在 Excel 中分析變數關係的兩種簡易方法

分析兩組數據之間的關係是業務分析的基本任務。通過計算相關係數，您可以快速評估兩個變量是同向變動、反向變動還是毫無關聯。這在銷售等領域至關重要，例如分析行銷支出與營收的關係，或在營運中觀察客戶滿意度如何影響留存率。

本指南將探討Excel中兩種強大的相關性分析方法：傳統的公式方法和現代的AI驅動解決方案。您將學習如何應用這兩種方法，並了解AI工具如何讓複雜分析變得比以往更易上手。

理解相關性

在深入探討之前，先釐清我們要測量的內容。相關性分析衡量兩個變量之間線性關係的強度和方向。其結果稱為相關係數（或皮爾森相關係數），範圍從-1到1：

• 1 表示完全正相關（一個變量增加時，另一個也增加）
• -1 表示完全負相關（一個變量增加時，另一個減少）
• 0 表示無線性相關

例如，您可能會發現廣告支出與銷售額之間存在強烈正相關（接近1），或是價格上漲與客戶留存率之間存在強烈負相關（接近-1）。

方法一：使用CORREL()函數的傳統方法

Excel的CORREL()函數是直接計算相關係數的強大統計工具。它可靠且多年來一直是分析師的首選。

CORREL()語法和參數

使用CORREL()函數需要了解其簡單語法：

=CORREL(陣列1, 陣列2)

• 陣列1：第一組數值範圍
• 陣列2：第二組數值範圍

關鍵要求是兩個陣列必須具有相同數量的數據點。如果不一致，CORREL()將返回#N/A錯誤。

如何在Excel中使用CORREL()

按照以下步驟使用CORREL()函數計算相關性：

1. 將兩組數據分別輸入不同欄位
2. 點選要顯示相關係數的儲存格
3. 輸入CORREL()公式，引用您的數據範圍
4. 按Enter鍵顯示結果

例如，如果您的利率和債券價格數據位於A欄和B欄的第2到11列：

=CORREL(A2:A11, B2:B11)

我們的公式返回兩組數據之間的相關係數。根據業務邏輯，我們預期結果接近1，表示強烈正相關——隨著行銷支出增加，銷售收入通常會增長。

方法二：使用Excelmatic的AI驅動方法

雖然CORREL()函數很有效，但如果您無需記憶公式就能獲得相同結果呢？這就是像Excelmatic這樣的AI代理大顯身手的地方。Excelmatic讓您只需用簡單語言提問，就能執行複雜的數據分析。

如何使用Excelmatic分析相關性

無需輸入公式，您就能獲得即時答案、圖表和AI洞察。以下是使用Excelmatic解決相同問題的方法：

1. 上傳包含兩組數據的檔案（例如行銷支出和銷售收入）
2. 在聊天界面提出簡單問題，例如：
   • 「『行銷支出』與『銷售收入』之間的相關性是多少？」
   • 或更廣泛地問：「分析我們的廣告支出與月銷售額之間的關係」
3. 獲取即時結果。Excelmatic將處理您的請求並立即提供相關係數

這種方法的強大之處在於，Excelmatic通常不僅僅給出數字，還能生成散點圖來視覺化關係，並提供簡短的AI驅動結果解讀，為您節省更多時間。

方法比較：CORREL() vs. Excelmatic

解讀結果

無論使用CORREL()還是Excelmatic，解讀得出的係數都是關鍵。該值始終落在-1到1之間：

• 接近1的值：強烈正相關（一個變量增加時，另一個也增加）
• 接近-1的值：強烈負相關（一個變量增加時，另一個減少）
• 接近0的值：幾乎沒有線性關係

請記住關鍵一點：相關性不意味著因果關係。高相關係數僅表示存在關係，並不代表一個變量導致另一個變量變化。

手動方法的常見錯誤

使用CORREL()函數時，您可能會遇到一些常見錯誤。了解這些錯誤有助於快速排除問題。

• #N/A錯誤：兩個陣列的數據點數量不同時發生
• #DIV/0!錯誤：任一陣列的數據點少於兩個，或任一陣列的標準差為零時發生
• #VALUE!錯誤：數據範圍中包含非數值時出現

確保數據範圍長度相同且僅包含數值，可幫助您避免這些問題。像Excelmatic這樣的AI工具的優勢之一，是它會為您執行這些數據驗證檢查，通常還會提供更清晰的指導來修復源數據。

結論

CORREL()函數因其直接可靠的計算，仍然是任何Excel分析師工具包中的重要工具。然而，數據分析的格局正在演變。像Excelmatic這樣的AI代理正在普及數據分析，使其更快速、更直觀且更具洞察力。

通過允許您使用自然語言提出複雜問題，這些工具使各種技能水平的業務用戶能夠超越手動公式，專注於真正重要的事：理解數據講述的故事並做出更好的業務決策。

準備好改變您分析數據關係的方式了嗎？立即試用Excelmatic，探索AI驅動的相關性分析如何加速您的業務洞察。