1. FORECAST函数：线性预测

• 优点：根据已知数据进行线性预测，适合趋势预测。
• 公式：=FORECAST(新值, 已知的y值, 已知的x值)
• 应用场景：销售预测、收入预测。

2. TREND函数：趋势分析

• 优点：根据数据趋势预测未来值，适用于连续性数据。
• 公式：=TREND(已知的y值, 已知的x值, 新的x值)
• 应用场景：季度或年度增长预测。

3. GROWTH函数：指数增长预测

• 优点：通过指数回归预测增长率。
• 公式：=GROWTH(已知的y值, 已知的x值, 新的x值)
• 应用场景：收入或人口增长预测。

4. AVERAGE函数：求平均值

• 优点：快速计算平均值，适合数据聚合和趋势判断。
• 公式：=AVERAGE(数据范围)
• 应用场景：计算年度或季度平均销售额。

5. STDEV.P函数：标准差

• 优点：评估数据波动性，适合风险评估。
• 公式：=STDEV.P(数据范围)
• 应用场景：用于金融市场或销售预测中的风险测量。

6. CORREL函数：相关系数

• 优点：衡量两个数据集的相关性，判断影响因素。
• 公式：=CORREL(数据范围1, 数据范围2)
• 应用场景：分析销售和广告支出的关系。

7. LINEST函数：线性回归

• 优点：通过线性回归分析数据，获得回归方程参数。
• 公式：=LINEST(已知的y值, 已知的x值)
• 应用场景：销售和时间等变量之间的关系预测。

8. RSQ函数：判定系数

• 优点：评估回归模型的拟合度，适合模型有效性判断。
• 公式：=RSQ(数据范围1, 数据范围2)
• 应用场景：判定模型预测的精度。

9. LOGEST函数：指数回归

• 优点：适用于快速增长数据的预测，如人口或收入。
• 公式：=LOGEST(已知的y值, 已知的x值)
• 应用场景：快速增长型企业的预测。

10. MEDIAN函数：中位数

• 优点：提供数据的中间值，有助于剔除极值影响。
• 公式：=MEDIAN(数据范围)
• 应用场景：处理分布不均的数据，如收入数据。

11. VAR.P函数：总体方差

• 优点：衡量数据的整体离散度，评估数据波动性。
• 公式：=VAR.P(数据范围)
• 应用场景：市场分析和波动性评估。

12. SLOPE函数：斜率计算

• 优点：计算线性回归线的斜率，用于分析变量关系。
• 公式：=SLOPE(已知的y值, 已知的x值)
• 应用场景：用于市场趋势和增长分析。

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