一、基础统计公式

首先，均值（Mean）和标准差（Standard Deviation）是最常用的基础公式：

- 均值 = 总和 ÷ 数据个数

- 标准差 = √[Σ(x_i - μ)² ÷ N]

这两个公式能帮助我们快速了解数据分布情况，是后续分析的前提条件。💡

二、概率与分布

接着，正态分布（Normal Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）是概率论中的核心

- 正态分布公式：f(x) = (1 / √(2πσ²)) × e^(-(x-μ)² / 2σ²)

- 泊松分布公式：P(X=k) = λᵏ × e^(-λ) ÷ k!

这些公式广泛应用于预测事件发生的可能性，如用户点击率或商品销量等场景。🎯

三、回归分析

最后，线性回归（Linear Regression）是预测模型的核心：

- y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₙxₙ

通过拟合数据点，我们可以找到变量间的潜在关系，从而做出更精准的判断。🔍

数据分析的世界充满魅力，期待更多实用公式的探索！🎉