企業、學校等單位均存在許多管理計算問題，例如計算一個學期有幾個授課日、企業在多少個工作日之後交貨等等。下面YJBYS小編介紹有關問題的幾種計算方法。
1.授課日數
(1)函式分解
NETWORKDAYS 函式專門用於計算兩個日期值之間完整的工作日數值。這個工作日數值將不包括雙休日和專門指定的其他各種假期。 語法：NETWORKDAYS (Start_date,End_date,Holidays) Start_date 表示開始日期;End_date為終止日期，Holidays 表示作為特定假日的一個或多個日期。這些引數值既可以手工輸入，也可以對單元格的值進行引用。
(2)例項分析
假設新學期從2003 年9 月1 日開始到2004 年1 月15 日結束，希望知道本學期有多少個授課日，也就是排除雙休日和國家法定假日外的授課工作日。這就是計算授課日數或工作日數的問題。首先開啟一個空白工作表，在A1、B1、C1 單元格輸入“開學時間”、“結束時間”、“法定節日”，然後在其下面的單元格內輸入“2003-9-1”、“2004-1-15”、“2003-10-1” “2003-10-2”、“2003-10-3”和“2004-1-1”(後四項必須在C 列的“法定假日”下)。 接著可以選中D2 單元格，輸入公式“=NETWORKDAYS(A2,B2,C2:C5)”。公式中A2 引用的是學期(或工作)的開始日期，B2引用的是學期結束的日期，C2:C5區域引用的是作為法定假日的多個日期。輸入結束回車即可獲得結果95， 即2003 年9 月1 日到2004 年1 月15 日，排除四個法定假日後的實際授課日是95 天。
2.折舊值計算
無論單位還是家庭，許多固定資產和耐用消費品都存在折舊問題，隨著使用時間的延長，其殘值在不斷減少。假設某單位有一批2000 年購進原價8 500 元/每臺的電腦，預計使用壽命6 年， 壽命期結束時的資產殘值約為1 000 元，要求使用第二年內的折舊值。
(1)函式分解
DB 函式使用固定餘額遞減法，計算一筆資產在給定期間內的折舊值。 語法：DB(cost,salvage,life,period,month)
Cost 為資產原值;Salvage為資產在折舊期末的價值(也稱為資產殘值);Life為折舊期限(有時也稱作資產的使用壽
命);Period為需要計算折舊值的期間。Period必須使用與life 相同的單位;Month 為第一年的月份數，如省略，則假設為12。
(2)例項分析
為了在引數改變以後仍能進行計算，我們開啟一個空白工作表，在A1、B1、C1、D1、E1 單元格輸入“電腦原值”、“資產殘值”、“使用壽命”、“折舊時間”和“折舊值”，然後在其下面的單元格內輸入“8500”、“1000”、“6”、“2 ”。
然後選中E2 單元格在其中輸入公式“=DB(A2,B2,C2,D2)”，回車後即可得到結果“￥1,785.00”，就是說使用期第二年的折舊值為1 785 元。如果你要計算其他裝置或財產的折舊值，只需改變A2、B2、C2、D2單元格內的數值即可。
3.客流均衡度計算
假設某超市週一到週六的客流人數是16 359、17 254、18 654、15 398 、21 689 和220 867，總經理需要知道這種情
況下的客流分佈是否平坦。可以按如下方法計算：
(1) 函式分解
KURT 函式返回資料集的峰值。峰值反映與正態分佈相比某一分佈的尖銳度或平坦度。正峰值表示相對尖銳的分佈。負峰值表示相對平坦的分佈。 語法：KURT(number1,number2,...) Number1,number2,...是用於計算峰值的1～30 個引數。也可以不使用這種用逗號分隔引數的形式，而用單個數組或陣列引用的形式。
(2)例項分析
開啟一個空白工作表，在A1 單元格中輸入“一週客流統計”，然後將上述資料依次輸入A2、A3等單元格。然後選中A8 單元格，在其中輸入公式“=KURT(D2:D7)”，回車即可獲得結果“-1.719218897”，這說明超市的客流分佈與正態分佈相比是相對平坦的。假如星期天搞特價促銷，客流增加到了50 867 人，則計算結果就會變為“5.45379941”。說明超市的客流分佈與正態分佈相比比較尖銳了，特價促銷對客流的影響還是非常大的。 需要指出的是，KURT函式在教育統計等領域也有廣泛用途，假如把函式引用的區域修改為許多分數的集合，就可以知道考試成績的分佈是否尖銳或平坦。
4.銷售額預測
假設某超市週一到週日的日銷售額分別為13、17、16、15、19、21和22(萬元)，總經理需要預測今後一週內的日銷
售額的最高值和最低值。可以按如下方法進行預測：
(1)函式分解
TREND 函式返回一條線性迴歸擬合線的值。即找到適合已知陣列known_y's 和known_x's的直線(用最小二乘法)，並返回指定陣列new_x's 在直線上對應的y 值。語法：TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const) Known_y's 是關係表示式y=mx+b 中已知的y 值集合;Known_x's 是關係表示式y=mx+b 中已知的可選x值集合;New_x's 為需要函式 TREND返回對應y 值的新x值;Const 為一邏輯值，用於指定是否將常量b 強制設為0。
(2)例項分析
首先要開啟一個空白工作表，在A1 單元格中輸入“日銷售額”，然後將上述資料依次輸入A2、A3 至A8 單元格。然後選中B2 至B8 區域，在Excel 的編輯欄輸入公式“=TREND(A2:A8)”，回車即可在B2 至B8 區域獲得7 個結果， 其中最高銷售額為21.64 萬元，最低銷售額為13.5 萬元。 與KURT 函式一樣，TREND函式可以用於教育統計中的學生入學數的峰值和低谷，鐵路運輸領域的客流高峰和低谷等的預測。
5.客流與營業額的相關分析
(1)函式分解
CORREL 函式返回單元格區域array1 和array2 之間的相關係數。使用相關係數可以確定兩種屬性之間的關係。
語法：CORREL(array1,array2) Array1 為第一組數值單元格區域;Array2為第二組數值單元格區域。
(2)例項分析
假設一個超市要分析客流量與營業額是否相關。首先執行Excel 開啟一個空白工作表，在A1 至A31 單元格輸入八月份的.每日客流人數，然後在B1 至B31 輸入八月份每日的營業額，再將上述兩個區域的名稱定義為“日客流人數”和“日營業額”。 接下來就可以選中工作表中的某個空白單元(例如B32)， 作為儲存運算結果的位置。在Excel 的編輯欄輸入公式“=CORREL(日客流人數,日營業額)”，回車後即可在公式所在單元格看到相關係數的計算結果。 上式中CORREL 函式返回“日客流人數”和“日營業額”兩個資料集合的相關係數，實際應用中必須根據要分析的資料集合對引用區域進行修改。 與其他計算不同，CORREL函式計算出的相關係數必須進行分析，才能得出兩個數值之間是否相關的結論。統計理論根據各種因素(如“日客流人數”和“日營業額”)相互影響的關係，把相關分為正相關、負相關和零相關三種類型。
所謂正相關就是兩個因素的變化方向相同，即同時變大或變小，例如氣溫和冷飲銷量就是正相關;負相關就是兩個因素的變化方向相反，即一個變大(小)另一個變小(大)，例如氣溫上升和羽絨服銷量就是負相關;零相關就是兩個因素的變化方向無規律，即不存在相互之間影響的情況，例如學生的考試成績和麵粉的銷量就是零相關。
為了幫助不太熟悉統計理論的使用者掌握CORREL 函式的使用，這裡使用相關程度分析的理論修改公式“=CORREL(日客流人數,日營業額)”，使之成為下面這種形式，從而更加直觀的給出兩列資料相關程度的結論。 “=IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.3,"相關程度低",IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.5,"相關程度一般",IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.7,"相關程度較高",IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.9,"相關程度高",IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=1,"相關程度極高")))))” 公式中的“CORREL(日客流人數,日營業額)”部分還是計算日客流人數和日營業額兩列資料的相關係數。
由於這裡只需要瞭解相關程度，所以使用ABS 函式返回相關係數的絕對值。整個公式中由左往右的下一個IF 語句就是上一個IF 語句的引數。例如第一個邏輯判斷表示式“(ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.3”為“真”(成立)，則公式所在單元格就會被填入“相關程度低”;如果第一個邏輯判斷表示式“(ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.3”為“假”(不成立)，則計算第二個IF 語句“IF((ABS(CORREL(日客流人數,日營業額)))<=0.5”;以此類推直至計算結束。
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