كيفية استخدام الوظائف الإحصائية
الوظائف الإحصائية هي أدوات لا غنى عنها في تحليل البيانات ومعالجتها. سواء كانت Excel أو Python أو SQL، يمكن أن تساعدنا الوظائف الإحصائية في حساب البيانات وتحليلها بسرعة. ستقدم هذه المقالة بالتفصيل كيفية استخدام الوظائف الإحصائية الشائعة، والجمع بين الموضوعات الساخنة والمحتوى الساخن على الإنترنت في الأيام العشرة الماضية لإظهار كيفية استخدام الوظائف الإحصائية لتحليل البيانات الفعلية.
1. الوظائف الإحصائية الشائعة واستخداماتها
فيما يلي العديد من الوظائف الإحصائية الشائعة واستخداماتها:
| اسم الوظيفة | الغرض | مثال |
|---|---|---|
| مجموع | حساب مجموع مجموعة من القيم | المجموع (A1:A10) |
| متوسط | احسب متوسط مجموعة من القيم | المتوسط (B1:B10) |
| عدد | حساب عدد القيم في مجموعة من البيانات | العد (C1:C10) |
| ماكس | إرجاع القيمة القصوى في مجموعة من الأرقام | الحد الأقصى (D1:D10) |
| دقيقة | إرجاع الحد الأدنى للقيمة في مجموعة من الأرقام | الحد الأدنى (E1:E10) |
| ستيف | حساب الانحراف المعياري لمجموعة من القيم | ستديف (F1:F10) |
2. تطبيق الوظائف الإحصائية في الممارسة العملية
فيما يلي المواضيع الساخنة والمحتوى الساخن على الشبكة بالكامل في الأيام العشرة الماضية. يمكننا استخدام الوظائف الإحصائية لتحليل هذه البيانات:
| الموضوع | مؤشر الحرارة | كمية المناقشة |
|---|---|---|
| تصفيات كأس العالم | 95 | 1.2 مليون |
| مهرجان التسوق Double Eleven | 90 | 850.000 |
| تطوير الذكاء الاصطناعي | 88 | 750.000 |
| تغير المناخ | 85 | 650.000 |
| مركبات الطاقة الجديدة | 82 | 600000 |
من خلال الوظائف الإحصائية، يمكننا حساب متوسط مؤشر الشعبية وإجمالي حجم المناقشة لهذه المواضيع بسرعة:
| العناصر الإحصائية | نتيجة الحساب |
|---|---|
| متوسط مؤشر الحرارة | المتوسط (95،90،88،85،82) = 88 |
| مجموع المناقشات | SUM(120,85,75,65,60) = 4.05 مليون |
3. أمثلة على استخدام الدوال الإحصائية في برنامج Excel
لنفترض أن لدينا بيانات المبيعات التالية:
| شهر | المبيعات (10000 يوان) |
|---|---|
| يناير | 50 |
| فبراير | 60 |
| مارس | 70 |
| أبريل | 80 |
| مايو | 90 |
يمكننا حساب المؤشرات ذات الصلة باستخدام الوظائف الإحصائية التالية:
| وظيفة | صيغة | نتيجة |
|---|---|---|
| مجموع | =SUM(B2:B6) | 350 |
| متوسط | =المتوسط(B2:B6) | 70 |
| ماكس | =الحد الأقصى(B2:B6) | 90 |
| دقيقة | =الدقيقة(B2:B6) | 50 |
4. أمثلة على استخدام الوظائف الإحصائية في بايثون
في Python، يمكننا حساب البيانات بسرعة باستخدام الوظائف الإحصائية لمكتبة Pandas. هنا مثال:
| العملية | كود | نتيجة |
|---|---|---|
| احسب المبلغ | df['المبيعات'].sum() | 350 |
| احسب المتوسط | df['مبيعات'].يعني() | 70 |
| احسب القيمة القصوى | df['مبيعات'].max() | 90 |
| حساب الحد الأدنى للقيمة | df['المبيعات'].min() | 50 |
5. ملخص
الوظائف الإحصائية هي الأدوات الأساسية لتحليل البيانات. سواء كان ذلك جمعًا بسيطًا، أو حسابًا متوسطًا، أو تحليل انحراف معياري معقد، فيمكن تنفيذها بسرعة من خلال الوظائف الإحصائية. توضح هذه المقالة تطبيق الوظائف الإحصائية في Excel وPython من خلال البيانات الفعلية، على أمل مساعدة القراء على فهم هذه الوظائف واستخدامها بشكل أفضل.
إن إتقان استخدام الوظائف الإحصائية لا يؤدي إلى تحسين كفاءة العمل فحسب، بل يسمح لنا أيضًا باستخراج معلومات أكثر قيمة من البيانات. سواء كنت فردًا أو شركة، فإن الوظائف الإحصائية تعد أداة لا غنى عنها.
تحقق من التفاصيل
تحقق من التفاصيل
ar
