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這兩本書分別來自北京大學 和電子工業出版社所出版 。
中原大學 生物科技研究所 蕭崇德所指導 顧柯文的 建立分析斑馬魚心律與胎動的自動化程序及其應用 （2021），提出excel數據分析工具關鍵因素是什麼，來自於斑馬魚、ImageJ、影像分析、巨集指令、心臟生理、尾部擺動。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 邱靜娥所指導 蔡依玲的 運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例 （2021），提出因為有 不鏽鋼產品、統計時間序列、灰關聯分析、長短期記憶的重點而找出了 excel數據分析工具的解答。
最後網站簡單的excel統計分析教學則補充：啟動Excel程式—開始→ 程式集→ Excel. 4.安裝分析工具箱—工具→ 增益集→勾選分析工具箱→確定。 (二)統計分析功能介紹. 1.圖表功能. 2.函數功能. 3.資料分析功能.
Excel原理與技巧大全
為了解決excel數據分析工具 的問題，作者劉偉 這樣論述：
本書全面系統地介紹了Excel各個功能模塊的知識和應用方法，深入詳盡地闡述了Excel操作的原理、概念、方法、技巧。同時作者對書中主要知識點錄製了高清視頻，可幫助讀者在短時間內輕鬆地全面掌握 Excel各項操作，從而快速提高辦公效率或順利通過Excel相關的計算機考試。全書分為5篇共34章，內容包括Excel基本功能、公式和函數、圖表、數據透視表、Excel數據分析工具、Excel的高級功能、Excel數據管理理念、Power BI等知識。本書完全針對零基礎讀者而撰寫，是入門級讀者快速而全面掌握Excel的參考書。同時本書具有深厚的Excel技術背景、原理的講解，也可以作為中、高級用戶的參考書
。劉偉，數據分析師、財務經理、微軟Office辦公方面培訓師。長期研究Office辦公軟件在各行業中應用，熱衷於Office辦公視頻課件製作。錄製了大量系統綜合的關於Excel、Word、PPT、Access等辦公軟件方面的優質教學視頻。其作品為眾多高校、企業指定為培訓教程。
excel數據分析工具進入發燒排行的影片
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建立分析斑馬魚心律與胎動的自動化程序及其應用
為了解決excel數據分析工具 的問題，作者顧柯文 這樣論述：
斑馬魚由於易於維護，需要的實驗室空間小，後代數量多，胚胎發育過程快，繁殖週期短，因此逐漸成為廣泛使用的低等脊椎動物模型。此外，斑馬魚基因組已完全測序，並且在反映在藥物反應中的蛋白質水平上顯示出與人類基因具有 70% 的相似性，因為包含藥物結合靶標的蛋白質是相似的。與其他脊椎動物模型相比，斑馬魚在早期發育階段具有透明度高的優勢，在心血管研究中，可以方便進行非侵入性的觀察。當前斑馬魚心臟相關性能評估的方法多半只獲取心率參數。然而，還有其他重要的心臟生理參數，例如每搏輸出量、射血分率、縮短分率、心輸出量和心跳規律性等。在本研究論文中，我們開發了一個基於 kymograph 的巨集指令，可以在 Im
ageJ軟體平台上來量測這些珍貴的心臟生理參數。此外，我們也在水蚤上測試了我們的工具的通用性，發現的確能夠用來研究較為快速的心臟跳動與相關生理。我們也開發了一種定量魚類胚胎尾部擺動活力的TCMacro巨集指令，利用監測像素強度差異變化，並撰寫excel VBA 腳本，簡化數據處理過程並獲得尾部擺動次數、持續時間和間隔三個主要參數，可以用來量測魚類胚胎發育早期的神經與肌肉的反射運動。總之，本研究論文開發出兩種操作方便且應用性高的ImageJ巨集指令，分別是kymograph與TCMacro，可以一站式，高精度與方便地獲取多個心臟與神經性能參數。對於研究人員利用魚類胚胎進行藥物或環境毒物之心臟與神
經生理評價，帶來非常大的方便性與高再現性。
誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）（第3版）
為了解決excel數據分析工具 的問題，作者張文霖等 這樣論述：
工欲善其事，必先利其器。數據分析也不例外，本書基於Excel，通俗地講解數據分析全流程工具。作為《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》的姊妹篇，本書繼續採用職場三人行的方式來構建內容，細緻梳理了數據分析工作的完整流程，並基於常用的辦公軟體Excel，精心挑選能夠提高工作效率的常用工具來講解。這些工具涵蓋數據處理（Microsoft Access）、數據分析（Power Pivot、Excel數據分析工具庫）、數據呈現（水晶易表）和報告自動化（VBA）。 本書形式活潑，內容豐富而且充實，讓人有不斷閱讀下去的動力。對於剛踏出校門，初涉職場的新人，尤其對於從事市場營銷、金融、財務、
人力資源管理、產品管理等工作的上班族，本書能幫助他們提高工作效率；而從事管理、咨詢、研究等工作的專業人士，也不妨閱讀本書，亦可達到梳理知識的目的。
運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例
為了解決excel數據分析工具 的問題，作者蔡依玲 這樣論述：
鋼鐵廠生產鋼鐵產品的製程複雜且費時，當鋼品產出後，原料成本與市場行情已有所差距，若能精準掌控原料價格的趨勢變化，對其產品的訂價、銷售策略等都是很大的幫助。對公司來說，成本的管控與利潤的制定是一個很重要的課題，關係著企業經營成敗的重要關鍵，因此希望藉由本研究建立主要原料價格預測模型，並運用該預測模型在原料的採購與產品的銷售及定價策略時作為重要參考依據。 本研究針對不鏽鋼產品其主要原料廢鋼及鎳進行分析，分別以ARIMA模型以及灰關聯分析結合LSTM模型來預測廢鋼和鎳的價格。灰關聯分析結合LSTM模型先利用灰關聯分析篩選出影響主要原料價格的關鍵因素(美元匯率、黃金價格、美元指數、原油價格、天
然氣價格、LME鎳庫存量)，然後將關鍵因素做為深度學習模型(LSTM)的輸入來建立廢鋼及鎳價格預測模型，以MSE及R2來衡量ARIMA模型與灰關聯分析結合LSTM模型的績效，結果以LSTM模型，其預測績效略優於ARIMA預測模型，本研究結果可以運用在鋼鐵業其廢鋼及鎳採購上的參考工具。