1樓：有錢哥哥
e是科學計數法。復
1、開啟excel**制，給比較大的資料**ai入折線du圖。
2、折線圖顯示的資料會以zhi科dao學計數法顯示，雙擊資料。
3、在右側標籤選項中，開啟數字選項。
4、在數字選項中，下拉類別，選擇數字。
5、選擇數字後，折線圖中就以數值顯示了。
2樓：匿名使用者
3.5e+5表示350000 是科學計數法的表示方法。
excel中的趨勢圖是怎麼算出來的,用的什麼原理和公式
3樓：yty隨意
1、首先開啟電腦裡的excel軟體，進入操作頁面。
2、開啟頁面後，首先輸入一組自己要操作的資料。
3、輸入資料完成後，在頁面上方選中資料選擇折線圖選項。
4、然後選擇折線圖下拉選單中的的折線。
5、這樣就生成折線圖如下，趨勢圖就完成了。
注意事項：excel的功能區中增強了工具提示功能。當將滑鼠指向在功能區中某命令上時，彈出的懸浮視窗中不僅顯示該命令的名稱，而且將提示其詳細的功能或使用描述，例如該命令的快捷鍵、該命令執行的操作、典型使用情況，有圖形化演示命令執行的操作還可以可顯示可以開啟來訪問更多選項的對話方塊。
4樓：一百℃豬
引用微軟的官方解釋：
趨勢線用於以圖形方式顯示資料趨勢和幫助分析**問題。這種分析也稱為迴歸分析。通過使用迴歸分析，您可以擴充套件趨勢線的圖表**未來值的實際資料。
如果要向 microsoft office excel 中的圖表新增趨勢線，則可以選擇以下六種不同的趨勢**或迴歸分析型別中的任意一種：線性趨勢線、對數趨勢線、多項式趨勢線、乘冪趨勢線、指數趨勢線或移動平均趨勢線。您具有的資料型別決定應使用的趨勢線的型別。
線性趨勢線
線性趨勢線是適用於簡單線性資料集的最佳擬合直線。如果資料點構成的圖案類似於一條直線，則表明資料是線性的。線性趨勢線通常表示事物是以恆定速率增加或減少。
對數趨勢線
對數趨勢線是資料變化率快速增加或降低，然後達到穩定的情況下使用的最佳擬合曲線。對數趨勢線可以同時使用負值和正值。
多項式趨勢線
多項式趨勢線是一種資料波動的情況下使用的曲線。多項式趨勢線很有用，例如，用於通過一個較大的資料集分析盈虧。多項式的次數可由資料的波動次數或曲線中出現彎曲的數目（峰值數和峰谷數）確定。
二次多項式趨勢線通常僅有一個峰值或峰谷。三次通常有一個或兩個峰值或峰谷。四次通常最多有三個峰值或峰谷。
乘冪趨勢線
乘冪趨勢線是用於比較以特定速度增加的度量單位的資料集的曲線 — 例如，賽車 1 秒的時間間隔的加速。不能建立乘冪趨勢線，如果您的資料中包含零或負值。
指數趨勢線
指數趨勢線是一種資料值以不斷增加的速率上升或下降的情況下使用的曲線。如果資料中含有零值或負值，則不能建立指數趨勢線。
移動平均趨勢線
移動平均趨勢線可平滑處理資料的波動以更清楚地顯示圖案或趨勢。移動平均使用特定數目的資料點（由「週期」選項設定），取其平均值，然後將該平均值用作趨勢線中的一個點。例如，如果「週期」設定為 2，則前兩個資料點的平均值用作移動平均趨勢線中的第一個點。
第二個和第三個資料點的平均值用作趨勢線中第二個點，依此類推..
線性通過使用以下公式來計算線的最小平方擬合的線性趨勢線：
y = mx + b
其中，m 為斜率，b 為截距。
對數通過使用以下公式來計算點的最小平方擬合的對數趨勢線：
y = c ln x + b
其中，c 和 b 為常量，ln 為自然對數函式。
多項式通過使用以下公式來計算點的最小平方擬合的多項式或曲線趨勢線：
乘冪通過使用以下公式來計算點的最小平方擬合的乘冪趨勢線：
其中，c 和 b 為常量。
注意: 在資料包括負值或零值時此選項不可用。
指數通過使用以下公式來計算點的最小平方擬合的指數趨勢線：
其中，c 和 b 為常量，e 為自然對數的底數。
注意: 在資料包括負值或零值時此選項不可用。
移動平均
移動平均趨勢線使用以下公式 ︰
注意: 移動平均趨勢線中點數目等於段指定的數字小於系列中資料點的總數。
r 平方值
趨勢線的圖表上顯示r 平方值 ，通過使用以下公式 ︰
其r 平方值等於或接近 1 時，可以最準確趨勢線。趨勢線適應您的資料。
「新增趨勢線」或「設定趨勢線格式」對話方塊的「選項」選項卡上提供了此趨勢線選項。
注意: 使用趨勢線可顯示的 r 平方值不是調整後的 r 平方值。對於對數、乘冪和指數趨勢線，excel 使用轉換後的迴歸模型。
5樓：匿名使用者
應該是通過迴歸計算進行擬合的吧？
6樓：買孝枚棋
我也碰到同樣的問題，我在網上打到了答案，併成功解決了問題。具體解答如下：
注意：只有當圖表為
xy散點圖圖表時，才應使用趨勢線公式。此圖表會根據值繪製出x軸和y軸。折線圖、柱形圖和條形圖只會根據值繪製y軸。在上述圖表型別中，x
軸僅作為一個線性系列進行繪製，而不管實際的標誌為何。因此，如果在上述圖表型別中顯示趨勢線，趨勢線將是不準確的。這種現象是設計導致的。
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