在进行资料分析时，掌握一些基本的公式能够帮助我们更高效地处理数据，从而得出准确的结论。以下是一些常用的资料分析公式，它们在统计学和数据分析中扮演着重要角色。

1. 平均数（Mean）：计算一组数据的平均值，公式为 \(\frac{\sum x_i}{n}\)，其中 \(x_i\) 表示每个数据点，\(n\) 是数据点总数。平均数是了解数据集中趋势的一个重要指标。

2. 中位数（Median）：将一组数据从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据点总数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。中位数可以帮助我们理解数据的中心位置，不受极端值的影响。

3. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据分布的离散程度，公式为 \(\sqrt{\frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n}}\)，其中 \(\bar{x}\) 是平均数。标准差越大，说明数据间的差异越大。

4. 相关系数（Correlation Coefficient）：衡量两组变量之间的线性关系强度，范围从-1到1。正相关表示两变量同向变化，负相关则相反。常用皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient），公式较为复杂，但软件工具可以方便地计算。

掌握这些公式，能够帮助我们在日常工作中更好地分析数据，做出更加科学合理的决策。