应用法数据集的预测是什么分析

‘壹’ 简述预测的定量分析有哪些具体方法

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。 2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。 3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。 4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。 5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。 以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。

‘贰’ 什么是预测分析预测分析有哪些方法以及内容

什么是预测分析?预测分析有哪些方法以及内容
是预测财运吧，先分析这个时间段自己有没有财运，身带玄武和天蓬
为财
，没有的话趁早别买彩票，买了也

‘叁’ 数据挖掘与预测分析术语总结

数据挖掘与预测分析术语总结

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。

分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）:用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。参见>>>

大数据（Big Data）:大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基网络是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理（…）”。

商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。

流失分析（Churn Analysis/Attrition Analysis）: 描述哪些顾客可能停止使用公司的产品/业务，以及识别哪些顾客的流失会带来最大损失。流失分析的结果用于为可能要流失的顾客准备新的优惠。

联合分析/权衡分析（Conjoint Analysis/ Trade-off Analysis）:在消费者实际使用的基础上，比较同一产品/服务的几个不同变种。它能预测产品/服务上市后的接受度，用于产品线管理、定价等活动。

信用评分（Credit Scoring）:评估一个实体（公司或个人）的信用值。银行（借款人）以此判断借款者是否会还款。

配套销售/增值销售（Cross / Up selling）:一个营销概念。根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。

顾客细分&画像（Customer Segmentation & Profiling）:根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。

数据集市（Data Mart）:特定机构所储存的，关于一个特定主题或部门的数据，如销售、财务、营销数据。

数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。

数据质量（Data Quality）:有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程，并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。

抽取-转换-加载 ETL (Extract-Transform-Load): 数据仓储中的一个过程。从一个来源获取数据，根据需求转换数据以便接下来使用，之后把数据放置在正确的目标数据库。

欺诈检测（Fraud Detection）: 识别针对特定组织或公司的疑似欺诈式转账、订购、以及其他非法活动。在IT系统预先设计触发式警报，尝试或进行此类活动会出现警告。

Hadoop:另一个当今大数据领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有商业硬件组成的计算机集群上，分布式存储、处理庞大数据集的开源软件架构。它使得大规模数据储存和更快速数据处理成为可能。

物联网（Internet of Things, IoT):广泛分布的网络，由诸多种类（个人、家庭、工业）诸多用途（医疗、休闲、媒体、购物、制造、环境调节）的电子设备组成。这些设备通过互联网交换数据，彼此协调活动。

顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)： 顾客在他/她的一生中为一个公司产生的预期折算利润。

机器学习（Machine Learning）:一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。

购物篮分析（Market Basket Analysis）: 识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合，例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品，为陈列商品的决策提供依据等。

联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）:能让用户轻松制作、浏览报告的工具，这些报告总结相关数据，并从多角度分析。

预测分析（Predictive Analytics）:从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。

实时决策（Real Time Decisioning, RTD）: 帮助企业做出实时（近乎无延迟）的最优销售/营销决策。比如，实时决策系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在顾客与公司互动的瞬间，对顾客进行评分和排名。

留存/顾客留存（Retention / Customer Retention):指建立后能够长期维持的客户关系的百分比。

社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）:描绘并测量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。这些人或组是网络中的节点，而它们之间的连线表示关系或流动。SNA为分析人际关系提供了一种方法，既是数学的又是视觉的。

生存分析（Survival Analysis）:估测一名顾客继续使用某业务的时间，或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存，并引入合适的忠诚度政策。

文本挖掘（Text Mining）:对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。

非结构化数据（Unstructured Data）：数据要么缺乏事先定义的数据模型，要么没按事先定义的规范进行组织。这个术语通常指那些不能放在传统的列式数据库中的信息，比如电子邮件信息、评论。

网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining): 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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‘肆’ 大数据预测分析方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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‘伍’ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

(5)应用法数据集的预测是什么分析扩展阅读

数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

‘陆’ 根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。
广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能
1．分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
2．聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
3．关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
4．预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
5．偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具
作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：
(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。
(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求
基本能力要求
数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能
硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验
熟练掌握常用的数据挖掘算法
具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件
二、行业知识
具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识
三、合作精神
具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作
四、客户关系能力
具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望
具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求
数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论
熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优
熟练掌握ETL开发工具和技术
熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术
善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案

应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问着名的亚马逊网上书店()，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员
职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。
求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师
1. 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢? 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。
2. 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景
数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较着名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。
现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证
1、SAS认证的应用行业及职业前景
SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。
2、SAS认证的有效期
目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。
3、五级认证的关系
五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。
4、SAS全球认证的考试方式
考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

相关链接
随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。政府对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。
易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。
由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。
物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。
物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

‘柒’ 请问下四种应用统计学分析方法区别

四种数据分析方法为：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

• 描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

(7)应用法数据集的预测是什么分析扩展阅读：

分析方法，是指实验室对样品进行分析检验的依据。其中以科学、技术、实践经验和综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据的分析方法称为标准方法，或称方法标准。

‘捌’ 什么叫预测分析

答：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。
预测分析可以帮助企业进行决策管理和绩效管理。
决策管理是用来优化并自动化业务决策的一种卓有成效的方法，它通过预测分析让企业能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在将来最有可能获得成功。由于闭环系统不断将有价值的反馈纳入到决策制定过程中，所以对于希望对变化的环境做出即时反应并最大化每个决策的效益组织来说，它是非常理想的方法。决策管理还可以优化成果并解决特定的业务问题，包括管理自动化决策设计和部署的方方面面，供组织管理其与客户、员工和供应商的交互。从本质上讲，决策管理使优化的决策成为企业业务流程DNA的一部分。
滚动预测是预测分析的一种手段，采取滚动预测的公司往往有更高的预测精度，更快的循环时间，更少对财务团队的管理，更好的业务参与度和更多明智的决策制定。滚动预测可以对业务绩效进行前瞻性预测；为未来计划周期提供一个基线；捕获变化带来的长期影响；与静态年度预测相比，滚动预测能够在觉察到业务决策制定的时间点得到定期更新，并减轻财务团队巨大的行政负担。
在自适应组织中，预测过程是相关且迅速的。具体来说，CFO 需要通过持续计划周期进行管理，让滚动预测成为主要的管理工具，每天和每周报告关键指，。同时需要注意使用滚动预测改进短期可见性，并将预测作为管理手段，而不是度量方法。

在应用方面，预测分析能够帮助制造业高效维护运营并更好地控制成本，帮助电信等行业用户更深入地了解客户，还可以利用先进的分析技术为公众营造安全的公共环境。
IBM SPSS预测分析可以帮助制造商最大限度地减少非计划性维护的停机时间，真正消除不必要的维护，并很好的预测保修费用，从而达到新的质量标准，并节约资金。它可用于生产线的预测分析，及时维护防止故障导致生产中断，可以解决一系列客户服务问题，其中包括顾客对因计划外维修和产品故障而造成停机的投诉。并可用于汽车、电子、航空航天、化学品和石油等不同行业的制造业务。
同时，IBM 的犯罪预测和预防分析技术能够帮助各机构充分利用手中的人员和信息资源，监控、衡量和预测犯罪及犯罪趋势。分析警方数据，提供洞察，能够让警务人员跟踪犯罪活动、预测事件发生的可能性、有效部署资源并快速处理案件。IBM还可以帮助电信运营商采用实时分析和预测分析技术，更深入地了解客户，以发挥客户数据和资产的价值。

‘玖’ 数据分析的方法有哪些

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

‘拾’ 五分钟了解什么是预测数据分析

数据分析比较常用到vlookup函数.当然也有其它的
一、用于求平均值的统计函数AVERAGE、TRIMMEAN
1、求参数的算术平均值函数AVERAGE
语法形式为AVERAGE(number1,number2, ...)
其中Number1, number2, ...为要计算平均值的 1～30 个参数。这些参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。如果数组或单元格引用参数中有文字、逻辑值或空单元格，则忽略其值。但是，如果单元格包含零值则计算在内。
2、求数据集的内部平均值TRIMMEAN
函数TRIMMEAN先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。比如，我们在计算选手平均分数中常用去掉一个最高分，去掉一个最低分，XX号选手的最后得分，就可以使用该函数来计算。
语法形式为TRIMMEAN(array,percent)
其中Array为需要进行筛选并求平均值的数组或数据区域。Percent为计算时所要除去的数据点的比例，例如，如果 percent = 0.2，在 20 个数据点的集合中，就要除去 4 个数据点（20 x 0.2），头部除去 2 个，尾部除去 2 个。函数 TRIMMEAN 将除去的数据点数目向下舍为最接近的 2 的倍数。
3、举例说明：示例中也列举了带A的函数AVERAGEA的求解方法。
求选手Annie的参赛分数。在这里，我们先假定已经将该选手的分数进行了从高到底的排序，在后面的介绍中我们将详细了解排序的方法。
二、用于求单元格个数的统计函数COUNT
语法形式为COUNT(value1,value2, ...)
其中Value1, value2, ...为包含或引用各种类型数据的参数（1～30个），但只有数字类型的数据才被计数。函数 COUNT 在计数时，将把数字、空值、逻辑值、日期或以文字代表的数计算进去；但是错误值或其他无法转化成数字的文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，应当使用函数 COUNTA。
举例说明COUNT函数的用途，示例中也列举了带A的函数COUNTA的用途。仍以上例为例，要计算一共有多少评委参与评分（用函数COUNTA），以及有几个评委给出了有效分数（用函数COUNT）。
三、求区域中数据的频率分布FREQUENCY
由于函数 FREQUENCY 返回一个数组，必须以数组公式的形式输入。
语法形式为FREQUENCY(data_array,bins_array)
其中Data_array为一数组或对一组数值的引用，用来计算频率。如果 data_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回零数组。Bins_array为一数组或对数组区域的引用，设定对 data_array 进行频率计算的分段点。如果 bins_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回 data_array 元素的数目。
看起来FREQUENCY的用法蛮复杂的，但其用处很大。比如可以计算不同工资段的人员分布，公司员工的年龄分布，学生成绩的分布情况等。这里以具体示例说明其基本的用法。
以计算某公司的员工年龄分布情况为例说明。在工作表里列出了员工的年龄。这些年龄为 28、25、31、21、44、33、22 和 35，并分别输入到单元格 C4:C11。这一列年龄就是 data_array。Bins_array 是另一列用来对年龄分组的区间值。在本例中，bins_array 是指 C13:C16 单元格，分别含有值 25、30、35、和 40。以数组形式输入函数 FREQUENCY，就可以计算出年龄在 25岁以下、26~30岁、31~35岁、36~40岁和40岁以上各区间中的数目。本例中选择了5个垂直相邻的单元格后，即以数组公式输入下面的公式。返回的数组中的元素个数比 bins_array（数组）中的元素个数多 1。第五个数字1表示大于最高间隔 (40) 的数值（44）的个数。函数 FREQUENCY 忽略空白单元格和文本值。
{=FREQUENCY(C4:C11,C13:C16)}等于 {2;2;2;1;1}
四、一组用于求数据集的满足不同要求的数值的函数
1、求数据集的最大值MAX与最小值MIN
这两个函数MAX、MIN就是用来求解数据集的极值（即最大值、最小值）。函数的用法非常简单。语法形式为 函数（number1,number2,...），其中Number1,number2,... 为需要找出最大数值的 1 到 30 个数值。如果要计算数组或引用中的空白单元格、逻辑值或文本将被忽略。因此如果逻辑值和文本不能忽略，请使用带A的函数MAXA或者MINA 来代替。
2、求数据集中第K个最大值LARGE与第k个最小值SMALL
这两个函数LARGE、SMALL与MAX、MIN非常想象，区别在于它们返回的不是极值，而是第K个值。语法形式为：函数(array,k)，其中Array为需要找到第 k 个最小值的数组或数字型数据区域。K为返回的数据在数组或数据区域里的位置（如果是LARGE为从大到小排，若为SMALL函数则从小到大排）。
3、 求数据集中的中位数MEDIAN

MEDIAN函数返回给定数值集合的中位数。所谓中位数是指在一组数据中居于中间的数，换句话说，在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小。
语法形式为MEDIAN(number1,number2, ...)其中Number1, number2,...是需要找出中位数的 1 到 30 个数字参数。如果数组或引用参数中包含有文字、逻辑值或空白单元格，则忽略这些值，但是其值为零的单元格会计算在内。
4、 求数据集中出现频率最多的数MODE

MODE函数用来返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。跟 MEDIAN 一样，MODE 也是一个位置测量函数。
语法形式为MODE(number1,number2, ...)其中Number1, number2, ... 是用于众数（众数指在一组数值中出现频率最高的数值）计算的 1 到 30 个参数，也可以使用单一数组（即对数组区域的引用）来代替由逗号分隔的参数。
5、 以上函数的示例
以某单位年终奖金分配表为例说明。在示例中，我们将利用这些函数求解该单位年终奖金分配中的最高金额、最低金额、平均金额、中间金额、众数金额以及第二高金额等。
详细的公式写法可从图中清楚的看出，在此不再赘述。
五、用来排位的函数RANK、PERCENTRANK
1、一个数值在一组数值中的排位的函数RANK
数值的排位是与数据清单中其他数值的相对大小，当然如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置。数据清单的排序可以使用Excel提供的排序功能完成。
语法形式为RANK(number,ref,order) 其中Number为需要找到排位的数字；Ref 为包含一组数字的数组或引用。Order为一数字用来指明排位的方式。
如果 order 为 0 或省略，则Excel 将 ref 当作按降序排列的数据清单进行排位。
如果 order 不为零，Microsoft Excel 将 ref 当作按升序排列的数据清单进行排位。
需要说明的是，函数 RANK 对重复数的排位相同。但重复数的存在将影响后续数值的排位。
2、求特定数值在一个数据集中的百分比排位的函数PERCENTRANK
此PERCENTRANK函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。例如，可以使用函数 PERCENTRANK 计算某个特定的能力测试得分在所有的能力测试得分中的位置。
语法形式为PERCENTRANK(array,x,significance) 其中Array为彼此间相对位置确定的数字数组或数字区域。X为数组中需要得到其排位的值。Significance为可选项，表示返回的百分数值的有效位数。如果省略，函数 PERCENTRANK 保留 3 位小数。
3、与排名有关的示例
仍以某单位的年终奖金分配为例说明，这里以员工Annie的排名为例说明公式的写法。
奖金排名的公式写法为：
=RANK(C3,$C$3:$C$12)
百分比排名的公式写法为：
=PERCENTRANK($C$3:$C$12,C3)
以上我们介绍了Excel统计函数中比较常用的几种函数，更多的涉及专业领域的统计函数可以参看附表以及各种相关的统计学书籍。
附表：
函数名称 函数说明 语法形式
AVEDEV 返回一组数据与其均值的绝对偏差的平均值，即离散度。 AVEDEV(number1,number2, ...)
AVERAGE 返回参数算术平均值。 AVERAGE(number1,number2, ...)
AVERAGEA 计算参数清单中数值的平均值（算数平均值）。不仅数字，而且文本和逻辑值（如TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 AVERAGEA(value1,value2,...)
BETADIST 返回 Beta 分布累积函数的函数值。Beta 分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。 BETADIST(x,alpha,beta,A,B)
BETAINV 返回 beta 分布累积函数的逆函数值。即，如果 probability = BETADIST(x,...)，则 BETAINV(probability,...) = x。beta 分布累积函数可用于项目设计，在给定期望的完成时间和变化参数后，模拟可能的完成时间。 BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)
BINOMDIST 返回一元二项式分布的概率值。 BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
CHIDIST 返回 γ2 分布的单尾概率。γ2 分布与 γ2 检验相关。使用 γ2 检验可以比较观察值和期望值。 CHIDIST(x,degrees_freedom)
CHIINV 返回 γ2 分布单尾概率的逆函数。 CHIINV(probability,degrees_freedom)
CHITEST 返回独立性检验值。函数 CHITEST 返回 γ2 分布的统计值及相应的自由度。 CHITEST(actual_range,expected_range)
CONFIDENCE 返回总体平均值的置信区间。置信区间是样本平均值任意一侧的区域。 CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
CORREL 返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。 CORREL(array1,array2)
COUNT 返回参数的个数。利用函数 COUNT 可以计算数组或单元格区域中数字项的个数。 COUNT(value1,value2, ...)
COUNTA 返回参数组中非空值的数目。利用函数COUNTA 可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。 COUNTA(value1,value2, ...)
COVAR 返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数，利用协方差可以决定两个数据集之间的关系。 COVAR(array1,array2)
CRITBINOM 返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值。此函数可以用于质量检验。 CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)
DEVSQ 返回数据点与各自样本均值偏差的平方和。 DEVSQ(number1,number2,...)
EXPONDIST 返回指数分布。使用函数 EXPONDIST 可以建立事件之间的时间间隔模型。 EXPONDIST(x,lambda,cumulative)
FDIST 返回 F 概率分布。使用此函数可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。 FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FINV 返回 F 概率分布的逆函数值。 FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
FISHER 返回点 x 的 Fisher 变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数。 FISHER(x)
FISHERINV 返回 Fisher 变换的逆函数值。使用此变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。 FISHERINV(y)
FORECAST 根据给定的数据计算或预测未来值。 FORECAST(x,known_y's,known_x's)
FREQUENCY 以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。 FREQUENCY(data_array,bins_array)
FTEST 返回 F 检验的结果。F 检验返回的是当数组 1 和数组 2 的方差无明显差异时的单尾概率。可以使用此函数来判断两个样本的方差是否不同。 FTEST(array1,array2)
GAMMADIST 返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。 GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)
GAMMAINV 返回伽玛分布的累积函数的逆函数。 GAMMAINV(probability,alpha,beta)
GAMMALN 返回伽玛函数的自然对数，Γ(x)。 GAMMALN(x)
GEOMEAN 返回正数数组或数据区域的几何平均值。 GEOMEAN(number1,number2, ...)
GROWTH 根据给定的数据预测指数增长值。 GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)
HARMEAN 返回数据集合的调和平均值。调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。 HARMEAN(number1,number2, ...)
HYPGEOMDIST 返回超几何分布。 HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,
population_s,number_population)
INTERCEPT 利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。 INTERCEPT(known_y's,known_x's)
KURT 返回数据集的峰值。 KURT(number1,number2, ...)
LARGE 返回数据集里第 k 个最大值。使用此函数可以根据相对标准来选择数值。 LARGE(array,k)
LINEST 使用最小二乘法计算对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组。 LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGEST 在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归拟合曲线，并返回描述该曲线的数组。 LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)
LOGINV 返回 x 的对数正态分布累积函数的逆函数。 LOGINV(probability,mean,standard_dev)
LOGNORMDIST 返回 x 的对数正态分布的累积函数。 LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)
MAX 返回数据集中的最大数值。 MAX(number1,number2,...)
MAXA 返回参数清单中的最大数值。 MAXA(value1,value2,...)
MEDIAN 返回给定数值集合的中位数。中位数是在一组数据中居于中间的数。 MEDIAN(number1,number2, ...)
MIN 返回给定参数表中的最小值。 MIN(number1,number2, ...)
MINA 返回参数清单中的最小数值。 MINA(value1,value2,...)
MODE 返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。 MODE(number1,number2, ...)
NEGBINOMDIST 返回负二项式分布。 NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)
NORMDIST 返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数。 NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)
NORMINV 返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数的逆函数。 NORMINV(probability,mean,standard_dev)
NORMSDIST 返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 NORMSDIST(z)
NORMSINV 返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 NORMSINV(probability)
PEARSON 返回 Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数，r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 PEARSON(array1,array2)
PERCENTILE 返回数值区域的 K 百分比数值点。可以使用此函数来建立接受阀值。例如，可以确定得分排名在 90 个百分点以上的检测侯选人。 PERCENTILE(array,k)
PERCENTRANK 返回特定数值在一个数据集中的百分比排位。此函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。例如，可以使用函数 PERCENTRANK 计算某个特定的能力测试得分在所有的能力测试得分中的位置。 PERCENTRANK(array,x,significance)
PERMUT 返回从给定数目的对象集合中选取的若干对象的排列数。排列可以为有内部顺序的对象或为事件的任意集合或子集。排列与组合不同，组合的内部顺序无意义。此函数可用于彩票计算中的概率。 PERMUT(number,number_chosen)
POISSON 返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。 POISSON(x,mean,cumulative)
PROB 返回一概率事件组中落在指定区域内的事件所对应的概率之和。如果没有给出 upper_limit，则返回 x _range 内值等于 lower_limit 的概率。 PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)
QUARTILE 返回数据集的四分位数。四分位数通常用于在销售额和测量值数据集中对总体进行分组。例如，可以使用函数 QUARTILE 求得总体中前 25% 的收入值。 QUARTILE(array,quart)
RANK 返回一个数值在一组数值中的排位。数值的排位是与数据清单中其他数值的相对大小（如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置）。 RANK(number,ref,order)
RSQ 返回根据 known_y's 和 known_x's 中数据点计算得出的 Pearson 乘积矩相关系数的平方。有关详细信息，请参阅函数 REARSON。R 平方值可以解释为 y 方差与 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为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值。负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值。 SKEW(number1,number2,...)
SLOPE 返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。 SLOPE(known_y's,known_x's)
SMALL 返回数据集中第 k 个最小值。使用此函数可以返回数据集中特定位置上的数值。 SMALL(array,k)
STANDARDIZE 返回以 mean 为平均值，以 standard-dev 为标准偏差的分布的正态化数值。 STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)
STDEV 估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEV(number1,number2,...)
STDEVA 估算基于给定样本的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。文本值和逻辑值（如 TRUE 或 FALSE）也将计算在内。 STDEVA(value1,value2,...)
STDEVP 返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEVP(number1,number2,...)
STDEVPA 计算样本总体的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEVPA(value1,value2,...)
STEYX 返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的误差量。 STEYX(known_y's,known_x's)
TDIST 返回学生 t- 分布的百分点（概率），t 分布中数值 (x) 是 t 的计算值（将计算其百分点）。t 分布用于小样本数据集合的假设检验。使用此函数可以代替 t 分布的临界值表。 TDIST(x,degrees_freedom,tails)
TINV 返回作为概率和自由度函数的学生 t 分布的 t 值。 TINV(probability,degrees_freedom)
TREND 返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值（y 值）。即找到适合给定的数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 值在直线上对应的 y 值。 TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
TRIMMEAN 返回数据集的内部平均值。函数 TRIMMEAN 先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。 TRIMMEAN(array,percent)
TTEST 返回与学生氏- t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同均值的总体。 TTEST(array1,array2,tails,type)
VAR 估算样本方差。 VAR(number1,number2,...)
VARA 估算基于给定样本的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 VARA(value1,value2,...)
VARP 计算样本总体的方差。 VARP(number1,number2,...)
VARPA 计算样本总体的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 VARPA(value1,value2,...)
WEIBULL 返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析，比如计算设备的平均故障时间。 WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)
ZTEST 返回 z 检验的双尾 P 值。Z 检验根据数据集或数组生成 x 的标准得分，并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。