Как нормализовать данные в excel

10 популярных статистических функций в Microsoft Excel

Статистическая обработка данных – это сбор, упорядочивание, обобщение и анализ информации с возможностью определения тенденции и прогноза по изучаемому явлению. В Excel есть огромное количество инструментов, которые помогают проводить исследования в данной области. Последние версии этой программы в плане возможностей практически ничем не уступают специализированным приложениям в области статистики. Главными инструментами для выполнения расчетов и анализа являются функции. Давайте изучим общие особенности работы с ними, а также подробнее остановимся на отдельных наиболее полезных инструментах.

Аргументы для NORM.INV

Чтобы использовать функцию, просто введите в пустую ячейку следующее:

 = NORM.INV (

data-type = “code”>

Аргументы этой функции по порядку:

1. Вероятность – это совокупная доля распределения, соответствующая площади в левой части распределения.
2. Среднее – это было обозначено выше как μ и является центром нашего распределения.
3. Стандартное отклонение – оно было обозначено выше как σ и учитывает разброс нашего распределения.

Просто введите каждый из этих аргументов через запятую, разделяя их. После ввода стандартного отклонения закройте круглые скобки с помощью) и нажмите клавишу ввода. ключ. Результатом в ячейке является значение x , которое соответствует нашей пропорции.

Метод рационализации для логарифмов в общем виде

Общая схема метода рационализации выглядит так:

Пусть есть некоторое логарифмическое неравенство с одинаковыми, но зависящим от \(х\) основаниями:
$$\log_{a(x)}(f(x))>\log_{a(x)}(g(x));$$
Тогда вместо него можно решить равносильное неравенство на ОДЗ:
$$ \begin{cases}
(a(x)-1)(f(x)-g(x))>0, \\
f(x)>0, \\
g(x)>0, \\
a(x)>0, \\
a(x)\neq1.
\end{cases}$$

Если знак меньше:
$$\log_{a(x)}(f(x))0, \\
g(x)>0, \\
a(x)>0, \\
a(x)\neq1.
\end{cases}$$

Обратите внимание, что все преобразования в методе рационализации делаются на ОДЗ. Не забудьте про него, иначе все пойдет не по плану!. Разберем несколько примеров применения метода рационализации в логарифмических неравенствах без полного решения

Просто посмотрим, как делаются равносильные преобразования, дорешивать до конца не будем

Разберем несколько примеров применения метода рационализации в логарифмических неравенствах без полного решения. Просто посмотрим, как делаются равносильные преобразования, дорешивать до конца не будем.

Пример 3

$$\log_{x-4}(x^2-1)>1;$$
Представим в виде, чтобы слева и справа стоял логарифм с основанием \(х-4\):
$$\log_{x-4}(x^2-1)>\log_{x-4}(x-4);$$
Равносильное преобразование:
$$ \begin{cases}
(x-4-1)(x^2-1—(x-4))>0, \\
x^2-1>0, \\
x-4>0, \\
x-4\neq1.
\end{cases}$$
$$ \begin{cases}
(x-5)(x^2-x+3))>0, \\
x^2-1>0, \\
x-4>0, \\
x-4\neq1.
\end{cases}$$

Далее решаем получившуюся систему неравенств. В качестве тренировки, сделайте это сами.

Пример 4

$$\log_{\frac{25-x^2}{16}}\left(\frac{24+2x-x^2}{14}\right)>1.$$
Выглядит страшно, но на самом деле все не так сложно. Первым делом представим единицу справа в виде логарифма с таким же основанием:
$$\log_{\frac{25-x^2}{16}}\left(\frac{24+2x-x^2}{14}\right)>\log_{\frac{25-x^2}{16}}\left(\frac{25-x^2}{16}\right).$$
Теперь воспользуемся рационализацией:
$$ \begin{cases}
\left(\frac{25-x^2}{16}-1\right)\left(\frac{24+2x-x^2}{14}-\frac{25-x^2}{16}\right)>0, \\
\frac{24+2x-x^2}{14}>0, \\
\frac{25-x^2}{16}>0, \\
\frac{25-x^2}{16}\neq1.
\end{cases}$$
В скобках в первом неравенстве все внимательно приводим к общему знаменателю и решаем методом интервалов.

Зачем нормализовать датасет для Data Mining и Machine Learning

Необходимость нормализации выборок данных обусловлена природой используемых алгоритмов и моделей Machine Learning. Исходные значения признаков могут изменяться в очень большом диапазоне и отличаться друг от друга на несколько порядков. Предположим, датасет содержит сведения о концентрации действующего вещества, измеряемой в десятых или сотых долях процентов, и показатели давления в сотнях тысяч атмосфер. Или, например, в одном входном векторе присутствует информация о возрасте и доходе клиента.

Будучи разными по физическому смыслу, данные сильно различаются между собой по абсолютным величинам . Работа аналитических моделей машинного обучения (нейронных сетей, карт Кохонена и т.д.) с такими показателями окажется некорректной: дисбаланс между значениями признаков может вызвать неустойчивость работы модели, ухудшить результаты обучения и замедлить процесс моделирования. В частности, параметрические методы машинного обучения (нейронные сети, растущие деревья) обычно требуют симметричного и унимодального распределения данных. Популярный метод ближайших соседей, часто используемый в задачах классификации и иногда в регрессионном анализе, также чувствителен к диапазону изменений входных переменных .

После нормализации все числовые значения входных признаков будут приведены к одинаковой области их изменения – некоторому узкому диапазону. Это позволит свести их вместе в одной модели Machine Learning и обеспечит корректную работу вычислительных алгоритмов [1.

Нормализованные данные в диапазоне

Практическим приемам Feature Transformation посвящена наша следующая статья, где мы рассказываем, как именно выполняется нормализация данных: формулы, методы и средства. Все эти и другие вопросы Data Preparation рассматриваются в нашем новом курсе обучения для аналитиков Big Data: подготовка данных для Data Mining. Оставайтесь с нами!

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://wiki.loginom.ru/articles/normalization.html
2. http://molbiol.ru/forums/lofiversion/index.php/t460759.html
3. https://btimes.ru/dictionary/normirovanie
4. https://neuronus.com/theory/nn/925-sposoby-normalizatsii-peremennykh.html
5. https://habr.com/ru/company/ods/blog/325422

Как правильно обращаться с выбросами

До сих пор мы видели методы, которые помогут нам найти выбросы в нашем наборе данных. Но что делать, если вы знаете, что есть выбросы.

Вот несколько методов, которые вы можете использовать для обработки выбросов, чтобы ваш анализ данных был правильным.

Удалить выбросы

Самый простой способ удалить выбросы из набора данных — просто удалить их. Таким образом, это не исказит ваш анализ.

Это более жизнеспособное решение, когда у вас большие наборы данных и удаление пары выбросов не повлияет на общий анализ. И, конечно же, перед удалением данных обязательно создайте копию и выясните, что вызывает эти выбросы.

Нормализовать выбросы (отрегулировать значение)

Нормализация выбросов — это то, что я делал, когда работал полный рабочий день. Для всех значений выбросов я бы просто изменил их на значение, немного превышающее максимальное значение в наборе данных.

Это гарантирует, что я не удаляю данные, но в то же время не позволяю им искажать мои данные.

Чтобы дать вам реальный пример, если вы анализируете маржу чистой прибыли компаний, где большинство компаний находится в пределах от -10% до 30%, а есть несколько значений, превышающих 100%, я просто изменит эти выбросы на 30% или 35%.

Итак, вот некоторые из методов, которые вы можете использовать в Excel, чтобы найти выбросы.

После того, как вы определили выбросы, вы можете углубиться в данные и посмотреть, что их вызывает, и в то же время выбрать один из методов обработки этих выбросов (который может удалить их или нормализовать, изменив значение)

Надеюсь, вы нашли этот урок полезным.

Преобразование Лапласа

Для непрерывной и неотрицательной случайной величины роль производящей функции может играть преобразование Лапласа.

Пусть Х – непрерывная, неотрицательная случайная величина с функцией распределения . Тогда

называется преобразованием Лапласа для этого распределения. (Фактически роль величины z в формуле (2.17.1) играет величина . Преимущество такого выбора состоит в том, что .)

Отметим, что  и  Поэтому а и

Производная любого порядка от преобразования Лапласа связана с начальными моментами случайной величины соотношением 

где – так называемая гамма-функция Эйлера, которая при целых положительных a принимает значения

Пример:

Случайная величина X имеет функцию плотности вероятности

(гамма-распределение с параметрами и ). Требуется найти и коэффициент асимметрии

Решение. Соответствующее преобразование Лапласа имеет вид 

(интегрируем по частям)

(первое слагаемое в скобке равно нулю, так как с увеличением убывает быстрее, чем растет )

(интегрируем еще раз по частям)

Вычислим начальные моменты распределения:

поэтому

Далее

Вычислим центральный момент третьего порядка: 

Поэтому

 

Ответ. 

Пример:

Пусть – последовательность независимых неотрицательных одинаково распределенных случайных величин с функцией плотности вероятности И пусть N – неотрицательная целочисленная случайная величина, независящая от величин  и имеющая пуассоновский закон распределения с параметром Для случайной величины требуется найти и

Решение. Производящая функция пуассоновского закона распределения равна 

Преобразование Лапласа показательного распределения равно

Поэтому по формуле (2.17.14) имеем

Так как  а 

то 

Ответ. 

Условная пакетная нормализация

Условная пакетная нормализация (англ. conditional batch normalization,
CBN) — метод, который позволяет «выбирать» параметры пакетной нормализации
( и ) в зависимости от какого-то состояния
сети, например метки класса. Впервые данный метод был представлен для
индивидуальной нормализации в
A Learned Representation for Artistic Style.
Позднее он был использован для пакетной нормализации в
Modulating early visual processing by language.

Зачем нужно делать параметры нормализации зависимостью? На практике было
выяснено , что иногда
нейронные сети, натренированные решать разные задачи из одного класса, имеют
схожие веса и достаточно лишь слегка поменять параметры сжатия и сдвига после
каждого слоя. Таким образом, добавив условную нормализацию, мы научимся решать
сразу несколько задач используя одну сеть.

Описание метода

Самая важная часть метода — выбрать для входа параметры
и . Возможные способы сделать это описаны
ниже. Единожды параметры выбраны, формула не отличается от приведённой в
параграфе c :

.

Выбор параметров нормализации

Есть несколько способов выбрать параметры. Самой простой из них — разделить
предметную область на частей. Для каждого слоя надо добавить
соответствующие параметры и
настраивать их вместе с остальными параметрами модели. Когда мы тренируем на
данных из -ой части, мы явно указываем, что в формуле
. Когда мы хотим осуществить предсказание, мы снова явно указываем
желаемый и в вычислениях используются соответствующие параметры.

В применении к переносу стиля

Рисунок . Перенесения стиля с картины Клода Моне «Рыбацкие лодки» (слева) на изображение человека (справа) .

Популярной задачей является отрисовка данного изображения в стиле какой-то заданной картины, как на Рисунке . Эта задача называется «перенос стиля«. Одно из популярных и достаточно быстрых решений этой задачи использует простые нейронные сети . Это решение имеет недостаток: каждая сеть может переносить лишь один стиль. Если мы хотим научиться переносить стилей, то надо обучать различных сетей. Однако лишь небольшое количество параметров этих сетей отвечает за индивидуальные особенности стиля. Хотелось бы уметь переиспользовать остальные параметры.

Добавление условности

Такой подход имеет много преимуществ по сравнению с наивным:

• Это быстрее.
• Это требует меньше памяти.
• Легче добавить новый стиль: достаточно взять текущие веса, добавить новые параметры сжатия и сдвига и дообучить. Веса, скорее всего, уже были близки к оптимальным и дообучение не будет долгим.

Когда использовать условную нормализацию?

Во-первых, на условную нормализацию стоит обратить внимание, если вы
настраиваете много сетей, решающих похожие задачи. Возможно, в этом случае вы
можете использовать одну сеть с условными параметрами нормализации, зависящими
от конкретной задачи

Например, при переносе стилей вместо сетей вы
настраиваете одну сеть с наборами параметров нормализации.

Во-вторых, если вы подозреваете, что информация о структуре входных векторов
имеет значение для выхода. Например, имеет смысл «слить» лингвистическую
информацию и характеристики изображения для задачи ответа на визуальные вопросы
(англ. Visual Question Answering, VQA).

Стандартное нормальное распределение

Нормальное распределение зависит от параметров средней и дисперсии, из-за чего плохо видны его свойства. Хорошо бы иметь некоторый эталон распределения, не зависящий от масштаба данных. И он существует. Называется стандартным нормальным распределением. На самом деле это обычное нормальное нормальное распределение, только с параметрами математического ожидания 0, а дисперсией – 1, кратко записывается N(0, 1).

Любое нормальное распределение легко превращается в стандартное путем нормирования:

где z – новая переменная, которая используется вместо m – математическое ожидание;σ – стандартное отклонение.

Для выборочных данных берутся оценки:

Среднее арифметическое и дисперсия новой переменной z теперь также равны 0 и 1 соответственно. В этом легко убедиться с помощью элементарных алгебраических преобразований.

В литературе встречается название z-оценка. Это оно самое – нормированные данные. Z-оценку можно напрямую сравнивать с теоретическими вероятностями, т.к. ее масштаб совпадает с эталоном.

Посмотрим теперь, как выглядит плотность стандартного нормального распределения (для z-оценок). Напомню, что функция Гаусса имеет вид:

Подставим вместо (x-m)/σ букву z, а вместо σ – единицу, получим функцию плотности стандартного нормального распределения:

График плотности:

Центр, как и ожидалось, находится в точке 0. В этой же точке функция Гаусса достигает своего максимума, что соответствует принятию случайной величиной своего среднего значения (т.е. x-m=0). Плотность в этой точке равна 0,3989, что можно посчитать даже в уме, т.к. e=1 и остается рассчитать только соотношение 1 на корень из 2 пи.

Таким образом, по графику хорошо видно, что значения, имеющие маленькие отклонения от средней, выпадают чаще других, а те, которые сильно отдалены от центра, встречаются значительно реже. Шкала оси абсцисс измеряется в стандартных отклонениях, что позволяет отвязаться от единиц измерения и получить универсальную структуру нормального распределения. Кривая Гаусса для нормированных данных отлично демонстрирует и другие свойства нормального распределения. Например, что оно является симметричным относительно оси ординат. В пределах ±1σ от средней арифметической сконцентрирована большая часть всех значений (прикидываем пока на глазок). В пределах ±2σ находятся большинство данных. В пределах ±3σ находятся почти все данные. Последнее свойство широко известно под названием правило трех сигм для нормального распределения.

Функция стандартного нормального распределения позволяет рассчитывать вероятности.

Понятное дело, вручную никто не считает. Все подсчитано и размещено в специальных таблицах, которые есть в конце любого учебника по статистике.

Как работает стандартное отклонение в Excel

Добрый день!

В статье я решил рассмотреть, как работает стандартное отклонение в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОН. Я просто очень давно не описывал и не комментировал статистические функции, а еще просто потому что это очень полезная функция для тех, кто изучает высшую математику.

А оказать помощь студентам – это святое, по себе знаю, как трудно она осваивается.

В реальности функции стандартных отклонений можно использовать для определения стабильности продаваемой продукции, создания цены, корректировки или формирования ассортимента, ну и других не менее полезных анализов ваших продаж.

В Excel используются несколько вариантов этой функции отклонения:

• Функция СТАНДОТКЛОНА – вычисляется отклонение по выборке текстовых и логических значений. При этом ложные логические и текстовые значения формула приравнивает к 0, а 1 будут равняться только истинные логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОН.В – производит оценку стандартного отклонения по выборке, при этом текстовые и логические значения игнорирует;
• Функция СТАНДОТКЛОН.Г – делает оценку отклонения по некой генеральной совокупности и как в предыдущей функции игнорируются текстовые и логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОНПА – также вычисляет по генеральной совокупности стандартное отклонение, но с учетом текстовых и логических значений. Равняться 1 будут только истинные логические значения, а ложные логические и текстовые значения будут приравнены к 0.

Математическая теория

Для начала немножко о теории, как математическим языком можно описать функцию стандартного отклонения для применения ее в Excel, для анализа, к примеру, данных статистики продаж, но об этом дальше. Предупреждаю сразу, буду писать очень много непонятных слов… )))), если что ниже по тексту смотрите сразу практическое применение в программе.

Что же собственно делает стандартное отклонение? Оно производит оценку среднеквадратического отклонения случайной величины Х относительно её математического ожидания на основе несмещённой оценки её дисперсии. Согласитесь, звучит запутанно, но я думаю учащиеся поймут о чём собственно идет речь!

Теперь можно дать определение и стандартному отклонению – это анализ среднеквадратического отклонения случайной величины Х сравнительно её математической перспективы на основе несмещённой оценки её дисперсии. Формула записывается так:      Отмечу, что все две оценки предоставляются смещёнными. При общих случаях построить несмещённую оценку не является возможным. Но оценка на основе оценки несмещённой дисперсии будет состоятельной.

Практическое воплощение в Excel

Ну а теперь отойдём от скучной теории и на практике посмотрим, как работает функция СТАНДОТКЛОН. Я не буду рассматривать все вариации функции стандартного отклонения в Excel, достаточно и одной, но в примерах. А для примера рассмотрим, как определяется статистика стабильности продаж.

Для начала посмотрите на орфографию функции, а она как вы видите, очень проста:

=СТАНДОТКЛОН.Г(_число1_;_число2_; ….), где:

Число1, число2, … — являют собой генеральную совокупность значений и имеют только числовые значения или же ссылки на них. Формула поддерживает до 255 числовых значений.

Теперь создадим файл примера и на его основе рассмотрим работу этой функции.

Так как для проведения аналитических вычислений необходимо использовать не меньше трёх значений, как в принципе в любом статистическом анализе, то и я взял условно 3 периода, это может быть год, квартал, месяц или неделя. В моем случае – месяц.

Для наибольшей достоверности рекомендую брать как можно большое количество периодов, но никак не менее трёх. Все данные в таблице очень простые для наглядности работы и функциональности формулы.

Для начала нам необходимо посчитать среднее значение по месяцам. Будем использовать для этого функцию СРЗНАЧ и получится формула: =СРЗНАЧ(C4:E4).       Теперь собственно мы и можем найти стандартное отклонение с помощью функции СТАНДОТКЛОН.Г в значении которой нужно проставить продажи товара каждого периода.

Получится формула следующего вида: =СТАНДОТКЛОН.Г(C4;D4;E4).      Ну вот и сделана половина дел. Следующим шагом мы формируем «Вариацию», это получается делением на среднее значение, стандартного отклонения и результат переводим в проценты.

Получаем такую таблицу:        Ну вот основные расчёты окончены, осталось разобраться как идут продажи стабильно или нет. Возьмем как условие что отклонения в 10% это считается стабильно, от 10 до 25% это небольшие отклонения, а вот всё что выше 25% это уже не стабильно.

Для получения результата по условиям воспользуемся логической функцией ЕСЛИ и для получения результата напишем формулу:

=ЕСЛИ(H4

МЕДИАНА()

Статистическая функция МЕДИАНА возвращает медиану из заданного массива числовых данных. Медианой называют число, которое является серединой числового множества. Если в списке нечетное количество значений, то функция возвращает то, что находится ровно по середине. Если же количество значений четное, то функция возвращает среднее для двух чисел.

Например, на рисунке ниже формула возвращает медиану для списка, состоящего из 14 чисел.

Если отсортировать значения в порядке возрастания, то все становится на много понятней:

Возвращает наиболее часто встречающееся значение в массиве числовых данных.

Если отсортировать числа в порядке возрастания, то все становится гораздо понятней:

Статистическая функция МОДА на данный момент устарела, точнее, устарела ее форма записи. Вместо нее теперь используется функция МОДА.ОДН. Форма записи МОДА также поддерживается в Excel для совместимости.

Как известно, категория Статистические в Excel содержит более 100 самых разноплановых функций. Но, как показывает практика, львиная доля этих функций практически не применяется, а особенно начинающими пользователями. В этом уроке мы постарались познакомить Вас только с самыми популярными статистическими функциями Excel, которые Вы рано или поздно сможете применить на практике. Надеюсь, что данный урок был для Вас полезен. Удачи Вам и успехов в изучении Excel.

голоса

Рейтинг статьи

Как узнать свой размер одежды

Итак, что нужно сделать, что бы узнать свои размеры? Для мужчины основными мерками одежды являются:

• Рост.
• Обхват шеи.
• Обхват груди.
• Обхват талии.
• Обхват бедер.
• Длина рукава.
• Длина наружного шва брюк.
• Длина внутреннего шва брюк.

Если вы выбираете верхнюю одежду, такую, например, как рубашки или пиджаки, или джемперы, то основными промерами станут обхват груди и рост. Для рубашек еще важен обхват шеи. Джинсы измеряются по охвату талии и бедер. Поскольку в магазинах чаще всего встречается так называемая международная система мер, то необходимо представлять что это такое, и как она сообразуется с нашей привычной.

Ниже в таблице показано такое соответствие:

Так, например, если брать, скажем 44 размер, который соответствует XXS в международной классификации, то измеряемые данные будут выглядеть следующим образом:

• Обхват груди — 88 см;
• Обхват талии — 70 см;
• Обхват бедер — 92 см;
• Длина рукава — 59 см.

Таким образом, измерив все необходимые показатели, мы получим размеры одежды. В таблице приведены показатели в российской маркировке.

Снимаем мерки

(1) Обхват шеи: Сантиметр должен обернуть шею у основания – там, где она соединяется с плечом. Лента проходит параллельно полу, должна плотно прилегать к коже, но не сдавливать горло. В передней части шеи она будет проходить под кадыком.

(2) Обхват груди: Дыхание ровное, без глубоких вдохов и выдохов. Сантиметровая лента обхватывает грудь по самым выпуклым частям впереди, под подмышечными впадинами сбоку и по выступающим частям лопаток сзади. Положение ленты при этом измерении будет не строго горизонтальным, так как со стороны спины она должна быть приподнята. Поэтому лучше, если вам кто-то поможет с этим замером. Внимательно следите, чтобы лента не перекручивалась, не провисала и плотно прилегала к коже.(3) Обхват талии: Талия замеряется на той высоте, на которой у вас обычно располагается ремень брюк. Измерительная лента опоясывает талию строго горизонтально, плотно прилегая по всей длине. Учтите, что длина ног будет измеряться именно от этой высоты – высоты расположения вашего ремня (талии). Если есть сомнения, где именно будет проходить пояс изделия, то замеряйте талию на уровне пупка.(4) Обхват бедер: Сантиметровая лента обхватывает тело по самым выступающим точкам бедер и ягодиц. При стандартном телосложении измерительная лента должна обхватывать тело горизонтально. Однако если строение тела таково, что живот сильно опускается в зону бедер, то спереди сантиметр следует проводить под животом.

(5) Длина ноги по внутреннему (шаговому) шву: Старайтесь не наклоняться вперед или назад. Следите, чтобы ноги не сгибались в коленях. Замер делается  по внутренней стороне ноги от паха (непосредственно под лобковой костью) до пола.  Здесь также желательна помощь со стороны, потому что самостоятельно снять эту мерку затруднительно.Длина ноги по внешнему шву (боковая длина брюк): Замер производится вдоль боковой стороны ноги от линии талии до пола (без обуви), прижимая сантиметр к ноге. Чтобы измерить этот параметр правильно, лучше обратиться к кому-то за помощью.(6) Длина рукава: Измеряется с участием помощника. Рука должна быть чуть согнута в локте. Нулевая отметка сантиметра фиксируется на конце плеча (точке, где плечевой шов одежды соединяется с рукавом).  От плеча лента тянется по внешней стороне предплечья через локоть (на локте также нужно ее придерживать) до запястья.(7) Ширина плеч — Конец плеча легко прощупывается: это крайняя неподвижная косточка плеча, очевидная, если двигать рукой вверх и вниз. На одежде в этой точке шов плеча соединяется с рукавом. Соответственно, ширина плеч — это расстояние от одного до другого конца плеч. Ширина плеч измеряется со стороны спины, поэтому проводится с участием помощника. Сантиметровая лента располагается параллельно полу.

Подбор параметра

Каждый раз при использовании формулы или функции в Excel Вы собираете исходные значения вместе, чтобы получить результат. Подбор параметра работает наоборот. Он позволяет, опираясь на конечный результат, вычислить исходное значение, которое даст такой результат. Далее мы приведем несколько примеров, чтобы показать, как работает Подбор параметра.

Как использовать Подбор параметра (пример 1):

Представьте, что Вы поступаете в определенное учебное заведение. На данный момент Вами набрано 65 баллов, а необходимо минимум 70 баллов, чтобы пройти отбор. К счастью, есть последнее задание, которое способно повысить количество Ваших баллов. В данной ситуации можно воспользоваться Подбором параметра, чтобы выяснить, какой балл необходимо получить за последнее задание, чтобы поступить в учебное заведение.

На изображении ниже видно, что Ваши баллы за первые два задания (тест и письменная работа) составляют 58, 70, 72 и 60. Несмотря на то, что мы не знаем, каким будет балл за последнее задание (тестирование 3), мы можем написать формулу, которая вычислит средний балл сразу за все задания. Все, что нам необходимо, это вычислить среднее арифметическое для всех пяти оценок. Для этого введите выражение =СРЗНАЧ(B2:B6) в ячейку B7. После того как Вы примените Подбор параметра к решению этой задачи, в ячейке B6 отобразится минимальный балл, который необходимо получить, чтобы поступить в учебное заведение.

1. Выберите ячейку, значение которой необходимо получить. Каждый раз при использовании инструмента Подбор параметра, Вам необходимо выбирать ячейку, которая уже содержит формулу или функцию. В нашем случае мы выберем ячейку B7, поскольку она содержит формулу =СРЗНАЧ(B2:B6).
2. На вкладке Данные выберите команду Анализ «что если», а затем в выпадающем меню нажмите Подбор параметра.
3. Появится диалоговое окно с тремя полями:
   • Установить в ячейке — ячейка, которая содержит требуемый результат. В нашем случае это ячейка B7 и мы уже выделили ее.
   • Значение — требуемый результат, т.е. результат, который должен получиться в ячейке B7. В нашем примере мы введем 70, поскольку нужно набрать минимум 70 баллов, чтобы поступить.
   • Изменяя значение ячейки — ячейка, куда Excel выведет результат. В нашем случае мы выберем ячейку B6, поскольку хотим узнать оценку, которую требуется получить на последнем задании.
4. Выполнив все шаги, нажмите ОК.
5. Excel вычислит результат и в диалоговом окне Результат подбора параметра сообщит решение, если оно есть. Нажмите ОК.
6. Результат появится в указанной ячейке. В нашем примере Подбор параметра установил, что требуется получить минимум 90 баллов за последнее задание, чтобы пройти дальше.

Как использовать Подбор параметра (пример 2):

Давайте представим, что Вы планируете событие и хотите пригласить такое количество гостей, чтобы не превысить бюджет в $500. Можно воспользоваться Подбором параметра, чтобы вычислить число гостей, которое можно пригласить. В следующем примере ячейка B4 содержит формулу =B1+B2*B3, которая суммирует общую стоимость аренды помещения и стоимость приема всех гостей (цена за 1 гостя умножается на их количество).

1. Выделите ячейку, значение которой необходимо изменить. В нашем случае мы выделим ячейку B4.
2. На вкладке Данные выберите команду Анализ «что если», а затем в выпадающем меню нажмите Подбор параметра.
3. Появится диалоговое окно с тремя полями:
   • Установить в ячейке — ячейка, которая содержит требуемый результат. В нашем примере ячейка B4 уже выделена.
   • Значение — требуемый результат. Мы введем 500, поскольку допустимо потратить $500.
   • Изменяя значение ячейки — ячейка, куда Excel выведет результат. Мы выделим ячейку B3, поскольку требуется вычислить количество гостей, которое можно пригласить, не превысив бюджет в $500.
4. Выполнив все пункты, нажмите ОК.
5. Диалоговое окно Результат подбора параметра сообщит, удалось ли найти решение. Нажмите OK.
6. Результат появится в указанной ячейке. В нашем случае Подбор параметра вычислил результат 18,62. Поскольку мы считаем количество гостей, то наш окончательный ответ должен быть целым числом. Мы можем округлить результат в большую или меньшую сторону. Округлив количество гостей в большую сторону, мы превысим заданный бюджет, значит, остановимся на 18-ти гостях.

Как видно из предыдущего примера, бывают ситуации, которые требуют целое число в качестве результата. Если Подбор параметра выдает десятичное значение, необходимо округлить его в большую или меньшую сторону в зависимости от ситуации.

Важность функций

Абстракция

Человек бежит, машина едет, корабль плывёт, а самолёт летит. Всё это — объекты реального мира, которые выполняют однотипные действия. В данном случае, они перемещаются во времени и пространстве. Мы можем абстрагироваться от их природы, и рассматривать эти объекты с точки зрения того, какое расстояние они преодолели, и сколько времени на это ушло.

Мы можем написать функцию, которая вычисляет скорость в каждом конкретном случае

Нам не важно, кто совершает движение: и для человека и для самолёта средняя скорость будет рассчитываться одинаково

Это простой пример и простая функция, но абстракции могут быть куда более сложными. И именно тогда раскрывается настоящая сила функций. Вместо того чтобы решать задачу для каждого конкретного случая, проще написать функцию, которая находит решение для целого ряда однотипных, в рамках применяемой абстракции, объектов. В случае сложных и длинных вычислений, это повлечёт за собой значительное сокращение объёмов кода, а значит и времени на его написание.

Возможность повторного использования

Функции были созданы ради возможности их многократного применения. Код без функций превратился бы в огромное нечитаемое полотно, на порядки превышающее по длине аналогичную программу с их использованием.

Например, при работе с массивами чисел, вам нужно часто их сортировать. Вместо того чтобы реализовать простой алгоритм сортировки (или использовать встроенную функцию), вам пришлось бы каждый раз перепечатывать тело этой или похожей функции:

Всего 10 таких сортировок, и привет, лишние 50 строк кода.

Модульность

Разбитие больших и сложных процессов на простые составляющие — важная часть, как кодинга, так и реальной жизни. В повседневности мы занимаемся этим неосознанно. Когда убираемся в квартире, мы пылесосим, моем полы и окна, очищаем поверхности от пыли и наводим блеск на всё блестящее. Всё это — составляющие одного большого процесса под названием «уборка», но каждую из них также можно разбить на более простые подпроцессы.

В программировании модульность строится на использовании функций. Для каждой подзадачи — своя функция. Такая компоновка в разы улучшает читабельность кода и уменьшает сложность его дальнейшей поддержки.

Допустим, мы работаем с базой данных. Нам нужна программа, которая считывает значения из базы, обрабатывает их, выводит результат на экран, а затем записывает его обратно в базу.

Без применения модульности получится сплошная последовательность инструкций:

Но если вынести каждую операцию в отдельную функцию, то текст главной программы получится маленьким и аккуратным.

Это и называется модульностью.

Пространство имен

Концепция пространства имён расширяет понятие модульности. Однако цель — не облегчить читаемость, а избежать конфликтов в названиях переменных.

Пример из жизни: в ВУЗе учатся два человека с совпадающими ФИО. Их нужно как-то различать. Если сделать пространствами имён группы этих студентов, то проблема будет решена. В рамках своей группы ФИО этих студентов будут уникальными.

Расчет процента вероятности с помощью нормализации в Excel

Пример 2. Данные о прочности изделий из исследуемой партии приведены в таблице Excel. Определить вероятность того, что потребитель купит партию изделий, прочность которых будет равна 20 Мпа или превысит это значение.

Вид таблицы данных:

Для нахождения вероятности используем следующую формулу:

С помощью функции НОРМ.СТ.РАСП определяем вероятность того, что прочность изделий из партии не будет соответствовать условию (больше 20Мпа). Поэтому искомое значение получаем в виде разности 1 и найденной вероятности. Для определения среднего значения и стандартного отклонений для исследуемого ряда используем функции СРЗНАЧ и СТАНДОТКЛОН.В соответственно.

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.