1、空白文档并可以打开excel表格，

2、简单的方法再添加数据分析插件，直接点击左上角按钮，又出现菜单页面，全选右下角“EXCEL选项”按钮，然后点击，

3、然后再然后点击“打开程序项”选项，左键单击“分析工具库”，直接点击下方#34移回#34按钮，

4、然后把再次出现excel运行程序宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，再点击考虑。

5、经上半步也顺利添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下是可以找不到，

6、接着直接点击”数据分析“，可以找不到相关的分析方法，如回归分析，方差分析，去相关分析等。

这太简单的，在excel里，所有的全选数据点击画图快捷键，选择要画的图形就可以了，在SPSS里，点击菜单画图，选择画散点图就可以了

1、简单的方法再打开excel。

2、键入或复制粘帖你是需要验正的两组数据。ps:修改密保相关性必须两组及以内数据。3、在一个小方框的地方，不使用不胜感激函数公式来算出CORREL(B2:B19,C2:C19)函数括号里即这两列数据。4、office按钮-excel选项-程序加载项-回到-打钩分析工具库。5、建议使用这个CORREL函数之后，得到0.351211这样的数值。这个值越接近1，就得说明相关性越大；越距离0，说明相关性越小，不查找。从这两组数据来看，A、B两个产品销量的相关性当然不强。

1、新建任务并先打开excel表格，2、是需要添加数据分析插件，直接点击左上角按钮，会出现菜单页面，鼠标右键点击右下角“EXCEL选项”按钮，点击，3、然后把再点击“运行程序项”选项，全选“分析工具库”，再点下方

一、

1、简单得有分析的对象及分析的目的。

判断总结目的。使用相关分析，是就是为了两节两组数据的变化是否去相关，相关的可靠性有多大。在数学中用相关系数r参与表述。

引入源数据，分析销售额和各费用的相关情况。

操作步骤

1.可以打开原始数据表格，制做本实例的原始数据必须满足的条件两组或两组以上的数据，结果将决定其中输入两项的相关系数。

2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，直接出现属性可以设置框，左面选择类型:然后输入区域:中,选择数据区域，注意一点要柯西-黎曼方程至少两组数据。要是有数据标志，注意另外打勾下方“标识中部第一行”；分组下达命令然后输入区域中的数据是按行还是按列判断，请参照原数据格式你选择；输出区域这个可以中,选择本表、新工作表组或是新工作簿；

3.直接点击“可以确定”即可看到生成的报表。可以找到，在或则区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的连在一起处是其相关系数。很显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上会显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是不同的，故右上侧重复部分不没显示数据。左下侧相应位置各是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。从数据统计结论可以猜想，温度与压力A、B的相关性三个达到了0.95和0.94，这那就证明它们显现出良好的训练的正相关性，而两组压力数据间的相关性提升到了0.998，这只能说明在有所不同反应器内的是一样的条件下反应一致性非常好，也可以遗漏掉因为需要更换反应器造成的系统误差。协方差的统计与相关系数的活的方法几乎一样，统计结果同样的前往一个输出表和一个矩阵，三个可以表示每对测量值变量之间的相关系数企业保安方差。不同之处只在于相关系数的取值在-1和1之间，而协方差就没限定的取值范围。相关系数科队方差全是具体描述两个变量离散化方法程度的指标。

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