應用法數據集的預測是什麼分析

『壹』 簡述預測的定量分析有哪些具體方法

1、比率分析法。它是財務分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。 2、趨勢分析法。它對同一單位相關財務指標連續幾年的數據作縱向對比，觀察其成長性。通過趨勢分析，分析者可以了解該企業在特定方面的發展變化趨勢。 3、結構分析法。它通過對企業財務指標中各分項目在總體項目中的比重或組成的分析，考量各分項目在總體項目中的地位。 4、相互對比法。它通過經濟指標的相互比較來揭示經濟指標之間的數量差異，既可以是本期同上期的縱向比較，也可以是同行業不同企業之間的橫向比較，還可以與標准值進行比較。通過比較找出差距．進而分析形成差距的原因。 5、數學模型法。在現代管理科學中，數學模型被廣泛應用，特別是在經濟預測和管理工作中，由於不能進行實驗驗證，通常都是通過數學模型來分析和預測經濟決策所可能產生的結果的。 以上五種定量分析方法，比率分析法是基礎，趨勢分析、結構分析和對比分析等方法是延伸，數學模型法代表了定量分析的發展方向。

『貳』 什麼是預測分析預測分析有哪些方法以及內容

什麼是預測分析?預測分析有哪些方法以及內容
是預測財運吧，先分析這個時間段自己有沒有財運，身帶玄武和天蓬
為財
，沒有的話趁早別買彩票，買了也

『叄』 數據挖掘與預測分析術語總結

數據挖掘與預測分析術語總結

數據挖掘目前在各類企業和機構中蓬勃發展。因此我們製作了一份此領域常見術語總結，希望你喜歡。

分析型客戶關系管理（Analytical CRM/aCRM）:用於支持決策，改善公司跟顧客的互動或提高互動的價值。針對有關顧客的知識，和如何與顧客有效接觸的知識，進行收集、分析、應用。參見>>>

大數據（Big Data）:大數據既是一個被濫用的流行語，也是一個當今社會的真實趨勢。此術語指代總量與日俱增的數據，這些數據每天都在被捕獲、處理、匯集、儲存、分析。維基網路是這樣描述「大數據」的：「數據集的總和如此龐大復雜，以至於現有的資料庫管理工具難以處理（…）」。

商業智能（Business Intelligence）: 分析數據、展示信息以幫助企業的執行者、管理層、其他人員進行更有根據的商業決策的應用、設施、工具、過程。

流失分析（Churn Analysis/Attrition Analysis）: 描述哪些顧客可能停止使用公司的產品/業務，以及識別哪些顧客的流失會帶來最大損失。流失分析的結果用於為可能要流失的顧客准備新的優惠。

聯合分析/權衡分析（Conjoint Analysis/ Trade-off Analysis）:在消費者實際使用的基礎上，比較同一產品/服務的幾個不同變種。它能預測產品/服務上市後的接受度，用於產品線管理、定價等活動。

信用評分（Credit Scoring）:評估一個實體（公司或個人）的信用值。銀行（借款人）以此判斷借款者是否會還款。

配套銷售/增值銷售（Cross / Up selling）:一個營銷概念。根據特定消費者的特徵和過往行為，向其銷售補充商品（配套銷售）或附加商品（增值銷售）。

顧客細分&畫像（Customer Segmentation & Profiling）:根據現有的顧客數據，將特徵、行為相似的顧客歸類分組。描述和比較各組。

數據集市（Data Mart）:特定機構所儲存的，關於一個特定主題或部門的數據，如銷售、財務、營銷數據。

數據倉庫（Data Warehouse）: 數據的中央存儲庫，採集、儲存來自一個企業多個商業系統的數據。

數據質量（Data Quality）:有關確保數據可靠性和實用價值的過程和技術。高質量的數據應該忠實體現其背後的事務進程，並能滿足在運營、決策、規劃中的預期用途。

抽取-轉換-載入 ETL (Extract-Transform-Load): 數據倉儲中的一個過程。從一個來源獲取數據，根據需求轉換數據以便接下來使用，之後把數據放置在正確的目標資料庫。

欺詐檢測（Fraud Detection）: 識別針對特定組織或公司的疑似欺詐式轉賬、訂購、以及其他非法活動。在IT系統預先設計觸發式警報，嘗試或進行此類活動會出現警告。

Hadoop:另一個當今大數據領域的熱門。Apache Hadoop是一個在已有商業硬體組成的計算機集群上，分布式存儲、處理龐大數據集的開源軟體架構。它使得大規模數據儲存和更快速數據處理成為可能。

物聯網（Internet of Things, IoT):廣泛分布的網路，由諸多種類（個人、家庭、工業）諸多用途（醫療、休閑、媒體、購物、製造、環境調節）的電子設備組成。這些設備通過互聯網交換數據，彼此協調活動。

顧客的生命周期價值 (Lifetime Value, LTV)： 顧客在他/她的一生中為一個公司產生的預期折算利潤。

機器學習（Machine Learning）:一個學科，研究從數據中自動學習，以便計算機能根據它們收到的反饋調整自身運行。與人工智慧、數據挖掘、統計方法關系密切。

購物籃分析（Market Basket Analysis）: 識別在交易中經常同時出現的商品組合或服務組合，例如經常被一起購買的產品。此類分析的結果被用於推薦附加商品，為陳列商品的決策提供依據等。

聯機分析處理（On-Line Analytical Processing, OLAP）:能讓用戶輕松製作、瀏覽報告的工具，這些報告總結相關數據，並從多角度分析。

預測分析（Predictive Analytics）:從現存的數據集中提取信息以便識別模式、預測未來收益和趨勢。在商業領域，預測模型及分析被用於分析當前數據和歷史事實，以更好了解消費者、產品、合作夥伴，並為公司識別機遇和風險。

實時決策（Real Time Decisioning, RTD）: 幫助企業做出實時（近乎無延遲）的最優銷售/營銷決策。比如，實時決策系統（打分系統）可以通過多種商業規則或模型，在顧客與公司互動的瞬間，對顧客進行評分和排名。

留存/顧客留存（Retention / Customer Retention):指建立後能夠長期維持的客戶關系的百分比。

社交網路分析（Social Network Analysis, SNA）:描繪並測量人與人、組與組、機構與機構、電腦與電腦、URL與URL、以及其他種類相連的信息/知識實體之間的關系與流動。這些人或組是網路中的節點，而它們之間的連線表示關系或流動。SNA為分析人際關系提供了一種方法，既是數學的又是視覺的。

生存分析（Survival Analysis）:估測一名顧客繼續使用某業務的時間，或在後續時段流失的可能性。此類信息能讓企業判斷所要預測時段的顧客留存，並引入合適的忠誠度政策。

文本挖掘（Text Mining）:對包含自然語言的數據的分析。對源數據中詞語和短語進行統計計算，以便用數學術語表達文本結構，之後用傳統數據挖掘技術分析文本結構。

非結構化數據（Unstructured Data）：數據要麼缺乏事先定義的數據模型，要麼沒按事先定義的規范進行組織。這個術語通常指那些不能放在傳統的列式資料庫中的信息，比如電子郵件信息、評論。

網路挖掘/網路數據挖掘（Web Mining / Web Data Mining): 使用數據挖掘技術從互聯網站點、文檔或服務中自動發現和提取信息。

以上是小編為大家分享的關於數據挖掘與預測分析術語總結的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『肆』 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

這是一條來自#加米穀大數據-專注大數據人才培養#的小尾巴

『伍』 什麼是數據分析 有什麼作用

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。

(5)應用法數據集的預測是什麼分析擴展閱讀

數據分析的步驟

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。

就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。

3）記錄表應便於使用。

4）採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題。

2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。

4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。

5）數據分析所需資源是否得到保障。

『陸』 根據以前的數據預測未來的行為用的是什麼數據挖掘方法

數據挖掘(Data Mining)就是從大量數據中發現潛在規律、提取有用知識的方法和技術。因為與資料庫密切相關，又稱為資料庫知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是將高級智能計算技術應用於大量數據中，讓計算機在有人或無人指導的情況下從海量數據中發現潛在的，有用的模式(也叫知識)。
廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI（商業智能）。但從技術術語上說，數據挖掘(Data Mining)特指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。

數據挖掘的主要功能
1．分類：按照分析對象的屬性、特徵，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別，現在就可以根據這些來區分新申請貸款的客戶，以採取相應的貸款方案。
2．聚類：識別出分析對內在的規則，按照這些規則把對象分成若干類。例如：將申請人分為高度風險申請者，中度風險申請者，低度風險申請者。
3．關聯規則和序列模式的發現：關聯是某種事物發生時其他事物會發生的這樣一種聯系。例如：每天購買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關聯的支持度和可信度來描述。與關聯不同，序列是一種縱向的聯系。例如：今天銀行調整利率，明天股市的變化。
4．預測：把握分析對象發展的規律，對未來的趨勢做出預見。例如：對未來經濟發展的判斷。
5．偏差的檢測：對分析對象的少數的、極端的特例的描述，揭示內在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩健經營，就要發現這500例的內在因素，減小以後經營的風險。
需要注意的是：數據挖掘的各項功能不是獨立存在的，在數據挖掘中互相聯系，發揮作用。

數據挖掘的方法及工具
作為一門處理數據的新興技術，數據挖掘有許多的新特徵。首先，數據挖掘面對的是海量的數據，這也是數據挖掘產生的原因。其次，數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數據結構，維數大。最後，數據挖掘是許多學科的交叉，運用了統計學，計算機，數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型：
(1) 傳統統計方法：① 抽樣技術：我們面對的是大量的數據，對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的，就要在理論的指導下進行合理的抽樣。② 多元統計分析：因子分析，聚類分析等。③ 統計預測方法，如回歸分析，時間序列分析等。
(2) 可視化技術：用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。

職業能力要求
基本能力要求
數據挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。
一、專業技能
碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業，熟練掌握關系資料庫技術，具有資料庫系統開發經驗
熟練掌握常用的數據挖掘演算法
具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體
二、行業知識
具有相關的行業知識，或者能夠很快熟悉相關的行業知識
三、合作精神
具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作
四、客戶關系能力
具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望
具有良好的知識轉移能力，能夠盡快地讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力

進階能力要求
數據挖掘人員具備如下條件，可以提高數據挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。
具有數據倉庫項目實施經驗，熟悉數據倉庫技術及方法論
熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調優
熟練掌握ETL開發工具和技術
熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術
善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案

應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店()，會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book also bought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。
數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First, technique second」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的,通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。

數據採集分析專員
職位介紹：數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域，同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數據採集分析專員最先出現於計算機行業，後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員，或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作，不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。
求職建議：由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀，目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。

市場/數據分析師
1. 市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節: Marketing/Data Analyst從業最多的行業: Direct Marketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧，自90年代以來, Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。根據加拿大市場營銷組織(Canadian Marketing Association)的統計數據: 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個例子, 隨著商業競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報, 他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。例如，根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫，通過數據處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。
2. 行業適應性強: 幾乎所有的行業都會應用到數據, 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業，也可以在政府，銀行，零售，醫葯業，製造業和交通傳輸等領域服務。

現狀與前景
數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構和大型企業也開始重視這個領域。
據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶採用，使更多的管理者得到更多的商務智能。
根據IDC(International Data Corporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域將逐步對外開放，這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，並且在未來的3年中，各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。
現在，許多企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告，但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測，在今後的5—10年內，隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數據挖掘將在中國形成一個產業。
眾所周知，IT就業市場競爭已經相當激烈，而數據處理的核心技術---數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖，目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全，人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小，而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合，您必將開辟職業生涯的新天地！

職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據倉庫和數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺，在二線成熟，高端數據倉庫和數據挖掘方面的人才尤其稀少。高端數據倉庫和數據挖掘人才需要熟悉多個行業，至少有3年以上大型DWH和BI經驗，英語讀寫流利，具有項目推動能力，這樣的人才年薪能達到20萬以上。

職業認證
1、SAS認證的應用行業及職業前景
SAS全球專業認證是國際上公認的數據挖掘和商業智能領域的權威認證，隨著我國IT環境和應用的日漸成熟，以上兩個領域將有極大的行業發展空間。獲取SAS全球專業認證，為您在數據挖掘、分析方法論領域積累豐富經驗奠定良好的基礎，幫助您開辟職業發展的新天地。
2、SAS認證的有效期
目前SAS五級認證沒有特定有效期，但是時間太久或版本太老的認證證書會有所貶值。
3、五級認證的關系
五級認證為遞進式關系，即只有通過上一級考試科目才能參加下一級認證考試。
4、SAS全球認證的考試方式
考試為上機考試，時間2個小時，共70道客觀題。

相關鏈接
隨著中國物流行業的整體快速發展，物流信息化建設也取得一定進展。無論在IT硬體市場、軟體市場還是信息服務市場，物流行業都具有了一定的投資規模，近兩年的總投資額均在20-30億元之間。政府對現代物流業發展的積極支持、物流市場競爭的加劇等因素有力地促進了物流信息化建設的穩步發展。
易觀國際最新報告《中國物流行業信息化年度綜合報告2006》中指出，中國物流業正在從傳統模式向現代模式實現整體轉變，現代物流模式將引導物流業信息化需求，而產生這種轉變的基本動力來自市場需求。報告中的數據顯示:2006-2010年，傳統物流企業IT投入規模將累計超過100億元人民幣。2006-2010年，第三方物流企業IT投入規模將累計超過20億元人民幣。
由於目前行業應用軟體系統在作業層面對終端設備的硬體提出的應用要求較高，而軟體與硬體的集成性普遍不理想，對應性單一，因此企業將對軟體硬體設備的集成提出更高要求。
物流行業軟體系統研發將更多的考慮運籌學與數據挖掘技術，專業的服務商將更有利於幫助解決研發問題。
物流科學的理論基礎來源於運籌學，並且非常強調在繁雜的數據處理中找到關聯關系(基於成本-服務水平體系)，因此數據挖掘技術對於相關的軟體系統顯得更為重。

『柒』 請問下四種應用統計學分析方法區別

四種數據分析方法為：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。

• 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

(7)應用法數據集的預測是什麼分析擴展閱讀：

分析方法，是指實驗室對樣品進行分析檢驗的依據。其中以科學、技術、實踐經驗和綜合成果為基礎，經有關方面協商一致，由主管機構批准，以特定形式發布，作為共同遵守的准則和依據的分析方法稱為標准方法，或稱方法標准。

『捌』 什麼叫預測分析

答：預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的演算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。
預測分析和假設情況分析可幫助用戶評審和權衡潛在決策的影響力。可用來分析歷史模式和概率，以預測未來業績並採取預防措施。
預測分析可以幫助企業進行決策管理和績效管理。
決策管理是用來優化並自動化業務決策的一種卓有成效的方法，它通過預測分析讓企業能夠在制定決策以前有所行動，以便預測哪些行動在將來最有可能獲得成功。由於閉環系統不斷將有價值的反饋納入到決策制定過程中，所以對於希望對變化的環境做出即時反應並最大化每個決策的效益組織來說，它是非常理想的方法。決策管理還可以優化成果並解決特定的業務問題，包括管理自動化決策設計和部署的方方面面，供組織管理其與客戶、員工和供應商的交互。從本質上講，決策管理使優化的決策成為企業業務流程DNA的一部分。
滾動預測是預測分析的一種手段，採取滾動預測的公司往往有更高的預測精度，更快的循環時間，更少對財務團隊的管理，更好的業務參與度和更多明智的決策制定。滾動預測可以對業務績效進行前瞻性預測；為未來計劃周期提供一個基線；捕獲變化帶來的長期影響；與靜態年度預測相比，滾動預測能夠在覺察到業務決策制定的時間點得到定期更新，並減輕財務團隊巨大的行政負擔。
在自適應組織中，預測過程是相關且迅速的。具體來說，CFO 需要通過持續計劃周期進行管理，讓滾動預測成為主要的管理工具，每天和每周報告關鍵指，。同時需要注意使用滾動預測改進短期可見性，並將預測作為管理手段，而不是度量方法。

在應用方面，預測分析能夠幫助製造業高效維護運營並更好地控製成本，幫助電信等行業用戶更深入地了解客戶，還可以利用先進的分析技術為公眾營造安全的公共環境。
IBM SPSS預測分析可以幫助製造商最大限度地減少非計劃性維護的停機時間，真正消除不必要的維護，並很好的預測保修費用，從而達到新的質量標准，並節約資金。它可用於生產線的預測分析，及時維護防止故障導致生產中斷，可以解決一系列客戶服務問題，其中包括顧客對因計劃外維修和產品故障而造成停機的投訴。並可用於汽車、電子、航空航天、化學品和石油等不同行業的製造業務。
同時，IBM 的犯罪預測和預防分析技術能夠幫助各機構充分利用手中的人員和信息資源，監控、衡量和預測犯罪及犯罪趨勢。分析警方數據，提供洞察，能夠讓警務人員跟蹤犯罪活動、預測事件發生的可能性、有效部署資源並快速處理案件。IBM還可以幫助電信運營商採用實時分析和預測分析技術，更深入地了解客戶，以發揮客戶數據和資產的價值。

『玖』 數據分析的方法有哪些

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

『拾』 五分鍾了解什麼是預測數據分析

數據分析比較常用到vlookup函數.當然也有其它的
一、用於求平均值的統計函數AVERAGE、TRIMMEAN
1、求參數的算術平均值函數AVERAGE
語法形式為AVERAGE(number1,number2, ...)
其中Number1, number2, ...為要計算平均值的 1～30 個參數。這些參數可以是數字，或者是涉及數字的名稱、數組或引用。如果數組或單元格引用參數中有文字、邏輯值或空單元格，則忽略其值。但是，如果單元格包含零值則計算在內。
2、求數據集的內部平均值TRIMMEAN
函數TRIMMEAN先從數據集的頭部和尾部除去一定百分比的數據點，然後再求平均值。當希望在分析中剔除一部分數據的計算時，可以使用此函數。比如，我們在計算選手平均分數中常用去掉一個最高分，去掉一個最低分，XX號選手的最後得分，就可以使用該函數來計算。
語法形式為TRIMMEAN(array,percent)
其中Array為需要進行篩選並求平均值的數組或數據區域。Percent為計算時所要除去的數據點的比例，例如，如果 percent = 0.2，在 20 個數據點的集合中，就要除去 4 個數據點（20 x 0.2），頭部除去 2 個，尾部除去 2 個。函數 TRIMMEAN 將除去的數據點數目向下舍為最接近的 2 的倍數。
3、舉例說明：示例中也列舉了帶A的函數AVERAGEA的求解方法。
求選手Annie的參賽分數。在這里，我們先假定已經將該選手的分數進行了從高到底的排序，在後面的介紹中我們將詳細了解排序的方法。
二、用於求單元格個數的統計函數COUNT
語法形式為COUNT(value1,value2, ...)
其中Value1, value2, ...為包含或引用各種類型數據的參數（1～30個），但只有數字類型的數據才被計數。函數 COUNT 在計數時，將把數字、空值、邏輯值、日期或以文字代表的數計算進去；但是錯誤值或其他無法轉化成數字的文字則被忽略。
如果參數是一個數組或引用，那麼只統計數組或引用中的數字；數組中或引用的空單元格、邏輯值、文字或錯誤值都將忽略。如果要統計邏輯值、文字或錯誤值，應當使用函數 COUNTA。
舉例說明COUNT函數的用途，示例中也列舉了帶A的函數COUNTA的用途。仍以上例為例，要計算一共有多少評委參與評分（用函數COUNTA），以及有幾個評委給出了有效分數（用函數COUNT）。
三、求區域中數據的頻率分布FREQUENCY
由於函數 FREQUENCY 返回一個數組，必須以數組公式的形式輸入。
語法形式為FREQUENCY(data_array,bins_array)
其中Data_array為一數組或對一組數值的引用，用來計算頻率。如果 data_array 中不包含任何數值，函數 FREQUENCY 返回零數組。Bins_array為一數組或對數組區域的引用，設定對 data_array 進行頻率計算的分段點。如果 bins_array 中不包含任何數值，函數 FREQUENCY 返回 data_array 元素的數目。
看起來FREQUENCY的用法蠻復雜的，但其用處很大。比如可以計算不同工資段的人員分布，公司員工的年齡分布，學生成績的分布情況等。這里以具體示例說明其基本的用法。
以計算某公司的員工年齡分布情況為例說明。在工作表裡列出了員工的年齡。這些年齡為 28、25、31、21、44、33、22 和 35，並分別輸入到單元格 C4:C11。這一列年齡就是 data_array。Bins_array 是另一列用來對年齡分組的區間值。在本例中，bins_array 是指 C13:C16 單元格，分別含有值 25、30、35、和 40。以數組形式輸入函數 FREQUENCY，就可以計算出年齡在 25歲以下、26~30歲、31~35歲、36~40歲和40歲以上各區間中的數目。本例中選擇了5個垂直相鄰的單元格後，即以數組公式輸入下面的公式。返回的數組中的元素個數比 bins_array（數組）中的元素個數多 1。第五個數字1表示大於最高間隔 (40) 的數值（44）的個數。函數 FREQUENCY 忽略空白單元格和文本值。
{=FREQUENCY(C4:C11,C13:C16)}等於 {2;2;2;1;1}
四、一組用於求數據集的滿足不同要求的數值的函數
1、求數據集的最大值MAX與最小值MIN
這兩個函數MAX、MIN就是用來求解數據集的極值（即最大值、最小值）。函數的用法非常簡單。語法形式為 函數（number1,number2,...），其中Number1,number2,... 為需要找出最大數值的 1 到 30 個數值。如果要計算數組或引用中的空白單元格、邏輯值或文本將被忽略。因此如果邏輯值和文本不能忽略，請使用帶A的函數MAXA或者MINA 來代替。
2、求數據集中第K個最大值LARGE與第k個最小值SMALL
這兩個函數LARGE、SMALL與MAX、MIN非常想像，區別在於它們返回的不是極值，而是第K個值。語法形式為：函數(array,k)，其中Array為需要找到第 k 個最小值的數組或數字型數據區域。K為返回的數據在數組或數據區域里的位置（如果是LARGE為從大到小排，若為SMALL函數則從小到大排）。
3、 求數據集中的中位數MEDIAN

MEDIAN函數返回給定數值集合的中位數。所謂中位數是指在一組數據中居於中間的數，換句話說，在這組數據中，有一半的數據比它大，有一半的數據比它小。
語法形式為MEDIAN(number1,number2, ...)其中Number1, number2,...是需要找出中位數的 1 到 30 個數字參數。如果數組或引用參數中包含有文字、邏輯值或空白單元格，則忽略這些值，但是其值為零的單元格會計算在內。
4、 求數據集中出現頻率最多的數MODE

MODE函數用來返回在某一數組或數據區域中出現頻率最多的數值。跟 MEDIAN 一樣，MODE 也是一個位置測量函數。
語法形式為MODE(number1,number2, ...)其中Number1, number2, ... 是用於眾數（眾數指在一組數值中出現頻率最高的數值）計算的 1 到 30 個參數，也可以使用單一數組（即對數組區域的引用）來代替由逗號分隔的參數。
5、 以上函數的示例
以某單位年終獎金分配表為例說明。在示例中，我們將利用這些函數求解該單位年終獎金分配中的最高金額、最低金額、平均金額、中間金額、眾數金額以及第二高金額等。
詳細的公式寫法可從圖中清楚的看出，在此不再贅述。
五、用來排位的函數RANK、PERCENTRANK
1、一個數值在一組數值中的排位的函數RANK
數值的排位是與數據清單中其他數值的相對大小，當然如果數據清單已經排過序了，則數值的排位就是它當前的位置。數據清單的排序可以使用Excel提供的排序功能完成。
語法形式為RANK(number,ref,order) 其中Number為需要找到排位的數字；Ref 為包含一組數字的數組或引用。Order為一數字用來指明排位的方式。
如果 order 為 0 或省略，則Excel 將 ref 當作按降序排列的數據清單進行排位。
如果 order 不為零，Microsoft Excel 將 ref 當作按升序排列的數據清單進行排位。
需要說明的是，函數 RANK 對重復數的排位相同。但重復數的存在將影響後續數值的排位。
2、求特定數值在一個數據集中的百分比排位的函數PERCENTRANK
此PERCENTRANK函數可用於查看特定數據在數據集中所處的位置。例如，可以使用函數 PERCENTRANK 計算某個特定的能力測試得分在所有的能力測試得分中的位置。
語法形式為PERCENTRANK(array,x,significance) 其中Array為彼此間相對位置確定的數字數組或數字區域。X為數組中需要得到其排位的值。Significance為可選項，表示返回的百分數值的有效位數。如果省略，函數 PERCENTRANK 保留 3 位小數。
3、與排名有關的示例
仍以某單位的年終獎金分配為例說明，這里以員工Annie的排名為例說明公式的寫法。
獎金排名的公式寫法為：
=RANK(C3,$C$3:$C$12)
百分比排名的公式寫法為：
=PERCENTRANK($C$3:$C$12,C3)
以上我們介紹了Excel統計函數中比較常用的幾種函數，更多的涉及專業領域的統計函數可以參看附表以及各種相關的統計學書籍。
附表：
函數名稱 函數說明 語法形式
AVEDEV 返回一組數據與其均值的絕對偏差的平均值，即離散度。 AVEDEV(number1,number2, ...)
AVERAGE 返回參數算術平均值。 AVERAGE(number1,number2, ...)
AVERAGEA 計算參數清單中數值的平均值（算數平均值）。不僅數字，而且文本和邏輯值（如TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 AVERAGEA(value1,value2,...)
BETADIST 返回 Beta 分布累積函數的函數值。Beta 分布累積函數通常用於研究樣本集合中某些事物的發生和變化情況。 BETADIST(x,alpha,beta,A,B)
BETAINV 返回 beta 分布累積函數的逆函數值。即，如果 probability = BETADIST(x,...)，則 BETAINV(probability,...) = x。beta 分布累積函數可用於項目設計，在給定期望的完成時間和變化參數後，模擬可能的完成時間。 BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)
BINOMDIST 返回一元二項式分布的概率值。 BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
CHIDIST 返回 γ2 分布的單尾概率。γ2 分布與 γ2 檢驗相關。使用 γ2 檢驗可以比較觀察值和期望值。 CHIDIST(x,degrees_freedom)
CHIINV 返回 γ2 分布單尾概率的逆函數。 CHIINV(probability,degrees_freedom)
CHITEST 返回獨立性檢驗值。函數 CHITEST 返回 γ2 分布的統計值及相應的自由度。 CHITEST(actual_range,expected_range)
CONFIDENCE 返回總體平均值的置信區間。置信區間是樣本平均值任意一側的區域。 CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
CORREL 返回單元格區域 array1 和 array2 之間的相關系數。使用相關系數可以確定兩種屬性之間的關系。 CORREL(array1,array2)
COUNT 返回參數的個數。利用函數 COUNT 可以計算數組或單元格區域中數字項的個數。 COUNT(value1,value2, ...)
COUNTA 返回參數組中非空值的數目。利用函數COUNTA 可以計算數組或單元格區域中數據項的個數。 COUNTA(value1,value2, ...)
COVAR 返回協方差，即每對數據點的偏差乘積的平均數，利用協方差可以決定兩個數據集之間的關系。 COVAR(array1,array2)
CRITBINOM 返回使累積二項式分布大於等於臨界值的最小值。此函數可以用於質量檢驗。 CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)
DEVSQ 返回數據點與各自樣本均值偏差的平方和。 DEVSQ(number1,number2,...)
EXPONDIST 返回指數分布。使用函數 EXPONDIST 可以建立事件之間的時間間隔模型。 EXPONDIST(x,lambda,cumulative)
FDIST 返回 F 概率分布。使用此函數可以確定兩個數據系列是否存在變化程度上的不同。 FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FINV 返回 F 概率分布的逆函數值。 FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FISHER 返回點 x 的 Fisher 變換。該變換生成一個近似正態分布而非偏斜的函數。 FISHER(x)
FISHERINV 返回 Fisher 變換的逆函數值。使用此變換可以分析數據區域或數組之間的相關性。 FISHERINV(y)
FORECAST 根據給定的數據計算或預測未來值。 FORECAST(x,known_y's,known_x's)
FREQUENCY 以一列垂直數組返回某個區域中數據的頻率分布。 FREQUENCY(data_array,bins_array)
FTEST 返回 F 檢驗的結果。F 檢驗返回的是當數組 1 和數組 2 的方差無明顯差異時的單尾概率。可以使用此函數來判斷兩個樣本的方差是否不同。 FTEST(array1,array2)
GAMMADIST 返回伽瑪分布。可以使用此函數來研究具有偏態分布的變數。伽瑪分布通常用於排隊分析。 GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)
GAMMAINV 返回伽瑪分布的累積函數的逆函數。 GAMMAINV(probability,alpha,beta)
GAMMALN 返回伽瑪函數的自然對數，Γ(x)。 GAMMALN(x)
GEOMEAN 返回正數數組或數據區域的幾何平均值。 GEOMEAN(number1,number2, ...)
GROWTH 根據給定的數據預測指數增長值。 GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)
HARMEAN 返回數據集合的調和平均值。調和平均值與倒數的算術平均值互為倒數。 HARMEAN(number1,number2, ...)
HYPGEOMDIST 返回超幾何分布。 HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,
population_s,number_population)
INTERCEPT 利用已知的 x 值與 y 值計算直線與 y 軸的截距。 INTERCEPT(known_y's,known_x's)
KURT 返回數據集的峰值。 KURT(number1,number2, ...)
LARGE 返回數據集里第 k 個最大值。使用此函數可以根據相對標准來選擇數值。 LARGE(array,k)
LINEST 使用最小二乘法計算對已知數據進行最佳直線擬合，並返回描述此直線的數組。 LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGEST 在回歸分析中，計算最符合觀測數據組的指數回歸擬合曲線，並返回描述該曲線的數組。 LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGINV 返回 x 的對數正態分布累積函數的逆函數。 LOGINV(probability,mean,standard_dev)
LOGNORMDIST 返回 x 的對數正態分布的累積函數。 LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)
MAX 返回數據集中的最大數值。 MAX(number1,number2,...)
MAXA 返回參數清單中的最大數值。 MAXA(value1,value2,...)
MEDIAN 返回給定數值集合的中位數。中位數是在一組數據中居於中間的數。 MEDIAN(number1,number2, ...)
MIN 返回給定參數表中的最小值。 MIN(number1,number2, ...)
MINA 返回參數清單中的最小數值。 MINA(value1,value2,...)
MODE 返回在某一數組或數據區域中出現頻率最多的數值。 MODE(number1,number2, ...)
NEGBINOMDIST 返回負二項式分布。 NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)
NORMDIST 返回給定平均值和標准偏差的正態分布的累積函數。 NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)
NORMINV 返回給定平均值和標准偏差的正態分布的累積函數的逆函數。 NORMINV(probability,mean,standard_dev)
NORMSDIST 返回標准正態分布的累積函數，該分布的平均值為 0，標准偏差為 1。 NORMSDIST(z)
NORMSINV 返回標准正態分布累積函數的逆函數。該分布的平均值為 0，標准偏差為 1。 NORMSINV(probability)
PEARSON 返回 Pearson（皮爾生）乘積矩相關系數，r，這是一個范圍在 -1.0 到 1.0 之間（包括 -1.0 和 1.0 在內）的無量綱指數，反映了兩個數據集合之間的線性相關程度。 PEARSON(array1,array2)
PERCENTILE 返回數值區域的 K 百分比數值點。可以使用此函數來建立接受閥值。例如，可以確定得分排名在 90 個百分點以上的檢測侯選人。 PERCENTILE(array,k)
PERCENTRANK 返回特定數值在一個數據集中的百分比排位。此函數可用於查看特定數據在數據集中所處的位置。例如，可以使用函數 PERCENTRANK 計算某個特定的能力測試得分在所有的能力測試得分中的位置。 PERCENTRANK(array,x,significance)
PERMUT 返回從給定數目的對象集合中選取的若干對象的排列數。排列可以為有內部順序的對象或為事件的任意集合或子集。排列與組合不同，組合的內部順序無意義。此函數可用於彩票計算中的概率。 PERMUT(number,number_chosen)
POISSON 返回泊松分布。泊松分布通常用於預測一段時間內事件發生的次數，比如一分鍾內通過收費站的轎車的數量。 POISSON(x,mean,cumulative)
PROB 返回一概率事件組中落在指定區域內的事件所對應的概率之和。如果沒有給出 upper_limit，則返回 x _range 內值等於 lower_limit 的概率。 PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)
QUARTILE 返回數據集的四分位數。四分位數通常用於在銷售額和測量值數據集中對總體進行分組。例如，可以使用函數 QUARTILE 求得總體中前 25% 的收入值。 QUARTILE(array,quart)
RANK 返回一個數值在一組數值中的排位。數值的排位是與數據清單中其他數值的相對大小（如果數據清單已經排過序了，則數值的排位就是它當前的位置）。 RANK(number,ref,order)
RSQ 返回根據 known_y's 和 known_x's 中數據點計算得出的 Pearson 乘積矩相關系數的平方。有關詳細信息，請參閱函數 REARSON。R 平方值可以解釋為 y 方差與 x 方差的比例。 RSQ(known_y's,known_x's)
SKEW 返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值為中心的分布的不對稱程度。正偏斜度表示不對稱邊的分布更趨向正值。負偏斜度表示不對稱邊的分布更趨向負值。 SKEW(number1,number2,...)
SLOPE 返回根據 known_y's 和 known_x's 中的數據點擬合的線性回歸直線的斜率。斜率為直線上任意兩點的重直距離與水平距離的比值，也就是回歸直線的變化率。 SLOPE(known_y's,known_x's)
SMALL 返回數據集中第 k 個最小值。使用此函數可以返回數據集中特定位置上的數值。 SMALL(array,k)
STANDARDIZE 返回以 mean 為平均值，以 standard-dev 為標准偏差的分布的正態化數值。 STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)
STDEV 估算樣本的標准偏差。標准偏差反映相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEV(number1,number2,...)
STDEVA 估算基於給定樣本的標准偏差。標准偏差反映數值相對於平均值（mean）的離散程度。文本值和邏輯值（如 TRUE 或 FALSE）也將計算在內。 STDEVA(value1,value2,...)
STDEVP 返回以參數形式給出的整個樣本總體的標准偏差。標准偏差反映相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEVP(number1,number2,...)
STDEVPA 計算樣本總體的標准偏差。標准偏差反映數值相對於平均值（mean）的離散程度。 STDEVPA(value1,value2,...)
STEYX 返回通過線性回歸法計算 y 預測值時所產生的標准誤差。標准誤差用來度量根據單個 x 變數計算出的 y 預測值的誤差量。 STEYX(known_y's,known_x's)
TDIST 返回學生 t- 分布的百分點（概率），t 分布中數值 (x) 是 t 的計算值（將計算其百分點）。t 分布用於小樣本數據集合的假設檢驗。使用此函數可以代替 t 分布的臨界值表。 TDIST(x,degrees_freedom,tails)
TINV 返回作為概率和自由度函數的學生 t 分布的 t 值。 TINV(probability,degrees_freedom)
TREND 返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標值（y 值）。即找到適合給定的數組 known_y's 和 known_x's 的直線（用最小二乘法），並返回指定數組 new_x's 值在直線上對應的 y 值。 TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
TRIMMEAN 返回數據集的內部平均值。函數 TRIMMEAN 先從數據集的頭部和尾部除去一定百分比的數據點，然後再求平均值。當希望在分析中剔除一部分數據的計算時，可以使用此函數。 TRIMMEAN(array,percent)
TTEST 返回與學生氏- t 檢驗相關的概率。可以使用函數 TTEST 判斷兩個樣本是否可能來自兩個具有相同均值的總體。 TTEST(array1,array2,tails,type)
VAR 估算樣本方差。 VAR(number1,number2,...)
VARA 估算基於給定樣本的方差。不僅數字，文本值和邏輯值（如 TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 VARA(value1,value2,...)
VARP 計算樣本總體的方差。 VARP(number1,number2,...)
VARPA 計算樣本總體的方差。不僅數字，文本值和邏輯值（如 TRUE 和 FALSE）也將計算在內。 VARPA(value1,value2,...)
WEIBULL 返回韋伯分布。使用此函數可以進行可靠性分析，比如計算設備的平均故障時間。 WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)
ZTEST 返回 z 檢驗的雙尾 P 值。Z 檢驗根據數據集或數組生成 x 的標准得分，並返回正態分布的雙尾概率。可以使用此函數返回從某總體中抽取特定觀測值的似然估計。