excel实验报告思考题答案

实验一、思考题：

1. 主键又称主关键字(primary key)，是表中的一个或多个字段，它能惟一地标识表中的

某一条记录。在两个表的关系中，主关键字用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。在同一表中，记录的主键值不能相等。

2. 可能会遇到因关键字内容缺少（关键字不能为空）而使数据无法导入的现象，也会出现

表中字段的属性值与数据库中设定的相应字段的属性不一致而使数据无法导入的现象。 3. 选择的表与其他表之间没有联系的话则无法进行关联查询，只能在表内进行单表查询。

4. 某会员想了解自己最近2年的图书订购情况，可通过如下方式进行查询：

SELECT 会员.会员号, 订单明细.订单号, 订单明细.书号, 书.书名, 订单明细.订购数量, 订单.订购日期

FROM (出版社 INNER JOIN 书 ON 出版社.出版社号 = 书.出版社号) INNER JOIN (会员 INNER JOIN (订单 INNER JOIN 订单明细 ON 订单.订单号 = 订单明细.订单号) ON 会员.会员号 = 订单.收货人) ON 书.书号 = 订单明细.书号

WHERE (((会员.会员号)=\AND ((订单.订购日期)>=#1/1/2010# And (订单.订购日期)<=#12/31/2011#));

5. 汇总查询时，若被选择字段除了分类字段和汇总字段之外还包含其他字段，则查询结果

将出错。因为除分类或汇总字段之外的字段可能会因值的原因等而引起查询冲突。 6. 查询哪位作者书最畅销的语句如下：

可先查出销量最大的书的书号语句如下:

SELECT 订单明细.书号, Sum(订单明细.订购数量) AS 订购数量合计数 FROM 订单明细

GROUP BY 订单明细.书号

ORDER BY Sum(订单明细.订购数量) DESC;

假设所查书号为2004,再利用多表联合查询查出书的作者: SELECT 作者.姓名, 书.书号, 书.书名

FROM 作者 INNER JOIN 书 ON 作者.作者号 = 书.作者号 WHERE (((书.书号)=20004));

实验二、思考题：

1. 还可以从客户月平均销售额（销售量）、客户销售额的标准差等方面对客户的销售数据

进行分析。

2. Pareto曲线还能帮助公司找出、分析影响投入与产出的主要因素，即确定影响公司销售额的主要公司有哪些。

3. 若销售经理希望同时观测某指定月份各类别、各地区、各运货商承运的销售额，可以将主要销售人员、主要产品、主要产品月销售额的观测板放置在同一张工作表中，再调整组合框，使之能指定一个新的月份即可。

4. 若销售经理希望同时观测某指定月份、某指定类别的各地区、各客户、各城市和各产品的销售额，可先依据产品类别做一个分类汇总表,再将时间、产品类别各做成一个组合框，然后依据问题三的步骤进行操作。

实验三、思考题：

1. 用模拟运算表加查找引用函数功能得到的最优平滑常数（0.35）与规划求解功能得到的

结果（0.37）不一样的原因是因为系统误差的存在。

2. 在实验3-1中，调整模拟运算表的输入数据间隔，其结果不变。因为模拟运算表只是将

数据代入变量中来求得对应的值，所得到的值与数据的间隔无关。

3. 在实验3-2中，无法利用规划求解功能寻找最优的移动平均刻度。因为求MSE所用的

公式为“=SUMXMY2(C2:C19,D2:D19)/COUNT(D2:D19)”与移动平均刻度值所在的G1单元格无直接联系。

4. Excel提供的移动平均趋势线方法与本实验所介绍的方法与本实验所介绍方法的区别在

于趋势线的作用是对已知的一堆数据作回归分析，以找到一个可以直接计算的方程式并对其他任意未经测量的数值进行计算。趋势线方法考虑了大量可能的结果。 5. 本实验（实验3-3）中，X轴是自动。

6. 实验3-3中，预测点数据如果作为新数据系列添加到图形中，结果与图3-29相比，预测

部分的值将是一条直线。

7. 预测值一定在趋势线上的原因是预测值是依据趋势线作出来的。

8. 若要预测2008年的全国销售额，可依据2007年的预测值来作。但若要预测更远年份的

销售额，则不能以之为基础由趋势线函数进行预测，因为彼时销售额呈线性增长，与客观事实不符。

9. 还可用回归方法找到Y=a+bX中参数a,b的值。

10. 图3-47中“序号”一列的作用是为趋势线公式的获得提供依据（作为自变量X）。

11. 计算趋势预测值还可用移动平均预测法、指数平滑预测法、一元线性回归分析模型等。 12. 季节指数模型不是只能用于季节数据的预测，年度、月度、周数据等在某些情况下均能

用季节指数模型。

实验四、思考题：

1. 除用规划求解额方法外，还可以利用添加趋势线的方法获得回归方程Y=a+bX的系数。

用规划求解方法获得的回归方程Y=a+bX的系数中a的值为-23900.10788，b的值为5.500026742；而用添加趋势线的方法获得的a的值为-23901,，b的值为5.5001，在误差允许的范围内，可认为他们的系数一致。

2. 若每平方公里的人口密度与建筑许可证数量之间是非线性关系，可利用添加趋势线的方

法来进行检验，找出每一种可能的非线性模型的均方误差MSE，选择其中最小的一项作为最佳的非线性模型。然后根据非线性模型的公式，带入相应参数后即可预测建筑许可证的颁发数量。

3. 根据拟合优度对其他非线性回归模型进行分析，暂未找到更适合人口密度与建筑许可证

数量的相关关系。 4. 若将此模型转换为线性回归模型，得到的模型为y=16877.34701Ln(X)- 79003.9859,

MSE=2023817.464，与原模型中y=16878Ln(X)-78877,R2=0.9441，MSE=2006982.816相比，基本无差别。

5. 在用回归分析报告求解参数时，自变量与因变量之间应满足一个或多个自变量值对应一

个应变量。

6. 实验结果只选用两元线性回归模型二不用三元线性回归模型既高兴建筑许可证数量预

测的原因是三元回归分析报告中自有房屋的均值X2的调整后的R2的值并未超过一元回归分析报告中对自有房屋的均值X2的调整后的R2的值，说明自有房屋的均值X2与建筑许可证数量的线性相关性不强，若它参与回归预测，将会影响预测结果。

7. 用多元线性回归时，可依据对某一自变量在组合前得到的调整后的R2的值与组合后得

到的调整后的R2的值之间的大大小进行候选变量的确定。若组合后得到的调整后的R2的值超过组合前得到的调整后的R2的值，则确定其为候选变量。 8. 若用回归方程Y=a+b1*X1+b2*lnX2+b3*X3来进行预测，结果不一定会更精确。因为Y是受

3个自变量的共同影响。可用多元非线性回归确定次方程的各项系数，因为线性回归是特殊的非线性回归。

9. 若要用回归分析报告求解多元非线性模型的参数，首先要做的是确定因变量与自变量。

并将数据合理地布置在Excel表中。

10. 可分别求出每一因素调整前的R2的值与调整后的R2作比较，再确定其是否影响显著，

以此进行选择细分。

实验五、思考题：

1. 电信公司除了从增加客户数量上获取利润外，还能通过减少每年每户可变成本及固定成

本或调整资费等方式获取利润.

2. 若电信公司收到竞争对手价格挑战而调低每年每户资费，可修改模型，使模型能反映资

费价格的调整对保本点及目标利润点的影响。因为保本点及目标利润点的计算函数均与资费相关。

3. 若客户宽带要求为512KB，每月上网时间估计为150小时，根据分析模型他应该选择限

时制资费方式。

4. 若两个电信公司的客户上网带宽要求均是2M，其中一个每天上网时间不超过3小时，

另一个每天上网时间超过10小时，根据分析模型，他们不应选择同样地资费方案。其中每天上网时间不超过3小时的客户应选择限时制资费，每天上网时间超过10小时的客户应选择包年制资费。

5. 若电缆供应商将整车起始运输吨位调高至20吨，且因采购员的努力而将一次订货费降

到40元，根据决策模型电信公司应选择经济订货量订货方案。

6. 若电缆年需求量不确定，可在决策模型中增加一个“订货量”的调整项来使电信公司找

到最佳的订货方案。

7. 模拟订货量模型是比理论订货量模型更适合实际应用，因为在实际生活中各变量的值不

会是一层不变的，它们会因某些因素而不断产生变化，若用理论订货量模型，则无法解决这类问题。理论订货量模型是模拟订货量模型的一种特例。

若电缆供应商不能保证及时交货，交货期可能是1-3天不等，仍然可以通过添加参数的方法来修改模型。

实验六、思考题：

1. 在实验6.1中，假设另有500元资金可以投入到两种产品的生产中。由名感性报告可知

增加生产能力对总利润无影响，增加单位工时可使总利润增加2，增加单位原材料可使

总利润增加48。虽然每单位人工成本未知，但48》2，故应该将这笔资金用于增加原材料。

2. 1号线上安排工人加班，支付给加班工人每小时的加班工资最多时的极限是额外利润全

部用来支付加班工人的工资，为24*8/（8/3*12）=6。

3. 经多次规划求解运算后可知，实验中求得的最短路径唯一。

4. 除保证给客户承诺的供应量外，如果还要保证宫格客户丁的数量两倍于供给客户丙的数

量，求解时应在“规划求解约束”中增加几项条件：“$F$10=2*$E$10; $F$11=2*$E$11; $F$12=2*$E$12”。

实验七、思考题：

1. 投资回收期、内部报酬率和净现值在投资评价中得相互关系为内部报酬率（IRR）是使

投资项目的净现值等于零的贴现率。投资回收期（Payback Period）就是使累计的经济效益等于最初的投资费用所需的时间。

2. 对实验指导书P144数据进行分析可知，2007-2009年普通鞋销售单价预测值分别为

101,97,93（Y=-46.81LN(X)+217.48），气垫鞋销售单价预测值分别为234,227,220（y = -6.6727x + 313.4），登山鞋销售单价预测值分别为318,301,281（y = -0.9033x2 + 4.3937x + 395.92）。再由产品销售数量及成本可知，普通鞋的净收入为1704万元，气垫鞋净收入为3969.5万元，登山鞋净收入为3261.4万元.故气垫鞋投资回报率最高。

3. 实验7-2除了用净现值指标衡量外，还可用投资回收期、内部报酬率等指标进行投资决

策分析。

4. 可多增加几个与某些因素有关的微调项来控制决策。 5. 市场利率的波动影响着投资的数额及净现值等因素。市场利率较高时，资金回报率较高,

但投资风险大。此时应选择风险相对较小的项目进行投资或进行多项业务的投资以冲减投资风险.

6. 企业若拥有大量现金，需将它用来进行能带来较高收益（一般应高于市场利率）的投资，

发挥资金的作用，使收益最大化。

实验八、思考题：

1. 若实验8-1的样本点减少至1000个，对随机结果精度可能有影响，但影响不大。 2. “步步灵”公司获得一万元回报的机率为22.4%，把握不大。

3. 若想获得更直观的方式，可先将新项目完成周期的预测值作升序排序，再将其绘制成散

点图，添加一根垂直参考线及关于预测完成时间的微调项以直观的了解情况。

4. 上图中每个点表示在该时间完成的概率。如图中所示7%表示在第21周完成的概率为7%。

可通过调节垂直参考线来确定于某周完成项目的概率。

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