方差分析（ANOVA）是一种检验多个组均值差异的统计方法。在Excel中，通过加载“分析工具库”，执行单因素或双因素ANOVA，可以判断不同组均值是否有显著区别。结果解释主要依据F值和P值，小于0.05则认为有显著差异。

直方图与箱线图是两种常用的数据可视化工具，用于展示数据的分布情况。直方图通过柱状图形式展示数据频数，反映数据的中心位置和分散程度；箱线图则简洁明了地展示中位数、四分位数及异常值。Excel提供了制作这两种图表的功能。

Z-检验和T-检验是统计学中用于分析样本数据与总体参数差异的方法。Z-检验适用于大样本或总体方差已知，而T-检验适用于小样本且总体方差未知。在Excel中，可通过数据分析工具库实现这两种检验，帮助用户判断原假设是否成立。

F-检验是数据分析中的重要工具，用于比较两个或多个样本的方差是否存在显著差异。在Excel中，通过F.TEST函数可方便地进行F-检验。确保数据满足正态分布和方差齐性假设，并仅适用于独立样本。

Excel是处理数据的强大工具，可用于计算标准差和协方差，以评估数据的波动性和相关性。标准差反映数据分散程度；协方差衡量两变量间的变化关系。使用Excel可快捷计算并分析这些值，有助于金融分析、质量控制等领域的决策和问题发现。

在数据分析中，相关系数用于衡量变量间的线性关系。Excel提供CORREL和PEARSON函数计算相关系数，操作步骤包括准备数据、输入公式（如=CORREL(A1:A10, B1:B10)）、解读结果。注意数据的完整性和分布，较大的样本量可提高准确性。

Excel是数据分析的重要工具，卡方检验用于分析两分类变量的关联。通过列联表整理数据，计算观察与期望频数之差，得出卡方值判断变量间关系。在Excel中使用CHITEST函数实施检验，通过P值与显著性水平比较得出结论。

逻辑回归分析是一种用于二元分类问题的统计方法。在Excel中进行逻辑回归分析包括数据准备、加载工具库和设置分析选项等步骤。虽然Excel的功能不如专业软件强大，但足以满足基本需求，关键在于数据准备和结果解释。

Q-Q图是一种评估数据是否符合正态分布的工具，通过比较样本数据点与理论正态分布的分位数来判断。在Excel中绘制Q-Q图需排序数据、计算分位数值、绘制散点图并添加趋势线。如果数据点近似地落在一条直线上，则数据基本符合正态分布；否则可能不符合。

在Excel中，S-曲线拟合用于描述增长过程，如市场渗透率或疾病传播。通过“图表”功能插入散点图并添加逻辑趋势线，可生成S-曲线方程。调整参数以适应数据，预测未来趋势。需先清洗数据，排除异常值。