分析數據修復方法效果

Ⅰ 請分析在交通大數據中可能遇到的數據質量問題以及這些數據質量問題的檢測方法和修復方法

摘要 您好，這里有您要的詳細回答：https://www.ixueshu.com/h5/document/.html。交通行業大數據質量與治理研究，作者：張建華。

Ⅱ 這樣進行數據恢復、修復

不知是否與圖像瀏覽軟體有關，似乎微軟自帶的不是很強大的樣子
可否先發一張給我試試
[email protected]
補充2007－07－17 11:37
數據恢復的最怕的就是已刪除的數據被覆蓋
如果被覆蓋了即使恢復了也打不開
鄙人曾經有用EasyRecovery恢復CF卡中照片的經歷
但是並非因為病毒，僅僅是誤刪除而已，而且又沒有執行任何的操作。用WinHex打開你傳過來的照片發現裡面居然如同程序一般有大量的地址，而非一般照片打開全是不可讀的亂碼（你可以試試）
不知為何故，疑似源碼已經損壞了
如果被覆蓋，就是送去FBI也沒指望恢復
話外音：
不知你以前是否聽說過數據擦除軟體，他的原理實際上就是刪除後在原位置寫入大量垃圾代碼（填零），使恢復後的文件也是沒用的一堆亂碼，你這些照片似乎就是已經被部分覆蓋了
故有的可讀，有的不行

Ⅲ 什麼數據恢復軟體最好 恢復能力最強

數據恢復軟體目前也都是比較多的，在選擇時可以從軟體的相關特徵，功能，和是否收費等幾個方面進行分析，至於恢復能力的話，可以看恢復成功率，以及所支持的存儲設備，文件類型等等，建議綜合這些方面進行選擇。

以「嗨格式數據恢復大師」為例，介紹下軟體所具有的幾個特色

1、數據恢復之前，能夠針對性地對文件進行預覽

Ⅳ 誰硬碟壞過後找過數據修復公司，效果如何

起價太高了~~如果沒有重要的文件的話~~~沒個新的去~~~2000元能買個160G的了

Ⅳ 數據分析方法論 有對比才有效果

數據分析方法論：有對比才有效果

處於大數據時代，如果只是一味埋頭苦幹，無法在大環境里站住腳跟，只有擁有大局觀，才能讓自己的電商之路走的更遠，這種時候，學會 數據分析 對比法顯得尤為重要。

上篇文章主要簡單講解了數據分析入門的5種方法( 具體詳見)《數據分析5種入門方法，你get了么?》。本文就先跟大家講講在電商圈運營的最多的，也是非常實用簡單的第一種思維——對比。

有參照、有對比，才會在知道好壞高低。如果只是單一地看，了解的信息必然不夠全面，無法得出真正有用的信息。那麼到底對比在一般情況下，都有哪些運用?

首先，給大家科普兩個基本的概念。

對比分析，一般分為兩種，一種叫靜態比較，一種叫動態比較。

靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，也叫橫向比較。比如可以是自己單品跟同行其他單品比較。也可以是自身情況，在同一時期跟同行業的一個情況的對比。

動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。

這種方法，更多的也運用在一個趨勢的觀察，有比較就可以看一個發展的好壞。然後單一看當天或者一個月，根本看不出是在走上坡還是下坡。對比可以看所做類目的一個趨勢，到底是否還是流行，發現苗頭提前做好風險的規避，盡可能減少損失，或者盡可能擴大優勢，爭取前端。

用一個詳細的案例來看。比如需要看一個店鋪目前的流量布局包括結構是否科學。

這個數據源可以從生意參謀——流量地圖上下載。

從流量地圖上下載下來的內容。然後大家透視、作圖( 具體詳見》》》)。

對比法到底有什麼優勢?先一起來一張圖：

如果只是看到這個，可能只是單單了解做了一些什麼。但如果是下圖這樣：

就可以看出，自身在做什麼，同行在做什麼，這個同行是同行優秀的一個數據，那可以看出同行有哪些動作是比較有效果的，比如淘外流量，但是自身如果在這一方面是沒有去做，數據顯示同行目前在使用這塊取得不錯的效果，賣家也可以考慮是不是要將自己將這一塊跟進。再比如：

看一個付費推廣的渠道，因為本來就是同行，基本是同一類目，所以可以看看同行跟自身付費推廣的一個區別。看看具體哪些方式是效果比較好的，但是自身沒有好好利用，沒有利用的原因是活動報不上還是說那個投入產出比太低?這一些原因需要根據自己店鋪的情況去思考，然後可以進行一個規劃，爭取做哪一些，獲取哪一些的作用等等，為店鋪的定下可以發力的方向。

只有正確利用比較進行數據分析之後，很多事情才會有一個清晰的思路。這是單單只看自身而獲得不了的結果。

以上是小編為大家分享的關於數據分析方法論 有對比才有效果的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

Ⅶ 數據恢復的步驟

• 以數據恢復軟體Super_Recovery舉例：
  

• 安裝並運行硬碟數據恢復軟體。根據丟失文件的方式選擇模式進行恢復，點擊下一步。

  4

• 數據恢復軟體還可以恢復被格式化、分區表破壞、重新分區的數據;支持IDE/SCSI/SATA/USB移動硬碟/SD卡/U盤/RAID磁碟等多種存貯介質;支持FAT/ FAT32/ NTFS等Windows操作系統常用的文件系統格式;支持Word、Excel、PowerPoint、AutoCad、CoreDraw、PhotoShop、JPG、AVI、MPG、MP4、3GP、RMVB、PDF、WAV、ZIP、RAR等多種文件的恢復。

Ⅷ 處理效果分析

(一)遠參考數據的使用效果

參考點的質量是遠參考處理時的重要因素，因此，在做遠參考時要求參考點應布設在噪音小的低阻區。為此，從我們的觀測數據中，利用DB0332對DB0213測點數據進行遠參考處理，兩點相距約350km。其中DB0332數據的視電阻率曲線如圖7-7a所示，圖中正三角形為ρ_xy，倒三角形為ρ_yx。從圖可見數據基本沒有噪音，因此用做遠參考是非常合適的。待處理的DB0213位於山區的峽谷盆地中，附近有超高壓輸電線和民用動力電干擾，其原始數據採用當地磁場做參考後的計算的視電阻率曲線如圖7-7b所示。

從圖可見，該點數據在高頻時下掉，明顯是有磁場干擾存在造成的。即使採用人工數據編輯，曲線在長周期時也較差。遠參考數據處理後的DB0213視電阻率曲線如圖7-7c。從圖可見，經過參考數據處理後，數據質量有了大幅度的提高。而且，處理後的低頻段視電阻率比原始的視電阻率小，說明低頻段數據受電場干擾較大。此外，從曲線的變化情況可見，採用遠參考前後，高質量數據段的曲線沒有變化，說明採用遠參考計算的結果是正確的。

(二)參考質量一般時的效果

實際工作中，參考點數據的質量可能達不到圖7-7b所示的要求。為此，我們採用質量一般的數據做參考處理試驗。參考點為DB0746位於山區，靠近黑龍江的一個林場，無大的人文干擾。待處理的點DB0742相距該參考點約60km左右，位於平原農業區，受干擾較大。兩個點上觀測到的視電阻率曲線見圖7-8a與圖7-8b。可見參考點數據質量較好，而計算點中、低頻數據質量較差。圖7-8c中計算點的電場與磁場相關系數也說明了這一點，該圖中下三角為H_x-E_y的相關系數，上三角為H_y-E_x的相關系數。遠參考後的處理結果見圖7-8d。在低頻部分曲線已經基本恢復實際的形態，為進一步解釋打下基礎。

圖7-7 參考點與計算點視電阻率曲線

(三)互參考處理效果

當野外多台儀器同時測量時，利用時間重疊的測量數據做互參考，也可以提高數據處理效果。表7-1是兩台儀器在兩個不同測點上的測量時間。

圖7-8 參考質量較好時計算結果

圖7-9 互參考計算結果

表7-1 互參考測點時間

兩點的原始視電阻率曲線都不是很好，DB0215在低頻時，數據較差，而DB0330雖然數據誤差較小，但曲線存在局部跳躍(圖7-9a與圖7-9b)。為此，採用DB0215對DB0330計算視電阻率，並採用DB0330對DB0215計算視電阻率。相互參考計算效果如圖7-9c與圖7-9d。

經過互參考處理後，DB0215的低頻段數據被歸位到正確的位置上，並且數據變得光滑，合理。而DB0330的局部電阻率異常基本消失，視電阻率更可靠。

(四)聯合使用ROBUST進行數據處理的效果

上面的處理中，我們一直採用帶遠參考的ROBUST阻抗估計。但有研究者認為，採用遠參考時，使用ROBUST效果反而不好。為此，我們對DB0213重新採用未進行RO-BUST處理的遠參考視電阻率計算(圖7-10)。比較圖7-7c可見，當參考數據質量非常高時，採用ROBUST與否對數據的質量改進影響不大，至少不會變差。

圖7-10 DB0213無ROBUST處理的遠參考視電阻率

關於使用參考與ROBUST的差異見圖7-11。從圖7-11a並比較圖7-9c可見，不用RO-BUST處理的視電阻率在所謂「死帶」附近遠，結果較差，誤差也大。可見ROBUST的使用對質量不高的數據是必須的。更進一步，當同時不使用ROBUST與遠參考時(圖7-11b)數據質量更差，因而從反面說明應該結合ROBUST與遠參考進行數據處理。

(五)結論

通過對觀測的大地電磁測深數據，採用先進的遠參考ROBUST處理技術，獲得如下的認識:

(1)遠參考是提高受干擾大地電磁測深數據質量的非常重要的手段;

(2)在數據質量不高時採用互參考方法，可以同時提高互參考點的數據質量;

(3)結合ROBUST與遠參考技術是保證大地電磁測深數據處理效果的有效途徑。

圖7-11 使用ROBUST與遠參考差異

Ⅸ 使用excel統計分析數據，想要什麼效果

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。

Ⅹ 你是如何分析數據才能達到預期的效果

確定問題，分解問題，評估，決策。