对比下图中两个不同的工作簿“工作簿1”和“工作簿2”的差异。
前言零假设显著性检验 (NHST)是检验在零假设下观察到的数据或更极端数据的概率，并假设所有模型假设都是正确的；这记为 P(D|H~0~)。然而，在训练实践中，我们更想知道的是我们数据的实际意义。也就是说，例如我们的干预措施在我们的群体之间造成了多大的差异，重要的是，与我们的数据相适应的数值范围是什么，以及我们估计的精确度。后一个问题使我们能够从运动员样本中推断出更广泛的人群特征。本文的目的正是讨论如何达到这一目标。重要的是，这些可以通过 Microsoft Excel 计算，因此大多数教练都可以使用，本文包括一系列操作示例来讲解实操。
近日《刘强东：没离开过》一文引起了不小的震动，刘强东在面向京东全员的“线下经营理念学习会”上痛斥那些用PPT、新词“欺骗”自己的中高层。
=IFERROR(错误值,屏蔽错误后要显示的结果)
=FLOOR(number, significance)
大数据技术对于部分技术含量比较低的制造企业并不适用。对于这些企业而言，与其跟风强行套用大数据技术的概念，不如从实际生产中出发，先从经典的质量管理、供应链管理等理论中寻找提升效益的方法。辨析数据分析的概念，结合自身实际，选择最有效的工具很关键！