Execel是office其中一个部件，除了数据表格功能以外，还有通过图线进行相关性分析或者趋势预判的强大功能。例如：如何通过历年销售预估明年销售额计划、如何分析消费额与消费者年龄关系、如何对正交试验的结果搭建数据模型，等等。
为通俗起见，本文案例为：实验25次，每次三个掷色子，将它的读数记录下来。通过图线分析：三数求和，与三个数字的最大值、最小值、中间值相关性有多大？（结论可能会让部分读者跌眼镜哦）
操作方法
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01
数据整理。工欲善其事，必先利其器。数据质量是数据分析的生命，此步骤不可忽视、不可走过场。 ①数字型的数字才可以参与画图和做分析模型，所以数据不能带单位（如：元、万元），也不能用区间数据（如：23-25，不要将电脑当作神脑）。 ②数据的单位要一致，统一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。 ③注意：对于用文本格式存储的数字，单元格左上角有个绿色三角表示，要注意修改为数字格式。
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02
对于本例，需要用到随机函数rand()。一个色子有6个面，取数为1-6。模拟色子数据=int(rand()*6)+1。 其他用到的函数有：求和sum()；最大值max()；最小值min()。由于不是本文重点，不展开描述了
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03
绘制图形。 ①目前我们只做2维的数据分析，只有1个自变量和1个因变量。选择2列数据，合计列和最大值列。技巧：当需要选择不相邻两列，可以先选1列，按ctrl键，再选另1列，放开ctrl键。 ②菜单插入→图形→散点图，确认。当然，折线图等也可以数据分析，但为了图面干净，推荐还是用散点图。
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相关性分析。 首先，在散点图上某个散点上右键→添加趋势线。
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然后，紧接着自动弹出设置趋势线模式（若没弹出这个对话框，也可在图上某个散点上右键，选择设置趋势线模式）→显示公式、显示R平方值。至于回归分析类型，采用线性类型比较通用些。
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关闭后，观察图上的r2值（实际是指R平方值，下同），r2值0.8到1，说明正相关，自变量和因变量有（线性）关系。r2值0.6到0.8，弱相关。-0.6到0.6，不相关，自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6，弱负相关。-1到-0.8，负相关，自变量和因变量有（线性）关系，但方向相反。
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07
最后，点击图上任意散点，表格会出现红色框和蓝色框，红色是因变量，不能移动，蓝色框可以移动。通过鼠标拖动蓝色框，可以看到最大值、最小值、中间值与合计数的线性相关性r2值。
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本案例数据统计：合计数与最大值、最小值的相关性大多在0-0.7以内，合计数与中间值的相关性大多在0.7以上。自变量x为中间值，因变量y为合计数，他们的关系模型为：y = 0.4196x – 0.8817。（当然，公式中的参数只是针对这25次试验） 本案例结论：三数合计与中间值呈弱线性相关。不信欢迎吐槽。 推论：评分比赛中，将最高分和最低分同时去掉，不影响最终得分。
