Excel提供数据分析工具，所以可以很容易的生成对一组数据的描述统计

生成的结果就是这组数据的描述统计

我们来看看这些结果的含义：

一、最常用的描述统计指标：

1、平均：假如这是19个销售顾问的年度销售数据，在描述分析时我们会说：平均销量是273台。

2、求和：这些销售顾问的销量之和，我们会说：本年度共销售5188台。

3、最小值：销量最低的销售顾问是1号，116台。

4、最大值：销量最高的销售顾问是19号，490台。

二、不是很常用的统计指标：

5、中数：也叫中位数，把数据顺序排列，取得最中间的数，偶数娶两个中间数和的一半，这个数在实际工作中可能没有太大的实际意义，只能说排名最中间的销量是268台。

6、众数：就是这组数中重复次数最多的那个数值，我们会说有很多销售顾问的销量是240台（其实只有两个）。

7、区域：也叫区间，或者全距，是两个极值的差（最大值-最小值），这个值体现了这组数据的离散程度，全距越大，销售顾问的销售能力差距越大，数据的离散程度越大，我们会说最优秀的销售顾问与最差的销售顾问相差374台。

8、观测数：或者叫样本量，我们有19个销售顾问参与评估。

9、最大（2）、最小（2），这两个值是可选的，意思是可以求第二大、第三大或第二小、第三小的值。

三、专业的统计指标：

10、方差(Variance)：

方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。

方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。

11、标准差 (Standard Deviation)，也称均方差（Mean square error）：

标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

我们可以用标准差来比较两个销售团队的销售情况，平均值接近的情况下，标准差越小的，销售顾问之间的销售能力越接近，反之，销售能力差距越大。

12、标准误差（Standard error），也称均方根误差（Root mean squared error）：

标准误是标准差的1／，标准误一般用表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。

标准误一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计 。

13、峰度、偏度：是这组数据频数分布图形的形态指标

14、置信度： 置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。

注：专业指标，我参考的智库百科的词条。

所有的这些指标在Excel中都可以很容的单独计算出来：

Excel提供了丰富的数据统计函数。