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1 概述

在水電站的維護管理中，對水庫大壩的監測是極其重要的一項內容，保障了水庫大壩日常的運行安全。通過監測技術得到了許多大壩的數據信息，我們對這些數據信息進行系統的分析，可以及時地獲取大壩工作運行的實際狀態，為水電站的調度與日常維護提供可靠的數據信息。但是在實際的安全檢測工作中，監測點是非常多的，每個監測點的數據信息非常多，在許多時候我們需要得到某個事件說明的時候，就需要在這些數據信息中尋找想要的信息，一般需要人工來進行，其效率就會非常慢，并且使用人工就非常容易出錯，其結果也會出錯。然而excel有著數據信息統計的能力，只需要使用一些常用的函倒δ埽就能夠很容易處理需要檢測的數據信息，進而提高數據信息的分析能力。

2 函數工具

在Excel軟件里面函數工具極其多，在大壩監測工作中所用到的函數工具主要有以下三種：

2.1 運算符號

在函數公式中，需要用到很多運算符號，主要有算術運算符號、邏輯運算符號、文本運算符號、引用運算符號等，這些運算符號和數學計算法則比較一致的，其運算邏輯也相同。

2.2 查找與引用

Excel系統的查找與引用，主要是把符合有些條件的字符串與數值按照要求查找并引用到指定的單元格內或者放在公式中。我們在對大壩進行監測中會獲取許多的數據信息，這些數據信息在分析處理的時候，經常會用到LOOKUP函數與VLOOKUP函數。

LOOKUP函數主要的功能是一個數值和一行數據或者一列數據逐一進行比較，在找到匹配數值之后，把另外一組數據信息中所對應的數值提取出來，但是這種函數公式只能夠進行模糊查找。

VLOOKUP函數主要是一個數據與整個表對比，并非像LOOKUP函數那樣和某一列數據或者某一行數據進行對比，并且使用VLOOKUP函數公式可選擇的范圍比較廣，精確查詢與模糊查詢都可以。

2.3 IF函數

IF函數通常用在真假值的判斷之后，按照邏輯判斷真假值的返回找出不同結果。在大壩監測的數據分析中，在查找函數沒有辦法在所選表格區域當中找到匹配值，系統會出現“#N/A”的錯誤值，在“#N/A”錯誤的時候，可能分析內容起就很容易出錯，有時候還要結合其他函數一起使用才行。

3 大壩監測數據分析Excel的應用

3.1 數據的收集

在水庫大壩監測工作中，要對監測出來的數據進行分析研究，我們要先明確想要的結果，并且根據實際需求來收集整理監測數據信息，通過Excel函數工具把這些數據信息整理成想要的結果。

3.2 成圖

在大壩監測數據分析工作中，Excel函數工具中有插入圖表的功能，可以對數據信息進行研究分析整理成想要的圖表，一般情況下都是采用散點圖來分析趨勢的。

4 實例

以某水電站為例，使用Excel函數工具來分析監測數據信息。該水電站工程是大型水電工程，水電站工程的主要任務是發電。水庫蓄水位正常的是1300米左右，洪水位約為1300米，死水位大約為1285米，水庫的總容量為1.59億立方米，總裝機100兆瓦，保證出力約10兆瓦，裝機利用小時數3500小時，今年來平均年發電量約4億千瓦小時。這個水電站擋水的建筑物是碾壓式瀝青混凝土墻壩，大壩頂的高程大約為1300米，防浪墻頂的高程大約為1300米，大壩頂的寬度大約為10米，壩高最高為大約為90米，大壩的長度約為439米。在大壩的上游設置半米左右厚混凝土的護坡，在大壩的下游設置預制的網格梁，可以種植草皮來護坡。心墻頂厚度大約為0.5米，心墻兩側擺放過渡料，水平的寬度一般為3米，在大壩的兩岸設置4個測壓孔，測壓孔的參數見（表1）。

4.1 數據的統計與圖表

從數據庫中導出測壓計的歷史數據（表2），從測壓計的歷史數據來看每個測壓點的數據信息相互交錯，如果要從這些復雜龐大數據庫里面找到想要的數據信息，就會用到Excel函數工具數據庫里面的每項數據，復制粘貼到各種工作表中：

在使用Excel函數工具把數據進行匯總之后，會發現在數據列里面出現了許多“#N/A”錯誤，使得過程線無法連續，因此用Excel函數工具來判斷數據是否是“#N/A”錯誤，Excel函數工具的使用可以得到連續的過程

線圖。

4.2 數據分析

對上述數據表格進行研究分析，能夠發現UP1測壓管的歷史過程線和庫水位的歷史過程線的關聯非常密切，其相關性非常強，我們結合其他數據信息得知，左岸UP1測壓管鉆孔和水庫內是通著的。

5 結語

總而言之，在以上的實例分析中僅僅使用了Excel數據分析工具中很少的一部分功能，即已經達到了大幅減少大壩安全數據分析工作量的目的，Excel數據分析工具還有很多，通過其強大的分析功能，能夠進行各種數據處理并輔助監測人員進行決策，通過更加直觀的表達方式大大地提高數據分析工作效率。

參考文獻

[1] 趙小莉，李芙蓉，王立志.淺析水庫大壩變形監測分析與預報[J].水利大壩監測，2015，23（25）.

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統計分析軟件是數據分析的主要工具。無論在工作還是學習中，我們都需要使用這些軟件來進行數據分析，而分析的過程主要分為數據的整理，數據的分析，數據的報告 。而市場上有很多的軟件來供我們選擇，如何選擇一款合適的軟件就成了我們需要考慮的問題。

1 工具簡介

Excel是微軟的office系列辦公軟件中比較常用的一款數據處理軟件。我們可以通過Excel進行數據錄入，儲存和分析的相P操作。Excel提供了大量的函數功能，為我們的數據分析工作提供了便捷。而且強大的VBA編程能力，也讓我們處理起數據更加個性化和多樣化。

Spss（Statistical Product and Service Solutions），相比Excel這樣的辦公軟件，人們更加傾向于稱Spss為統計軟件。因為它的數據處理能力更加強大，Excel只能做一些最基本的數據操作，而Spss則可以做一些比較高級的數理統計工作。

R語言（R Language）相比前兩者最大的不同之處在于他是非窗口操作軟件，更確切地說他是一款腳本語言。用戶需要輸入相應的指令才可以操作數據。R語言的強大之處在于他的包。R語言平臺上提供了各種各樣的數理統計包，這些包可以直接由用戶使用，而并不用關心它的底層實現機制。

2 三種軟件在數據儲存階段的比較分析

數據存儲是指分析員在搜集數據之后，把相應的數據有條理的儲存起來，以便在以后的分析工作中使用。數據存儲是數據處理過程的第一個階段，也是最重要的階段，因為他直接影響著以后的操作。如果在數據的存儲階段出了問題，那么整個數據分析的過程也就是有問題的。可見數據存儲過程是需要分析員特別重視的階段。

在此階段Excel和Spss提供了可視化的操作界面，所以分析員可以很容易的對數據進行錄入處理。而R語言則沒有提供相應的圖形操作界面，分析員只能通過在控制臺建立數據框這樣的方式，把數據儲存起來。可視化操作界面的優點是直觀，分析員可以像在實體的紙質表格上寫字一樣在虛擬的表里填入數據，這樣可以減少分析員在抽象腳本語言可能出現的失誤。

雖然R沒有提供簡單的圖形操作界面，使得數據的輸入沒有Excel與Spss軟件這么直觀，但是R語言這種輸入方式卻有一個比較強勢的功能，就是編程。雖然Excel和Spss也有編程功能，但是語法過于復雜。在R語言中分析員可以編寫自己的腳本文件，實現數據的重復錄入，從而可以節省出大量的時間，減少不必要的時間浪費。

他們三者最后都可以把數據保存為CSV格式或者TXT格式，這樣就為數據的傳輸帶來了方便。保存為這兩種格式后三個軟件可以實現數據的共享操作。

綜上所述，Excel和Spss強在可視化的操作界面，而R語言則強在編程語言。至于最后數據的保存，三者則表現出了一致性，實現了數據在軟件之間的傳輸。

3 三種軟件在數據分析階段的比較分析

數據分析傳統上都認為是統計分析，而廣義的數據分析則包含了更高級的算法比如機器學習、數據挖掘等。數據挖掘（Data Minning）是指從大量的數據中通過一些特定的算法，計算出隱藏在其中的有意義的信息的過程。主要的數據挖掘算法包括：人工神經網絡，支持向量機，KNN算法，隨機深林、決策樹、回歸分析等。

Excel在數據分析階段的強大之處在于它有很強大的函數庫，利用這些函數庫里的函數，可以幫助我們方便地進行簡單的數據分析，比如求平均數，求和等。當然也可以對數據進行優化和篩選。函數功能是Excel的靈魂，有了函數，Excel就可以組合變化出多種統計方式，來分析數據。

但是，Excel只能進行簡單的數理統計分析，而不能進行比較高級的算法分析。 Spss相比Excel則可進行比較高級的數據分析，比如生存分析、Logistic回歸、BP神經網絡等。雖然Spss能進行這些算法分析，但是它本身也有局限性。由于Spss是一款可視化軟件，它的載體在軟件開發的階段就已經被設計好了，分析員很難再根據自己的需要對里面的算法進行更改。這也就意味著，分析員只能使用設計者提供的方法，而設計者沒有提供的方法，分析員就不能使用了。因為現在算法更新比較快，而且對具體的業務對算法的要求也是不盡相同的，這樣就要求算法的個性化，而Spss則很難滿足這一點。

R語言相比前兩者在數據分析階段則有很強大的優勢，因為R語言是一個開源軟件。有很多R語言的愛好者，在R語言的社區貢獻自己利用R語言的語法寫成的包，免費的供所有人使用。這樣分析員就可以直接從R的官方網站上下載相對應的包。R語言的包基本包含了所有數據分析的算法。

R語言的另一個強大之處，在于分析者不僅能下載相應的包，更能查看包的內部信息。通過查看包的內部信息來確定自己是否需要這個包。而且如果遇到自己所處理的問題不合適的包，分析員可以在自己所找到的包的基礎上自己再設計新的算法，來滿足自己的業務需要。

綜上所述，在數據處理階段，Excel只能滿足最基本的數據處理，而Spss和R語言則可以滿足更高層次的數據處理。而且R語言在算法的選擇和使用上相對Spss則更具有個性化。

4 三種軟件在數據報告方面的比較分析

數據報告是指在經過數據搜集，數據存儲，數據分析之后，對得到的結果進行歸納總結，形成報告的方式呈現出來的過程。數據報告可以分為文字報告和圖形報告。

而近些年來數據可視化越來越受到人們的關注，數據可視化將復雜的數據表展示為直觀的圖形，可以讓聽眾更加準確的抓住數據的要害，進而分析數據。而隨著科學技術的不斷發展，數據可視化的手段越來越豐富，除了傳統的柱狀圖，餅圖等等之外，現在的可視化工具，更為我們提供了其他豐富的圖形。比如，詞云，雷達圖等。

在文字報告方面三者都可以根據自己的所能處理的報告生成相應的圖表。Excel只能生成餅圖，柱狀圖等簡單的數理統計圖，當然這和它所能處理的對象是一致的。Spss則能生成更高級的圖形，比如線性回歸圖等。R語言也提供了相應的作圖函數，這樣的作圖函數和Excel與Spss的作圖原理是相通的。

而R語言不僅提供了傳統的繪圖功能，而且更提供了高級的繪圖功能。傳統的繪圖軟件的原理類似與我們直接在紙面上畫畫，一旦畫上去就無法更改。這就給作圖帶來了很大的麻煩，不能隨意更改視圖，更不能在圖形生成后在后期對圖形做出整改。R語言提供了一款名叫“ggplot”的包，@個作圖包的原理是基于圖層，也就是說每一次畫圖動作都新建了一個圖層。在最后繪圖完成之后，將一個個圖層相互覆蓋。這樣作圖的好處就是我們可以直接更改一個圖層，來修改我們某一步的作圖操作。這樣我們控制最后的輸出圖就更加的靈活了。

綜上所述，R語言在數據報告，特別是可視化這個過程中，相比Excel和Spss更加具有優勢。但是R語言并不是完美的，我們在使用包的時候，并不能完全的隨心所欲。因為包的設計者也對一些功能進行的限制。但是如果我們確實需要某項功能，我們可以通過改寫代碼來實現。從這一點來說，R語言數據可視化功能還是很完整的。

5 結論

通過以上的比較分析，我們不難發現他們之間的區別和聯系，也讓我們在平時的學習和生活中有了選擇的參考。但是我們仍然要記住，沒有最好的軟件，只有最合適的軟件。我們在選擇軟件的時候要根據自己的實際需要來選擇，而不能認為某種軟件是最強的，就把所有的數據處理工作都交給一種工具來處理。通常結合多種工具來處理數據，我們會得到最好的效果。

參考文獻：

[1] 張文霖.數據分析初體驗[J].數據，2013（5）：46-47.

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Excel是Microsoft公司推出的電子表格軟件，它不僅具有數據的統計分析、圖形和圖表處理等功能，而且具有智能化的計算和數據管理功能。這些簡單易行的功能正適合應用于大量處理、分析和管理數據的會計專業，使其工作更加快速、準確、安全。

一 利用Excel進行數據分析

數據分析是Excel比較重要的一個功能，而人們在利用Excel進行數據分析時，通常會使用熟悉的排序、篩選、分類匯總等命令。其實，Excel中還包含一些比較適合會計方面數據分析的命令，如記錄單命令、模擬運算表命令。

（一）利用記錄單進行數據分析

記錄單是Excel中用來查詢和添加記錄的工具。利用記錄單，可以輕松的設定查詢條件，快速的追加記錄，以及對查詢到的記錄進行編輯。其使用方法很簡單。

1.將鼠標光標置于如表1的數據清單中，Excel會自動識別數據清單（此處要注意數據分析，設計數據表時請在標題行與數據清單間插入一行空白行，否則“記錄單”會將數據清單中的字段行視為數據清單的記錄區）。然后選擇“數據”菜單中的“記錄單”命令。在彈出的對話框中單擊“條件”按鈕，進入條件設定界面。

2.在如圖1的“品種”文本框中輸入“蘋果”，然后單擊“表單”按鈕進入查詢狀態。

3.在查詢狀態可以通過單擊“上一條”按鈕與“下一條”按鈕進行查詢。在此狀態下可對查詢到的記錄進行編輯，編輯后必須按Enter鍵確認；也可單擊“刪除”按鈕對查詢到的記錄進行刪除操作。如果想追加記錄，可以單擊“新建”按鈕，即可在數據清單的末尾追加新建的記錄。

表1 水果銷售表

圖1 條件設定對話框

（二）利用模擬運算表進行數據分析

在很多情況下，我們利用公式或函數計算數據時，常常想知道如果其中一個或兩個數據發生變化，其結果將會怎樣變化，我們想要對比這些情況，此時我們就可以利用“模擬運算表”來解決這個問題論文格式模板。

模擬運算表可以根據假設條件和公式計算出結果。模擬運算表分為單變量模擬運算表和雙變量模擬運算表。使用單變量模擬運算表可模擬公式中一個數值發生變化對結果產生的影響；使用雙變量模擬運算表可模擬公式中兩個數值發生變化對結果產生的影響。

1.使用單變量模擬運算表求解

單變量模擬運算表根據變量分布在行或列中，進一步劃分為行引用模擬運算表和列引用模擬運算表。下面對一張銀行存款情況表（銀行存款情況表是利用FV函數計算出存款人十年后可從銀行提取的金額數。）分別使用行引用模擬運算表和列引用模擬運算表進行求解。

（1）行引用模擬運算表

將假設值分布在某行中，如圖2所示，即應使用行引用模擬運算表來求解。

圖2 行引用模擬運算表分析圖

現想通過假設每年底存入的金額分別為2500、3000和3500，得出存款人十年后可從銀行提取的金額數。

首先在（B9:D9）區域中輸入替換“以后每年底存入的金額”的假設值。然后在假設值左下方的單元格里輸入公式（此處的公式必須在假設值的左下方輸入，否則結果會出錯）“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。輸入完成后，選中包含假設值、公式和結果區三個部分的區域（此處選中的區域必須保證包含假設值、公式和結果區三個部分，否則不會得出正確的結果），再選擇“數據菜單”中的“模擬運算表”命令。在彈出的對話框中輸入引用的單元格，由于這里的假設值分布在行中，所以為單變量行引用模擬運算表，即在“輸入引用行的單元格”后的文本框中輸入假設值要替換的原公式中的引用“B3”（以后每年底存入的金額），然后單擊“確定”按鈕數據分析，回到工作表中即可看到根據假設值和公式計算出的結果。

（2）列引用模擬運算表

將假設值分布在某列中，如圖3所示，即應使用行引用模擬運算表來求解。

圖3 列引用模擬運算表分析圖

現想通過假設總存款期分別為12年、15年和18年，得出存款人十年后可從銀行提取的金額數。

首先在（A10:A12）區域中輸入替換“總存款期（年）”的假設值。然后在假設值右上方的單元格里輸入公式（此處的公式必須在假設值的右上方輸入，否則結果會出錯）“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。輸入完成后，選中包含假設值、公式和結果區三個部分的區域（此處選中的區域必須保證包含假設值、公式和結果區三個部分，否則不會得出正確的結果），再選擇“數據菜單”中的“模擬運算表”命令。在彈出的對話框中輸入引用的單元格，由于這里的假設值分布在列中，所以為單變量列引用模擬運算表，即在“輸入引用列的單元格”后的文本框中輸入假設值要替換的原公式中的引用“B5”（總存款期（年）），然后單擊“確定”按鈕，回到工作表中即可看到根據假設值和公式計算出的結果。

2.使用雙變量模擬運算表求解

雙變量模擬運算表可以同時根據公式中兩個變量的假設值得出計算結果。在使用雙變量模擬運算表時，必須保證其兩個假設值分布于行和列中，且公式位于它們的交匯處，如圖4所示。

圖4 雙變量模擬運算表分析圖

現想同時通過假設每年底存入的金額分別為2500、3000和3500及總存款期分別為12年、15年和18年，得出存款人十年后可從銀行提取的金額數。

首先分別在（A10:A12）區域和（B9:D9）中輸入替換“總存款期（年）”和“以后每年底存入的金額”的假設值。然后在行和列的假設值的交匯處單元格里輸入公式“＝FV（B4,B5,B3,B2）”。輸入完成后，選中包含假設值、公式和結果區三個部分的區域（此處選中的區域必須保證包含假設值、公式和結果區三個部分，否則不會得出正確的結果），再選擇“數據菜單”中的“模擬運算表”命令。在彈出的對話框中輸入引用的單元格，由于這里的假設值分別分布在行和列中，分別在“輸入引用行的單元格”和“輸入引用列的單元格”后的文本框中輸入假設值要替換的原公式中的引用“B3” （以后每年底存入的金額）和“B5”（總存款期（年）），然后單擊“確定”按鈕，回到工作表中即可看到根據假設值和公式計算出的結果。

二 利用Excel函數進行數據計算

Excel函數共有11類數據分析，下面介紹財務函數中幾個常用的函數。

1.年金函數PMT

在很多情況下我們需要貸款解決資金問題，同時我們也想知道每期的還款金額，這就可以利用Excel中的PMT函數計算得出。

PMT函數是計算在固定利率下，貸款的等額分期償還額，也就是平時所說的“分期付款”。在表2（貸款情況表）中計算每年的還款額只要將光標定位到B5單元格中，輸入或插入函數：= PMT(B2,B3,B4)，此處要注意的是這里我們只對PMT函數的前三個參數（固定利率、總貸款期、本金）進行了賦值，對于后兩個參數fv、type沒有賦值（視為省略），是由于fv參數為未來值，一筆貸款的未來值即為零，所以這里不為fv參數賦值。而type參數的值若為0或省略代表各期付款的時間在期末，為1則為在期初，這里如沒特別說明，我們則認為其付款時間在期末，即可省略論文格式模板。

表2 貸款情況表

2.投資凈現值函數NPV

對于財務人員和項目人員經常要了解投資中未來各期支出和收入的當前值的總和，那就可以利用Excel中的NPV函數計算得出。

NPV函數是基于一系列將來的收（正值）支（負值）現金流和一貼現率，返回一項投資的凈現值。現值是指未來各期收益折算成現在的價值總和。在表3（投資收益表）中要計算投資的凈收益只要在將光標定位在B8單元格中，輸入或設置函數NPV。但此處需要注意的是NPV函數根據初期投資的時間是在期初還是在期末分為兩種情況。

情況一：初期投資的時間在期初，即在第一年的年初投資50000（投資均用負數表示），第一年的年末收益12000，其余年份的收益也是在年末，則在B8單元格中輸入：=NPV(B2, B4:B7)+B3，注意這里要在最后除去初期的投資額。

情況二：初期投資的時間在期末，即初期投資發生在第一年的年末。在B8單元格中輸入：=NPV(B2,B3:B7)即可。

表3 投資收益表

三 利用Excel進行數據保護

我們利用Excel進行數據處理后數據分析，可能會對工作表進行保護，但這樣只能保證其他人不能修改數據，而所使用的公式或函數還是可以暴露給別人，如果不想其他人查看所用公式的內容，就要使用Excel中的公式隱藏功能實現。

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Key words： Excel software；data processing；data management；metal electric work function

中圖分類號：TP274；O4—39 文獻標識碼：A 文章編號：1006—4311（2012）27—0216—03

0 引言

在物理實驗尤其是近代物理實驗以及科學研究中，經常產生大量測量數據，經過記錄、整理、計算、繪圖、分析等大量復雜繁瑣的數據處理后，方能給出科學結論。傳統方法往往是手工處理大量數據，最終僅在坐標紙上描點繪圖。因此效率低，易出錯，誤差大，甚至影響結論的準確性。

隨著計算機迅速發展，數據分析處理的軟件實現和應用也逐漸成為每個科研工作者必須掌握的一門技術。常見的數據處理軟件如Origin、MATLAB、SPSS等功能強大，專業性強，對使用者有較高要求，而Excel直觀易學，使用方便，數據處理過程簡單，無需精通計算機編程，因此成為處理物理實驗數據的首選工具。

Excel集數據表格、圖表和數據庫三大基本結構功能于一身，還提供了大量函數，用戶可通過這些函數進行統計管理、線性分析等工作[1—3]。并能很方便地將數據處理過程的基本單元制成電子模板，使用時只要調出相應的模板，輸入原始數據，激活相應的功能按鈕，就能得到實驗作圖要求的各項參數。

1 電子逸出功的測量原理簡介

由費米—狄拉克能量分布公式可得到熱電子發射的里查遜—熱西曼公式[4] I=AST2exp（—■）（1）

式中I是加速電壓為零時熱電子發射電流，稱零場電流。A與陰極材料有關，S為陰極有效發射面積，T為發射熱電子的陰極絕對溫度（該溫度與加熱電流對應關系可查表）。實際測量中采用理查遜直線法避開A、S測量，將（1）式兩邊除以T2，再取對數得

1g■=1gAS—■=1gAS—5.04×103？漬■（2）

可見，1g■與■成線性關系，由斜率即可求出該金屬的逸出電位？漬或逸出功e？漬。

由于肖特基效應，零場電流I與陰極發射電流Ia、加速電壓Ua有

1gIa=1gI+■■■（3）

式中Ia是加速電壓Ua為時陰極發射電流，r1和r2分別是陰極和陽極半徑。幾何尺寸一定的管子，陰極溫度T一定時，1gIa與■成線性關系，截距為1gI。

實驗一般在7個不同溫度值采集49組電壓和電流值，根據公式（3）進行7次直線擬合，采用直線外延法分別找出7個溫度對應的零場電流對數1gI，之后再根據公式（2）進行1g■～■直線擬合，找出該直線斜率，進而求出該金屬的逸出功e？漬。計算公式繁瑣，圖表較多，數據處理困難。

2 設計思路

本設計旨在實現數據的記錄管理和分析處理。使用者僅需錄入測量數據并保存，系統便自動生成處理結果以及相關圖表。保存后可獲得原始測量數據備份，避免隨意篡改偽造測量數據；同時，又可形成一個數據信息庫，為使用者查詢測量數據提供便利。

基于以上構思，數據錄入和數據處理作為兩個獨立且關聯的模塊，分別出現在兩個工作表中。數據錄入模塊將個人信息和測量數據輸入電腦，除必要輸入欄目，使用者沒有權限更改其他選項。處理分析模塊的數據來自于對管理模塊的鏈接，包括數據處理的中間過程和最終處理結果，為了便于管理還應包含使用者的基本信息。流程如圖1。

3 基于Excel實現測量數據的錄入和管理

本測量采用西安超凡光電設備有限公司WH—I型金屬鎢電子逸出功測量儀完成。

打開Excel，創建新工作表，該工作表作為數據記錄用表，命名為“原始數據”。根據測量原理和要求，該工作表由基本信息、數據記錄、溫度對照表三個部分組成，如圖2。

此工作表A1—H3為使用者基本信息，其中G2單元格輸入的內容為“=TODAY（）”，可獲取當前系統日期。A6—H12為數據Ia、Ua記錄欄。A14—H17為“加熱電流If與鎢絲真實溫度對照表”，數據處理過程中需查此表獲得陰極燈絲溫度。

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一、財務分析數據庫的構建

用EXCEL建立財務分析數據庫時,可以充分發揮其靈活性,從各個維度、各個層次對企事業單位數據進行分析。盡管EXCEL2007已經解除了以前版本只能處理65 536行數據的限制,但是也要考慮到數據庫如果過于龐大,運行速度會降低。因此,建立數據庫時如果數據庫偏大,可以將數據庫拆分成幾個小的數據庫。

明確了數據庫的構建目標后,就可以從不同地方收集財務分析數據。這些數據既可以從用友、金蝶等財務軟件獲取,也可以從企事業單位的其他信息系統導入,如醫院的HIS系統、藥品管理系統、材料進銷存系統等等。導入的數據既可以是用友等財務軟件整個科目數據,也可以是固定資產數據等等。

財務軟件和其他信息系統一般都有導出成EXCEL電子表格的功能,如果這些信息系統軟件可以導出成分隔符區分的文本文件,也可以通過EXCEL中的分欄工具進行拆分。

(一)基礎數據字段整理

在進行基礎數據整理時,經常會用到這些函數:

1.時期處理函數。如根據日期提取年、月、周的數據:YEAR(),MONTH(),WEEK()。

2.字符處理函數。如提取字符串中的某一內容:LEFT(),MID(),RIGHT()。字符串聯結:CONCATENATE()。

3.數據格式轉換函數。如將數字強制轉換成文本:TEXT()。

4.邏輯判斷函數。如條件判斷:IF()。信息提取:ISNA(),ISTEXT()。

(二)數據的歸類

財務分析時經常會對數據進行分類,這時可以借助函數VLOOKUP()來實現。如對食品進行分類時,可以首先建立一張字典表,如表1。

然后在數據庫里面在目標單元格輸入函數vlookup()并設置函數參數,再對整個字段進行填充,就可以根據字段食品名稱獲取其對應分類了。

(三)數據庫的定義

數據收集整理完后,可以在EXCEL里形成一張表單(sheet),可將有數據的區域定義為一張表,并為之命名。本文以醫院收入分析數據庫為例,基礎數據通過醫院用友、HIS系統收集整理后,存放在一張名為“醫療收入”的表單內。這時先選擇所有數據區域,點擊右鍵,選擇“命名單元格區域”,命名為如“數據表”。

定義數據區域可以更方便地對數據庫進行維護。建立的數據庫如圖1。

二、財務數據的分析

數據庫建立好之后,就可以充分利用EXCEL的數據分析挖掘工具,靈活方便地對數據進行分析。下面介紹幾種常用的分析方法。

(一)對比分析

建立的數據庫如果包含了一段時期的數據并進行歸類后,可方便地實現對比分析。這里面需要用到EXCEL的數據透視表工具,首先將光標定位到“數據表”,單擊“插入數據透視表”,并根據需要選擇報表篩選字段、行標簽、列標簽字段以及值字段。在作對比分析時,應該在列標簽選擇時間字段,并選擇需要進行對比的時間段。

透視表建立后,可以通過報表等字段篩選數據的范圍,例如既可以看全院收入,也可關注某一個或幾個科室的收入分析。同時,在鄰近單元格建立公式對數據進行比較分析。建立的數據對比分析如圖2。

(二)趨勢分析

趨勢分析也是財務分析中的一個常用方法,分析人員可以從數據變化趨勢看出數據的長期變化趨勢及季節趨勢等。

用EXCEL建立趨勢分析時,也要建立數據透視表并選擇要分析的字段。作趨勢分析時,可以輔以圖片更能直觀地進行分析。將光標定位在數據透視表內,單擊“插入折線圖”或其他圖形模板,并調整圖形格式就可以制作出專業的圖表。如圖3。

(三)結構分析

結構分析可以看出數據之間的構成分析。在EXCEL里面作數據的結構分析時也可以通過建立數據透視表,選擇要分析的數據字段進行分析。同時,還可以制作數據餅圖等進行直觀的觀察分析。數據的結構分析如圖4。

三、財務分析數據庫的維護與更新

財務分析數據庫建立完成后,可以根據個性需求靈活地對數據進行抽取和分析。同時,這個數據庫也是可以動態更新的。更新數據庫時,只需在數據表末端追加數據記錄,數據庫就會智能地將數據加入。當然,這個數據庫也支持對以前數據記錄進行修改,批量修改數據時可以使用EXCEL的批量替換功能;具備支持增加和刪減字段的功能。

修改數據庫后,應確保增加的記錄在數據表內可以通過擴大數據表區域來實現。同步更新數據透視表和數據圖時,只需要在任意表內,單擊“更新數據源”,則所有基于數據庫的透視表和數據圖都可以同步進行更新,操作非常方便。

從上述研究可以看出,EXCEL具備靈活、簡便而功能強大的數據分析和挖掘功能,而基于EXCEL數據庫的維護和更新也非常簡單,財務人員通過簡單的操作,就可以從各個維度、范圍對財務數據進行深入的分析。當然,EXCEL還具備更多的數據分析潛能,需要財務人員在工作中發揮主動性和創造力,從而提高財務分析的效率和作用。

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一、處理試驗數據函數的技巧

在Excel表格中函數基本分為十一種，有五種經常在試驗數據處理時使用，第一種就是統計函數，在統計和分析數據區域時經常使用這種函數；第二種是三角和數學函數，使用者只需通過一些簡單的編程操作就能完成基本計算；第三種是邏輯函數，主要用于數據真假的判定；第四種是引用與查找函數，通常對數據清單或者表格中的數值或單元格進行查找和引用時會使用這一種；最后一種是信息函數，使用這種函數能夠準確得知固定單元格中數據值的種類，便于使用者進行分類和操作。

二、處理平均指標的技巧

使用Excel計算平均指標的情況一般分為兩種，一種是求較為簡單的平均數值，像想要得到全公司員工的平均年齡，首先就要將實地收集的所有數值都輸入到表格中的一列內，并使用鼠標選中全列。之后點選該軟件中的公式選項，進而得到年齡的平均數值；另一種是求加權平均數值，這種計算相對較為復雜，在計算時要先選擇一個單元格并輸入公式，然后再劃定待算數值的表格區域，并對每一組的總數進行計算，得出結果。此時，只需對這些結果所在的單元格進行點選，再輸入公式進行計算即可得到需要的數值。

三、處理多數據刪除的技巧

由于數據的輸入基本都是以人工為主，難免會發生數據出現信息輸入重復、錯誤以及遺漏的問題，這時需要對數據進行刪除或者修改的操作。這里筆者將介紹信息刪除的方式。在Excel中，刪除操作主要有直接刪除以及批量刪除兩種方式，只有少量數據需要處理時只需通過人工對單元格進行直接刪除的操作；當遇到需要操作處理的信息量過大時，則要使用批量刪除的方式進行處理。首先，操作者要選擇一個號碼，并選擇“升序”選項對數據進行排列；其次，要在數據的下一列單元格內輸入=IF（A2=A3，1，0）這一公式，這樣輸入的數據中一旦出現重復的情況就會在數據的后列單元格內出現1這個數字，沒有重復的數據則會顯示0這個數字，這時使用者就能夠很輕松地將重復的數據進行刪除了。

四、處理數據對比分析技巧

（一）描述數據對比分析方式

在使用描述數據對比分析的方法時，操作者要對Excel表格中的一個單元格利用鼠標左鍵單擊進行選中，再選擇工具欄中的數據分析選項。同時，鼠標右鍵雙擊選中需要進行對比分析的描述數據，這時會自動彈出描述數據對比分析這一對話框。其中包括數據輸入以及數據分組兩項，操作者需要在數據輸入處添加將要進行分析的數據單元格，而當輸入的單元格需要以行或列的方式來進行區分時，操作者則要使用鼠標單擊行或者列，在數據分組中會形成相應的數據標識。當建立新Excel表時，單擊鼠標左鍵，就能在表格中建立新的Excel表。同時，會在新表中的左數第一單元格中將數據的最終結果顯現出來。出于工作需要或者是避免表格混淆，操作者可以為新表格設定名字，只需要在表格右側編輯框內加入自己設計的名字即可。

（二）頻數表和直方圖的處理

為了提高數據對比的效率，簡便操作流程，操作者可以對數據分布的區域進行自定義，并使用頻數表以及直方圖對數據進行整理，具體操作程序為：頻數表。要將原始數據表格復制到一個新表格內，并在新表格中的第二列第一行的單元格中添加組距進行標注。同時，將最小值填入第二列第二行的單元格內，將最大值填入第二列第三行的單元格之中，并單擊這兩行將其移動到自己選定的區間中右下角一直到第二列最后有數值的單元格之內。這樣的操作方式能夠有效簡化單元格計算的操作程序，提高對數據的計算效率。直方圖。在進行這項操作時，首先，操作者要點擊工具欄里數據分析中的選項，在彈出的工具欄中選擇直方圖這一選項，并在彈出的直方圖對話框內將需要分析、整理的數據范圍添加到其中。再將標志性的數據挑選出來，之后將數據范圍導出。同時，在這種樣式之下進行表格下拉導出自己選中的圖表，點擊“確定”按鈕就能夠在Excel表格中自動顯示出最終的計算結果。除此之外，也可以雙擊圖表按照自己的需要對其進行修改，從而使圖表更加清晰、易于理解。

五、在PPT中運用Excel的技巧

在自動化操作軟件中，PPT與Excel的使用頻率都相對較高，而且如果PPT有需要圖表以及數據表才能表達的內容時，制作者就會將Excel添加到其中，便于觀看者進行理解。但添加的方式需要一定的技巧，如果直接復制就會使表格中的數據不能正常顯示。制作者需要進行反復的調整才能使其恢復正常數值，整個操作過程較為煩瑣，耗費時間。因此，不可直接將Excel表格復制到PPT之中，而應在菜單欄中點擊插入選項，并選擇子菜單中插隊對象這一操作指令，將Excel表格加入到幻燈片之中，并根據自己的演講需求修改表格中的數據或者圖像，而系統將自動進行調整，效率極高。

六、結語

Excel的功能極為強大，只要操作得當，該軟件就能自動分析和統計表格中的數值，極大地提升了人們的工作效率。因此，人們想要對數據進行高效的統計和整理，就需要全面地掌握Excel的操作技巧，并要對每一技巧進行反復的練習，直至熟練掌握，這樣才能在使用時將Excel的優勢充分發揮出來，對數據進行準確的分析。希望本文對Excel表格五項數據處理技巧的介紹和分析，能夠為使用者帶來一定的幫助。

（作者單位為衡陽技師學院）

參考文獻

[1] 王志梅. EXCEL表格中數據處理技巧[J].計算機時代，2001（05）：15-16.

[2] 郭淑紅. EXCEL表格中數據處理技巧[J].信陽農業高等專科學校學報，2001（04）：96.

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Excel作槲⑷Office軟件產品中的重要組成部分，性能優越，支持較強的數據分析、圖表繪制、宏命令、VBA編程[3]及決策支持分析功能。特別是其可單純依據工作表數據進行組織管理進而繪制出高質量的平面圖形和立體圖形，實現圖、文、表混排。在對船舶進行傾斜實驗的過程中，需要多次移動壓鐵讀到多組擺錘移動距離的數值，技術人員因此往往要處理大批量的數據文件，多數情況下會將數據導入Excel中進行簡單計算后自行繪制曲線，剔除不可用的數據點，導致工作量巨大，而且難免出現精度不滿足工程要求的問題。該文創造性的通過Excel的回歸分析[1]、數值擬合等功能直接剔除不可用點，得到關于合理有效的讀數的擬合曲線，且可隨工程精度要求隨時更改程序結果。

1 傾斜試驗中的數據來源

船舶傾斜試驗的目的是確定空船的重量及重心位置[2]。試驗重量一般應布置成移動力矩相近的六組，但實際中限于條件等原因，通常只采用四組，壓鐵重量移動按圖1所示順序進行。

其中，為試驗移動重量位置；

試驗中利用擺錘測量法，一般設置為3個，分別為船首中尾3個位置。每個擺錘每次移動都需讀取左右兩個數據，數據處理量大又繁瑣。為保證測量結果的正確性，還需要進行誤差檢查和限值設定。也就是說，要將每次移動重量后的讀數求取平均值標注到圖中。當偏離擬合直線超過4%（此數據為該船廠要求）需分析原因并判定是否需要部分或全部重做試驗。

該文正是基于Excel的回歸分析功能將該試驗中大量的數據處理問題簡化，通過基本讀數的錄入，直接得到擬合直線以及試驗中需要剔除的超過誤差限值的數值，可極大地減輕工作人員的數據處理工作量，實現傾斜試驗數據分析的“傻瓜”處理。

2 實船數據處理與運行結果

以某實船的傾斜實驗其中一個擺錘為例，每次移動重量后會得到如圖2所示的數據。

其中，C（1、2、18、19）、I1、C（5-14）-K（5-14）為參與實驗的現場人員所需填寫的數據，均直接從試驗中讀取，其余數據程序自行運算。

在經過Excel程序分析后，會自行得到經過線性回歸分析擬合出的直線參數與直觀圖形表達以及超過誤差限值的壞的數據點，即需要剔除的數據見圖3。

其中，L列為數據處理的直觀結論，其余部分仍為程序自行運算的過程數據。

計算過程中其極限偏差數據見圖4，誤差限值取為±4%，可剔除的點非常明顯，對應圖3。

3 結語

通過利用Excel分析的圖表工具及回歸分析工具，可以進行船舶傾斜試驗的數據分析，得到數值擬合直線，直觀剔除不可靠數據點，精度高，能夠滿足工程需求。

（1）若實驗的壓鐵組數量以及擺錘數量增加，會導致待處理的實驗數據成倍增加，而程序運行仍然只需要幾秒的時間即可完成，相對于人工處理方式，極大提高了工作效率。

（2）該方法實現了計算機的自動處理功能，減少了人為因素可能引起的計算錯誤，提高了數據分析的精準性。

（3）在傾斜實驗過程中，數據量越大越能體現出該處理方式的優越性。可推廣至多數船廠及船檢人員中使用。

參考文獻

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表1 桃肉果汁加工過程中非酶褐變原因研究測定值

一、數據錄入

打開Excel工作表，建立表頭，在單元格A1：F1內按順序分別輸入“測定序號”、“無色花青苷（x1）”、“花青苷（x2）”、“美拉德反應（x3）”、“抗壞血酸含量（x4）” 和“非酶褐變色度值（y）”，然后在A2：A17區域按順序輸入個體編號，在B2：F17輸入各個變量的原始數據。

二、相關系數的計算

首先計算變量之間的簡單相關系數。單擊菜單欄的“工具”“數據分析”“相關系數”，彈出相關系數對話框，指定輸入區域B2：F17，分組方式選逐列，輸出區域開始的單元格指定為A20，單擊“確定”，計算出變量之間簡單相關系數，結果見表2。

表2 變量之間的簡單相關系數

三、因變量對自變量的多元回歸分析

建立X1、X2、X3、X4對Y的多元回歸方程的方法是：單擊“工具”“數據分析”“回歸”，彈出回歸分析對話框。指定Y值輸入區域為F2：F17，X值輸入區域為B2：E17，Y值和X值的輸入區域必須由按列輸入的數據組成。輸出區域開始的單元格指定為A30，單擊“確定”，如表3。

表3 回歸統計輸出結果

表4 方差分析輸出結果

表5 多元回歸分析的輸出結果

由表4中的方差分析結果可知，F=26.3690（P=0.0001），有統計學意義，說明建立Y關于X1、X2、X3、X4的多元回歸方程是有意義的，進行通徑分析也是有意義的。多元回歸方程的各個偏回歸系數分別為b1= - 69.6264 有統計學意義；b2 = 189.5118 有統計學意義；

b3= -53.6917 無統計學意義；b4= 1.3729 有統計學意義。

四、通徑系數的計算

通徑系數的計算公式為， bi為偏回歸系數，Sxi為Xi的標準差、Sy為Y的標準差。計算變量標準差的方法：在單元格B57內輸入公式“=STDEV（B2：B17）”，計算出無色花青苷X1的標準差，然后將B57的公式橫向復制到C57 ～ F57，Excel 表格將自動計算出X2、X3、X4和Y的標準差，并計算出其通徑系數（見表6）。

表6 各變量的標準差及通徑系數

對通徑系數的顯著性測驗與多元回歸分析中對偏回歸系數的顯著性測驗是等價的，故P1y = -0.5073 有統計學意義；P2y = 0.7618 有統計學意義； P3y =-0.1826 無統計學意義；P4y =0.3697 有統計學意義。回歸方程的誤差e對y也產生作用，其大小以剩余通徑系數Pye表示。Pye的計算公式為：

5. 間接通徑系數的計算

圖1 通徑圖

通徑系數是自變數對因變數直接作用的度量，通徑系數又叫直接通徑系數。如果一個自變數與其他自變數之間存在相關關系，則該自變數還可以通過其他自變數對因變數發生間接作用，其一自變量通過另一自變量間接作用于因變量的間接通徑系數等于二者相關系數乘以另一自變量的直接通徑系數。制作通徑圖并進行原因對結果直接作用與間接作用分析，結果見圖1。將無色花青苷X1、花青苷X2、美拉德反應X3和抗壞血酸含量X4與非酶褐變色度值Y的相關系數剖分為直接作用與間接作用的代數和，結果見表7。

表7 相關系數的分解

通徑分析的理論已證明，任一自變數與因變數之間的簡單相關系數，可以分解為該自變數與因變數之間的直接通徑系數加上所有其他間接通徑系數加上所有其他間接通徑系數的代數和。花青苷X2對非酶褐變色度的相對決定程度最大， 而美拉德反應對非酶褐變色度的影響不大，可以不必過多考慮。

小結

1. 由表6可知，3個原因變量對非酶褐變色度值的作用由大到小依次為花青苷>無色花青苷>抗壞血酸含量。花苷青與非酶褐變色度的相關系數和通徑系數都有統計學意義，說明花苷青對非酶褐變色度的影響主要來自于自身的直接作用。

2. 本例中的剩余通徑系數Pye=0.7472，其值較大，說明還有一些對對非酶褐變色度影響較大的因素沒有被考慮。本文只是以這個例子說明在Excel內進行通徑分析的簡便方法，對非酶褐變色度影響因素的全面分析有待進一步深入。

3. 目前，對影響因素的分析人們常采用的方法是多元回歸分析，但多元回歸分析只考察變量之間的直接作用，而實際上變量之間的關聯關系往往是一個復雜的傳遞過程。通徑分析將簡單相關系數分解為直接通徑系數和間接通徑系數，使人們能夠透過相關的表面現象深入研究原因變量與結果變量之間的因果關系，從而為統計決策提供可靠的依據。

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SQL Server數據庫查詢速度快，查詢能力豐富，對數據集合的解決方法相當多，特別是數據多的時候，優勢特明顯。由于杭州市拱墅區招商局平時在Excel中有多個臺帳，每個臺帳上千條記錄，十幾個分部要匯總，而且每月都在增長，速度明顯在下降。另外，Excel速度慢，且查詢分組計算功能相對SQL Server來說相對薄弱。用SQL Server解決數據錄入、匯總、存儲和函數計算分析處理更方便。

1 項目需求分析

杭州市拱墅區招商局要將稅收績效數據和固定資產實際數據錄入杭州市招商統計系統中。從圖1可以看到，需要錄入到系統的數據有外地投資方股權比重、稅收總額和稅務登記證號，其中稅務登記證號表中直接就有記錄，但是外地投資方股權比重和稅收總額需要對多個臺賬進行統計計算才能得到。

圖1 杭州市招商統計系統中需錄入的數據

杭州市拱墅區招商局目前主要是這三張excel表格，內容見表1、表2、表3。每張表內容都有6000多條，內容較多而雜。

表1 2014年1-11月份的企業收入情況

表2 2013年12月份企業收入情況

表3 各個企業已投資額情況

2 項目實現過程

首先將表1、表2、表3導入SQL Server數據庫中，作為數據庫中的三張表，表名分別為表1、表2、表3。接下去就通過SQL代碼來實現對外地股權占比及稅收總額的計算和分析。

2.1 對表1和表2中的稅收總額求和

現要對表1和表2中稅號相同的企業收入（企業稅收總額）求和。表1中是2014年1-11月的稅收總額，表2中是2013年12月份的稅收總額。先對表1和表2中的稅收相加，但是難點是表1和表2中的稅號和企業名稱部分相同，部分不相同，且不對應。所以如果直接在Excel中很難實現。由于要保留兩張表中不能相互匹配的企業，所以采用全外連接來實現。

實現代碼如下：

圖2

2.2 求出表3中外地股權占比

見表3，已投資額分為杭州方和外地方，現在要求出外地方與總投資額的比值。公式為：

外地股權占比=工商注冊代碼相同的企業的（D項+E項）/（C+D+E）*100。

但是表3中可見，每個相同工商注冊代碼都有三條或多條記錄，所以在求出比值之前，需要先對工商注冊代碼進行分組，求出每個工商注冊代碼的杭州方及外地方的總投資額。

實現代碼如下：

圖3

2.3 求每個企業的稅收總額和外地股權占比

求出每個企業的稅收總額和外地股權占比，由于稅收總額和外地股權占比在兩張不同的表中，因此，通過連接查詢將稅收總額和外地股權占比查出來，將企業名稱作為關鍵字進行匹配。

實現代碼如下：

圖4

得到了我們想要的稅收總額和外地股權占比，將最后需要的表從SQL Server導出到Excel中[1]，最后將Excel中的數據導入到杭州市招商統計系統中，就完成了整個數據的錄入工作。

3 結束語

實現SQL Server數據庫Excel數據表的數據導入導出功能。數據導入導出功能簡化了數據錄入的工作，降低了建立數據庫的工作量，同時也很好的實現了報表輸出功能。而且SQL Server中強大的查詢分析數據的功能，輕松快速的實現了對于Excel中多個Sheet中的數據的統計歸納和計算。

參考文獻：

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從2008年1月開始，北京市電力公司開始廣泛采用振蕩波法電纜局部放電定位（Oscillating Wave Test System，以下簡稱 OWTS）測試技術對10kV電纜進行局部放電測試，幾年中發現并處理了大量故障和缺陷。2011年11月，北京市電力公司引進了

用于110kV及220kV電纜的振蕩波局放定位系統（OWTS HV250），并對部分電纜的進行了試驗，積累了一定的現場使用經驗。

1 常用高壓電纜局放檢測技術

超聲波法，可探測、存儲和分析超聲波信息，主要用于電力設備局部放電引起的超聲波信號檢測。

高頻法，利用高頻CT對放電信號會產生具有不同隨機特征的脈沖信號進行高速寬帶采樣獲取信號完整的時域波形，針對不同放電及噪聲間的差異提取多種信號特征，從而將不同的放電分離開來。

超高頻法，通過超高頻傳感器，獲得局部放電超高頻電磁波信號，將檢測到的局部放電信號進行演算及處理，根據三維及二維圖形及數據信息進行分析和診斷，判斷局部放電的類型，確定設備狀態。

上述三種常用的高壓電纜局放測試技術[3]對電纜局部放電在不同頻段上信號進行采集的在線測試方法，需要電纜運行后才能夠進行測試，不能在發電前及時發現問題。而發電前的諧振耐壓試驗并不能對電纜的局部放電進行檢查，導致部分電纜在通過耐壓試驗后幾個月內發生絕緣擊穿。振蕩波檢測技術能夠排除在線檢測時電網系統的大量干擾信號，可根據 IEC 和 GB 標準獲取精確量化的局放測試結果，在多個試驗電壓等級下進行局放測試[4]。正是由于這些原因，OWTS試驗以其離線局放測試、局放定位的特點，已經在北京地區作為電力電纜投運前的例行試驗之一得到了廣泛應用。

2振蕩波局放測試技術

2.1振蕩波電壓的產生

振蕩波系統的高壓發生和測試原理電路如圖1所示，直流電源首先對電容充電，之后閉合高壓開關，通過設備電感與被測電纜電容發生諧振，在被測電纜端產生振蕩電壓。

2.2 振蕩波電壓與工頻電壓下電纜局部放電的等效性分析

工頻電源與振蕩波電源之間的等效性是運用振蕩波電源做局部放電試驗可行性的關鍵依據。文獻[5]中提到了振蕩波電壓和工頻交流電壓下試品局放特性的比較。表1是相同試品、相同缺陷條件下，工頻交流電壓與振蕩波下局部放電起始電壓及局部放電量的比較。可見除了應力錐安裝錯誤缺陷外，對其余兩種缺陷，振蕩波電壓下的局部放電起始電壓均大于交流電壓下。

同一試品（3235 m，50 kV三相電纜）在不同電壓等級下的放電量Q，見表2。從表中可見，在不同電壓等級下，試品的不同相在振蕩波與交流電壓下相比，都具有良好的等效性。

振蕩波的頻率對局放起始電壓和放電量Q 的之間的關系[5]見圖2。從圖中可見，振蕩波電壓的頻率并不影響其局放起始電壓，但振蕩波的頻率越小放電量越大，越容易檢測到局部放電。

2.3 時域反射法進行局放定位

OWTS系統對振蕩波電壓下采集到的放電脈沖采用時域反射法（TDR）進行局部放電定位，原理示意如圖3所示。測試一條長度為 的電纜，假設在距測試端 處發生局部放電，脈沖沿電纜向兩個相反方向傳播，其中一個脈沖（入射波）經過時間t1到達測試端；另一個脈沖（反射波）向測試對端傳播，并在對端發生反射，之后再向測試端傳播，經過時間t2到達測試端。根據兩個脈沖到達測試端的時間差 ，可計算局部放電發生位置[6]，即：

2.4脈沖信號在電纜中的發散

電纜的電容特性會影響脈沖的波形，考慮發散的影響，反射脈沖不可能比原始脈沖含有更多高頻部分，或比原始脈沖更窄。如果兩個脈沖非常靠近（缺陷在遠端），電纜發散也可能會使反射脈沖和原始脈沖重疊。

2.5 脈沖信號在電纜中的衰減

由于行波在電纜中傳播的衰減和畸變現象，在被測物終端記錄的視在放電量的幅值會和局放發生點的幅值不同。局放脈沖沿著電纜傳播時，能量消耗，脈沖會發生衰減。而衰減的強度取決于脈沖傳播的距離和電纜的參數。一般，局放脈沖在紙絕緣電纜比XLPE電纜的衰減大。所有局放和反射脈沖都受到電纜衰減的影響。因此可以推斷，反射脈沖的強度（pC）要比原始脈沖（觸發脈沖）的強度小（重疊的情況例外）。

2.6 脈沖信號形狀的相似性

脈沖應具有相似性，反射脈沖應該和原始脈沖的形狀相似。由于衰減，反射脈沖可能形狀有變化（高頻成分更少）。與其他脈沖的重疊同樣很大程度上影響了反射脈沖的形狀。圖4所示脈沖符合反射波形具備發散性、衰減性和相似性三個判斷原則。

3 高壓OWTS HV250測試系統組成及測試方案

3.1 測試系統組成

振蕩波局放定位系統（OWTS HV250）最高可以產生250 kV （峰值）/ 176.7 kV （有效值）的振蕩波試驗電壓，可測電容范圍0.035uF-8uF，測試范圍1pC-100nC，定位帶寬150kHz-20MHz。測試系統如圖5，主要由7個模塊組成：

其中A為新型高壓光觸開關（LTT），B為高壓電感單元，C為高壓電源單元（HVPS），D為帶耦合電容的數字信號處理卡（局放探測器），E為帶遠程控制功能的嵌入式計算機系統（控制單元、局放分析儀等），F為高壓分壓器，G為筆記本電腦----操作控制和數據存儲。

3.2 測試方案

（1）電纜終端的要求：

GIS終端需要提供無局放的延長電纜連接進行連接，較高的終端塔則可能需要搭建腳手架工作平臺。遠端電纜終端為GIS終端的，可將電纜從GIS中退出，并接入SF6密封倉。

（2）電纜兩端的處理

斷開電纜與電網的連接，包括終端頭上的連接板、弓子以及周圍其他附件如PT、避雷器等，露出電纜終端頭的銅棒，便于安裝OWTS高壓連接套件，保持屏蔽接地，打磨及清潔銅棒、接地處的金屬表面，用清洗劑清洗電纜終端表面。

（3）中間接頭的處理：

將交叉互聯箱和直接接地箱內連板的連接方式恢復為正常相序，保證每相屏蔽線回路的直通，并將直接接地箱接地連板拆除。

（4）被測電纜周邊的處理：

試驗開始前，除被測相外，其他相和周圍金屬體均要求接地，不得存在懸浮金屬體，工具及拆卸下來的零件放置于試驗區域外。

（5）加壓方案

對于110kV和220kV交聯電纜，先進行一次0kV加壓，然后在0.5Uo-1Uo之間ΔU為0.2Uo，1Uo以上ΔU為0.1Uo，每個電壓等級加壓3次，對施加最高電壓參考串聯諧振耐壓試驗標準，如發現局放可重復多次。由于設備最高施加電壓為峰值250kV，所以對于220kV交聯電纜，最高電壓可以加至約1.39Uo。

4 現場應用及分析

OWTS HV250系統至今已對十余路高壓交聯電纜線路進行了局放測試。

4.1 設備有效性檢驗

2012年1月，在北京電力科學院高壓試驗大廳的110kV預埋缺陷電纜上，使用OWTS HV250設備進行了有效性檢驗。試驗電纜長度256m，安裝兩組中間接頭使電纜形成一個完整交叉互聯段。中間接頭距本次測試端距離分別為100m和176m。其中A相和B相分別含有一個缺陷，C相電纜不含缺陷。缺陷設置情況如下：

A相缺陷為氣隙缺陷，是在橡膠絕緣件（應力錐）外表面切開一個小口，然后用絕緣膠進行封堵而成，示意圖如圖6所示。

B相缺陷為電纜外半導電層尖端缺陷。半導電尖端長度設計為35mm，在套入應力錐后尖端缺陷可以伸出應力錐內半導電5mm，外半導電層斷口尖端缺陷示意圖和現場制備圖如7和圖8所示。

A、B兩相均在加壓過程均產生了局放脈沖信號，通過OWTS系統的TDR時域反射法進行局放定位如圖所示，符合局放定位發散性、衰減性和相似性三個判斷原則。

對A相電纜中間接頭上又分別采用高頻傳感器（卡交叉互聯線）、鉗形線圈高頻傳感器（卡電纜本體）、內置式傳感器、超高頻傳感器進行局部放電檢測。圖12和圖13是示波器記錄下波形圖，分別為不同傳感器在電壓為62kV時耦合的單脈沖（時域20?s）和工頻單周期（20ms）脈沖信號。圖12和圖13中C1、C2、C3、C4分別為傳感器、鉗形本體線圈傳感器、內置式傳感器、超高頻傳感器。可以看到傳感器、鉗形本體線圈傳感器、內置式傳感器均能很好的耦合到脈沖信號，而超高頻傳感器未耦合到脈沖信號。

（1）A相電纜在10m左右處存在較大局放信號（最大2000pc），考慮到OWTS設備高壓引線長度為7m，所以近端局放信號疑似由高壓引線天線效應、與電纜空氣終端導體連接部分接觸不實或空氣終端套管表面臟污引起。

（2）A、B兩相在180m左右處均存在100pc-200pc的局放信號，根據局放分布圖可以看到，A相與B相在該處局放點數量較多，位置集中。

（3）試驗電纜的缺陷設置在A相與B相的第二組中間接頭內，與測試端距離為176m， OWTS HV250系統所定位的A相、B相局放點位置與其第二組中間接頭位置相符，證明OWTS HV250能夠對高壓XLPE電纜的空穴和尖端等缺陷產生的局放進行有效檢測。

（4）高頻傳感器（卡交叉互聯線）、鉗形線圈高頻傳感器（卡電纜本體）、內置式傳感器和OWTS HV250幾種測試方法對電纜中間接頭預埋缺陷進行有效的檢測，而DMS超高頻傳感器檢測效果較差。

4.2 220kV交聯電纜振蕩波測試

該路220kV交聯電纜線路長度4.5kM，共11組中間接頭，電纜型號為ZR-YJLW02-127/220kV-1×2500mm2，振蕩波加壓在空氣終端側進行，對端為GIS終端，如圖14。

測試地點位于220kV電纜終端站，周邊有其他運行中的220kV電纜空氣終端，在0kV下進行了一次測試，環境噪聲達到1500pC以上，環境電暈產生的較大干擾造成高壓引線天線效應明顯，導致背景噪聲顯著增大。振蕩波試驗對該路電纜每相進行了單次0kV，三次0.5Uo， 三次0.7Uo， 三次0.9Uo， 三次1Uo， 三次1.1Uo， 三次1.2Uo， 三次1.3Uo， 三次1.36Uo加壓，測試等效電容C=1.02uF，振蕩頻率f=67Hz。

經過TDR時域反射法進行局放信號的分析，未發現超過背景噪聲的局放信號。

5 結論

（1）振蕩波激發局放起始電壓與工頻運行電壓下具有較良好的等效性。

（2）使用脈沖反射法（TDR）進行局放定位，通過分析一次反射脈沖和二次反射脈沖的發散性、衰減性和相似性能夠有效地排除噪音干擾，獲得準確的電纜局放點位置。

（3）通過對預埋缺陷的電纜進行檢測，驗證了測試系統局放檢測定位的有效性。并在振蕩波電壓下進行220kV電壓等級電纜的局放定位，積累了寶貴的高壓電纜振蕩波測試技術的現場經驗和實際數據。

（4）OWTS HV250測試系統采集到的近端電纜終端放電信號受到套管臟污程度、高壓引線與導體連接和終端附近金屬結構等影響，容易在振蕩波電壓下引入干擾放電信號。

（5）采用振蕩波局放測試的方法，能夠有效地對高壓電纜多種類型缺陷產生的局部放電進行檢測，在設備投運前及時發現缺陷，減少帶電局放檢測發現問題后帶來的設備停電。

參考文獻：

1） 吳 倩，劉毅剛.高壓交聯聚乙烯電纜絕緣老化及診斷技術述評[J].廣東電力， 2003， 16（4）：1-6.

2） 夏榮，趙健康，歐陽本紅，等. 阻尼振蕩波電壓下110 kV交聯電纜絕緣性能檢測[J].高電壓技術.2010，36（7）：1753-1759.

3） 李，錢華，吳彤，等.運用多種技術手段測試電纜局部放電的對比分析[J].北京電力技術.2011，7（1）：16-20.

篇12

一、安裝“分析工具庫”

單擊MicrosoftExcel中文版菜單欄中“工具”的“加載宏”命令，然后在“加載宏”對話框中選定“分析工具庫”，再按“確定”鈕，“數據分析”這一項就出現在工具菜單欄中。

二、兩組數據分析

在兩組數據進行分析時存在三種情況：①這兩組數據所屬的總體方差已經知道，這時采用正態分布的U測驗，這種情況在生產實踐中較少。②兩組數據的總體方差不知，但是兩樣本的方差相等，這時采用t測驗。③兩組數據的方差不知，而且兩樣本方差不等，采用近似的t檢驗。所以兩組數據進行分析的時候首先就是判斷兩組數據所代表的總體方差是否相等，然后采用相應的t檢驗。Excel提供了這些方法。現以某農場不同苗的密度對產量的影響，測驗兩種密度下產量的差異性為例［3］（表1）。

1.數據的F檢驗

第一步，以將數據成行輸入Excel內（如表1）。

表1 兩種密度稻田667m2產量（kg）

第二步：F檢驗方法。選擇“工具”下拉菜單中的“數據分析”選項。出現“數據分析”對話框，在該對話框內有很多選項，尋找“F檢驗雙樣本方差”，然后按“確定”。出現新的對話框，將變量1和變量2輸入相應的區域，在這個對話框內有“標志”選項，可以根據自己需要調整相應的顯著性水平。如果這項不選的話，在輸入數據時只能選擇原始數據，結果輸出默認的是0.05水平。如果選中“標志”的話，在輸入數據時必須把數據上方有處理名稱的那行或空行一起選上，否則運算結果中數據會少一對觀測值。輸出區域可以任選到指定區域或新工作表或新工作簿。

第三步：檢驗結果判斷。F檢驗結果見表2。

表2 F-檢驗 雙樣本方差分析

其中“df”為自由度，“F”為第一組觀察值的方差與第二組觀察值方差的比值，“P（F

2.數據的t檢驗

點擊工具欄“數據分析”后出現的對話框中的“t檢驗雙樣本等方差假設”將表1數據輸入，輸出結果如表3。t檢驗判斷存在雙尾和單尾情況。本研究在試驗前不知道究竟哪個產量會高，采用雙尾測驗結果。表中的“t Stat”為本例題計算的結果，“P（T

表3 t-檢驗: 雙樣本等方差假設

三、需要注意的問題

在作兩組數據檢驗的時候沒有作F檢驗，那么選的t檢驗方法算出的結果有可能出問題，因為雙樣本等方差和雙樣本異方差算出的結果是有差異的。

F檢驗一般是把大的方差放在分母，小的為分子，F值都是大于1的［3］。在實際運算中如果選中的兩列數據第一列方差小于第二列的，可以重新調整輸入數據組的順序，保證算出的數據與常規比較方法相同。

參考文獻：

［1］霍志軍，李菊艷，潘曉琳.Excel在農業生物統計分析中的應［J］.用現代化農業，2003，（9）：28-31.

篇13

由于ERP企業資源計劃系統在設計上的局限性，不能滿足所有用戶的需求，某些特殊的數據分組難以實現，不同時期的數據也不能進行自動比較，給統計分析帶來困難。隨著計算機技術的普及應用，把ERP企業資源計劃與商業軟件有機的結合起來，實現對產品實物質量進行全數特征參數的分析評價，避免手工統計、計算以及抽樣評價帶來的人為誤差。同時加快數據處理能力，及時向生產單位反饋實物質量控制信息，為生產過程控制管理提供依據。

二.應用Office-Excel功能，優化生產數據的處理

應用Office-Excel函數功能，建立來煤質量數據庫

首先從數據自動化采集系統中（如ERP企業資源計劃）將所需數據以Excel數據格式導出，或者是將抽檢數據輸入Excel工作表中。擬建的質量數據庫以”不破壞Oracle數據原有結構，手工操作機會最少“為原則，在導出的數據中添加計算型、判定型、標識型字段，對原有數據進行再次分組，以適應數理統計、數據分析、查詢的要求，使統計報表準確、快速、自動生成。

應用Office-Excel數據分析功能建立直方圖，對來煤質量進行綜合評價。

直方圖是通過對數據的加工整理，從分析和掌握質量數據的分布狀態情況和估算工序不合格頻率的一種方法。利用Office-Excel提供的數據分析功能，對煤的特性進行統計描述和繪制直方圖，其目的就是為了評價煤質量控制的水平及穩定程度，為優化過程操作水平，加強產品實物質量的穩定控制提供依據。為了作好實物質量評價工作，我們可以將上述整理的信息再作進一步加工，形成專門的電子文檔，向領導及有關部門提供清晰易明的煤成分實物質量信息從本例圖上直觀地看出瘦煤G值分布呈鋸齒型，；G值點值分布離散程度較大，其極值波動范圍為76～0，G值月平均值僅29，超過25的也僅50%，可見質量及不穩定.

3.利用excel函數功能是不同時期指標的波動情況實現自動比較。對不同時期數據進行比較是統計報表的一大功能，是數據分析的重要組成部分。在計質系統和ORACL系統中，由于種種原因，這一功能未能實現，只能在導出報表后再進行添加，這也是統計報表不得不在系統外完成的原因之一。通過不斷摸索，在規定的地址分別放入報告期的起止日期和基期的起止日期，把日期作為計算的必要條件寫入計算公式，使之可計算任意時段、任意數值的比較差值。通過IF、AND、OR邏輯函數可自動求出不同性質的值，最后進行綜合判定。達到了效果快，數據準確的效果。

4、函數功能在數理統計中的應用。

利用Excel優越的函數設置和計算功能，編制其它參數或特殊圖形的計算公式。如上所述，大部分圖形的制作都十分方便與快捷，但由于商業軟件的局限性，有些圖形不能直接產生，需對數據進行特殊處理才能與軟件現有的功能相銜接，達到所希望的效果。例如作直方圖時須對數據進行分組和計算必要參數，并以此派生出頻數數列，才能作出所需要的圖形。以往，由于直方圖不是在原數列基礎上產生，故參數的計算和圖形的繪制基本由手工完成。在本次作圖過程中，我們利用Excel的函數功能制作了一個作直方圖的參數計算表，使圖形的產生基本實現自動化，計算表示意圖如下：

這是一個可容納100各數據左右，組數為6～10組的圖形的計算表。以某時期來煤G值含量數據分布為例：頻數N=612，數據范圍為：A2：L10的矩形區域；A12：G21為參數計算區域；作圖基礎數列為：G12：G16，區間平均含量=組中值。按照數理統計的計算方法，所有特性值的函數及公式應用及步驟如下：

1.利用粘帖函數計算特性值

2.利用公式計算特性值

A）組距（B13）=；

B）上限與下限、組中值的計算方法及表達式

C）每組組中值頻數

COUNTIF的用途是計算某區域中滿足一定條件的單元格個數。在此表中該函數用來計算A2：L10區域中小于或等于該組組中值的頻數。以此作為繪制直方圖的數據。此例函數表達式為：

結束語

1.數理統計圖表直觀、形象地反映了產量、質量分布狀況，為快速判斷產品質量是否穩定提供了條件。編制者可使數理分析形象地反映報告期的指標波動情況，及波動的原因，增加了有限文字中的信息量。起到了指導生產的作用。圖表模塊的使用，則使以上工作變得簡單快捷。