什麼樣的數據是具有預測意義的

⑴ 從哪些維度進行客戶數據分析是有意義的

拿京東為例，我們都知道京東是不公布銷量數據的，那我們只能從評論數里去計算相關信息，以下是一份數據整理後的幾個維度，單品熱賣，品牌top，市場份額環比分析

提示：數據僅供參考

⑵ 常見的數據預測有哪些方法各有什麼優點或缺點

常見的預測方法有單點預測，即確定性預測；區間預測；和概率預測三種方法。
單點預測，顧名思義，只能給出一個預測值，不能表達該預測值的可信度；
區間預測在單點預測的基礎上，給出某次預測值在某一區間上的可信度，即能夠給出一個預測范圍，以及以多大的可能性落在這個范圍；
概率預測是咋區間預測的基礎上，給出一個概率分布，預測出所有可能出現的結果，以及對應的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適於風險相關的分析。目前在氣象、地震、水文和農業相關方面用的比較多。

⑶ 預測數據的方法

預測數據的方法如下：

1、描述性分析：

在數據分析和預測的時候，這是很普遍的。在商業領域，該方法為數據分析人員提供了一個很關鍵的指標，並且具有商業測量功能。

2、診斷類型的研究：

在數據分析和預測中，指令性分析是一個很重要的環節，它包括分析數據的價值和復雜性，包括理解為什麼會出現這種情況，以及可能出現的情況，從而幫助用戶做出正確的判斷。

一般來說，指令式分析並不是一種簡單的運用，它需要先把所有的方法都做完，然後才能進行分析。

就像是在分析一條路線的時候，要知道每一條路線的速度，以及不同的路線之間的間距，這樣才能更好地控制交通。

⑷ 一組數據怎麼看它有沒統計學意義

統計意義，要麼有規律，要麼有發黑按趨勢，因為統計的意義就是分析總結預測，像你給的例子的話，因為數據太少，看不出呈現什麼規律或者趨勢，當然也不能完全斷定它沒有統計意義。統計因為根據不同的目的選擇的研究變數也會不同，因目的而異，如果還想再深入了解的話可以私聊。

⑸ 什麼樣的地理數據適合馬爾可夫預測進行處理

波動較大的地理數據適合馬爾可夫預測進行處理。馬爾可夫預測是一種預測事件發生的概率的方法，對於波動較大的地理數據有較好的預測效果，它基於馬爾可夫鏈，根據事件目前的狀況預測其將來各個時刻變動狀況。所以波動較大的地理數據適合馬爾可夫預測進行處理。

⑹ 回歸預測適用於什麼樣的數據特徵

回歸預測的話適用於連續型的數據，因為預測是一個值，而不是離散的。

⑺ 大數據的預測作用診斷作用有哪些

有作用，但是不能過於誇大大數據帶來的影響。如果這樣？人類存在的意義，有經驗的人生存的空間在哪裡呢？
但是不可否認，更多大數據的應用，的確幫助我們：
1.更好地透過本質發現問題。至少算大的東西，可以更能高度歸納，給出結論性的結論。
2.更能高效的處理復雜工作，且都未來工作更有前瞻性。
3.新品上市時候，通過大數據分析可以幫助運營的小夥伴更好了解用戶反饋。前期測試數據，去反過來預測用戶行為。
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？

⑻ 數據分析作用意義

數據分析目的1：分類

檢查未知分類或暫時未知分類的數據，目的是預測數據屬於哪個類別或屬於哪個類別。使用具有已知分類的相似數據來研究分類規則，然後將這些規則應用於未知分類數據。

數據分析目的2：預測

預測是指對數字連續變數而不是分類變數的預測。

數據分析目的3：關聯規則和推薦系統

關聯規則或關聯分析是指在諸如捆綁之類的大型資料庫中找到一般的關聯模式。

在線推薦系統使用協作過濾演算法，該協作過濾演算法是基於給定的歷史購買行為，等級，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協同過濾可在單個用戶級別生成「購買時可以購買的東西」的購買建議。因此，在許多推薦系統中使用了協作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。

數據分析目的4：預測分析

預測分析包括分類，預測，關聯規則，協作過濾和模式識別（聚類）之類的方法。

數據分析目標5：數據縮減和降維

當變數的數量有限並且可以將大量樣本數據分類為同類組時，通常會提高數據挖掘演算法的性能。減少變數的數量通常稱為「降維」。降維是部署監督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性，可管理性和可解釋性。

數據分析目的6：數據探索和可視化

數據探索的目的是了解數據的整體情況並檢測異常值。通過圖表和儀錶板創建的數據瀏覽稱為「數據可視化」或「可視化分析」。對於數值變數，可以使用直方圖，箱形圖和散點圖來了解其值的分布並檢測異常值。對於分類數據，請使用條形圖分析。

數據分析目的7：有監督學習和無監督學習

監督學習演算法是用於分類和預測的演算法。數據分類必須是已知的。在分類或預測演算法中用於「學習」或「訓練」預測變數和結果變數之間關系的數據稱為「訓練數據」。 。從訓練數據中學到演算法後，將該演算法應用於具有已知結果的另一個數據樣本（驗證數據），以查看其與其他模型相比具有哪些優勢。簡單線性回歸是監督演算法的一個示例。

數據分析的意義（功能）

數據分析的意義（作用）1：告訴你過去發生了什麼

首先，請告訴您此階段企業的整體運營情況，並通過完成各種運營指標來衡量企業的運營狀況，以顯示企業的整體運營情況是好是壞，它的表現如何？不好嗎去哪兒。

其次，告訴您企業每個業務的組成，以便您了解企業每個業務的發展和變化，並對企業的業務狀態有更深入的了解。

現狀分析通常通過每日報告進行，例如每日，每周和每月報告。

數據分析的意義（作用）2：告訴你為什麼這些現狀會發生

在對第一階段的現狀進行分析之後，我們對公司的運營有了基本的了解，但是我們不知道哪裡的運營更好，差異是什麼，以及原因是什麼。這時，我們需要進行原因分析，以進一步確定業務變更的具體原因。

原因分析通常通過主題分析進行。根據企業的經營情況，根據一定的現狀選擇原因分析。

數據分析的意義（作用）3：告訴你未來會發生什麼

了解公司運營的現狀後，有時需要對公司的未來發展趨勢做出預測，為公司制定業務目標，並提供有效的戰略參考和決策依據，以確保公司的持續健康發展。

預測分析通常是通過主題分析完成的，主題分析通常是在制定公司的季度和年度計劃時進行的。它的發展頻率不如現狀分析和原因分析高。

⑼ 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。

⑽ 大數據的大價值預測

大數據的大價值預測
數據本身是不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠說話。基於指標體系的預測分析平台建設的價值在於：平台展現出的任何一條曲線的變化都對應著某一個現狀或問題，以及相關聯的一系列指標，都意味著需要採取相應的改良措施。同時，由於行業數據的特殊性，結合專家的經驗，可獲取到管理上的缺陷，制定出相應的預防措施，反饋到企業的指標體系中，通過調整來進一步加強數據質量的管理，進而為有效提高續保率提供科學的數據依據。
2013年伊始，大數據開始充斥媒體，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些佔有「大數據」資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據時代面臨的挑戰與機遇
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻於過量的冗餘數據和數據不一致，而且它們變得越來越難於訪問、管理和用於決策支持。目前的行業數據大多還停留在「集中化使用」階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便於決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對於各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
首先，面對海量數據，依靠在各行各業豐富的數據治理方法論，實現源頭數據的質量保障，確保基於這些真實數據的分析與決策能夠行之有效。
如何保障數據質量？
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基於指標體系的數據採集及處理平台，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去採集數據，或根據需要使用數據採集平台由人工進行填報，基於涉及各個指標的全樣數據的完整採集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由於這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源，進行統一化、標准化、集中化管理，實現數據的全局共享。用於綜合應用、預測分析、領導決策等。
最後，通過基於指標體系的預測分析平台，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。