资料分析公式汇总
行测资料分析必备公式
行测资料分析必备公式一、数据分析类公式1.平均值公式平均值=总和÷样本数量在数据分析中，计算平均值是非常常见的操作，可以用来描述一组数据的集中趋势。
2.中位数公式中位数是将一组数据分为两等分的数值，可以用来表示数据的典型值，对于存在离群值的数据更具有稳定性。
中位数的计算方法有：对于数据量为奇数，中位数就是排序后的中间值；对于数据量为偶数，中位数是排序后中间两个值的平均数。
3.众数公式众数是一组数据中频率出现最高的数值，可以用来表示数据的典型值。
众数可分为单峰众数和多峰众数。
4.极差公式极差表示一组数据中最大值和最小值之间的差距，可以反映数据的离散程度。
极差=最大值-最小值5.百分位数公式百分位数是一组数据中一些百分比位置的值，可以用来描述整体数据的分布情况。
百分位数的计算方法有：对于数据量为n，取第p百分位数，计算公式为（n+1）×p/100。
6.方差公式方差是描述一组数据波动性的统计量，可以用来衡量数据的离散程度。
方差=[(Xi-平均值)^2]÷样本数量7.标准差公式标准差是方差的平方根，用于衡量数据的波动性，标准差越大，说明数据的离散程度越大。
标准差=方差的开方二、比例计算类公式1.百分比公式百分比=(所占数÷总数)×100%在数据比较和分析中，百分比是比较常用的计算方式，可以用来描述数据的相对大小。
2.比例公式比例=(所占数÷总数)×比例基数比例基数可以是任意值，根据具体情况确定。
3.增长率公式增长率=(现在数值-原始数值)÷原始数值×100%增长率是用来比较两个数值之间的增长或减少幅度的指标。
增长率为正数表示增长，为负数表示减少。
三、概率计算类公式1.概率计算公式概率=事件发生数÷总样本空间概率是描述事件发生可能性的指标，其取值范围在0到1之间。
2.基本概率公式在等可能的情况下，基本概率可以通过统计总数和事件发生数来计算。
2024事业单位考试：资料分析速背公式
一、增长率(一)增长率1.含义增长率是表述基期量与现期量变化的相对量。
增长率又称增速、增幅或者增长幅度、增值率等，增长率为负时表示下降。
2.增长率、降幅、变化幅度的区别(1)增长率：有正有负，比较时带符号：5%>-10%。
(2)降幅：必须为负，比较时看绝对值：|-5%|<|-10%|(3)变化幅度：有正有负，比较时看绝对值：|5%|<1-10|①增长率最大的是：40%。
先排除负的，-20%、-50%、-60%排除：再从剩下的中挑最大的，为40%。
②降幅最大的是：-60%。
必须为负，先排除10%、30%、40%，剩下的找绝对值最大的，则降幅最大的是-60%。
③变化幅度最大的是：-60%。
可正可负，看绝对值最大的，为-60%3.公式：r=增长量/基期=增长量/ (现期-增长量)=(现期-基期)/基期4.速算--截位直除(1)除前看最接近的选项之间的差距。
(2)差距大，截两位。
差距大：①首位不同：②首位相同，次位差大于首位。
(3)差距小，截三位。
(4)截位原则：看下一位(保留两位看第三位、保留三位看第四位)，四舍五入。
(5)一步除法，截分母。
(6)多步除法，截分子、分母。
(7)如果选项之间有10倍左右的关系，需要看小数点、位数、单位。
口诀：除前看选项；大则截两位，小则截三位；一步除法截分号，多步除法都要数；不要一直算下去，边除边看好习惯载谁一步除法：建议只分母多步直除：建议上下都政注意：截位时四舍五入选项差距大，被两位首位不同计算型截位直除法载几位首位相同，次位差>首位选项差距小，截三位首位相同且次位差<首位小技巧：量级不同时将分母化成！点几算更好比较注意：若选项之间存在约10倍的关系时，要注意判新数量级(几位数)一个数X1.5一本身+本身的一半一个数X1.1一错位相加一个数x0.9一错位相减(二) 百分数与百分点1.含义(1)百分数：用来反映量之间的比例关系。
(2)百分点：用来反映百分数的变化。
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总在进行资料分析时，掌握一些关键的公式可以帮助我们更高效、准确地处理数据和得出结论。
下面就为大家汇总一些常用的资料分析公式。
一、增长类公式1、增长量＝现期量基期量增长量是指现期量相对于基期量的增加量。
2、增长量＝基期量 ×增长率这个公式用于在已知基期量和增长率的情况下，计算增长量。
3、增长率＝（现期量基期量）÷基期量 × 100%增长率反映了数据的增长速度。
4、年均增长量＝（末期量初期量）÷间隔年份用于计算一段时间内平均每年的增长量。
5、年均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{末期量}｛初期量}｝ 1 ＼）（n 为间隔年份）用来衡量在若干年中平均每年的增长幅度。
二、比重类公式1、比重＝部分量÷整体量 × 100%比重表示部分在整体中所占的比例。
2、整体量＝部分量÷比重通过已知部分量和比重，求出整体量。
3、部分量＝整体量×比重已知整体量和比重，计算部分量。
三、平均数类公式1、平均数＝总数÷个数这是最基本的平均数计算方式。
2、平均增长量＝（末期平均数初期平均数）÷间隔年份用于计算一段时间内平均每年的增长情况。
3、平均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{末期平均数}｛初期平均数}｝1 ＼）（n 为间隔年份）衡量平均数在若干年中的平均增长幅度。
四、倍数类公式1、倍数＝ A÷BA 是B 的多少倍，用 A 除以 B 即可得出。
2、基期倍数＝＼（＼frac{A}｛B} ×＼frac{1 ＋ b\％｝｛1 ＋a\％｝＼）A、B 分别为现期量，a%、b%分别为对应的增长率。
五、隔年增长类公式1、隔年增长率＝当年增长率＋上年增长率＋当年增长率×上年增长率用于计算间隔一年的增长率。
2、隔年基期量＝现期量÷（1 ＋隔年增长率）通过现期量和隔年增长率，求出隔年的基期量。
资料分析计算公式整理
资料分析计算公式整理在进行资料分析时，掌握一些关键的计算公式是至关重要的。
这些公式能够帮助我们快速、准确地从大量的数据中提取有价值的信息，做出合理的判断和决策。
下面，我将为大家整理一些常见且实用的资料分析计算公式。
一、增长率相关公式1、增长率＝（现期量基期量）÷基期量× 100%这是最基本的增长率计算公式。
例如，某公司去年的销售额为 100 万元，今年为 120 万元，那么今年的销售额增长率为（120 100）÷ 100 × 100% ＝ 20%。
2、间隔增长率＝ r1 ＋ r2 ＋ r1×r2当涉及到间隔年份的增长率计算时，就需要用到这个公式。
假设第一年的增长率为 r1，第二年的增长率为 r2，那么从第一年到第二年的间隔增长率就是 r1 ＋ r2 ＋ r1×r2。
3、年均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{现期量}｛基期量}｝ 1 ＼）（n 为年份差）如果要计算一段时间内的平均增长率，就用这个公式。
比如，某地区 2010 年的 GDP 为 100 亿元，2020 年为 200 亿元，年份差为 10 年，那么年均增长率＝＼（＼sqrt10{＼frac{200}｛100}｝ 1 ＼）。
1、比重＝部分量÷整体量× 100%比如，某班级共有 50 名学生，其中男生 25 人，那么男生在班级中的比重就是 25÷50× 100% ＝ 50%。
2、整体量＝部分量÷比重已知部分量和比重，求整体量时使用。
假设某企业某产品的销售额占总销售额的 30%，该产品销售额为 100 万元，那么企业总销售额＝100÷30% 。
3、部分量＝整体量×比重当已知整体量和比重，求部分量时运用。
比如一个城市总人口为100 万人，其中老年人占比 20%，那么老年人的数量＝ 100×20% ＝ 20 万人。
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总资料分析公式的汇总在社会科学、自然科学、工程技术等领域，资料分析是一项非常重要的研究方法。
通过对大量的数据进行收集、整理和处理，可以得出对问题的解释和预测。
而资料分析公式则是在这个过程中广泛应用的一种工具。
本文将对一些常见的资料分析公式进行汇总和解释。
一、中心趋势测量公式1. 平均数公式：平均数是将一组数据的总和除以数据的个数得出的数值，用来代表这组数据的中心趋势。
计算公式如下：平均数 = 总和 / 数据个数2. 中位数公式：中位数是将一组数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，则中位数就是中间的数值；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数值的平均值。
3. 众数公式：众数是指在一组数据中出现频率最高的数值。
有时候一组数据中可能存在多个众数，这时可以将所有的众数列举出来。
二、离散程度测量公式1. 范围（R）公式：范围是用于度量一组数据的离散程度的指标，其计算公式如下：范围 = 最大值 - 最小值2. 方差（S²）公式：方差是一组数据偏离平均数的平方差的平均值，用于度量一组数据的离散程度。
计算公式如下：方差= ∑（Xi - 平均数）² / 数据个数3. 标准差（S）公式：标准差是方差的平方根，用于度量一组数据的离散程度的更常用指标。
计算公式如下：标准差= √方差三、相关关系测量公式1. 相关系数（r）公式：相关系数用于度量两组数据之间的相关性，其取值范围在-1到1之间。
相关系数越接近于1或-1，表示两组数据之间的相关性越强，越接近于0则表示两组数据之间的相关性越弱。
计算公式如下：相关系数r = ∑（Xi - 平均数X）（Yi - 平均数Y）/ √[∑（Xi - 平均数X）²] * √[∑（Yi - 平均数Y）²]2. 斯皮尔曼相关系数公式：斯皮尔曼相关系数也是度量两组数据之间的相关性的指标，但它适用于非线性关系的数据。
计算公式如下：斯皮尔曼相关系数 rs = 1 - 6 * ∑(Di²) / （n³ - n）四、回归关系测量公式1. 简单线性回归公式：简单线性回归是通过拟合一条直线来建立两组数据之间的线性关系，从而进行预测和解释的方法。
资料分析常用公式
资料分析常用公式1. 平均数公式平均数（Mean）是表示一组数据集中趋势的量数，计算公式为：$$\text{平均数} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ n $ 表示数据总数。
平均数适用于描述一组数据的总体水平，常用于市场调研、人口统计等领域。
2. 中位数公式中位数（Median）是将一组数据按大小顺序排列后位于中间位置的数，计算公式为：$$\text{中位数} =\begin{cases}\frac{x_{\frac{n+1}{2}} + x_{\frac{n}{2}}}{2} & \text{当 } n \text{ 为偶数时} \\x_{\frac{n+1}{2}} & \text{当 } n \text{ 为奇数时}\end{cases}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ n $ 表示数据总数。
中位数适用于描述一组数据的中间水平，常用于描述收入、房价等分布不均的数据。
3. 标准差公式标准差（Standard Deviation）是衡量一组数据离散程度的量数，计算公式为：$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i \mu)^2}{n}}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ \mu $ 表示平均数，$ n $ 表示数据总数。
标准差适用于描述一组数据的波动程度，常用于质量控制、风险评估等领域。
4. 相关系数公式相关系数（Correlation Coefficient）用于衡量两个变量之间的线性关系程度，计算公式为：$$r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})(y_i\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i \bar{y})^2}}$$其中，$ x_i $ 和 $ y_i $ 分别表示两个变量中的第 $ i $ 个数据，$ \bar{x} $ 和 $ \bar{y} $ 分别表示两个变量的平均数，$ n $ 表示数据总数。
资料分析知识点公式总结
资料分析知识点公式总结资料分析是一种通过统计学和概率理论来获得和分析数据的方法。
它主要用于对数据进行模式、趋势和关系的识别。
资料分析通常通过使用数学公式来计算各种参数和统计量，从而得出对数据的解释和预测。
在本文中，我们将总结一些常见的资料分析知识点和公式。
1. 中心趋势中心趋势是数据集中值的度量。
常见的中心趋势包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的所有数值之和除以数据个数。
其公式为：\[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}\]其中，\(\bar{x}\)代表平均数，\(x_i\)代表第i个数据值，n代表数据个数。
中位数是一组数据中居中位置的数值。
如果数据个数为奇数，中位数为排序后的中间值；如果数据个数为偶数，中位数为排序后中间两个值的平均数。
众数是一组数据中出现频率最高的数值。
2. 离散度离散度用于衡量一组数据的分散程度。
常见的离散度包括极差、方差和标准差。
极差是一组数据中最大值和最小值的差值。
方差是一组数据与其平均数之差的平方和的平均数。
其公式为：\[s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}\]其中，\(s^2\)代表方差，\(x_i\)代表第i个数据值，\(\bar{x}\)代表平均数，n代表数据个数。
标准差是方差的平方根。
其公式为：\[s = \sqrt{s^2}\]3. 相关性相关性用于衡量两组数据之间的关系。
常见的相关性包括协方差和相关系数。
协方差是一组数据对之间的平均偏差乘积。
其公式为：\[Cov(X, Y) = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{n}\]其中，\(Cov(X, Y)\)代表X和Y的协方差，\(x_i\)和\(y_i\)分别代表两组数据的第i个数值，\(\bar{x}\)和\(\bar{y}\)分别代表两组数据的平均数，n代表数据个数。
资料分析报告公式汇总
资料分析公式汇总速算技巧一、估算法精度要求不高的情况下，进行粗略估值的速算方式。
选项相差较大，或者在被比较的数字相差必须比较大，差距的大小将直接决定对“估算”时对精度的要求。
二、直除法在比较或者计算较复杂的分数时，通过“直接相除”的方式得到商的首位（首一位、首两位、首三位），从而得出正确答案的速算方式。
常用形式： 1.比较型：比较分数大小时，若其量级相当，首位最大∕小数为最大∕小数2.计算型：计算分数大小时，选项首位不同，通过计算首位便可得出答案。
难易梯度：1.基础直除法：①可通过直接观察判断首位的情形；②需要通过手动计算判断首位的情形。
2.多位直除法：通过计算分数的“首两位”或“首三位”判断答案情形。
三、插值法1.“比较型”插值法如果A与B的比较，若可以找到一个数C，使得A﹥C，而B﹤C，既可以判定A﹥B；若可以找到一个数C，使得A﹤C，而B﹥C，既可以判定A﹤B；2.“计算型”插值法若A﹤C﹤B，则如果f﹥C，则可以得到f=B;如果f﹤C，则可以得到f=A；若A﹥C﹥B，则如果f﹥C，则可以得到f=A;如果f﹤C，则可以得到f=B。
四、放缩法当计算精度要求不高时，可以将中间结果进行大胆的“放”（扩大）或者“缩”（缩小），从而迅速得到精度足够的结果。
常用形式：1. A﹥B,C﹥D,则有A+C﹥B+D；A-D﹥B-C；2. A﹥B﹥0，C﹥D﹥0，则有A×C﹥B×D；A÷D﹥B÷C五、割补法在计算一组数据的平均值或总和值时，首先选取一个中间值，根据中间值将这组数据“割”（减去）或“补”（追上），进而求取平均值或总和值。
常用形式:1.根据该组数据，粗略估算一个中间值；2.将该组值分别减去中间值得到一组数值；3.将得到的新数值相加得到和值，用和值除以该组数值的项数得到商值，将商值加上中间值，即为该组数值的精确平均值；4.用中间值乘以数据项数再加上最后的和值即为总和值。
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速算技巧
一、估算法
精度要求不高的情况下，进行粗略估值的速算方式。
选项相差较大，或者在被比较的数字相差必须比较大，差距的大小将直接决定对“估算”时对精度的要求。
二、直除法页脚内容
在比较或者计算较复杂的分数时，通过“直接相除”的方式得到商的首位（首一位、首两位、首三位），从而得出正确答案的速算方式。
常用形式：1.比较型：比较分数大小时，若其量级相当，首位最大/小数为最大/小数
2. 计算型：计算分数大小时，选项首位不同，通过计算首位便可得出答案。
难易梯度：1.基础直除法：①可通过直接观察判断首位的情形；
②需要通过手动计算判断首位的情形。
2.多位直除法：通过计算分数的“首两位”或“首三位”判断答案情形。
三、插值法
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1. “比较型”插值法
如果A与B的比较，若可以找到一个数C,使得A > C,而B < C,既可以判定A > B;若可以找到一个数C,使得A < C，而B > C,既可以判定A < B;
2. “计算型”插值法
若A < C< B，则如果f > C,则可以得到f=B;如果f < C,则可以得到f=A ;
C,则可以得到f=B。
若A > C> B，则如果f > C,则可以得到f=A;如果f <
四、放缩法
当计算精度要求不高时，可以将中间结果进行大胆的“放”（扩大）或者“缩”（缩小），从而迅速得到精度足够的结果。
常用形式：
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1. A > B,C> D,则有A+C > B+D; A-D > B-C;
2. A > B > 0, C> D > 0,则有A X C> B X D; A - D > B - C
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五、割补法
在计算一组数据的平均值或总和值时，首先选取一个中间值，根据中间值将这组数据“割” （减去）或“补”（追上），进而求取平均值或总和值。
常用形式：
1•根据该组数据，粗略估算一个中间值；
2•将该组值分别减去中间值得到一组数值；
3•将得到的新数值相加得到和值，用和值除以该组数值的项数得到商值，将商值加上中间值，即为该组数值的精确平均值；
4.用中间值乘以数据项数再加上最后的和值即为总和值。
六、差分法
分子，分母都较大的分数称为“大分数”；分子，分母都较小的分数称为“小分数”，“大
分数”和“小分数”分子、分母分别做差得到新的分数为“差分数”。
“差分数”代替“大分数”
与“小分数”作比较。
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例•「为“大分数”，「为“小分数”，| ，二为“差分数”
基本法则：
1. 若“差分数”〉“小分数”，则“大分数”〉“小分数”
2. 若“差分数” < “小分数”，则“大分数” < “小分数”
3. 若“差分数”=“小分数”，则“大分数”=“小分数”
注意：使用差分法时，牢记将“差分数”写在“大分数”一侧，因为它代替的是“大分数”，然后再跟“小分数”做比较。
七、凑整法
在计算过程中将中间结果凑成一个“整数”（整百、整千等其它方便计算形式的数），从而简化计算的速算方式。
凑整法包括加减法的凑整，也包括乘除法的凑整。