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在PMC生产计划的制定过程中，频繁地需要借助销售数据分析来指导排程决策，此时，“频次分布分析”便成为了一个极为实用的分析手段。该方法的核心目标是描述并概括数据集里数值变量的分布特性，通过将连续的数值数据分割为多个离散的区间（或称为组、桶），继而统计每个区间内数据点的出现频次（频数）及该频数占总数据点数的比例（频率），以此增进我们对数据分布模式的理解。
分析步骤定义区间（分组）：首要任务是设计如何将整个数值范畴均匀分割为若干连续的区间。区间设定可采取等宽度原则（如同样的宽度范围，例如1000-1999，2000-2999等），或是确保各区间数据量大致相等的等频原则。合理选择区间宽度至关重要，过宽可能导致信息丢失，过窄则可能使分析变得繁琐且难以阐释。
执行数据分组：依据已确定的区间划分标准，将原始数据分配至相应的组别内，确保每个数据点根据其数值大小被正确归类。
计算频数与频率：
频数，简单来说，指的是落在每个特定区间内的数据点总数。
频率，则是某一区间频数与所有数据点总数之比，通常以百分比展示，旨在体现该区间数据点的占比及其相对重要性。
案例展示为了更清晰地阐述“频次分布分析”的具体步骤，以下将以一实例图表作为说明。图表中：
B列记录了日期范围，涵盖从2021年8月11日至2021年10月31日的每一天。
C列对应B列日期，标明了各天所属的星期（如周三、周四等）。
D列则根据B列的日期标示了当天的状态，区分工作日、周末或假日。
E列展示了与上述日期相对应的每日销售收入，代表了该工厂在这段时期的明细销售收益。在此基础上，我们将展开深入的销售数据分析工作。
定义区间首先，界定区间步骤如下：在表格右侧的合适位置（H2:I2）添加两列标题分别为“起始数量”和“结束数量”。
接着，在“起始数量”列（H列）的H3到H8单元格中输入各个区间的起始点：
H3:H8 = {0; 1000; 3000; 5000; 8000; 10000}
对于“结束数量”列（I列），在I3单元格中输入公式以确定每个区间的终点，并向下填充至I8：
I3 = IF(H4="", "以上", H4-1)
公式解释：此公式检查下一个单元格（H4）是否为空。如果为空，则表示这是最后一个区间，填入“以上”；如果不为空，则当前区间的结束数量为下一个区间的起始数量减一。
随后，在J列创建区间表述，于J3单元格输入并向下填充至J8：
J3 = TEXTJOIN("-", TRUE, H3, I3)
函数解释：TEXTJOIN函数用于将多个文本项合并成一个字符串，这里用破折号“-”连接起始和结束数量，形成清晰的区间表述，如“0-999”，“1000-2999”等，便于后续分析。
采用公式的主要目的，是为了便于后续灵活调整起始数量的值，从而快速改变统计区间的范围，实现分析过程的动态适应性。
执行数据分组在E列旁边新增一列，并在F2格中输入标题“区间”。接着，运用XLOOKUP函数进行非精确匹配，以完成销售数量的区间分类。在F3单元格中输入以下公式，并向下填充至数据行末（请确保引用的区域保持固定）：
F3=XLOOKUP(E3,$H$3:$H$8,$J$3:$J$8,,-1)
函数解释：
此XLOOKUP公式的作用是从E3单元格中的销售数量出发，在预先设定的区间起始值集合$H$3:$H$8中寻找最接近但不大于该销售数量的值，并返回对应的区间标签$J$3:$J$8。因设置了搜索模式为-1，意味着查找的是小于等于查找键的最大值，也就是下一个较小的项，这样就实现了区间分组的需求。
计算频数与频率通过区间分类后，即可迅速统计各项数据的频数、频率及排名。在K2至M2列，分别添加标题：“频数”、“频率”、“排名”。
接着，应用以下公式进行计算，首先在K3单元格开始输入：
K3 = COUNTIFS(F3:F84, J3:J8)
函数解释：此公式利用COUNTIFS函数统计F3至F84范围内，与J3至J8区间标签相匹配的项数，即计算每个区间的频数。
随后，在L3单元格录入：
L3 = K3/SUM(K3#)
函数解释：这里通过将K3单元格的频数除以所有频数之和（K3#代表K3至数据结尾处所有频数的总和，假设为动态数组结果），计算得到每个区间的频率，展现各区间销售量的相对比例。
最后，在M3单元格中键入：
M3 = RANK(K3, K3#)
函数解释：利用RANK函数，根据K3单元格的频数在K3至数据结尾处所有频数（K3#）中的顺序，给出排名，反映各区间销售量的排序情况。
请注意，上述K3#的表述意在说明其代表K3单元格通过动态数组计算得出的一系列频数结果，例如{2;25;24;15;10;6}，这些数值分别对应于“0-999”至“10000以上”各个销售区间内的销售频数。
扩展分析为了按特定日子分析销售数据，特别是关注“工作日”、“周五”、“主题日”、“周末”和“法定节假日”这些类别下的销售额区间分布，我们首先在O2列标题处输入“日子”，并在O3单元格使用数组公式来提取D3至D84范围内不重复的日子名称：
=UNIQUE(D3:D84)
这一步骤旨在去除重复项，仅保留每个日子的唯一标识，假设结果标记为O3#。
接着，在P2列标题处输入各个销售区间，通过转置J3至J8的区间列表实现，使用公式：
=TRANSPOSE(J3:J8)
这样，销售区间如
{"0-999","1000-2999","3000-4999","5000-7999","8000-9999","10000-以上"}被定义为P2#。
最后，在P3单元格，我们结合日子与销售区间来统计频数，应用公式：
=COUNTIFS(D3:D84, O3#, F3:F84, P2#)
这一公式的作用是计算在给定的日子里（根据O3#指定的日子），各个销售区间（由P2#代表的区间）的频数，从而深入了解不同日子对应的销售数据分布情况。
从下方图表分析可得，销售金额超过10000元的交易显著集中在“法定节假日”期间。而“周五”、“周末”及“主题日”则显示出，5000至7999元这一价格区间的商品销量最为频繁。掌握了这些详实的数据，PMC部门就能够更加灵活地调整生产计划，以更好地匹配销售高峰期的需求节奏，优化资源配置。
最后总结：综上所述，频次分布分析不仅是理解销售数据分布特征的有效途径，也是PMC优化生产计划不可或缺的工具。通过对销售数据的细致分组和统计，我们不仅揭示了不同价格区间的产品销售频次与频率，还深入探讨了特定日子对销售表现的影响，尤其是明确了高价位商品在节假日的热销现象以及中价位商品在周末和特殊日子的稳定需求。这一分析流程不仅增强了数据洞察力，更为决策者提供了有力的数据支持，使得生产计划的调整能够精准对接市场需求波动，避免资源错配，提升整体运营效率和市场响应速度。
因此，频次分布分析的应用实践，实质上搭建了从数据洞察到策略优化的桥梁，展现了数据分析在现代企业管理中的核心价值，尤其强调了动态调整和精准决策的重要性。总之，掌握并有效应用频次分布分析，是提升企业竞争力、实现可持续发展的关键一步。
