什么样的数据是具有预测意义的

⑴ 从哪些维度进行客户数据分析是有意义的

拿京东为例，我们都知道京东是不公布销量数据的，那我们只能从评论数里去计算相关信息，以下是一份数据整理后的几个维度，单品热卖，品牌top，市场份额环比分析

提示：数据仅供参考

⑵ 常见的数据预测有哪些方法各有什么优点或缺点

常见的预测方法有单点预测，即确定性预测；区间预测；和概率预测三种方法。
单点预测，顾名思义，只能给出一个预测值，不能表达该预测值的可信度；
区间预测在单点预测的基础上，给出某次预测值在某一区间上的可信度，即能够给出一个预测范围，以及以多大的可能性落在这个范围；
概率预测是咋区间预测的基础上，给出一个概率分布，预测出所有可能出现的结果，以及对应的概率。这种方法比较全面，能够给出全局信息，适于风险相关的分析。目前在气象、地震、水文和农业相关方面用的比较多。

⑶ 预测数据的方法

预测数据的方法如下：

1、描述性分析：

在数据分析和预测的时候，这是很普遍的。在商业领域，该方法为数据分析人员提供了一个很关键的指标，并且具有商业测量功能。

2、诊断类型的研究：

在数据分析和预测中，指令性分析是一个很重要的环节，它包括分析数据的价值和复杂性，包括理解为什么会出现这种情况，以及可能出现的情况，从而帮助用户做出正确的判断。

一般来说，指令式分析并不是一种简单的运用，它需要先把所有的方法都做完，然后才能进行分析。

就像是在分析一条路线的时候，要知道每一条路线的速度，以及不同的路线之间的间距，这样才能更好地控制交通。

⑷ 一组数据怎么看它有没统计学意义

统计意义，要么有规律，要么有发黑按趋势，因为统计的意义就是分析总结预测，像你给的例子的话，因为数据太少，看不出呈现什么规律或者趋势，当然也不能完全断定它没有统计意义。统计因为根据不同的目的选择的研究变量也会不同，因目的而异，如果还想再深入了解的话可以私聊。

⑸ 什么样的地理数据适合马尔可夫预测进行处理

波动较大的地理数据适合马尔可夫预测进行处理。马尔可夫预测是一种预测事件发生的概率的方法，对于波动较大的地理数据有较好的预测效果，它基于马尔可夫链，根据事件目前的状况预测其将来各个时刻变动状况。所以波动较大的地理数据适合马尔可夫预测进行处理。

⑹ 回归预测适用于什么样的数据特征

回归预测的话适用于连续型的数据，因为预测是一个值，而不是离散的。

⑺ 大数据的预测作用诊断作用有哪些

有作用，但是不能过于夸大大数据带来的影响。如果这样？人类存在的意义，有经验的人生存的空间在哪里呢？
但是不可否认，更多大数据的应用，的确帮助我们：
1.更好地透过本质发现问题。至少算大的东西，可以更能高度归纳，给出结论性的结论。
2.更能高效的处理复杂工作，且都未来工作更有前瞻性。
3.新品上市时候，通过大数据分析可以帮助运营的小伙伴更好了解用户反馈。前期测试数据，去反过来预测用户行为。
很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。
二、可以使分析工作进行的更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
三、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。
现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件，正是因为它的作用在各项工作中必不可缺，故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利，更快地完成相应的工作。这也许就是数据分析在现实生活中的独特魅力吧？

⑻ 数据分析作用意义

数据分析目的1：分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

数据分析目的2：预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

数据分析目的3：关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

数据分析目的4：预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据分析目标5：数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据分析目的6：数据探索和可视化

数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

数据分析的意义（功能）

数据分析的意义（作用）1：告诉你过去发生了什么

首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。

其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。

现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。

数据分析的意义（作用）2：告诉你为什么这些现状会发生

在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

数据分析的意义（作用）3：告诉你未来会发生什么

了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。

预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。

⑼ 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非常想像，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。

⑽ 大数据的大价值预测

大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
大数据时代面临的挑战与机遇
大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
如何保障数据质量？
通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。