不及格率的计算公式为：不及格人数 ÷ 总人数 × 100%。
以下分点详细说明：
计算不及格人数：
使用 COUNTIF 函数统计不及格的人数。例如，假设不及格分数为低于60分，公式为：=COUNTIF(成绩区域, "<60")。
计算总人数：
使用 COUNT 函数统计总人数。公式为：=COUNT(成绩区域)。
计算不及格率：
将不及格人数除以总人数，再乘以100%。公式为：=COUNTIF(成绩区域, "<60") / COUNT(成绩区域) × 100%。
应用场景：
此公式适用于各类成绩统计、产品合格率分析等需要计算不及格比例的场景。
注意事项：
不及格率的计算公式简单易用，能够快速得出准确的结果，适用于多种统计场景。
Excel计算优秀率只需3步：①用COUNTIF统计优秀人数，②用COUNTA计算总人数，③两者相除后设置百分比格式即可。 关键技巧是灵活定义"优秀"标准 （如分数≥85），并用$锁定区域引用 避免公式错误。 分步操作方法： 设定优秀标准 在辅助单元格（如F1）输入优秀分数线（例如85），或直接在公式中写条件如">=85" 统计优秀人数 输入公式
用表格做计算公式的核心在于利用单元格引用和函数组合实现动态计算，既能提升数据处理的效率，又能确保结果的准确性。 以下是具体方法和应用场景： 基础公式输入 在Excel或Google Sheets中，直接输入=A1+B1 即可对单元格A1和B1的值求和。公式以等号开头，支持加减乘除（+ - * / ）和括号优先级，例如=(A1+B1)*C1 。 常用函数应用
Excel提供了多种用于概率计算的函数，能够高效地解决实际问题。以下为常用概率函数及其功能、使用方法和示例： 一、PROB函数 功能 ：计算特定范围内值介于两个限制之间的概率，或计算等于下限值的概率。使用方法 ： =PROB(x_range, prob_range, [lower_limit], [upper_limit]) 参数：x_range 为数值范围，prob_range
斗牛输赢的概率计算主要基于牌型组合和概率统计，具体可分为以下要点： 一、基础概率计算 牌型概率 有牛的概率 ：70%（牛十及以上） 无牛的概率 ：30% 特殊牌型（如豹子、顺子）概率较低，需单独计算。 具体牌型概率 牛十及以上 ：6.45%（四条10） 牛九/八 ：13.27%（三条10+两张1-9） 牛一到七 ：46.52%（组合数最大） 无牛 ：29.88%。 二
在Excel中计算概率主要依靠概率函数 和基础公式 ，关键操作 包括：①用COUNTIF 统计事件频次；②用FREQUENCY 分组计算分布；③通过BINOM.DIST 等专业函数直接输出结果。以下是具体方法： 基础概率计算 若需计算事件A发生的概率，公式为： =COUNTIF(数据范围,A)/COUNT(数据范围) 例如统计某列中"合格"出现的概率，将"合格"作为条件A即可。
Excel表格中概率计算主要通过以下函数实现，具体方法如下： 一、基础概率计算 组合数计算 使用FACT 函数求阶乘，结合COMBIN 函数计算组合数。例如，计算从10个中选3个的组合数：=COMBIN（10,3） 。 排列数计算 使用PERMUT 函数直接计算排列数，或通过FACT 函数计算后取倒数。例如，计算5选2的排列数：=PERMUT（5,2） 或=1/FACT（5-2） 。 二
IQR（四分位距）是数据分析中识别数据分布离散程度和异常值的核心工具 ，其通过第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）的差值 ，排除极端值干扰 ，精准衡量数据集中趋势 。以下是其核心作用的分点解析： 异常值检测 IQR的1.5倍规则（Q3+1.5×IQR为上界，Q1-1.5×IQR为下界）可快速定位异常值，比标准差更稳健，尤其适用于非正态分布数据。 数据分布描述
Pandas在数据分析中扮演着核心角色，其作用可归纳为以下四点： 数据结构与处理基础 Pandas通过DataFrame 和Series 构建了数据分析的基础单元，支持高效的数据清洗、转换和聚合操作。例如，利用read_csv 读取数据、groupby 进行分组统计，以及drop_duplicates 处理重复值。 数据清洗与预处理 提供丰富的数据清洗功能，如处理缺失值、异常值
在数据分析中，0.3规则 是衡量变量间相关性强弱的阈值，常用于判断两个变量是否具有弱相关关系。这一规则基于相关系数的范围划分，当相关系数在-0.3至0.3之间时，表明两个变量之间相关程度较低，不足以说明它们之间存在显著的关联性。 1. 相关系数与0.3规则的原理 相关系数（通常用字母R表示）用于衡量两组数据之间的线性相关程度。其取值范围为-1到1：-1表示完全负相关； 0表示无相关；
标准差和方差是数据分析中衡量数据离散程度的核心指标 。方差 反映数据与均值的平均平方偏差，标准差 作为方差的平方根，更直观体现数据波动范围。两者共同揭示数据分布的稳定性：值越小说明数据越集中，越大则越分散 ，直接影响统计推断的可靠性。 核心作用分述 量化数据波动性 方差（σ²）通过平方计算避免正负偏差抵消，准确捕捉整体离散趋势；标准差（σ）与原始数据单位一致
瀑布图是数据分析中直观展示数据增减变化的核心工具，尤其擅长呈现财务、销售等场景下的累积效应和关键影响因素 。通过颜**分正负值 、逐步连接数据点 的设计，它能将复杂数据流转化为一目了然的视觉叙事，帮助决策者快速定位核心变量。 瀑布图通过柱状条与连接线的组合，清晰呈现从初始值到最终结果的中间步骤。例如，企业利润分析中，绿色柱子显示收入增长，红色柱子标记成本消耗
箱线图是数据分析中识别数据分布、检测异常值和比较多组数据的核心工具，其通过中位数、四分位数和离散点直观呈现数据的集中趋势、离散程度及偏态特征。 展示数据分布特征 箱线图以箱体（Q1至Q3）和触须（1.5倍IQR范围）清晰划分数据的中间50%和正常范围，中位数位置反映数据对称性。例如，箱体高度大说明数据分散，中位数偏离中心则提示偏态分布。 高效检测异常值 箱线图通过1
