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学会Java快速统计：轻松掌握近七天数据计算技巧

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在现代社会，数据无处不在，而如何快速有效地处理这些数据，对于提高工作效率和决策质量至关重要。Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言，其强大的数据处理能力使其成为数据统计的得力工具。本文将带您轻松掌握使用Java进行近七天数据统计的技巧。

数据准备

在进行数据统计之前，首先需要准备数据。这里我们假设您已经收集了近七天的数据，并将其存储在一个列表中。以下是一个简单的示例：

List<Integer> data = Arrays.asList(100, 150, 120, 130, 140, 160, 180);

统计方法

1. 计算总和

要计算近七天的数据总和，可以使用Java的Stream API进行简化操作：

int sum = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
System.out.println("总和：" + sum);

2. 计算平均值

计算平均值同样可以使用Stream API实现：

double average = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).average().orElse(0);
System.out.println("平均值：" + average);

3. 计算最大值和最小值

要找出最大值和最小值，可以使用max和min方法：

int max = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).max().orElse(0);
int min = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).min().orElse(0);
System.out.println("最大值：" + max);
System.out.println("最小值：" + min);

4. 计算中位数

计算中位数稍微复杂一些，需要先将数据排序，然后根据数据量判断：

int[] sortedData = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
int median;
if (sortedData.length % 2 == 0) {
    median = (sortedData[sortedData.length / 2 - 1] + sortedData[sortedData.length / 2]) / 2;
} else {
    median = sortedData[sortedData.length / 2];
}
System.out.println("中位数：" + median);

5. 计算标准差

标准差可以反映数据的离散程度，计算公式如下：

double standardDeviation = Math.sqrt(data.stream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .average()
    .orElse(0)
    .map(v -> Math.pow(v - average, 2))
    .average()
    .orElse(0));
System.out.println("标准差：" + standardDeviation);

总结

通过以上方法，您可以使用Java轻松地进行近七天数据的统计。在实际应用中，您可以根据需要调整统计方法，以满足不同的需求。希望本文能帮助您更好地掌握Java数据统计技巧。

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