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常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
数据分析工具：Python中常用的数据分析库介绍在当今信息时代，随着大数据的兴起，数据分析变得越来越重要。
Python作为一种灵活高效的编程语言，因其丰富的数据分析库而备受青睐。
本文将介绍Python中常用的数据分析库，帮助读者选择合适的工具。
1. NumPyNumPy是Python科学计算领域最基础和最强大的库之一。
它提供了高效的多维数组对象和函数库，用于数值计算、线性代数、傅里叶变换等操作。
NumPy强大的功能使其成为其他数据分析库的基础。
•主要特点:•多维数组（ndarray）：NumPy核心功能是ndarray对象，它支持高效的数组运算和广播。
•数学函数库：NumPy提供了丰富的数学函数，如统计函数、线性代数函数等。
2. pandaspandas是一个用于数据操作和分析的强大工具。
它提供了快速、灵活且可扩展的数据结构，如Series和DataFrame，并包含了广泛的数据处理和清洗功能。
•主要特点:•数据结构：pandas通过Series和DataFrame两种主要结构来处理表格型数据。
•数据清洗与处理：pandas提供了诸多函数和方法来处理缺失值、重复值以及其他常见问题。
•数据组合和合并：pandas可以用于合并、连接、聚合和重塑数据集。
3. matplotlibmatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。
它提供了丰富的绘图工具和展示方式，可以创建各种类型的统计图表、线性图、散点图等，并支持自定义样式。
•主要特点:•创建可视化图表：matplotlib支持创建各种类型的图表，如折线图、条形图、饼状图等。
•定制化：用户可以通过设置各种参数和样式选项来自定义生成的图表。
4. seabornseaborn是基于matplotlib的高级可视化库，旨在简化复杂数据集的可视化工作。
它提供了更漂亮的默认风格和颜色主题，并且支持更高级别的统计可视化。
•主要特点:•默认美观风格：seaborn拥有一套漂亮而灵活的默认风格，使得绘制出的图像更加专业美观。
数据库性能分析与优化的常用工具数据库是现代应用开发的关键组成部分，对于大型企业或网站来说，数据库性能的高效与稳定是至关重要的。
为了保证数据库的运行和响应速度，开发人员和数据库管理员需要使用一些专业的工具来进行性能分析和优化。
下面将介绍一些常用的数据库性能分析与优化工具。
1. SQL ProfilerSQL Profiler是微软SQL Server的性能分析工具，能够监测数据库服务器上的活动，并生成相应的日志文件。
通过分析SQL Profiler生成的日志文件，开发人员可以发现数据库的潜在问题。
SQL Profiler可以捕获和显示各种事件，包括数据库的查询和事务执行。
它还提供了性能计数器，用于监控数据库服务器的性能指标，并识别潜在的性能瓶颈。
2. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库的一个工具，用于显示SQL查询语句的执行计划。
执行计划是Oracle数据库引擎根据SQL查询语句优化器的规划而生成的一组操作步骤。
通过分析执行计划，可以了解查询语句的执行情况，包括使用的索引、连接方式和排序方式等。
通过优化查询语句的执行计划，可以提高查询的性能。
3. MySQL Performance Tuning PrimerMySQL Performance Tuning Primer是一个基于命令行的工具，用于分析和优化MySQL数据库的性能。
该工具可以分析MySQL服务器的配置参数，并给出优化建议。
它可以检查诸如缓冲池大小、连接数和查询缓存等参数的设置，并提供了针对这些参数的建议和优化指南。
开发人员可以根据这些建议和指南，对MySQL服务器的配置进行优化，提高数据库的性能。
4. pg_stat_statementspg_stat_statements是PostgreSQL数据库的一个扩展模块，用于收集和分析数据库中的SQL查询语句的执行统计信息。
该模块可以记录查询语句的执行次数、执行时间和返回行数等信息，并将这些信息存储在指定的统计表中。
品质分析工具题库（CQS题库）一．单项选择题：（共113题）直方图：1．显示产品质量波动分布状态可采用（A）A．直方图B．排列图C．因果图D散布图2．直方图的纵坐标是表示（A）A. 频数B原因变量C．质量特性值D．样本号3. 在QC工作过程中，QC人员一般会使用（C）手法来直观的比较供应商或物料，并绘制柱形图法评估或查验制程（最大值或最小值），以便直观的量测其合格供应商或物料。
A、检查法B、柏拉图法C、直方图法D、管制图法4. 直方图分布型态解析中,图形显示混有两个以上不同群体的类型为（A）A.双峰型B.高原型C.离岛型D.左偏态型5. 直方图分布型态解析中,图形显示有异常原因混入的类型为: （C）A.缺齿型B.高原型C.离岛型D.左偏态型6. 以下关于直方图的用途，描述有误的是（D）A. 把握分布形态 判断工序状况B. 调查分散和偏离的程度、原因C. 通过与规格比较，可了解工序能力是否有问题D. 寻找主要因素、抓住主要矛盾7. 关于直方图的使用,哪些说法正确? （D）A、每日换一次B、只有I区做满时才能在II区记录C、每日计算CPK一次D、以上都不对柏拉图:8. 哪一项是柏拉图的错误看法：（A）A.哪一项目问题最小B.问题大小排列一目了然C.各项目对整体所占分量及其影响程度如何D.减少不良项目对整体效果的预测及评估9. 在检查记录中，对各不良原因、不良状况、不良发生的位置进行分类统计，分别收集，并按项目所占的比例大小顺序排序，再加上累积值的图形，请问这种作法是使用了QC七大手法中的哪一手法：（C）A、层别法B、检查图法C、柏拉图法D、管制图法10. 要将问题点表现出来，并呈现其相对重要性，提供改善方向的优先顺序，将使用QC七大手法中的哪一手法：（B ）A、直方图法B、柏拉图法C、管制图法D、检查法11. 一下哪种工具体现“80/20法则”：（C）A、直方图法B、管制图法C、柏拉图法D、检查法12. 柏拉图累计曲线的起始点可落在（D）A. 左下角或第一根柱子的中部；B. 第一根柱子的中部或顶部；C. 第一根柱子的中部或底部；D. 左下角或第一根柱子的顶部;13．在现场从多的不良品质问题中，为找出关键的前几名，所采用的统计手法是（D）a、因果图b、调查表c、控制图d、柏拉图检查表：14. 检查表主要应用于（A）A．数据采集B．数据整理与分析C．过程分析D．原因分析15. 在现场操作中，当出现质量问题时作为品检人员通常会记录下其某事件发生的具体情况及出现次数或频率，以便后续追踪，请问这种作法是使用了QC七大手法中的哪一手法：（A）A、检查法B、PDPC法C、柏拉图法D、直方法16. 在现场生产过程中，当出现质量问题时，IPQC都会开出相应的品质异常处理单，并责令现场停止生产或向上级报告，请问此作法是运用了QC七大手法的哪一手法：（B ）A、柏拉图法 B 、检查法C、因果图法D、管制图法头脑风暴：17. 以下对头脑风暴的描述错误的是（C ）A. 可以打破群体思维的方法；B. 尝试充分运用所有员工的创造力；C. 问题必须是封闭式的。
数据库监控与性能分析工具推荐一、引言数据库是现代企业中不可或缺的重要资产，对其稳定性和性能的监控与分析成为确保业务流畅运行的关键。
为了帮助企业实现数据库的高效管理，本文将介绍一些常用的数据库监控与性能分析工具，并对其进行评估与推荐。
二、数据库监控工具推荐1. NagiosNagios是一种流行的开源监控工具，可以监控多种类型的设备和服务，包括数据库系统。
它提供了丰富的告警功能和灵活的配置选项，可以实时监测数据库的状态、性能指标以及异常情况，并及时发出告警通知，帮助管理员快速响应问题。
2. ZabbixZabbix是一款功能强大的网络监控与管理系统，也可以用于数据库监控。
它支持多种数据库类型，包括MySQL、Oracle等，提供了丰富的监控项和图表展示，并能够通过自定义触发器实现告警功能。
Zabbix 还具有可扩展性强、配置灵活等优点，在大规模数据库环境中表现出色。
3. PrometheusPrometheus是一种开源的监控系统，适用于多种应用场景，包括数据库监控。
它通过采集数据库的指标数据，如CPU使用率、磁盘空间、查询响应时间等，生成详细的监控报告和性能分析图表。
Prometheus还支持自定义告警规则，能够根据实际需求进行灵活配置。
三、数据库性能分析工具推荐1. Percona ToolkitPercona Toolkit是一组针对MySQL和其他数据库的性能分析和优化工具集合。
它提供了多种命令行工具，例如pt-query-digest和pt-stalk，可以帮助管理员快速诊断数据库性能问题、优化SQL查询，减少响应时间等。
Percona Toolkit易于安装和使用，适合中小型企业使用。
2. Oracle Enterprise ManagerOracle Enterprise Manager是一种强大的数据库管理工具，针对Oracle数据库提供了全面的性能监控和调优功能。
它可以实时收集数据库的性能数据，生成报表和图表，通过图形化界面展示，并提供推荐的性能调优策略。
数据库监控与性能分析工具推荐随着数据库在企业中的广泛应用，数据库监控与性能分析变得越来越重要。
通过监控数据库的运行状态和性能指标，及时发现问题并采取相应的措施，可以提高数据库的稳定性和性能，确保业务的正常运行。
本文将介绍一些常用的数据库监控与性能分析工具，供读者参考。
一、Oracle Enterprise Manager（OEM）Oracle Enterprise Manager是一套强大的数据库监控与管理工具，被广泛应用于Oracle数据库环境中。
它提供了丰富的监控指标和图表展示，可以全面监控数据库的各项指标，如CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O等。
此外，OEM还提供了性能分析功能，可以对SQL语句进行调优，并生成性能报告。
OEM具有易于使用和配置的特点，适合中小型企业使用。
二、MySQL Enterprise Monitor（MEM）MySQL Enterprise Monitor是由MySQL官方提供的一款数据库监控工具。
它可以实时监控MySQL数据库的状态和性能指标，包括CPU利用率、缓冲区命中率、查询响应时间等。
MEM还具备预警功能，当数据库出现异常或超过设定的阈值时，会发送邮件或短信通知管理员。
此外，MEM还提供了性能分析工具，可以帮助用户优化SQL查询和调整数据库配置。
三、Microsoft SQL Server Management Studio（SSMS）Microsoft SQL Server Management Studio是微软官方提供的一款数据库管理工具，也可以用于监控和分析SQL Server数据库的性能。
SSMS可以实时监控数据库的各项指标，如查询次数、I/O操作、死锁情况等。
此外，SSMS还提供了数据库查询性能分析器，可以对SQL 查询语句进行分析和优化，并进行索引设计和优化。
四、pgAdminpgAdmin是一款免费的开源数据库管理工具，主要用于管理和监控PostgreSQL数据库。
品质分析工具题库（CQS题库）一．单项选取题：（共113题）直方图：1．显示产品质量波动分布状态可采用（A）A．直方图 B．排列图 C．因果图 D散布图2．直方图纵坐标是表达（ A）A. 频数 B因素变量 C．质量特性值 D．样本号3. 在QC工作过程中，QC人员普通会使用（C）手法来直观比较供应商或物料，并绘制柱形图法评估或查验制程（最大值或最小值），以便直观量测其合格供应商或物料。
A、检查法B、柏拉图法C、直方图法D、管制图法4. 直方图分布型态解析中,图形显示混有两个以上不同群体类型为（A）A.双峰型B.高原型C.离岛型D.左偏态型5. 直方图分布型态解析中,图形显示有异常因素混入类型为：（C）A.缺齿型B.高原型C.离岛型D.左偏态型6. 如下关于直方图用途，描述有误是（D）A. 把握分布形态 判断工序状况B. 调查分散和偏离限度、因素C. 通过与规格比较，可理解工序能力与否有问题D. 寻找重要因素、抓住重要矛盾7. 关于直方图使用,哪些说法对的?（D）A、每日换一次B、只有I区做满时才干在II区记录C、每日计算CPK一次D、以上都不对柏拉图:8. 哪一项是柏拉图错误看法：（A）A.哪一项目问题最小B.问题大小排列一目了然C.各项目对整体所占分量及其影响限度如何D.减少不良项目对整体效果预测及评估9. 在检查记录中，对各不良因素、不良状况、不良发生位置进行分类记录，分别收集，并按项目所占比例大小顺序排序，再加上累积值图形，请问这种作法是使用了QC七大手法中哪一手法：（C）A、层别法B、检查图法C、柏拉图法D、管制图法10. 要将问题点体现出来，并呈现其相对重要性，提供改进方向优先顺序，将使用QC七大手法中哪一手法：（B ）A、直方图法B、柏拉图法C、管制图法D、检查法11. 一下哪种工详细现“80/20法则”：（C）A、直方图法B、管制图法C、柏拉图法D、检查法12. 柏拉图合计曲线起始点可落在（D）A. 左下角或第一根柱子中部；B. 第一根柱子中部或顶部；C. 第一根柱子中部或底部；D. 左下角或第一根柱子顶部；13．在现场从多不良品质问题中，为找出核心前几名，所采用记录手法是（D）a、因果图b、调查表c、控制图d、柏拉图检查表：14. 检查表重要应用于（A）A．数据采集 B．数据整顿与分析 C．过程分析 D．因素分析15. 在现场操作中，当浮现质量问题时作为品检人员普通会记录下其某事件发生详细状况及浮现次数或频率，以便后续追踪，请问这种作法是使用了QC七大手法中哪一手法：（A）A、检查法B、PDPC法C、柏拉图法D、直办法16. 在现场生产过程中，当浮现质量问题时，IPQC都会开出相应品质异常解决单，并责令现场停止生产或向上级报告，请问此作法是运用了QC七大手法哪一手法：（B ）A、柏拉图法 B 、检查法 C、因果图法 D、管制图法头脑风暴：17. 如下对头脑风暴描述错误是（C ）A. 可以打破群体思维办法；B. 尝试充分运用所有员工创造力；C. 问题必要是封闭式。
数据库监控与性能分析工具介绍数据库是现代应用程序的核心组件之一，对于保证应用程序的稳定和高性能至关重要。
为了实现这一目标，数据库监控与性能分析工具成为数据库管理员和系统管理员的必备工具。
这些工具可以监视数据库系统的运行状况，识别潜在问题，并提供性能调优建议。
本文将介绍几种常见的数据库监控与性能分析工具，并讨论它们的特点和优势。
1. MySQL Enterprise MonitorMySQL Enterprise Monitor是由Oracle公司提供的一款专业的MySQL数据库监控工具。
它提供了实时监控数据库性能、资源利用率以及重要的数据库指标，可以帮助管理员快速发现问题并采取适当的措施。
MySQL Enterprise Monitor还提供了数据库配置管理、脚本执行和备份管理等功能，使管理员能够更好地管理和维护数据库环境。
2. Oracle Enterprise ManagerOracle Enterprise Manager是Oracle公司研发的一套全面的数据库管理工具，它可以监控和管理Oracle数据库系统。
该工具提供了丰富的性能分析功能，包括实时监控数据库运行状况、执行SQL语句性能分析和识别数据库性能瓶颈的能力。
此外，OracleEnterprise Manager还提供了强大的报告和警报功能，可定制化配置，并支持多台数据库的集中管理。
3. Microsoft SQL Server Management StudioMicrosoft SQL Server Management Studio（SSMS）是微软官方提供的一款用于管理和监控SQL Server数据库的工具。
它具有直观的用户界面和丰富的功能，可以监控实例和数据库的运行状态，分析查询性能，管理数据库配置和安全性等。
此外，SSMS还提供了执行T-SQL脚本的功能，可帮助管理员执行常见的数据库管理任务。
4. PostgreSQL Performance AnalyzerPostgreSQL Performance Analyzer是一款开源的用于性能分析和监控PostgreSQL数据库的工具。
数据库监控与性能分析工具介绍数据库是现代软件系统中的关键组成部分，它承载着大量的数据并提供对数据的存储、管理和查询功能。
为了保证数据库的高效运行和稳定性，监控和性能分析工具成为不可或缺的必备工具。
本文将介绍一些常用的数据库监控与性能分析工具，以帮助读者更好地了解和掌握这些工具的使用。
一、DbVisualizerDbVisualizer是一款功能强大的数据库工具，支持多种数据库管理系统（DBMS），包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。
它提供了直观友好的用户界面，使用户能够方便地浏览和编辑数据库表、执行SQL查询、调试和优化SQL语句等。
除此之外，DbVisualizer还具备对数据库性能进行监控的功能，它可以实时监测数据库的运行状态、查询性能和资源利用情况，并生成详细的性能分析报告，帮助管理员及时发现和解决潜在的性能问题。
二、SQL MonitorSQL Monitor是一款专注于SQL Server数据库性能监控的工具，它能够实时监测数据库服务器的运行情况，并自动捕获和分析执行的SQL语句。
SQL Monitor提供了丰富的性能指标和图表，可以清晰地展示数据库的负载、资源消耗、响应时间等关键性能数据，帮助管理员及时发现和解决数据库性能瓶颈。
此外，SQL Monitor还支持远程监控和告警功能，管理员可以通过电子邮件或短信及时获得数据库运行异常的通知，以便及时采取措施进行修复。
三、Toad for OracleToad for Oracle是一款专业的Oracle数据库管理工具，被广泛用于开发、管理和调优Oracle数据库。
除了提供数据库管理功能外，Toad for Oracle还具备丰富的性能分析和优化功能。
它可以自动收集和分析大量的性能指标，例如CPU利用率、内存消耗、磁盘IO等，生成直观的图表和报告，帮助管理员快速定位和解决数据库性能问题。
此外，Toad for Oracle还支持SQL优化功能，它可以自动重写和优化SQL语句，提高数据库的执行效率。
Excel2019怎么添加分析⼯具库功能？
office 2019 专业增强版激活版 v19.0 (附离线安装包+安装激活教程)
类型：办公软件
⼤⼩：11.4MB
语⾔：简体中⽂
时间：2018-08-24
查看详情
Excel中的分析⼯具库是以插件的形式加载的，因此在使⽤分析⼯具库之前，我们必须先安装。
Excel2019怎么添加分析⼯具库功能？
打开Excel2019，点击“⽂件”。
点击“选项”。
点击左侧的“⾃定义功能区”。
勾选上“开发⼯具”，点击“确定”。
Excel上⽅的任务栏，点击开发⼯具，点击“Excel加载项”。
勾选上【分析⼯具库】，点击“确定”即可完成分析⼯具的安装。
很多⼩伙伴可能不理解下⾯那个-VBA是什么，不⽤纠结，它是分析⼯具库中使⽤的VBA函数，都勾选上就⾏啦。
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以上就是本篇⽂章的全部内容了，希望对各位有所帮助。
如果⼤家还有其他⽅⾯的问题，可以留⾔交流，请持续关注！。
分析工具库分析工具库是一个Excel 加载项,为Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序，安装Microsoft Office 后即可使用该程序。
要在Excel 中使用它，需要进行加载。
1.在“工具”菜单上，单击“加载宏”。
2.在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”旁边的复选框，然后单击“确定”。
提示如果“分析工具库”未列出，请单击“浏览”进行查找。
3.如果出现一条消息，指出您的计算机上当前没有安装分析工具库，请单击“是”进行安装。
4.单击菜单栏上的“工具”。
加载分析工具库后，“数据分析”命令会添加到“工具”菜单中。
Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。
只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。
其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
相关的工作表函数Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。
某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。
要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。
如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。
）程序。
1.方差分析方差分析工具提供了几种方差分析工具。
具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。
方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。
此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。
如果只有两个样本，则工作表函数TTEST 可被平等使用。
如果有两个以上样本，则没有合适的TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。
方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。
例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如A、B 和C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。
对于这6 对可能的组合{化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。
使用此方差分析工具，我们可检验：使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。
不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。
是否考虑到在第1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有{化肥，温度} 值的6 个样本取自相同的样本总体。
另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的{化肥，温度} 值有影响。
方差分析：无重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。
但是，对于此工具，假设每一对值只有一个观察值（例如，在上面的示例中的{化肥，温度} 值）。
使用此工具我们可以应用方差分析的第1 和 2 步检验：包含重复的双因素情况，但没有足够的数据应用第3 步的数据。
2.相关系数CORREL 和PEARSON 工作表函数可计算两组不同测量值变量之间的相关系数，条件是当每种变量的测量值都是对N 个对象进行观测所得到的。
（任何对象的任何丢失的观测值都会引起在分析中忽略该对象。
）系数分析工具特别适合于当N 个对象中的每个对象都有多于两个测量值变量的情况。
它可提供输出表和相关矩阵，并显示应用于每种可能的测量值变量对的CORREL（或PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。
与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值独立于这两种测量值变量的表示单位。
（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，如果重量单位从磅换算成千克，则相关系数的值不改变）。
任何相关系数的值必须介于-1 和+1 之间。
可以使用相关分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（相关系数近似于零）。
3.协方差“相关”和“协方差”工具可在相同设置下使用，当您对一组个体进行观测而获得了N 个不同的测量值变量。
“相关”和“协方差”工具都可返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。
不同之处在于相关系数的取值在-1 和+1 之间，而协方差没有限定的取值范围。
相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
“协方差”工具为每对测量值变量计算工作表函数COV AR 的值。
（当只有两个测量值变量，即N=2 时，可直接使用函数COV AR，而不是协方差工具）在协方差工具的输出表中的第i 行、第j 列的对角线上的输入值就是第i 个测量值变量与其自身的协方差；这就是用工作表函数V ARP 计算得出的变量的总体方差。
可以使用协方差工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（协方差近似于零）。
4.描述统计“描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。
指数平滑“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。
此工具将使用平滑常数a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。
注释0.2 到0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。
这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整20% 到30%。
大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。
小一些的常数会导致预测值长期的延迟。
5.F-检验双样本方差“F-检验双样本方差”分析工具通过双样本F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。
例如，您可在一次游泳比赛中对每两个队的时间样本使用F-检验工具。
该工具提供空值假设的检验结果，该假设的内容是：这两个样本来自具有相同方差的分布，而不是方差在基础分布中不相等。
该工具计算F-统计（或F-比值）的 F 值。
F 值接近于 1 说明基础总体方差是相等的。
在输出表中，如果 F < 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平“F 单尾临界值”返回小于1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回F-统计的观察值小于F 的概率Alpha。
如果F > 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平，“F 单尾临界值”返回大于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回F-统计的观察值大于F 的概率Alpha。
6.傅立叶分析“傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换(FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。
此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。
7.直方图“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。
此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。
例如，在一个有20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。
直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。
出现频率最多的分数即为数据集中的众数。
8.移动平均“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。
移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。
使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。
预测值的计算公式如下：式中：N 为进行移动平均计算的过去期间的个数Aj 为期间j 的实际值Fj 为期间j 的预测值9.随机数发生器“随机数发生器”分析工具可用几个分布中的一个产生的独立随机数来填充某个区域。
可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。
例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
10.排位与百分比排位“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。
该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。
该工具使用工作表函数RANK 和PERCENTRANK。
RANK 不考虑重复值。
如果希望考虑重复值，请在使用工作表函数RANK 的同时，使用帮助文件中所建议的函数RANK 的修正因素。
11.回归分析回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。
本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。
例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。
可以基于一组已知的成绩统计数据，确定这三个因素分别在运动成绩测试中所占的比重，使用该结果对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。
回归工具使用工作表函数LINEST。
12.抽样分析抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。
当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。
如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行取样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
13.t-检验“双样本t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。
这三个工具分别使用不同的假设：样本总体方差相等；样本总体方差不相等；两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。
对于以下所有三个工具，t-统计值t 被计算并在输出表中显示为“t Stat”。
数据决定了t 是负值还是非负值。
假设基于相等的基础总体平均值，如果t < 0，则“P(T <= t) 单尾”返回t-统计的观察值比t 更趋向负值的概率。
如果t >=0，则“P(T <= t) 单尾”返回t-统计的观察值比t 更趋向正值的概率。
“t 单尾临界值”返回截止值，这样，t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为Alpha。
“P(T <= t) 双尾”返回将被观察的t-统计的绝对值大于t 的概率。
“P 双尾临界值”返回截止值，这样，被观察的t-统计的绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为Alpha。
t-检验：双样本等方差假设本分析工具可进行双样本学生t-检验。
此t-检验窗体先假设两个数据集取自具有相同方差的分布，故也称作同方差t-检验。
可以使用此t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。
t-检验：双样本异方差假设本分析工具可进行双样本学生t-检验。
