1. 用excel预测波动性的数据
1、首先在excel表格中输入增长率的数据，需要根据增长率计算出波动率。
2、然后点击“fx”插入函数，选择stdev函数，并在number1中选择单元格区域。
3、选中区域后可以在单元格内看到选中后的单元格区域。
4、点击回车即可看到已经生成了计算结果，选中数据单元格并点击“数字”选项卡中的“%”符号。
5、设置小数点后两位数据，即可生成百分数形式下的波动率计算结果。
2. excel数据预测趋势
如何使用excel来处理数据进行预测？萊垍頭條
步骤1∶首先我们根据数据来确定因变量和自变量。如下图，促销投入为自变量，销售额为因变量。萊垍頭條
步骤2∶点击菜单的插入----图表，打开图表设置对话框。
步骤3∶在图表设置对话框中，选择“xy散点图”，在子图表类型中选择“散点图。比较成对的数值”类型，点击下一步。如下图。
步骤4∶点击“系列”选项卡，点击添加按钮，在右侧输入表的名字、自变量和因变量(数据位置要精确)。如下图。点击下一步。
步骤5∶选择作为对象插入，如下图所示。
步骤6∶结果如下图。散点图就绘制出来了。
步骤7∶在散点图上随意选择一数据点，点击右键，选择“添加趋势线”，如下图。
步骤8∶设置添加对话框参数，点击类型选项卡，这里我们根据前面观察的线型来选择，这里选择线性。如下图。
步骤9∶设置添加对话框参数，点击选项选项卡，勾选显示公式和用excel做数据预测的如下图
步骤10∶点击确定按钮，结果如下图。这里我们就完成了对数拒的处理和预测，有了公式，我们就可以知道促销投入多少能得到相应多少的回报了。
3. excel数据波动性公式
标准偏差（也称标准离差或均方根差）是反映一组测量数据离散程度的统计指标。是指统计结果在某一个时段内误差上下波动的幅度。是正态分布的重要参数之一。是测量变动的统计测算法。它通常不用作独立的指标而与其它指标配合使用。
标准偏差在误差理论、质量管理、计量型抽样检验等领域中均得到了广泛的应用。因此, 标准偏差的计算十分重要, 它的准确与否对器具的不确定度、测量的不确定度以及所接收产品的质量有重要影响。然而在对标准偏差的计算中, 不少人不论测量次数多少, 均按贝塞尔公式计算。
4. 用excel预测波动性的数据有哪些
方法一：规范化方法 也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。
方法二：正规化方法 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下：
1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；
2.进行标准化处理： zij=（xij－xi）/si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。
5. excel根据数据预测趋势
1.
打开数据表。
2.
制作成图表。
3.
在数据系列上右击，调出设置趋势线格式对话框，点击线性，勾选显示公式，看图表中在趋势线旁多了一个公式。
4.
在趋势预测的前推后输入2个周期，关闭。
6. excel数据波动分析
表二的数据需要引用或者有计算公式是和表一相关的，这样表一变化，表二也会随着改变的
7. 波动较大的数据应该用什么做预测
1、样本相关阵
设 来自正态总体 容量为 的样本，其中每个样本 有 个观测
分别计算两两样本之间的简单相关系数 ，它们构成的矩阵就是：
由于每个变量跟自己的相关系数就是 ，即：
其中， 就是两个变量的简单相关系数。
2、复相关分析
实际分析中，一个变量( )往往要受到多种变量( )的综合影响，
所谓复相关，就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系，
度量复相关程度的指标是复相关系数
多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算，只能通过间接测算
复相关系数的计算：
设因变量 ，自变量为 ，构造一个线性模型为：
对 与 作相关分析，就是对 与 做简单相关分析
记：
为 与 的复相关系数，
为 与 的简单相关系数
的计算公式：
复相关系数常用于多元线性回归分析中，我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度，即复相关，复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度。
假设检验：
与多元回归的方差分析一样，所以我留在下篇文章阐述回归分析与方差分析的时候会继续详细说明
综上：
至于 和 还有 是什么？
就由下篇文章阐述回归分析的时候会详细说明。
TzeSing Kong：线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型zhuanlan.zhihu.com
3、决定系数 （coefficient of determination）
在复相关系数中，根号里面的比值 ，
其实说明了回归平方和与总离差平方和的比值，反应了回归贡献的百分比
把复相关系数两边平方一下就能得到决定系数
决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中，常常用到。
【注意】
是相关性的度量，并不是准确性的度量！！！
依赖于 的波动程度（样本方差），这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响，例如，假设测试集 的方差是 ，如果一个模型的 ， 大致为 ，但是另一个测试集 的方差是 (分母小了， 小了)， 则变为 。变成了模型好坏取决于测试集的波动程度，所以这个十分不靠谱
不明白上面的话，可以再看一个例子，如果我们建立了一个模型预测广州房价，如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大（40万-几千万），因为方差大，所以很可能导致 也比较大（假设 ），但 可能十万，这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。
具体用法，留在回归分析
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