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前言 当我们在做如市场研究、产品质量检测等数据的相关分析时，很难做到逐个数据的全量的统计分析，此时就需要运用概率抽样分析方法，从目标总体中抽取一部分个体作为样本，观察样本的某一个或某些属性，对总体数据的特征得出具有一定可靠性的估计。 概率抽样的方法 前面我说过，数据处理会说谎，根据不同的数据总体，我们要选择合适的抽样方法来解决实际问题。 概率抽样指的是按照一定的概率以随机原则抽取样本，其中每个样本都有一定的机会被抽中。具体的方法分为随机抽样、系统抽样、整体抽样和分层抽样四种。如下图所示：
从上图可知各种概率抽样方法的优缺点，此外，各种抽样方法的抽样误差也不相同。一般情况下：整体抽样误差>=随机抽样误差>=系统抽样误差>=分层抽样误差。所以相同的问题采用不同的方法也会使数据的最终处理结果不一样。 Excel中概率抽样分析方法 在Excel中，如果要使用概率抽样分析方法，可以使用数据分析工具里的抽样分析工具，Excel中抽样分析方法可分为周期抽样（可认为是系统抽样中的一种方法）和随机抽样两种。 周期抽样需要输入间隔周期，输入区域中位于间隔点处的数据以及此后每一个间隔点处的数据将被复制到输出列中，当到达输入区域的末尾，抽样即停止。 随机抽样是指直接输入样本数，电脑自行进行抽样，不受间隔的规律限制。其中，样本数指需要随机抽取的总体数据中的个体的数目，所抽取的每个数值位于输入区域的某个随机的位置。 需要注意的是：随机抽样可能会重复抽取某一个值，因此需要使用“高级筛选”进行无重复数据筛选后，才能得到最终结果。当然具体情况具体分析。下面通过实例来看一下Excel中的随机抽样分析工具。 实例应用 实例应用：Excel使用随机抽样分析调查产品的市场满意度。 1、案例描述 某公司在2016年发布一款新产品，在2017年初，公司想了解客户对该产品的满意度，以便制定该产品在今年的销售方案。我们采集了100个购买该产品的客户满意度数据，按照0~10分的标准来评判满意度。0为最不满意，10为最满意。采集数据如下图所示： 
2、案例分析 这里我们采集了100条数据，看起来可能不是太多，但是我们还是采用抽样方法，方便以后有更多数据时造成工作量大、处理麻烦的情况。我们这里要从其中抽取部分具有代表性的数值来进行分析，不仅可以得到比较准确的客户满意度情况，也能提高工作效率。 3、案例操作 这里我们使用Excel的随机抽样工具，随机选取15个具有代表性的客户数据。鉴于前面提到的重复选取的问题，因此要使用“高级筛选”来筛选重复数据，所以我们设置随机样本数时，应选取高于15的样本数。具体操作如下：
第1步：选择抽样分析工具并设置参数。找到“数据分析”——“分析工具”——“抽样”。在弹出的对话框设置参数：输入区域“$D$2:$D$101”，选择“抽样方法”下的“随机”，并设置“样本数”为20个，设置“输出区域”为“$E$2”。 
第2步：高级筛选保留不重复记录。上一步完成之后，我们就能看到返回结果中有20个客户满意度数据，在“数据”——“排序和筛选”——“高级”——“高级筛选”，列表区域保持不变，选择“选择不重复的记录”复选框，确定即可。 
第3步：查看最终抽样结果。也许筛选后的结果不够目标个数，这时我们需要重复上述步骤，直到大于等于15为止，这就是这种方法的缺点。所以如果数据量相对较大的话，建议采取分层抽样，划分等级，后期再详细分析。 
4、决策分析 通过上面的操作，我们得到了16个样本数据，我们只取前15个即可，根据分析结果推断100个客户的满意度情况，并最终制定新的方案提高客户满意度，完善我们的销售策略。 小结 上面就是今天的主题内容了，今天学习一下Excel中如何使用抽样分析，这对数据分析很有帮助，可以分析不同用户对我们产品的满意度情况。希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。
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