Como usar funções estatísticas
As funções estatísticas são ferramentas indispensáveis na análise e processamento de dados. Quer seja Excel, Python ou SQL, as funções estatísticas podem nos ajudar a calcular e analisar dados rapidamente. Este artigo apresentará em detalhes como usar funções estatísticas comuns e combinará os tópicos e conteúdos populares na Internet nos últimos 10 dias para mostrar como usar funções estatísticas para analisar dados reais.
1. Funções estatísticas comuns e seus usos
Aqui estão várias funções estatísticas comuns e seus usos:
| nome da função | Objetivo | Exemplo |
|---|---|---|
| SOMA | Calcular a soma de um conjunto de valores | SOMA(A1:A10) |
| MÉDIA | Calcular a média de um conjunto de valores | MÉDIA(B1:B10) |
| CONTAGEM | Conte o número de valores em um conjunto de dados | CONTAGEM(C1:C10) |
| MÁX. | Retorna o valor máximo em um conjunto de números | MÁX(D1:D10) |
| MÍNIMO | Retorna o valor mínimo em um conjunto de números | MÍN(E1:E10) |
| DESVPAD | Calcule o desvio padrão de um conjunto de valores | DESVPAD(F1:F10) |
2. Aplicação de funções estatísticas na prática
A seguir estão os tópicos e conteúdos importantes em toda a rede nos últimos 10 dias. Podemos usar funções estatísticas para analisar estes dados:
| tópico | índice de calor | quantidade de discussão |
|---|---|---|
| eliminatórias da copa do mundo | 95 | 1,2 milhão |
| Festival de Compras Duplo Onze | 90 | 850.000 |
| Desenvolvimento de inteligência artificial | 88 | 750.000 |
| mudanças climáticas | 85 | 650.000 |
| Novos veículos energéticos | 82 | 600.000 |
Através de funções estatísticas, podemos calcular rapidamente o índice médio de popularidade e o volume total de discussão destes tópicos:
| Itens estatísticos | Resultado do cálculo |
|---|---|
| índice de calor médio | MÉDIA(95,90,88,85,82) = 88 |
| Discussões totais | SOMA(120,85,75,65,60) = 4,05 milhões |
3. Exemplos de uso de funções estatísticas no Excel
Digamos que temos os seguintes dados de vendas:
| mês | Vendas (10.000 yuans) |
|---|---|
| Janeiro | 50 |
| Fevereiro | 60 |
| Março | 70 |
| abril | 80 |
| Maio | 90 |
Podemos calcular indicadores relevantes utilizando as seguintes funções estatísticas:
| função | fórmula | resultado |
|---|---|---|
| SOMA | =SOMA(B2:B6) | 350 |
| MÉDIA | =MÉDIA(B2:B6) | 70 |
| MÁX. | =MÁX(B2:B6) | 90 |
| MÍNIMO | =MIN(B2:B6) | 50 |
4. Exemplos de uso de funções estatísticas em Python
Em Python, podemos calcular dados rapidamente usando as funções estatísticas da biblioteca Pandas. Aqui está um exemplo:
| Operação | código | resultado |
|---|---|---|
| Calcule a soma | df['vendas'].sum() | 350 |
| Calcular média | df['vendas'].mean() | 70 |
| Calcule o valor máximo | df['vendas'].max() | 90 |
| Calcular valor mínimo | df['vendas'].min() | 50 |
5. Resumo
As funções estatísticas são as principais ferramentas para análise de dados. Quer se trate de um simples somatório, cálculo de média ou análise complexa de desvio padrão, eles podem ser implementados rapidamente por meio de funções estatísticas. Este artigo demonstra a aplicação de funções estatísticas em Excel e Python por meio de dados reais, na esperança de ajudar os leitores a compreender e usar melhor essas funções.
Dominar o uso de funções estatísticas pode não apenas melhorar a eficiência do trabalho, mas também nos permitir extrair informações mais valiosas dos dados. Quer seja um indivíduo ou uma empresa, as funções estatísticas são uma ferramenta indispensável.
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