通过累积概率函数（CPF）或累积分布函数（CDF），我们可以直观地看到数据集中每个数据点下方的概率累积情况，这有助于我们了解数据的分布特征，比如数据是否偏斜、是否存在异常值等。
1. CDF在不确定性分析中特别有用。 例如，当预期净现值相对较低时，我们可以通过计算给定区间内所有可能值的概率之和（即累积概率）来进一步了解项目在一定区间内发生经济效益的可能性有多大。
2. CDF也可用于数据可视化。 例如，在表示数据的累积分布方面，CDF 比直方图或核密度估计更有效。 这是因为 CDF 可以显示所有数据小于或等于当前数据值的概率分布，这对于表示某个数据点在一定区间内发生的概率非常有帮助。
3. CDF可以帮助我们更好地了解数据的分布。 在概率论中，概率分布是随机变量可能被估价的方式。 如果我们能得到一个随机变量的累积概率函数，我们就可以知道该随机变量的值在任何特定区间内的概率。 这有助于我们更好地理解数据的分布特征，例如数据的集中趋势、离散程度等。
4. CDF在假设检验中具有重要的应用。 在统计学中，假设检验是一种基于样本数据推断总体特征的方法。 累积概率函数可用于计算观测值的概率，这可以帮助我们确定样本数据是否明显偏离预期分布或参数。 例如，在检验正态分布总体的均值是否等于特定值时，我们可以从累积概率函数中计算观测数据的概率，然后根据该概率判断样本数据是否具有统计显著性。
5. CDF也与置信区间有关。 置信区间是一种估计总体参数的可能值范围的方法。 当我们对总体参数进行估计时，我们会得到估计值和相应的置信区间。 累积概率函数可用于计算置信区间的置信水平，即总体参数在置信区间内取其值的概率。 这个概率有助于我们了解我们对整体参数的掌握程度，即我们的估计正确的可能性有多大。
因此，在数据分析中，我们应该充分利用累积概率函数的优点和特点，以便更好地处理和分析数据。