快速掌握 Excel 两组数据的相关性分析技巧 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-12-19 13:41:12

在数据分析中，了解不同变量之间的关系至关重要。Excel两组数据的相关性分析是一种常用的统计方法，用于评估两个变量之间是否存在某种联系以及关系的强度。相关性分析可以帮助我们识别潜在的模式、趋势和预测模型，从而为决策提供数据支持。通过掌握 Excel两组数据的相关性分析技巧，可以更有效地理解数据，发现数据背后的价值。

一、CORREL 函数计算相关系数

在 Excel 中，计算两组数据的相关系数最直接的方法是使用 CORREL 函数。此函数可以快速计算出皮尔逊相关系数，该系数衡量了两个变量之间的线性相关程度。

首先，将两组数据分别输入 Excel 的两列中，例如 A1:A10 和 B1:B10。
然后，在一个空白单元格中输入以下公式：=CORREL(A1:A10, B1:B10)。
按下回车键，Excel 将返回一个介于 -1 和 1 之间的数值，即皮尔逊相关系数。

二、利用“数据分析”工具生成相关矩阵

当需要分析多列数据之间的相关性时，可以使用 Excel 的“数据分析”工具，生成相关系数矩阵。该矩阵可以清晰地展示每两列数据之间的相关系数。

如果 Excel 中没有“数据分析”选项，需要先启用“分析工具库”：依次点击“文件”->“选项”->“加载项”-> 在“Excel 加载项”中勾选“分析工具库”。
启用后，点击“数据”选项卡，选择“数据分析”->“相关系数/Correlation”或“相关性”。
在弹出的对话框中，输入需要分析的数据区域，例如 A1:C10（包含多列数据）。
选择“按列”，并设置输出区域，点击“确定”。
Excel 将生成一个相关矩阵，矩阵中的每个数值代表对应两列数据之间的相关系数。

三、绘制散点图观察数据关系

除了计算相关系数，还可以通过绘制散点图来直观地观察两组数据之间的关系。散点图能够显示数据的分布情况，并帮助判断是否存在线性关系。

选中需要分析的两列数据。
点击“插入”选项卡，在“图表”区域选择“散点图”。
在生成的散点图中，右键点击任意一个数据点，选择“添加趋势线”。
在“趋势线格式”对话框中，选择“线性”趋势线，并勾选“显示公式”和“显示 R² 值”。

通过观察散点图，可以判断数据点是否接近一条直线。R² 值越接近 1，表示线性关系越强。

四、线性回归分析

如果需要更深入地分析变量之间的关系，例如了解自变量对因变量的影响程度和显著性，可以使用线性回归分析。

点击“数据”选项卡，选择“数据分析”->“回归”。
在弹出的对话框中，设置 Y 输入范围（因变量列）和 X 输入范围（自变量列）。
选择输出区域，点击“确定”。
Excel 将生成回归分析的结果，包括 R² 值、系数和 P 值等。

在回归分析结果中，R² 值表示模型的拟合优度，系数表示回归方程的参数，P 值表示显著性水平。

五、九数云BI：更高效的数据相关性分析工具

虽然 Excel 提供了基本的相关性分析功能，但在处理大量数据或需要更高级的分析时，九数云BI 这样的专业数据分析工具可以提供更强大的支持。九数云BI 是一款高成长型企业首选的SAAS BI工具，它集数据处理、分析和可视化于一体，可以帮助用户快速发现数据中的关联和洞察。

九数云BI 在相关性分析方面的优势：

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丰富的分析方法： 除了相关系数计算和散点图绘制，九数云BI 还提供了更高级的统计分析方法，如回归分析、聚类分析、因子分析等，帮助用户从不同角度探索数据之间的关系。
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协作与分享： 九数云BI 支持团队协作，用户可以将分析结果分享给其他成员，共同探讨数据背后的含义，提高决策效率。

使用九数云BI进行相关性分析，可以大大提高效率，并获得更深入的洞察，助力企业实现数据驱动的增长。

总结

本文介绍了在 Excel 中进行 excel两组数据的相关性分析的几种常用技巧，包括使用 CORREL 函数计算相关系数、利用“数据分析”工具生成相关矩阵、绘制散点图观察数据关系以及进行线性回归分析。同时，也介绍了九数云BI 这一更强大的数据分析工具，它可以帮助用户更高效地进行相关性分析，并获得更深入的洞察。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。