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# 数据趋势分析教学代码
# 本代码仅用于演示统计算法原理

def calculate_trend(data_series):
    \"\"\"
    计算数据序列的趋势（教学示例）
    参数: data_series - 数值列表
    返回: 趋势描述字符串
    \"\"\"
    if len(data_series) < 2:
        return \"数据不足\"
    
    # 简单线性趋势判断
    first_half = data_series[:len(data_series)//2]
    second_half = data_series[len(data_series)//2:]
    
    avg_first = sum(first_half) / len(first_half)
    avg_second = sum(second_half) / len(second_half)
    
    if avg_second > avg_first:
        return \"上升趋势\"
    elif avg_second < avg_first:
        return \"下降趋势\"
    else:
        return \"平稳趋势\"

# 使用示例
sample_data = [10, 12, 15, 18, 20, 22]
result = calculate_trend(sample_data)
print(f\"分析结果: {result}\")

# 数据分布统计教学代码
# 展示基本统计量的计算方法

def basic_statistics(data):
    \"\"\"
    计算数据集的基本统计量
    参数: data - 数值列表
    返回: 包含统计量的字典
    \"\"\"
    if not data:
        return {}
    
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    sorted_data = sorted(data)
    
    # 中位数计算
    if n % 2 == 0:
        median = (sorted_data[n//2 - 1] + sorted_data[n//2]) / 2
    else:
        median = sorted_data[n//2]
    
    # 极差计算
    data_range = max(data) - min(data)
    
    return {
        \"样本数\": n,
        \"平均值\": round(mean, 2),
        \"中位数\": median,
        \"最小值\": min(data),
        \"最大值\": max(data),
        \"极差\": data_range
    }

# 使用示例
test_data = [23, 45, 67, 89, 12, 34, 56, 78]
stats = basic_statistics(test_data)
for key, value in stats.items():
    print(f\"{key}: {value}\")