分析数据修复方法效果

Ⅰ 请分析在交通大数据中可能遇到的数据质量问题以及这些数据质量问题的检测方法和修复方法

摘要 您好，这里有您要的详细回答：https://www.ixueshu.com/h5/document/.html。交通行业大数据质量与治理研究，作者：张建华。

Ⅱ 这样进行数据恢复、修复

不知是否与图像浏览软件有关，似乎微软自带的不是很强大的样子
可否先发一张给我试试
[email protected]
补充2007－07－17 11:37
数据恢复的最怕的就是已删除的数据被覆盖
如果被覆盖了即使恢复了也打不开
鄙人曾经有用EasyRecovery恢复CF卡中照片的经历
但是并非因为病毒，仅仅是误删除而已，而且又没有执行任何的操作。用WinHex打开你传过来的照片发现里面居然如同程序一般有大量的地址，而非一般照片打开全是不可读的乱码（你可以试试）
不知为何故，疑似源码已经损坏了
如果被覆盖，就是送去FBI也没指望恢复
话外音：
不知你以前是否听说过数据擦除软件，他的原理实际上就是删除后在原位置写入大量垃圾代码（填零），使恢复后的文件也是没用的一堆乱码，你这些照片似乎就是已经被部分覆盖了
故有的可读，有的不行

Ⅲ 什么数据恢复软件最好 恢复能力最强

数据恢复软件目前也都是比较多的，在选择时可以从软件的相关特征，功能，和是否收费等几个方面进行分析，至于恢复能力的话，可以看恢复成功率，以及所支持的存储设备，文件类型等等，建议综合这些方面进行选择。

以“嗨格式数据恢复大师”为例，介绍下软件所具有的几个特色

1、数据恢复之前，能够针对性地对文件进行预览

Ⅳ 谁硬盘坏过后找过数据修复公司，效果如何

起价太高了~~如果没有重要的文件的话~~~没个新的去~~~2000元能买个160G的了

Ⅳ 数据分析方法论 有对比才有效果

数据分析方法论：有对比才有效果

处于大数据时代，如果只是一味埋头苦干，无法在大环境里站住脚跟，只有拥有大局观，才能让自己的电商之路走的更远，这种时候，学会 数据分析 对比法显得尤为重要。

上篇文章主要简单讲解了数据分析入门的5种方法( 具体详见)《数据分析5种入门方法，你get了么?》。本文就先跟大家讲讲在电商圈运营的最多的，也是非常实用简单的第一种思维——对比。

有参照、有对比，才会在知道好坏高低。如果只是单一地看，了解的信息必然不够全面，无法得出真正有用的信息。那么到底对比在一般情况下，都有哪些运用?

首先，给大家科普两个基本的概念。

对比分析，一般分为两种，一种叫静态比较，一种叫动态比较。

静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，也叫横向比较。比如可以是自己单品跟同行其他单品比较。也可以是自身情况，在同一时期跟同行业的一个情况的对比。

动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。

这种方法，更多的也运用在一个趋势的观察，有比较就可以看一个发展的好坏。然后单一看当天或者一个月，根本看不出是在走上坡还是下坡。对比可以看所做类目的一个趋势，到底是否还是流行，发现苗头提前做好风险的规避，尽可能减少损失，或者尽可能扩大优势，争取前端。

用一个详细的案例来看。比如需要看一个店铺目前的流量布局包括结构是否科学。

这个数据源可以从生意参谋——流量地图上下载。

从流量地图上下载下来的内容。然后大家透视、作图( 具体详见》》》)。

对比法到底有什么优势?先一起来一张图：

如果只是看到这个，可能只是单单了解做了一些什么。但如果是下图这样：

就可以看出，自身在做什么，同行在做什么，这个同行是同行优秀的一个数据，那可以看出同行有哪些动作是比较有效果的，比如淘外流量，但是自身如果在这一方面是没有去做，数据显示同行目前在使用这块取得不错的效果，卖家也可以考虑是不是要将自己将这一块跟进。再比如：

看一个付费推广的渠道，因为本来就是同行，基本是同一类目，所以可以看看同行跟自身付费推广的一个区别。看看具体哪些方式是效果比较好的，但是自身没有好好利用，没有利用的原因是活动报不上还是说那个投入产出比太低?这一些原因需要根据自己店铺的情况去思考，然后可以进行一个规划，争取做哪一些，获取哪一些的作用等等，为店铺的定下可以发力的方向。

只有正确利用比较进行数据分析之后，很多事情才会有一个清晰的思路。这是单单只看自身而获得不了的结果。

以上是小编为大家分享的关于数据分析方法论 有对比才有效果的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅵ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

Ⅶ 数据恢复的步骤

• 以数据恢复软件Super_Recovery举例：
  

• 安装并运行硬盘数据恢复软件。根据丢失文件的方式选择模式进行恢复，点击下一步。

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• 数据恢复软件还可以恢复被格式化、分区表破坏、重新分区的数据;支持IDE/SCSI/SATA/USB移动硬盘/SD卡/U盘/RAID磁盘等多种存贮介质;支持FAT/ FAT32/ NTFS等Windows操作系统常用的文件系统格式;支持Word、Excel、PowerPoint、AutoCad、CoreDraw、PhotoShop、JPG、AVI、MPG、MP4、3GP、RMVB、PDF、WAV、ZIP、RAR等多种文件的恢复。

Ⅷ 处理效果分析

(一)远参考数据的使用效果

参考点的质量是远参考处理时的重要因素，因此，在做远参考时要求参考点应布设在噪音小的低阻区。为此，从我们的观测数据中，利用DB0332对DB0213测点数据进行远参考处理，两点相距约350km。其中DB0332数据的视电阻率曲线如图7-7a所示，图中正三角形为ρ_xy，倒三角形为ρ_yx。从图可见数据基本没有噪音，因此用做远参考是非常合适的。待处理的DB0213位于山区的峡谷盆地中，附近有超高压输电线和民用动力电干扰，其原始数据采用当地磁场做参考后的计算的视电阻率曲线如图7-7b所示。

从图可见，该点数据在高频时下掉，明显是有磁场干扰存在造成的。即使采用人工数据编辑，曲线在长周期时也较差。远参考数据处理后的DB0213视电阻率曲线如图7-7c。从图可见，经过参考数据处理后，数据质量有了大幅度的提高。而且，处理后的低频段视电阻率比原始的视电阻率小，说明低频段数据受电场干扰较大。此外，从曲线的变化情况可见，采用远参考前后，高质量数据段的曲线没有变化，说明采用远参考计算的结果是正确的。

(二)参考质量一般时的效果

实际工作中，参考点数据的质量可能达不到图7-7b所示的要求。为此，我们采用质量一般的数据做参考处理试验。参考点为DB0746位于山区，靠近黑龙江的一个林场，无大的人文干扰。待处理的点DB0742相距该参考点约60km左右，位于平原农业区，受干扰较大。两个点上观测到的视电阻率曲线见图7-8a与图7-8b。可见参考点数据质量较好，而计算点中、低频数据质量较差。图7-8c中计算点的电场与磁场相关系数也说明了这一点，该图中下三角为H_x-E_y的相关系数，上三角为H_y-E_x的相关系数。远参考后的处理结果见图7-8d。在低频部分曲线已经基本恢复实际的形态，为进一步解释打下基础。

图7-7 参考点与计算点视电阻率曲线

(三)互参考处理效果

当野外多台仪器同时测量时，利用时间重叠的测量数据做互参考，也可以提高数据处理效果。表7-1是两台仪器在两个不同测点上的测量时间。

图7-8 参考质量较好时计算结果

图7-9 互参考计算结果

表7-1 互参考测点时间

两点的原始视电阻率曲线都不是很好，DB0215在低频时，数据较差，而DB0330虽然数据误差较小，但曲线存在局部跳跃(图7-9a与图7-9b)。为此，采用DB0215对DB0330计算视电阻率，并采用DB0330对DB0215计算视电阻率。相互参考计算效果如图7-9c与图7-9d。

经过互参考处理后，DB0215的低频段数据被归位到正确的位置上，并且数据变得光滑，合理。而DB0330的局部电阻率异常基本消失，视电阻率更可靠。

(四)联合使用ROBUST进行数据处理的效果

上面的处理中，我们一直采用带远参考的ROBUST阻抗估计。但有研究者认为，采用远参考时，使用ROBUST效果反而不好。为此，我们对DB0213重新采用未进行RO-BUST处理的远参考视电阻率计算(图7-10)。比较图7-7c可见，当参考数据质量非常高时，采用ROBUST与否对数据的质量改进影响不大，至少不会变差。

图7-10 DB0213无ROBUST处理的远参考视电阻率

关于使用参考与ROBUST的差异见图7-11。从图7-11a并比较图7-9c可见，不用RO-BUST处理的视电阻率在所谓“死带”附近远，结果较差，误差也大。可见ROBUST的使用对质量不高的数据是必须的。更进一步，当同时不使用ROBUST与远参考时(图7-11b)数据质量更差，因而从反面说明应该结合ROBUST与远参考进行数据处理。

(五)结论

通过对观测的大地电磁测深数据，采用先进的远参考ROBUST处理技术，获得如下的认识:

(1)远参考是提高受干扰大地电磁测深数据质量的非常重要的手段;

(2)在数据质量不高时采用互参考方法，可以同时提高互参考点的数据质量;

(3)结合ROBUST与远参考技术是保证大地电磁测深数据处理效果的有效途径。

图7-11 使用ROBUST与远参考差异

Ⅸ 使用excel统计分析数据，想要什么效果

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。

Ⅹ 你是如何分析数据才能达到预期的效果

确定问题，分解问题，评估，决策。