销售中的A比T数据（销售中的a比t数据怎么算）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于销售中的A比T数据的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、大众1.4t和奥迪1.4t有什么区别？选择哪个比较好？

• 2、excel t检验计算函数

• 3、如何用EXCEL计算一段序列中A+T占整个序列（序列只含有ATGC四种字母）的比例

• 4、如何在excel比较数据 例：A条码数据、B销售数量，C条码数据、D销售数量。

一、大众1.4t和奥迪1.4t有什么区别？选择哪个比较好？

你好，作为一名 汽车 修理工很荣幸能够回答你的问题。以下是我个人的观点。首先呢，大众和奥迪1.4t的 汽车 。他们都是配备的干式双离合。然后的话我下来说一说干式双离合的缺点优点。干式双离合变速箱的散热性能不好，在堵车时离合器片容易过热。

双离合变速箱有两种，一种是干式双离合，另一种是湿式双离合。

干式双离合变速箱的离合器片是没有被浸泡在变速箱油内的，湿式双离合变速箱的离合器片是被浸泡在变速箱油内的。

干式双离合变速箱的离合器片由于没有被浸泡在变速箱油内，所以这种变速箱的离合器片只能依靠风进行散热，所以这种变速箱的散热性能是不好的。

如果在堵车时行驶，那变速箱在1挡与2挡之间来回切换比较频繁，这样是很容易导致干式双离合变速箱的离合器片出现过热现象的。

干式双离合变速箱能承受的扭矩也是比较小的。

湿式双离合变速箱的离合器片是被浸泡在变速箱油内的，这种变速箱的可靠性稳定性好，能承受的扭矩较大，离合器片的散热性能也是非常好的。

但是湿式双离合变速箱的换挡速度是不如干式双离合变速箱快的。

双离合变速箱的结构与手动变速箱差不多，这种变速箱只是比手动变速箱多了一套离合器和一套换挡控制机构。

这种变速箱的换挡速度快，传动效率高。不管是大众还是奥迪还是斯柯达，1.4t的 汽车 都是配备的干式双离合。那么这就是他的缺点。那么接下来我再说它们有什么区别？

发动机完全一样！只是，名称不一样！

另外，发动机虽然一样，但是调校不一样，即使都是奥迪A4，运动版和豪华版的2.0T功率和扭矩也不一样。

总之，两个品牌各型号车中，发动机是一样的，调校（功率、扭矩）是不一样的！

很多人都知道奥迪品牌是大众品牌旗下的豪华车品牌，但是这并不能代表两个 汽车 企业的 汽车 质量就能相同，比如说奥迪A41.4T版本和帕萨特1.4T版本这两款车，虽然都是1.4T150马力发动机，但是仔细对比一下这两款车的差距还真不止这些，如果真正的试驾一下，得出来的结论更加让人明白什么叫一分钱一分货。

这两款车的市场报价相差十万，实际售价也要相差十万以上。虽然说都是1.4T150马力发动机，都属于中型车的定义。帕萨特的大小甚至还要比奥迪A4更大一些，而且帕萨特还有真皮座椅。很多人这时候就要说了，奥迪是四个圈，大众是一个圈，这十万块钱只不过买了三个圈罢了。事实真的这样吗？

首先来看这两款车的悬架配置，奥迪A4前后都采用了五连杆的悬架配置，这个配置在这个级别的车型里面属于非常高的配置，大众帕萨特的配置则是前麦弗逊独立悬架，后多连杆独立悬架，虽然这个悬架配置在这个级别中也属于不错的配置，但是比起奥迪的双多连杆配置，帕萨特的操控性能明显要逊于奥迪一些。

同时奥迪的安全配置也要高于帕萨特，奥迪A4的气囊比帕萨特要多出来前后头部气囊。而且奥迪在 科技 配置上也非常给力，奥迪配备电动天窗、多功能方向盘、方向盘换挡、主副驾驶电动调节、LED日间行车灯、后视镜加热等配置。虽然单单从数据来看这两款车差距不大，但是真正的驾驶感觉1.4T的奥迪A4的驾驶感完全不输于1.8T的帕萨特，更不是1.4T的帕萨特车型所能比的，这主要是因为奥迪车型的造车平台对于车辆的调控性把握的比较好的原因。

经过一上午的几点的分析，然后呢我觉得你还是选奥迪这个价格不一样，配置不一样。价格不一样，享受的服务不一样，所以说买了奥迪你会发现。走向人生巅峰给你不一样的感觉，奥迪我在奥迪。！

大众和奥迪本是一家，只不过奥迪是大众的高端品牌而已，无论是哪家的1.4t发动机，都是代号名为EA211，这本质是一样的，不过还是有点差别的！

我们经常会看到奥迪或者大众的命名方式，奥迪一般是数字+TFSI而大众则是数字+TSI，比如35TFSI 330TSI，看起来好像但是总有些具体差别，今天就和大家说下这些字母所代表具体含义！其实TFSI每个字母都有它独立的含义。T(涡轮增压)F（分层燃烧）S(机械增压)I(缸内直喷)，一句话总结就是具有分层燃烧功能的缸内直喷涡轮机械双增压发动机！

那么大众和奥迪为什么差了一个F呢？F代表的是分层燃烧，不过由于我们国家汽油的油品不行，导致发动机没有办法进行分层燃烧，所以在我们国家销售的1.4T奥迪车其实本质上和大众1.4T没有特别大的区别，不仅如此，连S机械增压都没有。所以说无论是TFSI还是TSI都是TI(涡轮增压+缸内直喷)，一般我们都简称T，尤其是买车的时候，我们都会问你这车带不带T啊，意思就是说是不是涡轮增压的发动机。

但是在国外的话TFSI和TSI差别就大了，像F所代表的燃油分层技术是今后汽油发动机的发现目标和方向，是稀燃技术的一种，通过降低发动机的热损失提高热效率，从而达到增大输出功率和燃油经济性的目的！一句话就是动力提高了油耗减少了！

不过虽然大众和奥迪1.4T发动机大体一致，但是两个车的行驶品质差别还是挺大的。以A3和高尔夫举例，A3在做工设计，底盘质感， 科技 舒适方面领先高尔夫一大截，千万不要以为A3就是换壳的高尔夫。

你看A3上这个精致的镀铬旋钮以及恰到好处的旋转阻尼感只有当你真正操作一下，你才能体会到这种独特的质感（阻尼）这可是高尔夫给不了你的细节！同理大众和斯柯达Q5和卡宴 奥迪Q8和兰博基尼urus也一样!

你好，讨论到大众1.4T和奥迪1.4T这两款发动机，那么我就选两款搭载以上发动机的车型来具体谈谈两款发动机的区别！

首先大众1.4T吧，大众高尔夫为代表车型：该发动机型号为EA211，采用TSI技术，通俗叫法为“缸内直喷增压发动机”

最大马力150P

最大功率110KW

最大扭矩250NM

然后奥迪的1.4T，A3为代表车型：该款发动机型号与大众1.4T同型号，奥迪的1.4T用djs和css区分国五和国六排放，采用TFSI技术，通俗叫法为“涡轮燃油直喷发动机”

最大马力150P

最大功率110KW

最大扭矩250NM

以下具体谈谈两款车型：高尔夫和A3都出自大众MQB平台，两车众多配件共用，这就是在奥迪车上看到有大众标志配件，大众车上看到有奥迪标志配件的体现！

现款A3(2020款）18.92-25.27万的厂商指导价和高尔夫现款（2020款）14.13-23.42万的厂商指导价相比，受两车品牌因素影响，纵然两车平台和发动机动力参数一致，但售价跟保养可以说完全不在同一水平！

从选择角度考虑，同等购车预算选择大众可以上中高配车型，选择奥迪只能中低配车型。个人觉得，家用选高尔夫足以，如注重品牌还是奥迪！鸡头凤尾，可根据自身需要选择！

以上为个人观点，希望能帮到你！

根据这个问题我找两个品牌比较有代表性的1.4T车型进行比较:

奥迪A31.4T发动机和大众高尔夫1.4T都是EA211发动机，但是调校的数据是不同的，区别为：最大扭矩不同、最大马力不同、最大功率不同

1、最大扭矩不同

奥迪A31.4T：最大扭矩(Nm/rpm)250/1750-3000。

高尔夫1.4T：最大扭矩(Nm/rpm)155/3800。

2、最大马力不同

奥迪A31.4T：最大马力(Ps)150。

高尔夫1.4T：最大马力(Ps)110。

3、最大功率不同

奥迪A31.4T：最大功率(kW/rpm)110/5000-6000。

高尔夫1.4T：最大功率(kW/rpm)81/5800。

两个品牌各型号车中，发动机平台都是EA211的，厂家为了体现两个牌子的差距，大众是TSI，而奥迪的是TFSI。但是调教（功率、扭矩）方面是不同的。

大众TSI是缸内直喷涡轮增压发动机，而奥迪的是TFSI缸内分层直喷涡轮增压发动机。奥迪可以做到更省油，做功更直接。

至于怎么选择，呵呵

二、excel t检验计算函数

Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。

相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。

访问数据分析工具 “分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。

方差分析

方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。

方差分析：单因素 此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。

方差分析：包含重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验：

使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。

不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。

是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的 {化肥，温度} 值有影响。

方差分析：无重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。但是，对于此工具，假设每一对值只有一个观察值（例如，在上面的示例中的 {化肥，温度} 值）。使用此工具我们可以应用方差分析的第 1 和 2 步检验：包含重复的双因素情况，但没有足够的数据应用第 3 步的数据。

相关系数

CORREL 和 PEARSON 工作表函数可计算两组不同测量值变量之间的相关系数，条件是当每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。（任何对象的任何丢失的观测值都会引起在分析中忽略该对象。）系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象都有多于两个测量值变量的情况。它可提供输出表和相关矩阵，并显示应用于每种可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。

与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值独立于这两种测量值变量的表示单位。（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，如果重量单位从磅换算成千克，则相关系数的值不改变）。任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间。

可以使用相关分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（相关系数近似于零）。

协方差

“相关”和“协方差”工具可在相同设置下使用，当您对一组个体进行观测而获得了 N 个不同的测量值变量。“相关”和“协方差”工具都可返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

“协方差”工具为每对测量值变量计算工作表函数 COVAR 的值。（当只有两个测量值变量，即 N=2 时，可直接使用函数 COVAR，而不是协方差工具）在协方差工具的输出表中的第 i 行、第 j 列的对角线上的输入值就是第 i 个测量值变量与其自身的协方差；这就是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。

可以使用协方差工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（协方差近似于零）。

描述统计

“描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。

指数平滑

“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数 a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。

注释 0.2 到 0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整 20% 到 30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。

F-检验双样本方差

“F-检验双样本方差”分析工具通过双样本 F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。

例如，您可在一次游泳比赛中对每两个队的时间样本使用 F-检验工具。该工具提供空值假设的检验结果，该假设的内容是：这两个样本来自具有相同方差的分布，而不是方差在基础分布中不相等。

该工具计算 F-统计（或 F-比值）的 F 值。F 值接近于 1 说明基础总体方差是相等的。在输出表中，如果 F < 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平“F 单尾临界值”返回小于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值小于 F 的概率 Alpha。如果 F > 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平，“F 单尾临界值”返回大于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值大于 F 的概率 Alpha。

傅立叶分析

“傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换 (FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。

直方图

“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。

例如，在一个有 20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。出现频率最多的分数即为数据集中的众数。

移动平均

“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。预测值的计算公式如下：

式中：

N 为进行移动平均计算的过去期间的个数

Aj 为期间 j 的实际值

Fj 为期间 j 的预测值

随机数发生器

“随机数发生器”分析工具可用几个分布中的一个产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。

例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。

排位与百分比排位

“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。RANK 不考虑重复值。如果希望考虑重复值，请在使用工作表函数 RANK 的同时，使用帮助文件中所建议的函数 RANK 的修正因素。

回归分析

回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。

例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。可以基于一组已知的成绩统计数据，确定这三个因素分别在运动成绩测试中所占的比重，使用该结果对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。

回归工具使用工作表函数 LINEST。

抽样分析

抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。

例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行取样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。

t-检验

“双样本 t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。这三个工具分别使用不同的假设：样本总体方差相等；样本总体方差不相等；两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。

对于以下所有三个工具，t-统计值 t 被计算并在输出表中显示为“t Stat”。数据决定了 t 是负值还是非负值。假设基于相等的基础总体平均值，如果 t < 0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向负值的概率。如果 t >=0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向正值的概率。“t 单尾临界值”返回截止值，这样，t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为 Alpha。

“P(T <= t) 双尾”返回将被观察的 t-统计的绝对值大于 t 的概率。“P 双尾临界值”返回截止值，这样，被观察的 t-统计的绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为 Alpha。

t-检验：双样本等方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有相同方差的分布，故也称作同方差 t-检验。可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。

t-检验：双样本异方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有不同方差的分布，故也称作异方差 t-检验。如同上面的“等方差”情况，可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。当两个样本中有截然不同的对象时，可使用此检验。当对于每个对象具有唯一一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个样本时，则应使用下面所描述的成对检验。

用于确定统计值 t 的公式如下：

下列公式可用于计算自由度 df。因为计算结果一般不是整数，所以 df 的值被舍入为最接近的整数以便从 t 表中获得临界值。因为有可能为 TTEST 计算出一个带有非整数 df 的值，所以 Excel 工作表函数 TTEST 使用计算出的、未进行舍入的 df 值。由于这些决定自由度（TTEST 函数的结果）的不同方式，此 t-检验工具将与“异方差”情况中不同。

t-检验：成对双样本平均值 当样本中存在自然配对的观察值时（例如，对一个样本组在实验前后进行了两次检验），可以使用此成对检验。此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生 t-检验，以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。此 t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的。

注释 由此工具生成的结果中包含有合并方差，亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值，可以由下面的公式得到：

z-检验

“z-检验：双样本平均值”分析工具可对具有已知方差的平均值进行双样本 z-检验。此工具用于检验两个总体平均值之间存在差异的空值假设，而不是单方或双方的其它假设。如果方差已知，则应该使用工作表函数 ZTEST。

当使用“z-检验”工具时，应该仔细理解输出。当总体平均值之间没有差别时，“P(Z <= z) 单尾”是 P(Z >= ABS(z))，即与 z 观察值沿着相同的方向远离 0 的 z 值的概率。当总体平均值之间没有差异时，“P(Z <= z) 双尾”是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z))，即沿着任何方向（而非与观察到的 z 值的方向一致）远离 0 的 z 值的概率。双尾结果只是单尾结果乘以 2。z-检验工具还可用于当两个总体平均值之间的差异具有特定的非零值的空值假设的情况。

例如，可以使用此检验来确定两种汽车之间的性能差异情况。

三、如何用EXCEL计算一段序列中A+T占整个序列（序列只含有ATGC四种字母）的比例

如果序列在一个单元格内，如A1

在B1输入公式 =(SUMPRODUCT((MID(A1,ROW($1:$99),1)="A")*1)+SUMPRODUCT((MID(A1,ROW($1:$99),1)="T")*1))/LEN(A1)

再将B1的单元格格式设置为百分比即可

如果序列在一列内，如A列，每个字母分在A列的不同的单元格内

B1输入公式

=((countif(A:A,"A")+(countif(A:A,"T"))/counta(A:A)

将B1的单元格格式设置为百分比即可

四、如何在excel比较数据 例：A条码数据、B销售数量，C条码数据、D销售数量。

可以用IF函数，也可以用嵌套函数，具体的你可以单独找我咯。

以上就是关于销售中的A比T数据相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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