Excel function part10

Excel 2003函数应用完全手册 。
4.职工性别统计　　(1)函数分解　　COUNTIF函数计算区域中满足给定条件的单元格的个数。　　语法：COUNTIF(range,criteria)　　Range为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域；Criteria为确定哪些单元格将被计算在内的条件，其形式可以为数字、表达式或文本。　　(2)实例分析　　假设上面使用的人事管理工作表中有599条记录，统计职工中男性和女性人数的方法是：选中单元格D601(或其他用不上的空白单元格)，统计男性职工人数可以在其中输入公式“="男"&COUNTIF(D2:D600,"男")&"人"”；接着选中单元格D602，在其中输入公式“="女"&COUNTIF(D2:D227,"女")&"人"”。回车后即可得到“男399人”、“女200人”。　　上式中D2:D600是对“性别”列数据区域的引用，实际使用时必须根据数据个数进行修改。“男”或“女”则是条件判断语句，用来判断区域中符合条件的数据然后进行统计。“&”则是字符连接符，可以在统计结果的前后加上“男”、“人”字样，使其更具有可读性。　　5.年龄统计　　在人事管理工作中，统计分布在各个年龄段中的职工人数也是一项经常性工作。假设上面介绍的工作表的E2:E600单元格存放职工的工龄，我们要以5年为一段分别统计年龄小于20岁、20至25岁之间，一直到55至60岁之间的年龄段人数，可以采用下面的操作方法。　　(1)函数分解　　FREQUENCY函数以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。　　语法：FREQUENCY(data_array,bins_array)　　Data_array为一数组或对一组数值的引用，用来计算频率。如果data_array中不包含任何数值，函数FREQUENCY返回零数组；Bins_array为间隔的数组或对间隔的引用，该间隔用于对data_array中的数值进行分组。如果bins_array中不包含任何数值，函数FREQUENCY返回data_array中元素的个数。　　(2)实例分析　　首先在工作表中找到空白的I列(或其他列)，自I2单元格开始依次输入20、25、30、35、40...60，分别表示统计年龄小于20、20至25之间、25至30之间等的人数。然后在该列旁边选中相同个数的单元格，例如J2：J10准备存放各年龄段的统计结果。然后在编辑栏输入公式“=FREQUENCY(YEAR(TODAY())-YEAR(E2:E600),I2:I10)”，按下Ctrl+Shift+Enter组合键即可在选中单元格中看到计算结果。其中位于J2单元格中的结果表示年龄小于20岁的职工人数，J3单元格中的数值表示年龄在20至25之间的职工人数等。　　6.名次值统计　　在工资统计和成绩统计等场合，往往需要知道某一名次(如工资总额第二、第三)的员工的工资是多少。这种统计的操作方法如下。　　(1)函数分解　　LARGE函数返回数据集中第K个最大值。使用此函数可以根据相对标准来选择数值。　　语法：LARGE(array,k)　　Array为需要从中选择第K个最大值的数组或数据区域；K为返回值在数组或数据单元格区域中的位置(从大到小排)。　　SMALL函数返回数据集中第K个最小值。使用此函数可以返回数据集中特定位置上的数值。　　语法：SMALL(array,k)　　Array为需要找到第K个最小值的数组或数字型数据区域；K为返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到大)。　　(2)实例分析　　假设C2:C688区域存放着员工的工资，首先在D列选取空白单元格D3，在其中输入公式“=LARGE(C2:C688,D2)”。其中D2作为输入名次变量的单元格，如果你在其中输入3，公式就可以返回C2:C688区域中第三大的数值。　　如果我们把上述公式修改为“=SMALL(C2:C688,D1)”，然后在D1单元格中输入6，就可以获得C2:C688区域倒数第六(小)的数值。　　为方便起见，你可以给C2:C688区域定义一个名称“职工工资”。此后可以把上述公式修改为“=LARGE(职工工资,D2)”或“=SMALL(职工工资,D1)”。7.位次阈值统计　　与上例相似，在工资统计和成绩统计等场合，需要知道排名达到总体的前1/3的工资总额或分数(称为“阈值”)是多少。这种统计的操作方法如下：　　(1)函数分解　　PERCENTILE函数返回区域中数值的第K个百分点的值。可以使用此函数来建立接受阈值。　　语法：PERCENTILE(array,k)　　Array为定义相对位置的数组或数据区域；K为0到1之间的百分点值，包含0和1。　　(2)实例分析　　假设C2:C200区域存放着学生的考试成绩，首先在D列选取空白单元格D3，在其中输入公式“=PERCENTILE(C2:C200,D2)”。其中D2作为输入百分点变量的单元格，如果你在其中输入0.33，公式就可以返回名次达到前1/3所需要的成绩。　　五、函数应用案例──管理计算　　企业、学校等单位均存在许多管理计算问题，例如计算一个学期有几个授课日、企业在多少个工作日之后交货等等。下面介绍有关问题的几种计算方法。　　1.授课日数　　(1)函数分解　　NETWORKDAYS函数专门用于计算两个日期值之间完整的工作日数值。这个工作日数值将不包括双休日和专门指定的其他各种假期。 　　语法：NETWORKDAYS (Start_date,End_date,Holidays)　　Start_date表示开始日期；End_date为终止日期，Holidays表示作为特定假日的一个或多个日期。这些参数值既可以手工输入，也可以对单元格的值进行引用。　　(2)实例分析　　假设新学期从2003年9月1日开始到2004年1月15日结束，希望知道本学期有多少个授课日，也就是排除双休日和国家法定假日外的授课工作日。这就是计算授课日数或工作日数的问题。　　首先打开一个空白工作表，在A1、B1、C1单元格输入“开学时间”、“结束时间”、“法定节日”，然后在其下面的单元格内输入“2003-9-1”、“2004-1-15”、“2003-10-1” “2003-10-2”、“2003-10-3”和“2004-1-1”(后四项必须在C列的“法定假日”下)。　　接着可以选中D2单元格，输入公式“=NETWORKDAYS(A2,B2,C2:C5)”。公式中A2引用的是学期(或工作)的开始日期，B2引用的是学期结束的日期，C2:C5区域引用的是作为法定假日的多个日期。输入结束回车即可获得结果95，即2003年9月1日到2004年1月15日，排除四个法定假日后的实际授课日是95天。　　2.折旧值计算　　无论单位还是家庭，许多固定资产和耐用消费品都存在折旧问题，随着使用时间的延长，其残值在不断减少。假设某单位有一批2000年购进原价8 500元/每台的电脑，预计使用寿命6年，寿命期结束时的资产残值约为1 000元，要求使用第二年内的折旧值。　　(1)函数分解　　DB函数使用固定余额递减法，计算一笔资产在给定期间内的折旧值。　　语法：DB(cost,salvage,life,period,month)　　Cost为资产原值；Salvage为资产在折旧期末的价值(也称为资产残值)；Life为折旧期限(有时也称作资产的使用寿命)；Period为需要计算折旧值的期间。Period必须使用与life相同的单位；Month为第一年的月份数，如省略，则假设为12。　　(2)实例分析　　为了在参数改变以后仍能进行计算，我们打开一个空白工作表，在A1、B1、C1、D1、E1单元格输入“电脑原值”、“资产残值”、“使用寿命”、“折旧时间”和“折旧值”，然后在其下面的单元格内输入“8500”、“1000”、“6”、“2”。然后选中E2单元格在其中输入公式“=DB(A2,B2,C2,D2)”，回车后即可得到结果“￥1,785.00”，就是说使用期第二年的折旧值为1 785元。如果你要计算其他设备或财产的折旧值，只需改变A2、B2、C2、D2单元格内的数值即可。　　3.客流均衡度计算　　假设某超市周一到周六的客流人数是16 359、17 254、18 654、15 398、21 689和220 867，总经理需要知道这种情况下的客流分布是否平坦。可以按如下方法计算：　　(1)函数分解　　KURT函数返回数据集的峰值。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布。负峰值表示相对平坦的分布。　　语法：KURT(number1,number2,...)　　Number1,number2,...是用于计算峰值的1～30个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或数组引用的形式。　　(2)实例分析　　打开一个空白工作表，在A1单元格中输入“一周客流统计”，然后将上述数据依次输入A2、A3等单元格。然后选中A8单元格，在其中输入公式“=KURT(D2:D7)”，回车即可获得结果“-1.719218897”，这说明超市的客流分布与正态分布相比是相对平坦的。假如星期天搞特价促销，客流增加到了50 867人，则计算结果就会变为“5.45379941”。说明超市的客流分布与正态分布相比比较尖锐了，特价促销对客流的影响还是非常大的。　　需要指出的是，KURT函数在教育统计等领域也有广泛用途，假如把函数引用的区域修改为许多分数的集合，就可以知道考试成绩的分布是否尖锐或平坦。　　4.销售额预测　　假设某超市周一到周日的日销售额分别为13、17、16、15、19、21和22(万元)，总经理需要预测今后一周内的日销售额的最高值和最低值。可以按如下方法进行预测：　　(1)函数分解　　TREND函数返回一条线性回归拟合线的值。即找到适合已知数组known_y's和known_x's的直线(用最小二乘法)，并返回指定数组new_x's在直线上对应的y值。　　语法：TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)　　Known_y's是关系表达式y=mx+b中已知的y值集合；Known_x's是关系表达式y=mx+b中已知的可选x值集合；New_x's为需要函数 TREND返回对应y值的新x值；Const为一逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。　　(2)实例分析　　首先要打开一个空白工作表，在A1单元格中输入“日销售额”，然后将上述数据依次输入A2、A3至A8单元格。然后选中B2至B8区域，在Excel的编辑栏输入公式“=TREND(A2:A8)”，回车即可在B2至B8区域获得7个结果，其中最高销售额为21.64万元，最低销售额为13.5万元。　　与KURT函数一样，TREND函数可以用于教育统计中的学生入学数的峰值和低谷，铁路运输领域的客流高峰和低谷等的预测。　　5.客流与营业额的相关分析　　(1)函数分解　　CORREL函数返回单元格区域array1和array2之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。　　语法：CORREL(array1,array2)　　Array1为第一组数值单元格区域；Array2为第二组数值单元格区域。　　(2)实例分析　　假设一个超市要分析客流量与营业额是否相关。首先运行Excel打开一个空白工作表，在A1至A31单元格输入八月份的每日客流人数，然后在B1至B31输入八月份每日的营业额，再将上述两个区域的名称定义为“日客流人数”和“日营业额”。　　接下来就可以选中工作表中的某个空白单元(例如B32)，作为存储运算结果的位置。在Excel的编辑栏输入公式“=CORREL(日客流人数,日营业额)”，回车后即可在公式所在单元格看到相关系数的计算结果。　　上式中CORREL函数返回“日客流人数”和“日营业额”两个数据集合的相关系数，实际应用中必须根据要分析的数据集合对引用区域进行修改。　　与其他计算不同，CORREL函数计算出的相关系数必须进行分析，才能得出两个数值之间是否相关的结论。统计理论根据各种因素(如“日客流人数”和“日营业额”)相互影响的关系，把相关分为正相关、负相关和零相关三种类型。所谓正相关就是两个因素的变化方向相同，即同时变大或变小，例如气温和冷饮销量就是正相关；负相关就是两个因素的变化方向相反，即一个变大(小)另一个变小(大)，例如气温上升和羽绒服销量就是负相关；零相关就是两个因素的变化方向无规律，即不存在相互之间影响的情况，例如学生的考试成绩和面粉的销量就是零相关。 　　为了帮助不太熟悉统计理论的用户掌握CORREL函数的使用，这里使用相关程度分析的理论修改公式“=CORREL(日客流人数,日营业额)”，使之成为下面这种形式，从而更加直观的给出两列数据相关程度的结论。　　“=IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.3,"相关程度低",IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.5,"相关程度一般",IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.7,"相关程度较高",IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.9,"相关程度高",IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=1,"相关程度极高")))))”　　公式中的“CORREL(日客流人数,日营业额)”部分还是计算日客流人数和日营业额两列数据的相关系数。由于这里只需要了解相关程度，所以使用ABS函数返回相关系数的绝对值。整个公式中由左往右的下一个IF语句就是上一个IF语句的参数。例如第一个逻辑判断表达式“(ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.3”为“真”(成立)，则公式所在单元格就会被填入“相关程度低”；如果第一个逻辑判断表达式“(ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.3”为“假”(不成立)，则计算第二个IF语句“IF((ABS(CORREL(日客流人数,日营业额)))<=0.5”；以此类推直至计算结束。——————完