大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。

现常用的数据处理软件有SAS 、SPSS 、EXCEL 、MATLAB、Origin、Minitab、1stOpt等，各软件侧重点不同，对于不同需求优劣不一。

作为一名科研人员，不仅需要拥有过硬的实验技能，还需具备超强的数据处理能力，否则你只是一名操作工，可以随意被替代的工人。

当然了，今天和大家分享的只是数据处理最基本、最简单的操作，不过呢，这项技能的掌握会大大提高工作效率，使自己在校园及社会具备较大的竞争优势。

下面进入正题：

很多用户在使用Excel计算一组数据的常用统计量，如：平均数、标准差、变异系数。通常需要借助于函数公式，

标准差的函数是:Stdev；平均数的函数是:Average；变异系数函数是:标准差/均值。事实上这种方法并不复杂，操作简单、快速计算，但一旦需要计算很多个统计量时，就会耗费很长时间。我今天介绍的方法仅仅只需要一步即可计算多个统计量，不过这种方法也有一定的弊端，后面举例子就可以看出来。

方法如下：

①打开Excel＞菜单栏 文件＞选项＞加载项＞分析工具库＞转到（G）＞分析数据库 打钩＞确定（Excel数据菜单栏中原先未加载数据分析功能，需通过这一步进行加载，后续无需再加载）

②数据菜单栏＞数据分析＞描述统计＞确定＞选择数据 输入区域＞汇总统计（S）打钩＞确定

分析结果会输出在新工作表，统计量包括：平均数、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、峰度、偏度、区域、最小值、最大值、求和、观测值。（数据统计量具有局限性、弊端）

举一个大家最熟悉不过的例子，全班同学身高分别为：168、170、167、159、172、176、169、180、179、175、173、164、174、163、178、179、176、171，使用今天介绍的方法计算平均数、标准差、最大值等统计量。