2022-09-01 05:12来源：m.sf1369.com作者：宇宇
假设学生姓名在A列、性别在B列。就在C1输入
=COUNTIF(B$1:B1,B1)回车并向下填充
点C列任一格——工具栏——升序排序
这样就把男女学生间隔开来
再于D1输入
=CEILING(ROW()/50,1)回车并向下填充
就分开1、2、3、……各班了。
回答者： Stcxj - 十五级 2010-8-6 14:03
补充了：
“男人有800多人，女生只有100多”，当然平均分配不了。
在C1输入
=IF(B1=男,CEILING(COUNTIF(B$1:B1,B1)/(COUNTIF(B:B,男)/20),1),CEILING(COUNTIF(B$1:B1,B1)/(COUNTIF(B:B,女)/20),1))
回车并向下填充
点C列任一格——工具栏——升序排序
也一样分开1、2、3、……20班了。
要求不高的话，一般统计函数+图表基本就够了。不过有些图表还是得花心思去学（例如正态分布图）
如果要求高一些，可能要安装“加载项”，里面含有更复杂的统计分析。如果更高一些，可能需要用SPSS来处理，甚至SAS（这个需要编程）。
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在日常办公以及数据处理中，经常要把一些有规律的数据处理成图文，从而看起来比较直观。下面让我为你带来excel表格数据分析的 方法 。
excel表格数据分析步骤如下：
选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
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。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，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模型，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。
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。
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。
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。
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