數(shù)據(jù)篩選與分析的方法(excel中數(shù)據(jù)篩選有哪幾種方法)
1.excel中數(shù)據(jù)篩選有哪幾種方法
excel中數(shù)據(jù)篩選的方法：
【1】自動(dòng)篩選。
一般用于簡(jiǎn)單的條件篩選，篩選時(shí)將不滿足條件的數(shù)據(jù)暫時(shí)隱藏起來(lái)，只顯示符合條件的數(shù)據(jù)。另外，使用“自動(dòng)篩選”還可同時(shí)對(duì)多個(gè)字段進(jìn)行篩選操作，此時(shí)各字段間限制的條件只能是“與”的關(guān)系。
【2】高級(jí)篩選。
一般用于條件較復(fù)雜的篩選操作，其篩選的結(jié)果可顯示在原數(shù)據(jù)表格中，不符合條件的記錄被隱藏起來(lái)；也可以在新的位置顯示篩選結(jié)果，不符合的條件的記錄同時(shí)保留在數(shù)據(jù)表中而不會(huì)被隱藏起來(lái)，這樣就更加便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的比對(duì)了。
Excel數(shù)據(jù)篩選是指僅顯示出那些滿足指定條件的數(shù)據(jù)行，并隱藏那些不希望顯示的行。篩選數(shù)據(jù)之后，不需重新排列或移動(dòng)就可以復(fù)制、查找、編輯、設(shè)置格式、制作圖表和打印。
2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是一類(lèi)統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾?lài)關(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗(yàn)
1. 參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
2. 非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況：順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料，這類(lèi)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
3.excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類(lèi)方法
例：1、篩選二、三月份中，張三的所有銷(xiāo)售量。
操作方法：點(diǎn)擊數(shù)據(jù)菜單下的篩選工具
excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類(lèi)方法
此時(shí)第一行會(huì)出現(xiàn)一個(gè)帶有向下拉箭頭的單元格，定位在銷(xiāo)售處，然后選擇銷(xiāo)售人為：張三即可。
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最終效果：張三的所有銷(xiāo)量。
注意：如果需要選擇張三所有銷(xiāo)售的A類(lèi)產(chǎn)品，那些時(shí)可以再在銷(xiāo)售人為張三的基礎(chǔ)上，再點(diǎn)擊產(chǎn)品，下拉選擇A產(chǎn)品，即可實(shí)現(xiàn)。
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例：2、選擇月銷(xiāo)售量大于或等于10的所有銷(xiāo)售人的產(chǎn)品。
操作方法：選擇數(shù)據(jù)菜單工具下的篩選工具，然后在第一行的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)處點(diǎn)下拉箭頭，然后選擇“數(shù)字篩選”選擇“大于或等于”的選項(xiàng)。
excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類(lèi)方法
然后彈出數(shù)字篩選對(duì)話框，這里輸入要篩選的條件，實(shí)例是大于或等于10的銷(xiāo)量，所以輸入10。當(dāng)然這里還有其它篩選條件，可以多試一試其它，多練習(xí)，就會(huì)很熟悉。
excel怎樣篩選數(shù)據(jù)分析分類(lèi)方法
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4.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
5.excel數(shù)據(jù)分析方法五種
1、快速填充：選中B2單元格，輸入包子，按Enter定位到B3單元格中，按Ctrl+E。2
2、分列：選中A2:A20數(shù)據(jù)區(qū)域，數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡，分列。下一步，分隔符號(hào)選擇逗號(hào)，下一步，目標(biāo)區(qū)域選擇$2$2。
3、分組對(duì)比法：分組之后，我們就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總計(jì)算了。常見(jiàn)的方法是通過(guò)求和、平均值、百分比、技術(shù)等方式，把相同類(lèi)別的數(shù)據(jù)，匯總成一個(gè)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量。
4、數(shù)據(jù)透視表：點(diǎn)擊插入選項(xiàng)卡中的數(shù)據(jù)透視表，打開(kāi)對(duì)話框，確定選區(qū)，點(diǎn)擊確定。然后就可以在新的工作表中看到數(shù)據(jù)透視表視圖，只需要拖動(dòng)表格字段到行，列，值中，就可以得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表格。
5、VBA自定義函數(shù)：Alt+F11打開(kāi)VBE編輯器，插入模塊，通用下方輸入自定義函數(shù)。
Excel主要是用來(lái)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的，它的門(mén)檻較低，能夠很靈便地轉(zhuǎn)化成報(bào)表，定位于小規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Access主要是用來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它的門(mén)檻較高，能夠建立數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，能夠便于數(shù)據(jù)的快速查尋和啟用，定位于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
6.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析
趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。
趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數(shù)我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋?zhuān)瑢?duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析
數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(zhǎng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長(zhǎng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。
對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。
比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析
在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊(cè)用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級(jí)用戶(hù)和低等級(jí)用戶(hù)相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)，聚類(lèi)分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）
對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱(chēng)“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
8.篩選的方法有哪些簡(jiǎn)述各種篩選方法的
篩選是利用篩子使物料中小于篩孔的細(xì)粒物料透過(guò)篩面，而大于篩孔的粗粒物料滯留在篩面上，從而完成粗、細(xì)料分離的過(guò)程。
該分離過(guò)程可看作是物料分層和細(xì)粒透篩兩個(gè)階段組成的。物料分層是完成分離的條件，細(xì)粒適篩是分離的目的。
適用于固體廢物篩選的設(shè)備很多，但用得較多的主要有固定篩、滾筒篩和振動(dòng)篩。固定篩篩分物料時(shí)，篩面固定不動(dòng)的篩分設(shè)備稱(chēng)為固定篩。
它的篩面由許多平行排列的篩條組成，可以水平安裝或傾斜安裝，構(gòu)造簡(jiǎn)單，無(wú)運(yùn)動(dòng)部件（不耗用動(dòng)力），設(shè)備制造費(fèi)用低，維修方便，因此，在固體廢物資源化過(guò)程中被廣泛應(yīng)用。缺點(diǎn)是易于堵塞。
固定篩分棒條篩和格篩兩類(lèi)。棒條篩由平行排列的棒條組成，篩孔尺寸要求為篩下粒度的1.1~1.2倍（一般不小于50mm），棒條寬度應(yīng)大于固體廢物中最大塊度的2.5倍。
它適用于篩分粒度大于50mm的粗粒廢物，主要用在粗碎和中碎之前，安裝傾角應(yīng)大于廢物對(duì)篩面的摩擦角（一般為30。~35。）
以保證廢物沿篩面下滑。格篩由縱橫排列的格條組成，一般安裝在粗碎機(jī)之前，以保證入料塊度適宜。
滾動(dòng)篩滾筒篩亦稱(chēng)轉(zhuǎn)筒篩，具有帶孔的圓柱形篩面或截頭的圓錐體篩面。滾筒篩篩面可用各種結(jié)構(gòu)材料制成編織篩網(wǎng)，但最常用的篩網(wǎng)是沖擊篩板。
滾筒篩在傳動(dòng)裝置帶動(dòng)下，以一定的轉(zhuǎn)速緩慢旋轉(zhuǎn)。為使廢物在筒內(nèi)沿軸線方向前進(jìn)，篩筒的軸線應(yīng)傾斜3。
~5。安裝。
篩分時(shí)，廢物由稍高一端給入，隨即被旋轉(zhuǎn)的簡(jiǎn)體帶起，當(dāng)達(dá)到一定高度后因重力作用自行落下。如此不斷地作起落運(yùn)動(dòng)，使小于篩孔尺寸的細(xì)粒透篩，而篩上產(chǎn)品則逐漸移到篩的另一端排出。
物料在滾筒篩中的運(yùn)動(dòng)有三種狀態(tài)：①沉落狀態(tài)，物料顆粒由于篩子的圓周運(yùn)動(dòng)而被帶起，然后滾落到向上運(yùn)動(dòng)的顆粒層表面。② 拋落狀態(tài)，當(dāng)篩筒轉(zhuǎn)速足夠高時(shí)，顆?？朔亓ψ饔醚赝脖谏仙?，然后沿拋物線軌跡落回篩底。
③ 離心狀態(tài)，滾筒篩轉(zhuǎn)速進(jìn)一步提高，顆粒附著在筒壁上不再落下，這時(shí)的轉(zhuǎn)速稱(chēng)為臨界轉(zhuǎn)速。無(wú)疑，物料處于拋落狀態(tài)時(shí)，篩分效率最高。
因此，滾筒篩操作運(yùn)行時(shí)，應(yīng)盡可能控制好轉(zhuǎn)速，使物料處于拋落狀態(tài)。一般地，物料在筒內(nèi)滯留25~30s，滾筒篩轉(zhuǎn)速5~6r/min時(shí)篩分效率最佳。
振動(dòng)篩振動(dòng)篩在筑路、建筑、冶金、化工、谷物加工中得到廣泛應(yīng)用，它也是固體廢物篩選的常用設(shè)備。振動(dòng)篩的振動(dòng)方向與篩面垂直或近似垂直，振動(dòng)次數(shù)600~3600r/min，振幅0.5~1.5ram。
物料在篩面上發(fā)生離析現(xiàn)象，密度大而粒度小的顆粒穿過(guò)密度小而粒度大的顆粒間隙，進(jìn)入下層到達(dá)篩面，大大有利于篩分的進(jìn)行。振動(dòng)篩的安裝傾角一般控制在8。
~40。之間。
振動(dòng)篩主要有慣性振動(dòng)篩和共振篩兩種。慣性振動(dòng)篩是通過(guò)不平衡物體（重塊）的旋轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的離心慣性力使篩箱產(chǎn)生振動(dòng)的一種篩子。
當(dāng)電動(dòng)機(jī)帶動(dòng)皮帶輪作高速旋轉(zhuǎn)時(shí)，配重輪上的重塊即產(chǎn)生慣性離心力，其水平分力使彈簧作橫向變形，由于彈簧橫向剛度大，所以水平分力被橫向剛度所吸收。而垂直分力則垂直于篩面，通過(guò)篩箱作用于彈簧，強(qiáng)迫彈簧作拉伸及壓縮運(yùn)動(dòng)。
因此，篩箱的運(yùn)動(dòng)軌跡為橢圓或近似于圓。由于該種篩子的激振力是離心慣性力，故稱(chēng)為慣性振動(dòng)篩。
慣性振動(dòng)篩由于篩面作強(qiáng)烈的振動(dòng)，消除了堵塞篩孔的現(xiàn)象，有利于濕物料的篩分，可適用于粗、中、細(xì)粒廢物（0.1~0.15mm）的篩分，還可用于脫水振動(dòng)和脫泥篩分。共振篩是利用連桿上裝有彈簧的曲柄連桿機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)，使篩子在共振狀態(tài)下進(jìn)行篩分的。
當(dāng)電動(dòng)機(jī)帶動(dòng)裝在下機(jī)體上的偏心軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，軸上的偏心使連桿作往復(fù)運(yùn)動(dòng)。連桿通過(guò)其兩端的彈簧將作用力傳給篩箱，與此同時(shí)下機(jī)體也受到相反的作用力，使篩箱和下機(jī)體沿著傾斜方向振動(dòng)，但它們的運(yùn)動(dòng)方向相反，所以達(dá)到動(dòng)力平衡。
篩箱、彈簧及下機(jī)體組成一個(gè)彈性系統(tǒng)，該彈性系統(tǒng)固有的自振頻率與傳動(dòng)裝置的強(qiáng)迫振動(dòng)頻率接近或相同時(shí)，使篩子在共振狀態(tài)下篩分，故稱(chēng)為共振篩。當(dāng)共振篩的篩箱壓縮彈簧而運(yùn)動(dòng)時(shí)，其運(yùn)動(dòng)速度和動(dòng)能都逐漸減小，被壓縮的彈簧所貯存的位能卻逐漸增加；當(dāng)篩箱的運(yùn)動(dòng)速度和動(dòng)能等于零時(shí)，彈簧被壓縮到極限，它所貯存的位能達(dá)到最大值，接著篩箱向相反方向運(yùn)動(dòng)，彈簧釋放出所貯存的位能，轉(zhuǎn)化為篩箱的動(dòng)能，因而篩箱的運(yùn)動(dòng)速度增加。
當(dāng)篩箱的運(yùn)動(dòng)速度和動(dòng)能達(dá)到最大值時(shí)，彈簧伸長(zhǎng)到極限，所貯存的位能也就最小?？梢?jiàn)，共振篩的工作過(guò)程是篩箱的動(dòng)能和彈簧的位能相互轉(zhuǎn)化的過(guò)程。
所以，在每次振動(dòng)中，只需要補(bǔ)充克服阻尼的能量，就能維持篩子的連續(xù)振動(dòng)。這種篩子雖大，但功率消耗卻很小。
共振篩具有處理能力大、篩分效率高、耗電少以及結(jié)構(gòu)緊湊等特點(diǎn)，是一種有發(fā)展前途的篩子，但共振篩制造工藝復(fù)雜、機(jī)體重大、橡膠彈簧易老化。
