استخدام حزمة أدوات التحليل لإجراء تحليل معقد للبيانات

هام: تمت ترجمة هذه المقالة ترجمة آلية، راجع إقرار إخلاء المسؤولية. يرجى الاطلاع على النسخة الإنجليزية من هذه المقالة. هنا للرجوع إليها.

إذا كنت بحاجة إلى تطوير التحليلات الإحصائية أو الهندسية المعقدة، فبإمكانك توفير الخطوات والوقت باستخدام "حزمة أدوات التحليل". قم بتوفر البيانات والمعلمات لكل تحليل، حيث تستخدم الأداة دالات الماكرو الإحصائية أو الهندسية المناسبة لحساب النتائج وعرضها في جدول الإخراج. تنشئ بعض الأدوات مخططات بالإضافة إلى جداول إخراج.

يمكن استخدام دالات تحليل البيانات على ورقة عمل واحدة فقط في المرة الواحدة. وعندما تقوم بتحليل البيانات على أوراق عمل مجمعة، ستظهر النتائج على ورقة العمل الأولى، بينما ستظهر جداول منسقة فارغة على أوراق العمل الأخرى. للقيام بتحليل البيانات على أوراق العمل المتبقية، أعد حساب أداة التحليل لكل ورقة عمل.

تتضمن "حزمة أدوات التحليل" الأدوات الموضحة في المقاطع التالية. للوصول إلى هذه الأدوات، انقر فوق تحليل البيانات في المجموعة تحليل ضمن علامة التبويب بيانات. وإذا كان الأمر تحليل البيانات غير متوفر، فأنت بحاجة إلى تحميل برنامج الوظيفة الإضافية "حزمة أدوات التحليل".

  1. انقر فوق علامة التبويب ملف، ثم فوق خيارات، ثم فوق الفئة الوظائف الإضافية.

    اذا كنت تستخدم Excel 2007، انقر فوق زر Microsoft Office صورة زر Office ، و# ثم انقر فوق خيارات Excel

  2. في المربع إدارة، حدد وظائف Excel الإضافية، ثم انقر فوق انتقال.

    اذا كنت تستخدم Excel for Mac، في القائمه "ملف"، انتقل الي ادوات > الوظائف الاضافيه. Excel

  3. في المربع الوظائف الاضافيه، حدد خانه الاختيار حزمه ادوات التحليل، و# من ثم انقر فوق موافق.

    • إذا لم تكن حزمة أدوات التحليل مدرجة في المربع الوظائف الإضافية المتوفرة، فانقر فوق استعراض لتحديد موقعها.

    • إذا تم توجيهك إلى أن "حزمة أدوات التحليل" غير مثبتة حالياً على الكمبيوتر، فانقر فوق نعم لتثبيتها.

ملاحظة: لتضمين دالات (Visual Basic for Application (VBA الخاصة بـ "حزمة أدوات التحليل"، يمكنك تحميل الوظيفة الإضافية Analysis ToolPak - VBA بطريقة تحميل "حزمة أدوات التحليل" نفسها. في المربع الوظائف الإضافية المتوفرة، حدد خانة الاختيار Analysis ToolPak - VBA.

توفر أدوات تحليل Anova أنواعاً مختلفةً من تحليل التباين. وتعتمد الأداة التي يجب استخدامها على عدد العوامل والعينات المتوفرة لديك من المحتويات التي تريد اختبارها.

Anova: معامل مفرده

تجري هذه الأداة تحليلاً بسيطاً للتباين على البيانات لعينتين أو أكثر. يوفر التحليل اختباراً على فرض أنه قد تم أخذ كل عينة من التوزيع الاحتمالي الأساسي نفسه في مقابل الافتراض البديل أن التوزيعات الاحتمالية الأساسية ليست متطابقة لكافة العينات. إذا كانت هناك عينتان فقط، فبإمكانك استخدام دالة ورقة العمل T.TEST. أما إذا كانت لديك أكثر من عينتين، فلن يوجد أي تعميم مناسب للدالة T.TEST، ويمكن استدعاء النموذج Single Factor Anova بدلاً منها.

Anova: ثنائيه ب# استخدام النسخ المتماثل

تكون أداة التحليل هذه مفيدة عندما يمكن تصنيف البيانات من خلال بُعدين مختلفين. فعلى سبيل المثال، في تجربة لقياس طول النباتات، قد يتم تخصيب النباتات بأنواع مختلفة من السماد (على سبيل المثال أ، ب، ج) وقد يتم الاحتفاظ بها أيضاً في درجات حرارة مختلفة (على سبيل المثال درجات حرارة منخفضة وعالية). بالنسبة لكل من الأزواج الستة المحتملة من (السماد، درجة الحرارة)، يكون لدينا عدد متساوي من الملاحظات على طول النباتات. وباستخدام أداة Anova هذه، يمكننا اختبار:

  • ما إذا كانت أطوال النباتات بالنسبة لأنواع السماد المختلفة مأخوذة من المحتوى الأساسي نفسه أم لا. ويتم تجاهل درجات الحرارة لهذا التحليل.

  • ما إذا كانت أطوال النباتات بالنسبة للمستويات المختلفة لدرجات الحرارة مأخوذة من المحتوى الأساسي نفسه أم لا. ويتم تجاهل أنواع الأسمدة لهذا التحليل.

سواء يتم حساب العينات الستة للتعرّف على التأثيرات الناتجة عن الاختلافات بين أنواع السماد الموجودة في أول نقطة بالتعداد النقطي والاختلافات في درجات الحرارة الموجودة في ثاني نقطة بالتعداد النقطي أم لا، فإنه يتم أخذ هذه العينات الستة التي تمثل كافة أزواج القيم (السماد ودرجة الحرارة) من المحتوى نفسه. وينص الافتراض البديل على أنه هناك تأثيرات ناتجة عن أزواج معينة من (السماد ودرجة الحرارة) بالإضافة إلى الاختلافات التي تستند إلى نوع السماد فقط أو درجة الحرارة فقط.

إعداد نطاق الإدخال لأداة anova

Anova: ثنائيه دون النسخ المتماثل

تكون أداة التحليل هذه مفيدة عندما يتم تصنيف البيانات من خلال بُعدين مختلفين مثلما هو الحال في Two-Factor With Replication. ومع ذلك، بالنسبة لهذه الأداة، فمن المفترض أن تكون هناك ملاحظة واحدة فقط لكل زوج (على سبيل المثال، كل زوج (من السماد ودرجة الحرارة) في المثال السابق).

تحسب كل من دالتي ورقة العمل CORREL وPEARSON معامل الارتباط بين متغيرين من متغيرات القياس عند ملاحظة قياسات كل متغير وذلك بالنسبة لكل عدد N من مواضيع البحث. (يؤدي فقدان أية ملاحظة خاصة بأي موضوع إلى تجاهل هذا الموضوع في التحليل.) تكون أداة التحليل Correlation مفيدة بشكلٍ خاص عند وجود أكثر من متغيرين من متغيرات القياس لكل عدد N من مواضيع البحث. وتوفر جدول إخراج، وهو مصفوفة ارتباط، تعرض قيمة CORREL (أو PEARSON) المطبقة على كل زوج محتمل من متغيرات القياس.

إن معامل الارتباط، مثل التباين المشترك، يعد قياساً لمدى "التفاوت المجمع" لمتغيرين من متغيرات القياس. وعلى عكس التباين المشترك، يتم تعديل معامل الارتباط بحيث لا تعتمد قيمته على الوحدات التي يتم التعبير بها عن متغيري القياس. (على سبيل المثال، إذا كان متغيري القياس هما الوزن والطول، فلن يتم تغيير قيمة معامل الارتباط إذا تم تحويل وحدة قياس الوزن من رطل إلى كيلوجرام.) يجب أن تتراوح قيمة أي معامل ارتباط بين 1- و1+ متضمنة القيمتين.

يمكنك استخدام أداة تحليل الارتباط لاختبار كل زوج من متغيرات القياس وذلك لتحديد ما إذا كان متغيرا القياس يتجهان إلى التحرك معاً أم لا ، ويعني هذا ما إذا كانت القيم الكبيرة لأحد المتغيرين تتجه إلى الاقتران بالقيم الكبيرة للمتغير الآخر (الارتباط الإيجابي)، أو ما إذا كانت القيم الصغيرة لأحد المتغيرين تتجه إلى الاقتران بالقيم الكبيرة للمتغير الآخر (الارتباط السلبي)، أو ما إذا كانت قيم كلا المتغيرين تتجهان إلى عدم الارتباط (تقترب نسبة الارتباط من 0 (الصفر)).

يمكن استخدام كلٍ من الأداتين Correlation وCovariance في الإعداد نفسه، عند ملاحظة عدد N من متغيرات قياس مختلفة على مجموعة من العناصر الفردية. تعطي كل من الأداتين Correlation وCovariance جدول إخراج، وهو عبارة عن مصفوفة، تعرض معامل الارتباط أو التباين المشترك، على التوالي، بين كل زوج من متغيرات القياس. ويكون الاختلاف في أنه يتم تعديل معاملات الارتباط لتتراوح بين 1- و1+ متضمنة القيمتين. لا يتم تعديل التباينات المشتركة المناظرة. ويعتبر كل من معامل الارتباط والتباين المشترك عبارة عن مقاييس لمدى "التفاوت المجمع" للمتغيرين.

تحسب الأداة Covariance قيمة دالة ورقة العمل COVARIANCE.P لكل زوج من متغيرات القياس. (يعتبر الاستخدام المباشر للدالة COVARIANCE.P بدلاً من الأداة Covariance بديلاً معقولاً عند وجود متغيرين فقط من متغيرات القياس، أي، N=2.) ويكون الإدخال في قطر جدول إخراج الأداة Covariance في الصف i، العمود i، هو عبارة عن التباين المشترك لمتغير القياس i مع نفسه. يكون هذا هو مجرد تباين المحتوى لهذا المتغير، كما تم حسابه بواسطة دالة ورقة العمل VAR.P.

يمكنك استخدام الأداة Covariance لاختبار كل زوج من متغيرات القياس وذلك لتحديد ما إذا كان متغيرا القياس يتجهان إلى التحرك معاً أم لا ، ويعني هذا ما إذا كانت القيم الكبيرة لأحد المتغيرين تتجه إلى الاقتران بالقيم الكبيرة للمتغير الآخر (التباين المشترك الإيجابي)، أو ما إذا كانت القيم الصغيرة لأحد المتغيرين تتجه إلى الاقتران بالقيم الكبيرة للمتغير الآخر (التباين المشترك السلبي)، أو ما إذا كانت قيم كلا المتغيرين تتجهان إلى عدم الارتباط (تقترب نسبة التباين المشترك من 0 (الصفر)).

تنشئ أداة التحليل Descriptive Statistics تقريراً حول الإحصائيات أحادية المتغير للبيانات الموجودة في نطاق الإدخال، مع توفير معلومات حول الاتجاه المركزي للبيانات وقابلية تغييرها.

تتنبأ أداة التحليل Exponential Smoothing بقيمة تستند إلى التنبؤ الخاص بالفترة السابقة، مع ضبطها حسب الخطأ الموجود في ذلك التنبؤ السابق. وتستخدم الأداة الثابت الانسيابي a، الذي يحدد حجمه مدى قوة استجابة التنبؤات للأخطاء في التنبؤ السابق.

ملاحظة: تعتبر القيم من 0.2 إلى 0.3 ثوابت انسيابية معقولة. وتشير هذه القيم إلى أنه يجب ضبط التنبؤ الحالي بنسبة تتراوح من 20% إلى 30% للخطأ في التنبؤ السابق. وتحقق الثوابت الأكبر حجماً استجابة أسرع ولكن يمكن أن ينتج عنها توقعات غريبة. فمن الممكن أن ينتج عن الثوابت الأقل حجماً مدد انتقالية طويلة لقيم التنبؤ.

تقوم أداة التحليل F-Test Two-Sample for Variances بإجراء F-test (اختبار F) لعينتين وذلك للمقارنة بين تباينين للمحتوى.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام الأداة F-Test على عينات من الوقت في سباق للسباحة لكل من فريقين. توفر الأداة نتيجة اختبار الافتراض الفارغ الذي ينص على أنه تم أخذ هاتين العينتين من توزيعات ذات تباينات متساوية، وذلك في مقابل البديل الذي يشير إلى أن التباينات ليست متساوية في التوزيعات الأساسية.

تحسب الأداة القيمة f لـ F-statistic (لإحصاء F) (أو F-ratio (نسبة F)). وتقدم قيمة f التي تقترب من 1 دليلاً على تساوى تباينات المحتوى الأساسي. ففي جدول الإخراج، إذا كان f < 1، فإن "P(F <= f) one-tail" يعطي الاحتمال بملاحظة قيمة F-statistic الأقل من f عند تساوى تباينات المحتوى، ويعطي "F Critical one-tail" القيمة الحرجة الأقل من 1 لمستوى الأهمية Alpha الذي تم اختياره. وإذا كان f > 1، فإن "P(F <= f) one-tail" يعطي الاحتمال بملاحظة قيمة F-statistic الأكبر من f عند تساوى تباينات المحتوى، ويعطي "F Critical one-tail" القيمة الحرجة الأكبر من 1 لـ Alpha.

تحل الأداة Fourier Analysis المشاكل الموجودة في الأنظمة الخطية وتحلل البيانات الدورية باستخدام الأسلوب Fast Fourier Transform (FFT)‎ لتحويل البيانات. تعتمد هذه الأداة أيضاً التحويلات العكسية، التي يقوم فيها معكوس البيانات المحولة بإرجاع البيانات الأصلية.

نطاقات الإدخال والإخراج لتحليل Fourier

تحسب أداة التحليل Histogram الترددات الفردية والتراكمية لنطاق خلايا البيانات وحاويات البيانات. وتنشئ هذه الأداة بيانات بعدد التكرارات لقيمة في مجموعة بيانات.

على سبيل المثال، في فصل يتكون من 20 طالباً، يمكنك تحديد توزيع النقاط في فئات حسب التقديرات الخاصة بهم. يقدم جدول المدرج التكراري الحدود لكل تقدير وعدد النقاط بين الحد الأدنى والحد الحالي لكل تقدير. وتكون النقطة الوحيدة الأكثر تكراراً هي وضع البيانات.

تلميح: في Excel 2016، يمكنك الان انشاء مدرج تكراري او مخطط Pareto .

تقدم أداة التحليل Moving Average قيماً تقديرية في قترة التنبؤ، استناداً إلى متوسط قيمة المتغير عبر عدد معين من الفترات السابقة. ويوفر معدل النقل معلومات الاتجاه التي يمكن أن يتضمنها متوسط بسيط لكافة البيانات السابقة. استخدم هذه الأداة في التنبؤ بالمبيعات أو المخزون أو أية اتجاهات أخرى. وتستند كل قيمة للتنبؤ إلى الصيغة التالية.

صيغة لحساب معدلات النقل

حيث:

  • N هو عدد الفترات السابقة التي سيتم تضمينها في معدل النقل

  • A j هي القيمة الفعلية على فواصل زمنية j

  • F j هي القيمة التي تم التنبؤ بها على فواصل زمنية j

تقوم أداة التحليل Random Number Generation بتعبئة نطاق بالأرقام العشوائية المستقلة المأخوذة من واحد من توزيعات متعددة. ويمكنك تمييز مواضيع البحث في أي محتوى باستخدام توزيع احتمال. على سبيل المثال، تستطيع استخدام توزيع عادي لتمييز محتوى أطوال الأفراد أو بإمكانك استخدام توزيع Bernoulli لنتيجتين محتملتين لتمييز محتوى النتائج العشوائية.

تنتج أداة التحليل Rank and Percentile جدولاً يحتوي على تصنيف النسبة المئوية الترتيبي لكل قيمة في مجموعة بيانات. فبإمكانك تحليل التصنيف النسبي للقيم في مجموعة بيانات. تستخدم هذه الأداة دالتي ورقة العمل RANK.EQ وPERCENTRANK.INC. وإذا أردت حساب القيم المرتبطة، فاستخدم الدالة RANK.EQ، التي تتعامل مع القيم المرتبطة باعتبار أنها ذات نفس الترتيب، أو استخدم الدالة RANK.AVG، التي تقوم بإرجاع متوسط الترتيب للقيم المرتبطة.

تجري أداة التحليل Regression تحليل انحدار خطياً باستخدام أسلوب "المربعات الصغرى" لاحتواء خط بين مجموعة من الملاحظات. يمكنك تحليل كيفية تأثر متغير تابع واحد بقيم واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. على سبيل المثال، تستطيع تحليل أداء لاعب رياضي بعوامل مثل العمر والطول والوزن. وبإمكانك تخصيص الأقسام في مقياس الأداء لكل من هذه العوامل الثلاثة، استناداً إلى مجموعة من بيانات الأداء، ثم استخدام النتائج للتنبؤ بأداء لاعب رياضي جديد لم يتم اختباره.

تستخدم الأداة Regression دالة ورقة العمل LINEST.

تنشئ أداة التحليل Sampling عينة من محتوى من خلال التعامل مع نطاق الإدخال كمحتوى. وعندما يكون المحتوى كبيراً جداً بحيث تتعذر معالجته أو إنشاء مخطط له، فبإمكانك استخدام عينة تمثيلية. يمكنك أيضاً إنشاء عينة تحتوى فقط على القيم المأخوذة من جزء معين من دورة ما إذا كنت تعتقد أن بيانات الإدخال دورية. على سبيل المثال، إذا احتوى نطاق الإدخال على أرقام مبيعات ربع سنوية، فإن أخذ عينات ذو معدل دوري لأربعة يؤدي إلى وضع القيم المأخوذة من ربع السنة نفسه في نطاق الإخراج.

تختبر أدوات التحليل Two-Sample t-Test مدى مساواة أوساط المحتوى التي تشكل الأساس لكل عينة. وتستخدم الأدوات الثلاثة افتراضات مختلفة هي: تساوي تباينات المحتوى، وعدم تساوي تباينات المحتوى، وتمثيل العينتين لملاحظات ما قبل المعالجة وما بعدها حول مواضيع البحث نفسها.

بالنسبة لكافة الأدوات الثلاثة الموجودة أدناه، يتم حساب قيمة t-Statistic وعرضها كـ "t Stat" في جداول الإخراج. يمكن أن تكون هذه القيمة t سالبة أو غير سالبة استناداً إلى البيانات. ووفقاً لافتراض تساوي أوساط المحتوى الأساسية، إذا كان t < 0، فإن "P(T <= t) one-tail" يعطي الاحتمال بملاحظة أن قيمة t-Statistic سالبة بدرجة أكبر من t. وإذا كان t >=0، فإن "P(T <= t) one-tail" يعطي الاحتمال بملاحظة أن قيمة t-Statistic إيجابية بدرجة أكبر من t. يعطي "t Critical one-tail" قيمة الحد، بحيث يصبح الاحتمال بملاحظة أن قيمة t-Statistic الأكبر من "t Critical one-tail" أو تساويه هو عبارة عن Alpha.

يعطي "P(T <= t) two-tail" الاحتمال بملاحظة أن قيمة t-Statistic أكبر بقيمة مطلقة من t. ويعطي "P Critical two-tail" قيمة الحد، بحيث يصبح الاحتمال بملاحظة أن قيمة t-Statistic الأكبر بقيمة مطلقة من "P Critical two-tail" هو عبارة عن Alpha.

اختبار t: اقران عينتين ل# وسيله

يمكنك استخدام اختبار مزدوج عند وجود ازدواج طبيعي للملاحظات في العينات، كما هو الحال عند اختبار مجموعة كعينة مرتين ، قبل التجربة وبعدها. وتقوم أداة التحليل هذه وصيغتها بإجراء Student's t-Test ذي العينتين المزدوجتين لتحديد ما إذا كانت الملاحظات التي تم أخذها قبل المعالجة وتلك التي تم أخذها بعد المعالجة من المحتمل أن تكون ناتجة من توزيعات ذات أوساط محتوى متساوية. ولا يفترض نموذج t-Test هذا أن تباينات كلا المحتويين متساوية.

ملاحظة: يأتي التباين المجمّع ضمن النتائج التي تقوم هذه الأداة بإنشائها، وهو مقياس تراكمي لنشر بيانات حول الوسط، المشتق من الصيغة التالية.

الصيغة اللازمة لحساب التباين المُجمّع

اختبار t: لعينتين مع افتراض ان تباينات متساويه

تجري أداة التحليل هذه Student's t-Test ذي العينتين. يفترض نموذج t-Test هذا أنه تم أخذ مجموعتين من البيانات من التوزيعات ذات التباينات نفسها. وتتم الإشارة إليه كاختبار t-Test ذي تباينات متساوية. يمكنك استخدام t-Test هذا لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن يكون قد تم أخذ العينتين من توزيعات ذات أوساط محتوى متساوية أم لا.

اختبار t: لعينتين مع افتراض ان تباينات غير متساويه

تجري أداة التحليل هذه Student's t-Test ذي العينتين. يفترض نموذج t-Test هذا أنه تم أخذ مجموعتين من البيانات من توزيعات ذات تباينات غير متساوية. وتتم الإشارة إليه كاختبار t-Test ذي تباينات غير متساوية. وكما هو الحال في حالة "التباينات المتساوية" السابقة، يمكنك استخدام t-Test هذا لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن تكون كلتا العينتين مأخوذتين من توزيعات ذات أوساط محتوى متساوية أم لا. استخدم هذا الاختبار عند وجود مواضيع بحث مميزة في العينتين. واستخدم الاختبار "المزدوج"، الموضح في المثال التالي، عند وجود مجموعة واحدة من مواضيع البحث وكانت العينتان تمثلان مقاييس لكل موضوع بحث قبل المعالجة وبعدها.

يتم استخدام الصيغة التالية في تحديد قيمة الإحصاء t.

الصيغة اللازمة لحساب القيمة t

يتم استخدام الصيغة التالية في حساب درجات الحرية، df. وبما أن نتيجة الحساب لا تكون عادةً عبارة عن عدد صحيح، فإنه يتم تقريب قيمة df إلى أقرب عدد صحيح للحصول على قيمة حرجة من الجدول t. تستخدم دالة ورقة العمل T.TEST في Excel قيمة df المحسوبة دون أي تقريب، لأنه من المحتمل أن تحسب قيمة T.TEST بعدد df غير صحيح. ونتيجةً لهذه الأساليب المختلفة لتحديد درجات الحرية، ستختلف نتائج T.TEST والأداة t-Test هذه في حالة "التباينات غير المتساوية".

الصيغة اللازمة لتقريب درجات الحرية

تجري أداة التحليل z-Test: Two Sample for Means اختبار z-Test ذي العينتين لأوساط ذات تباينات معروفة. يتم استخدام هذه الأداة في اختبار الافتراض الفارغ الذي ينص على أنه ليس هناك أي اختلاف بين وسيطي المحتوى في مقابل إما الافتراضات البديلة الأحادية الجانب أو تلك الثنائية الجانب. وإذا كانت التباينات غير معروفة، فمن الضروري استخدام دالة ورقة العمل Z.TEST بدلاً منها.

عند استخدام الأداة z-Test، كن حريصاً على فهم الإخراج. يكون "P(Z <= z) one-tail" عبارة عن P(Z >= ABS(z))‎ بالفعل، وهو الاحتمال بإبعاد قيمة z عن الصفر في الاتجاه نفسه مثل قيمة z التي تمت ملاحظتها، وذلك عند عدم وجود أي اختلاف بين أوساط المحتوى. ويكون "P(Z <= z) two-tail" عبارة عن P(Z >= ABS(z)‎ أو Z <= -ABS(z))‎ بالفعل، وهو الاحتمال بإبعاد قيمة z عن الصفر في أي اتجاه عن قيمة z التي تمت ملاحظتها، وذلك عند عدم وجود أي اختلاف بين أوساط المحتوى. أما النتيجة الثنائية الطرف، فهي عبارة عن نتيجة أحادية الطرف مضروبة في 2. يمكن أيضاً استخدام الأداة z-Test في حالة وجود الافتراض الفارغ بأنه هناك قيمة غير صفرية معينة للاختلاف بين وسطي المحتوى. على سبيل المثال، يمكنك استخدام هذا الاختبار لتحديد الاختلافات بين أداء طرازين من السيارات.

هل تحتاج إلى مزيد من المساعدة؟

ويمكنك دائماً الاستفسار من أحد الخبراء في مجتمع Excel‏ التقني،أو الحصول على الدعم من خلال إجابات المجتمع،أو اقتراح ميزة جديدة أو تحسين عن طريق ‏Excel User Voice‏.

ملاحظة: إقرار إخلاء المسؤولية للترجمة الآلية: تمت ترجمة هذه المقالة بواسطة نظام كمبيوتر دون تدخل العامل البشري. توفر Microsoft هذه الترجمات الآلية لمساعدة المستخدمين الذين لا يتحدثون الإنجليزية على استخدام منتجات Microsoft، وخدماتها، وتقنياتها والاستمتاع بها. قد تحتوي هذه المقالة على أخطاء في المفردات، أو بناء الجملة، أو القواعد نظرًا لترجمتها آليًا.

انظر أيضاً

انشاء مدرج تكراري في Excel 2016

انشاء مخطط Pareto في Excel 2016

مشاهده فيديو ل# تثبيت "حزمه ادوات التحليل" و Solver الاضافيه و# تنشيطها

هندسه الدالات (مرجع)

داله احصائيه وظائفه (مرجع)

نظره عامه حول الصيغ في Excel

كيفيه تفادي الصيغ المقطوعه

البحث عن و# تصحيح الاخطاء في الصيغ

اختصارات لوحه المفاتيح في Excel و# المفاتيح الوظيفيه

دالات Excel (ب# الترتيب الابجدي)

دالات Excel (حسب الفئه)

توسيع المهارات
استكشاف التدريب
الحصول على الميزات الجديدة أولاً
الانضمام إلى Office Insider

هل كانت المعلومات مفيدة؟

نشكرك على ملاحظاتك!

شكراً لك على الملاحظات! يبدو أنه من المفيد إيصالك بأحد وكلاء دعم Office لدينا.

×