作为数据分析师，以下是十个重要的公式：
1. 平均值：计算数据集的总和除以观测数量，用于衡量数据的集中趋势。
2. 标准差：衡量数据的离散程度，计算方法是每个数据点与平均值的差的平方的平均值的平方根。
3. 相关系数：衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1。
4. 回归方程：用于预测一个变量与其他变量之间的关系，通过最小化预测值与实际观测值之间的差异。
5. 百分位数：将数据按大小排序后，确定某个特定百分比处的值，用于了解数据的分布情况。
6. 假设检验：用于确定两个样本之间是否存在显著差异，通过计算统计量和p值来进行判断。
7. 方差分析：用于比较三个或更多组之间的均值是否存在显著差异。
8. 时间序列分析：用于分析时间上的趋势和季节性变化，包括平稳性检验、自相关和移动平均等方法。
9. 熵：衡量信息的不确定性，用于评估数据集的复杂性和随机性。
10. 聚类分析：将数据分成不同的组，使组内的数据相似度最大化，组间的相似度最小化，用于发现数据的隐藏模式和结构。
COUNT 计算包含数字的单元格以及参数列表中数字的个数
COUNTA 计算区域中不为空的单元格的个数
COUNTIF 计算区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
COUNTIFS 多条件计算区域中满足条件的数据的个数
AVERAGE 返回参数的平均值
SUM+COUNTIF返回不为0的数值的平均值
RANK 返回某个数值在区域中的排名
MAX 返回数据中的最大值
MIN 返回数据中的最小值
