在数据驱动的时代，掌握资料分析常用公式对于有效地提取和解读数据至关重要。以下是一些最常用的公式，可帮助您从庞大的数据集导出有意义的见解。

资料分析常用公式指南

描述性统计

平均值 (平均值)：数据集所有值之和除以值的数量。 中位数：数据集一半分布在高于该值，另一半分布在低于该值。 众数：数据集中最常出现的值。 标准差：测量数据集值偏离平均值的程度。 方差：标准差的平方。

关联分析

皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间线性相关性的强度。值介于 -1（负相关）和 +1（正相关）之间。 斯皮尔曼相关系数：衡量两个变量之间的等级相关性。 协方差：衡量两个变量协同变化的程度。值可以为正（正协方差）或负（负协方差）。

概率和抽样

概率：事件发生的可能性，介于 0（不可能）和 1（确定）之间。 条件概率：已知另一个事件后发生事件的概率。 样本比例：样本中具有特定特征的个体所占的比例。

假设检验

z 检验：比较样本平均值与总体平均值。 t 检验：在总体标准差未知的情况下比较样本平均值与总体平均值。 卡方检验：比较观察值与预期值之间的差异。

回归分析

线性回归方程：预测因变量 (y) 与自变量 (x) 之间线性关系的方程。 回归系数：表示自变量单位变化对因变量的影响。 决定系数 (R²)：表示回归模型解释因变量变化的百分比。

其他常用公式

比率：两个值之间的比较，通常以百分比表示。 百分位数：将数据集划分为相等部分的值。 增长率：一段时间内值变化的百分比。