Πότε και γιατί θα χρησιμοποιούσατε στατιστικές λειτουργίες σε ένα φύλλο εργασίας;

Θα χρησιμοποιούσατε στατιστικές λειτουργίες σε ένα φύλλο εργασίας κάθε φορά που πρέπει να αναλύσετε αριθμητικά δεδομένα και να αντλήσετε σημαντικές γνώσεις. Ακολουθεί μια κατανομή του πότε και γιατί:

Πότε να χρησιμοποιήσετε στατιστικές λειτουργίες:

* Συνοψίζοντας δεδομένα: Όταν έχετε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων και πρέπει να κατανοήσετε τα βασικά χαρακτηριστικά του, οι στατιστικές λειτουργίες είναι απαραίτητες. Αυτό περιλαμβάνει:

* Υπολογισμός κεντρικής τάσης: Εύρεση του μέσου (μέσου όρου), της μέσης (μέσης τιμής) και της λειτουργίας (πιο συχνή τιμή) χρησιμοποιώντας λειτουργίες όπως «μέσος όρος», «διάμεσος» και «λειτουργία».

* Διασπορά μέτρησης: Κατανόηση του τρόπου με τον οποίο τα δεδομένα χρησιμοποιούν λειτουργίες όπως το `stdev` (τυπική απόκλιση), το` var` (διακύμανση), το `min 'και το` max'.

* Σημεία δεδομένων μέτρησης: Ο καθορισμός του αριθμού των σημείων δεδομένων χρησιμοποιώντας «count», `counta` (μετράει μη κενά κύτταρα),` countif` (Counts Cells που πληρούν ένα κριτήριο) και `countifs` (Counts Cells που πληρούν πολλαπλά κριτήρια).

* Ανάλυση κατανομών: Για να κατανοήσετε το σχήμα της διανομής των δεδομένων σας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε λειτουργίες που σχετίζονται με εκατοστημόρια (π.χ., «εκατοστημόριο») ή Skewness.

* υποθέσεις δοκιμών: Εάν συγκρίνετε δύο ή περισσότερες ομάδες δεδομένων ή δοκιμάζετε μια συγκεκριμένη αξίωση σχετικά με τα δεδομένα σας, οι λειτουργίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως μέρος μιας μεγαλύτερης δοκιμής υποθέσεων (αν και το ειδικό στατιστικό λογισμικό είναι συχνά καλύτερο για σύνθετες δοκιμές). Τα απλούστερα παραδείγματα περιλαμβάνουν τη χρήση των «μέσων» και «stdev» για τη σύγκριση των μέσων μεταξύ των ομάδων.

* Πρόβλεψη: Ορισμένες στατιστικές λειτουργίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε απλά μοντέλα πρόβλεψης, όπως η χρήση «τάσης» για την πρόβλεψη μελλοντικών αξιών που βασίζονται σε υπάρχοντα δεδομένα.

* Έλεγχος ποιότητας: Οι στατιστικές λειτουργίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παρακολούθηση των διαδικασιών και τον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων. Για παράδειγμα, υπολογισμός των ορίων ελέγχου για μια διαδικασία χρησιμοποιώντας `μέσος όρος 'και` stdev`.

* Καθαρισμός και μετασχηματισμός δεδομένων: Λειτουργίες όπως το `quartile` μπορούν να σας βοηθήσουν να προσδιορίσετε τις υπερβολικές τιμές, ενώ οι λειτουργίες όπως το` rank` μπορούν να σας βοηθήσουν να παραγγείλετε τα δεδομένα σας.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε στατιστικές λειτουργίες:

* Αποδοτικότητα: Ο χειροκίνητος υπολογισμός στατιστικών μέτρων για μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι χρονοβόρα και επιρρεπής σε σφάλματα. Οι λειτουργίες αυτοματοποιούν αυτούς τους υπολογισμούς, εξοικονομώντας χρόνο και προσπάθεια.

* Ακρίβεια: Οι λειτουργίες μειώνουν τον κίνδυνο ανθρώπινου σφάλματος στους υπολογισμούς.

* Insights: Οι στατιστικές λειτουργίες σας επιτρέπουν να προσδιορίσετε γρήγορα τις τάσεις, τα πρότυπα και τις υπερβολές στα δεδομένα σας, παρέχοντας πολύτιμες γνώσεις που μπορεί να μην είναι προφανείς από την απλή εξέταση των ακατέργαστων αριθμών.

* λήψη αποφάσεων: Οι ιδέες που αποκτήθηκαν από τη στατιστική ανάλυση μπορούν να ενημερώσουν την καλύτερη λήψη αποφάσεων με βάση τα στοιχεία που βασίζονται σε δεδομένα.

* Αυτοματισμός: Οι λειτουργίες σας επιτρέπουν να ενημερώσετε εύκολα την ανάλυσή σας κάθε φορά που αλλάζει τα υποκείμενα δεδομένα.

Παράδειγμα:

Ας υποθέσουμε ότι έχετε ένα φύλλο εργασίας με βαθμολογίες εξετάσεων για μια τάξη. Θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε τις ακόλουθες λειτουργίες:

* `Μέσος όρος ':Για να υπολογίσετε τη μέση βαθμολογία εξέτασης.

* `Median`:Για να βρείτε το μεσαίο σκορ.

* `Stdev`:Για να υπολογίσετε την τυπική απόκλιση των βαθμολογιών (πόσο απλωμένοι είναι).

* `Countif`:Για να μετρήσετε τον αριθμό των μαθητών που σημείωσαν πάνω από ένα συγκεκριμένο βαθμό.

Εν ολίγοις, οι στατιστικές λειτουργίες είναι απαραίτητα εργαλεία για όσους εργάζονται με αριθμητικά δεδομένα σε ένα υπολογιστικό φύλλο, επιτρέποντας την αποτελεσματική, ακριβή και διορατική ανάλυση.