在进行数据分析时，有多种需要求平均值的情形，取决于条件是否包含、排除、合并或者单独求取。如下图1所示的数据，可以从多个不同的角度分析平均值。我们可以使用AVERAGE函数和/或IF函数与ABS函数的组合，可以使用AVERAGEIF函数，来实现我们的目的。
示例：下表D:F列中，如果填充“完成”大于1个，则在G列返回达标，否则返回不达标。
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。
《一大波常用函数公式》微信推送后，同学们很是喜爱，今天重发，小伙伴们可以收藏一下，在日常工作中如果有类似的问题，拿来即用。 话不多说，上菜—— 1、查找重复内容公式： =IF(COUNTIF(A:A,
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
我们知道，在Excel中，日期是以序号数字来存储的，虽然你在工作表中看到的是“2020-3-31”，而Excel中存储的实际上是“43921.00”，整数部分是日期的序号，小数部分是当天时间的序号。这样方便了日期的表示和存储，但也同样带来了一些问题，例如我们以为是“2020-3-31”，因此会将数据直接与之比较，导致错误的结果。本文举一个案例来讲解公式中日期的处理方式。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
如何理解这句简单的话呢？给定一组数据，我们来计算不同的统计量，看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。
在 PowerBI 中，矩阵的确是最强大而复杂的结构，为了突出显示各种信息，需要对内容来高亮显示。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
5.点击确定，便得到了如下结果，excel 对值大于 60 的单元格进行了突出显示。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
(一) 通过添加列计算移动平均 表1 前提条件要点：日期列连续不中断 要求：计算5日平均值 1. 解题思路 计算5日平均值则只有在日期大于5日以后的，才会有5日均线 筛选出当前日期往上倒推5日的表，并
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格，在编辑栏里，我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。
上一篇 文章 我们介绍了按值二分，但这个知识点的题型的变化很多，而且大部分情况下都是以难题的形式出现。因此想要很好的掌握还需多多练习，这次我们再来看一道按值二分的题目，希望能加深你对这个概念的理解。
intersect over union,中文：交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。
作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。 一、时间序列平滑法的概念及主要方法 统计学中有许多进行预测的方法。如因果回归分析法是从研究客观
大海：这说明有某个客户是属于多个行（网点）里都存在，所以不重复的客户数总计会比各行之和少。
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。
高斯贝叶斯用来处理连续数据，假设数据里每个特征项相关联的数据是连续值并且服从高斯分布，参考这里。 概率公式： 在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的GaussionNB来处理连续数
问题的提出：我们有一些有关在客户服务团队中工作的三个人的电话呼叫信息，如下图1所示。
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
算法很简单，取训练样本每种类别的平均值当做聚类中心点，待分类的样本离哪个中心点近就归属于哪个聚类 。 在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的NearestCentroid来处理数据： 训
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
np.max() / np.min() / np.ptp()：返回一个数组中最大值/最小值/极差（最大值减最小值）
给你一个 下标从 0 开始 的数组 nums ，数组由若干 互不相同的 整数组成。 你打算重新排列数组中的元素以满足：重排后，数组中的每个元素都 不等于 其两侧相邻元素的 平均值 。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”，可能很多同学一听到平均值，就开始想，这个有什么好讲的，小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题，V号bitcarmanlee。github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。
FREQUENCY函数比较难以理解，但却非常有用，在一些公式解决方案中使用FREQUENCY函数能够达到意想不到的效果，因此深入理解FREQUENCY函数有助于我们在公式中灵活运用。
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集，把其称为批量梯度下降(batch)，这里提出一个与其相对应的概念，叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的，也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b，其主要改进的问题在于：当样本集数量太大，如果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b，那运行时间太长。 2、主要做
首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前，我们先来看一下均值滤波的原理。 #####均值滤波
对推荐的结果进行预测，得到一个预测值的矩阵，这个矩阵的预测结果和用户评分数据矩阵 Y 中数据一一对应：
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
假设我们有一份销售数据表，其中包括产品名称、销售数量和销售日期。我们可以使用 Excel 函数与公式对这些数据进行分析和计算，例如：
前言： 概率论的理解有些抽象，掌握概率论的方法，用实际样本去无限接近真实，熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提，比如，均值，方差 排列 组合 计算各种公式的基础 排列 image.png
首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来，我先回到卡方检验的诞生的之地。
将价格动态转换为收益（2），用几何时间序列（4）计算期望收益（3），而不是算术平均（收益率的波动越大，算术平均和几何平均之间的差异越大）。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
关于负载的计算，它的结果是包含有小数的一个浮点数，内核中是不能使用float变量的，那么这里就采用了一个整型变量的低11位来表示小数部分。那么对于数值1来说，它就是FIXED_1，也就是需要对1进行左移11bit。实际上此时这个整型变量保存的值是1024。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值，也就是总体均值（Population Mean）
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