元要求學生能夠應用電子表格進行數據分析和評估，從確定主題―采集數據―建立表格―數據分析―到得出結論。本課主要任務是了解電子表格的特點，掌握創建表格的方法。

1.學生情況分析

本案例是初一年級第二學期的內容，學生經過中小學合計4年半的課堂學習和課后練習，已經熟練掌握了辦公軟件中的Word和PPT的基本操作，對Microsoft Office軟件環境較為熟悉，并且初步具備了一定的自主學習能力和小組合作學習能力，樂于探索，樂于實踐，這些都是課堂教學順利高效進行的有利因素；但是學生此時也同樣具有缺乏耐心、急于求成的特點，這對學生通過探究進行自主學習是個不利因素。根據以往的經驗，學生從圖像處理單元過渡到電子表格單元時有一定的心理落差，往往學習興趣不高。

(分析：教師首先分析學生的知識儲備，學生已經掌握了辦公軟件中Word和PPT的基本操作對新軟件的學習有正遷移作用，所以教師確立了自主學習的教學模式，讓學生能夠主動探究和構建知識體系。并且根據學生的心理特點，把如何激發學生學習興趣確定為本課的基點，從興趣出發教師設計了一系列的任務案例，使得學生在完成任務的過程中掌握知識與技能。由此可見，教學設計應該在分析教材、學生的基礎上，了解并尊重學生的需要，從“學生的需要”出發，確定教學目標，設計教學案例。)

2.教學目標

針對學生情況和本課的教學內容要求，確定如下教學目標：

知識與技能：學會從搜集的素材中，分析、整理、提取有效數據；掌握使用Excel創建表格的方法，合理設置表格標題、表頭項目。

過程與方法：在整理從實際生活得到的數據的過程中，體會分析數據關系、提取有效數據的方法；在嘗試交流過程中，提升自主學習和小組學習的能力。

情感態度價值觀：通過創設“節水視頻”的情境，引發關注全球水資源短缺的問題，建立“世界有我，節水由我”的節約環保觀念。

教學重點：從搜集的素材中，分析、整理、提取有效數據；根據實際需要創建表格，合理設置表格標題和表頭項目。

教學難點：分析整理數據，設置表格標題和表頭項目。

(分析：教學目標處于核心地位，教學中的諸多因素都是圍繞教學目標，為教學目標服務。在教學中，教師所要做的第一步就是從學生的需要出發，在把握教材的基礎上，設定教學目標，明確教學重、難點，使教學活動圍繞教學目標展開。

本節課教學目標遵循了新課程標準的三維目標，描述清晰、全面而又富有學科特點。首先，教學目標的表述是以學生為主體，并且闡述了通過整理實際生活中的數據的過程，掌握分析數據關系、提取有效數據的方法。其次，在教學目標的描述上合理運用行為動詞，如學會、體會等，便于操作，同時對行為動詞的使用條件進行了界定，便于實施和測量，為后期教學策略以及教學評價的選擇提供了依據。

由于學生已經掌握了Word和PPT的基本操作，對Excel的基本界面不會陌生，所以本課的教學重點為學會從搜集的素材中，分析整理提取有效數據，以及根據數據合理設置表格標題和表頭項目，更注重讓學生體驗數據處理的過程。)

二、教學過程設計

本案例從世界水資源危機導入，讓學生面對一個個問題，在解決問題的過程中學會方法。本案例的教學流程如圖1所示：

1.創設情境，引出課題

教師播放有關“水資源危機”的視頻文件，并提出問題：在此短片中，引用了大量的什么資料給你留下深刻的印象？使用這種資料來說明水資源危機的好處是什么？

學生觀看視頻文件，思考何種信息起到了加深印象的作用，并嘗試歸納數據的作用。

教師引出課題從這節課開始，我們將學習第三單元――數據處理與分析初步，使用的軟件是專門處理數據的，這個軟件的名字是Excel，并提出問題Excel作為Office家族中的一員，它的界面和Word有什么相似之處和不同之處？

(分析：教師精心準備了“水資源危機”的視頻文件，使學生關注全球水資源短缺的問題，同時也感受到數據更能清楚地表明水資源的現狀，激發學生深入研究數據的興趣。同時借助與Word軟件的對比，利用學生已有的知識結構，同化新知識，構建知識體系。)

2.提出問題，合作探究

教師引導學生打開“課堂練習”文件，提示學生使用“工作表導航按鈕”(學生可以參考演示文稿上的圖示)瀏覽工作簿中的各張工作表，并給出小組思考題：此文件(工作簿)當中有多少張工作表？這些工作表之間有什么共同之處嗎？修改單元格中的數據，圖表會有變化嗎？

學生打開課堂練習文件，嘗試探索“工作表導航按鈕”的用法，打開工作簿中包含的各張工作表，初步認識工作簿和工作表，思考教師提出的問題。并且修改數據，觀察結果，體會Excel“牽一發動全身”的含義。

教師在學生小組討論的基礎上，適時進行總結：Excel和Word與PPT軟件都是Office辦公軟件，它們界面相似，都用來展示、呈現信息，但是Excel更重要的用途就是能夠對數據進行加工、處理和分析(用途)。

(分析：由于大部分學生第一次接觸Excel軟件，當看到修改數據后，相應的圖表發生變化時，會激起學生進一步探究的興趣。最終學生在操作實例的過程中，逐步熟悉Excel的界面，自主探究Excel的操作方法。學生在嘗試探究的過程中，重新構建對Excel的認識，并且通過小組交流、師生互動，得出結論：Excel分析數據、制作圖表不僅僅是為了展示和呈現信息，更重要的用途是能對數據進行加工、處理、分析。教師設計的小組交流環節，既鼓勵學生大膽嘗試，又培養了學生樂于分享的意識，為今后的合作學習打下基礎。)

教師進一步提出問題：觀察課堂練習中兩張工作表，找出共性，如圖2所示。思考是否可以在Word中完成？

學生經過組內梳理、交流，逐步清楚找出工作表的共性：都有標題、表頭、數據。在Word中嘗試后發現，在Word中制表最大的問題是修改數據，圖表不會產生相應的變化。

(分析：通過引導學生觀察分析兩張工作表的共同之處，培養學生仔細認真地學習態度，并且為后續創建表格打基礎。通過與Word中制作表格的對比，使學生感受到電子表格的特點和作用。)

3.教師引領，創建表格

教師提出新的問題：既然Excel具有強大的數據處理與分析功能，那么數據從哪里來？學生根據以往經驗提出各種數據來源，師生共同歸納總結數據來源：直接或者間接途徑：直接途徑，第一手資料，例如做些社會調查，直接從社會中了解情況、收集資料和數據。或者從其他途徑獲得第二手資料。(例如上網查找資料，從新聞、報紙、雜志、文獻等渠道獲取數據)。這兩種方法，大部分情況下是要綜合使用的。

(分析：數據的來源非常重要，這直接影響數據分析得出的結論是否真實、準確，關注數據來源對于后續的研究專題的順利開展來說是個保證。培養學生做學問認真的態度。)

具體案例：前面觀看的視頻中存在大量的數據，分別從不同方面描述了水資源短缺的現狀，方便在一張表中呈現嗎？有些我們需要的數據還不完整，怎么辦？

教師引領學生從視頻中，提取出需要的數據，分析數據之間的關系，確定表格標題，并且按照數據的共性特點設計出表頭名稱，將標題和表頭分別填寫到合適的單元格中，如圖3所示。

(分析：從素材中分析整理提取有效數據，合理設計標題和表頭是本課的重點，但是學生以往這方面經驗較少，不足以支撐自主探究。因此教師通過具體實例分析，引領學生學習獲取數據、處理數據的方法。)

4.小組合作，自主學習

教師布置探究任務，每個小組根據自己的情況，選擇完成一個關于用水情況的電子表格，并分析數據，得出結論，如圖4所示。

(分析：由于學生程度參差不齊，教師在安排綜合任務時要考慮分層教學。①知識的分層―根據對教材的把握，哪些知識是每個學生需要掌握的保底知識，哪些是提供給有一定能力的學生學習的提高、拓展知識，本課美化工作表就屬于提高任務；②學生的分層―根據學生的認知水平和接受能力進行分層，對不同層次學生要求不同。這兩個不同方面的分層結合在一起融入到連貫統一的教學情境中，為處于不同能力水平的孩子提供不同的發展空間。)

5.交流小結，評價反饋

本案例的最后一個環節是作品展示交流和評價反饋。教師根據巡視記錄的結果，選擇2～3組有代表性的作品進行評價和總結。對共性問題做出說明，建議學生翻閱教材解決或者等待教師在后續課程中給予解決。并組織學生利用網絡提交表單的形式開展自評和互評，評價表如圖5所示。

(分析：設計的評價方式注重將新課改提出的形成性評價與終結性評價相結合、自我評價與他人評價相結合的評價方式；實現了多元化的評價主體，如師評、自評與互評；以及評價內容多樣化，教師不僅對學生的任務完成情況以及最終作品進行了評價，而且關注了學生在學習過程中所表現出來的學習態度等方面。并且基于網絡提交表單方式的評價方法非?？陀^、準確、快捷，不僅便于學生再次梳理強化知識，而且幫助教師更加準確客觀了解學生學習情況，從整體上看到每個問題的選項情況，從而了解整個班級、整個年級的學習情況，對教師在后續課程中進行有針對性的調整提供了第一手數據資料。)

三、結束語

本案例從學生的需要出發，在分析學生情況和教學內容的基礎上制定教學的目標，確定教學的起點，引導學生利用已有的知識、經驗，探究新軟件的使用方法。在探究學習過程中，使學生經歷了提出問題、分析問題、解決問題的過程，掌握解決問題的方法、形成技能，幫助學生把新舊知識經驗構建成整體一貫的知識體系，體現了信息素養的培養。

參考文獻

[1] 中華人民共和國教育部.關于印發《基礎教育課程 改革綱要(試行)》的通知[S].教基[2001]17號

第8篇

[關鍵詞] Excel； SQL；數據透視表；管理；教學

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 16. 083

[中圖分類號] G64 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）16- 0140- 06

教學管理中，經常要對大量的數據進行分析、匯總，由此也產生了大量的管理軟件，但是，軟件再多，畢竟無法解決層出不窮的新問題。因此，管理人員掌握常用的數據庫軟件的使用，可以及時、較好地解決實際工作中的各種問題，提升工作效率。在眾多的數據庫軟件中，Excel作為普及度最高的軟件，擁有著強大的數據管理分析功能，而且隨著軟件的升級，加入了更多、更強大的功能，掌握好Excel的使用、充分運用其功能，將成為解決實際問題的“利刃”。本文以多次考試成績的匯總、分析為例，提出應用Excel解決類似問題的思路，并詳細講解實際操作方法。還要指出，本問題的解決，還可應用于公司銷售業績、進出貨物管理等多種情形，因此具有相當的普適性。

1 提出問題

大量來自不同地區的人員參加考試，每次組織綜合科目和不同的專業科目考試，同時通過綜合科目和某一專業科目才能取得該專業執業證書，沒通過相關科目的人員可能再參加后面批次的考試，要求匯總分析每一次考試和幾次考試的人員通過情況和地區通過情況，整理出幾次考試后可取得執業注冊證書的人員名單，分析每一考試科目的總體通過情況。

2 思路分析

解決該問題的難點在于整理執業證書人員名單時，必須通過綜合和專業考試科目，而這兩個科目不一定是在一次考試通過，而且考試的專業比較多。

在分析問題時，也應當看到，結果并不要求對每次考試的具體成績進行層次分析，這樣即可簡化我們解題思路，即將通過、不通過定義為1、0即可，而不需要分析具體的考試分數（當然也可通過其他辦法來進行考試成績的定量分析）。

基于以上兩個主要方面的分析，我們可以得出，利用Excel的數據透視表來解決這一問題是一個比較適當的方法。因為數據透視表是用來從Excel數據列表、關系數據庫文件或OLAP多維數據集等數據源的特定字段中總比信息的分析工具。它是一種交互性報表，可以快速分類匯總比較大量的數據，并可以隨時選擇其中頁、行和列中的不同元素，以達到快速查看數據源的不同統計結果，同時還可以隨意顯示和打印出用戶感興趣的區域和明細數據。數據透視表有機地綜合了數據排序、篩選和分類匯總等數據分析方法的優點，可以方便地調整分類匯總的方式，靈活地以多種不同方式展示數據的特征。

3 實際操作

在本節中，以分析解決問題為主線，穿插了Excel數據處理中的常用方法?？紤]到Excel 2010在數據透視表方面顯著的功能升級和強化，本文以Excel 2010版本為平臺進行操作。

3.1 整理數據源

準確、規范的數據源是高效分析、正確結果的基礎，因此，這項基礎工作應當引起足夠重視。根據實際問題，將每一次考試數據放在一個Excel文件（工作簿）中，其中的多個工作表分別容納這次考試中某一考試科目的數據，然后將幾次考試的數據（幾個Excel文件）放在同一個文件夾內。為方便操作和表達，這里幾個文件放在“D：＼成績分析”文件夾中。

第9篇

關鍵詞：GRA分析；原始數據；Excel

中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）28-6441-05

GRA分析也稱為灰色關聯分析，是多因素統計分析方法的一種。常被用來分析各相關因素之間的發展相關趨勢，并以各因素的參照樣本為依據用灰色關聯度來表示比較因素間相關關系的強弱和大小。如果因素之間的變化趨勢是近似的或者變化較為同步，則可認為因素間的關聯程度大；反之，則認為關聯程度小[1-3]。與其他的多因素統計分析方法相比，GRA分析對數據的要求不高，能廣泛應用于各種領域。但是在GRA分析原始數據處理方法選擇上由于方法多，且不同方法得出關聯度差異較大，難以快速得出可信度較高的關聯度。為此，該文通過實例實現用Excel建設GRA分析公式計算及原始數據處理方法的優選，以得出更為可靠的關聯序列。

1 GRA分析算法

設參照數據列為[x0]，比較數據列[x1]。則：

[x0={x0（k）k=1，2，…，n}=（x0（1），x0（2），…x0（n））][xi={xi（k）k=1，2，…，n}=（xi（1），xi（（2），…xi（n））]

為了保證分析結果的準確性，需要對原始數據進行無量綱化處理，讓其數據消除量綱并具有可比性[4]。

1.1 原始數據處理

對各數列的原始數據無量綱化處理方法通常有以下6種[5]：

1） 中心化處理：[yi（k）=xi（k）-xiσi]

2） 初值化處理：[yi（k）=xi（k）x1（k）][yi（k）=xi（k）x1（k）]

3） 百分化處理：[yi（k）=xi（k）maxkxi（k）]

4） 最大值處理：[yi（k）=xi（k）-minkxi（k）maxkxi（k）]

5） 均值化處理：[yi（k）=xi（k）xi][yi（k）=xi（k）xi]

6） 極差化處理：[yi（k）=xi（k）-minkxi（k）maxkxi（k）-minkxi（k）]

1.2 計算灰色關聯度

原始數據經過無量綱化處理變換之后，則[y0]與[yi]（[i]=0，1，2，...，n）在[k]點的關聯系數為：

[ξi（k）=minsminty0（t）-yi（t）+ρmaxsmaxty0（t）-yi（t）y0（k）-yi（k）+ρmaxsmaxty0（t）-yi（t）]

式中，[minsmintx0（t）-xi（t）]、[maxsmaxtx0（t）-xi（t）]分別為[x0]數列與[xi]數列的最小差值和最大差值，[ρ]為分辨系數，[ρ∈（0，1]]，通常情況下，分辨系數[ρ]越大，分辨率越大，反之越小，可根據實際設定，一般取[ρ=0.5]。

由于每個點（k）都存在一個關聯數，因此結果比較分散，不易做出比較，確定最終關聯度為[ξi（k）]總和的平均數，即[ri=1ni=1nξi（k）]。

2 原始數據處理方法的優選

灰色關聯度是通過比較各分析因素的關聯度大小，從整體上體現出各分析因素對系統行

為的影響，以實現對比較序列各因素進行分類或排序的目的。顯然，比較序列之間的差異程度越明顯越好。不同的原始數據處理方法會得出不同的關聯度和排序。在采用上述6種無量綱化方法得出的關聯度[riq]之后，q=1，2，...，6，確定最佳關聯度時需要遵循以下條件[6]：

3 應用Excel優選GRA分析原始數據處理方法

由于GRA分析在選擇最為合適的原始數據處理方法時計算量很大，操作重復性強。所

以，可以應用Excel2010為數據分析平臺，就能很好的解決這些問題[7]。解決問題思路是利用Excel能夠定位的特點，把需要分析的數據輸入到各單元格，在利用Excel內置的函數把這些單元格與GRA分析計算公式定位鏈接在一起，建立起能夠一次性運算的灰色關聯度計算模板[8，9]，并從中找出不同數據處理方法的最優方法，使GRA分析計算出的結果更為精確、更加具有說服力。

本文以焦作市2006-2010年國民經濟統計數據為例，選用6種數據處理方法分析工業生產總值、建筑業生產總值和第三產業總值三者與焦作市地區生產總值的灰色關聯度，并從中優選出數據處理最適方法及對應最佳關聯度。

3.1 數據準備

打開Excel2010，把采集到的原始數據輸入單元格（圖1）。

為讓運算過程清晰有序，在F2：F6區域依次輸入“平均值：”、“標準差：”、“初值：”、“最大值：”和“最小值：”。在G2單元格輸入平均值函數“=AVERAGE（B2：B6）”，即可得出焦作市2006-2010年地區生產總值（B2：B6區域）的平均值，然后鼠標單擊F2選中此單元格，并把鼠標移動到F2單元格的右下角，當鼠標變成黑色+形狀時，向右拉至J2單元格處，即可依次得到比較序列工業生產總值、建筑生產總值和第三產業總值的平均值。在G3單元格輸入標準差函數 “=STDEVP（B2：B6）”、在G4單元格輸入“=B2”、在G5單元格輸入最大值函數 “=MAX（B2：B6）”、在G6單元格輸入最小值函數“=MIN（B2：B6）”，并分別向右拉至J列得出其余3比較序列的相應的值（圖2）。

3.2 原始數據處理

由于篇幅限制，該文只列出第一種數據處理方法（中心化處理）的完整步驟，其余方法由于步驟重復性，只在不同處做簡要說明。

步驟一

為了能讓原始數據之間具有比較性，首先對各序列進行無量綱化處理。

根據中心化處理的公式 [yi（k）=xi（k）-xiσi]， 在B10單元格輸入“=（B2-G$2）/G$3”，其中$為固定行或列符號，下同。通過向下、向右拉動鼠標即可得出所有原始數據無量綱化處理之后得到的數據（圖3）。

步驟二

原始數據經過處理后，再采用公式[x0（t）-xi（t）]計算比較序列與參照序列在各點上的變化態勢的強弱，即計算比較序列與參照序列在每一時點上差的絕對值。

在F10單元格輸入絕對值函數“=ABS（$B10-C10）”，通過向右和向下拉可以得出所有比較序列所有時點與對應參照序列差的絕對值（圖4）。

步驟三

在上個步驟得出區域（F10：H14）分別選出最小值，[minsmintx0（t）-xi（t）]、和最大值，[maxsmaxtx0（t）-xi（t）]。在E15單元格中輸入最小值函數“=MIN（F10：H14）”，在I15單元格中輸入最大值函數“=MAX（F10：H14）”即可得出相應區域的最小值和最大值。具體見圖5。

步驟四

根據公式 [minsminty0（t）-yi（t）+ρmaxsmaxty0（t）-yi（t）y0（k）-yi（k）+ρmaxsmaxty0（t）-yi（t）] 求取 [ξi（k）] ，其中[ρ]在本例中取0.5，實際應用時可根據實際賦值。

在C16單元格中根據公式輸入“=（$E$15+0.5*$I$15）/（F10+0.5*$I$15）”，通過鼠標拉動可以得出比較序列在各個時點的灰色關聯度。具體數值見圖6。

最后把得出的[Δq]、[σq]相加得出數據處理方法是否最優的一個比較數據。在H19單元格中輸入求和函數“=SUM（H17：H18）”即可得出。判斷準則[Δq]+[σq] 以及Excel完整計算過程見圖8。

3.3 其余方法計算步驟說明

對于第二種數據處理方法，初值化處理，只需將2.2章節中步驟（1）中的B10單元格輸入變成“=B2/G$4”，其余步驟均相同，不必改變。同理，第三種方法百分化處理、第四種方法最大值處理、第五種方法均值化處理和第六種方法極值化處理只需分別在B10單元格輸入變成“=B2/G$5”、“=（B2-G$6）/G$5”、“=B2/G$2”、“=（B2-G$6）/（G$5-G$6）”即可，其余步驟均相同。

3.4 GRA結果分析

通過才用Excel實現6中數據處理方法后，得出每種方法關聯度、關聯序以及判斷準則，具體見表1。

根據章節1.3中關于確定最佳關聯度時需要遵循的條件的說明，從上表中可以看出原始數據采用中心化處理方法得出的判斷準則[Δq]+[σq]的值最大，因此在此例中，第一種原始數據處理方法中心化處理為最優方法，其得出的關聯度[r1]=0.88、[r2]=0.52、[r3]=0.63，關聯序[r1]>[r3]>[r2]最為嚴謹可靠。

4 結論

本文通過GRA分析并借助Excel計算得出焦作市2006-2010年工業生產總值、建筑業生產總值、第三產業生產總值三者與地區生產總值的灰色關聯度及關聯序，并能快速從多種原始數據處理方法中選擇最佳方法，從而得出更加準確的結果。說明用Excel在對GRA分析以及原始數據處理方法的選擇上，是一種快速、準確、可行的方法，具有一定的使用價值和實際意義。

參考文獻：

[1] 王百合，黃建國，張群飛.基于改進灰色關聯分析的目標威脅評估模型研究[J.計算機工程與應用，2008，44（4）：212-213.

[2] 鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002：6-28.

[3] 張學甫，陳述云，胡希齡.統計分析方法及其應用[M].重慶：重慶大學出版社，1995：1-87.

[4] 李榮平，李劍玲. 多指標統計綜合評價方法研究[J].河北科技大學學報，2004（1）：85-87.

[5] 劉思峰，郭天榜，黨耀國，等.灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，1999：105-146.

[6] 李炳軍，朱春陽，周杰.原始數據無量綱化處理對灰色關聯序的影響[J].河南農業大學學報，2002，36（2）：200-201.

[7] 鄔萬江，張連富，盧偉.用Excel建立灰色數列預測模型的研究[J].佳木斯大學學報，2005（7）：378-381.