逐差法是一种常用的数据处理方法，用于计算数据集的差分序列。它可以通过递归的方式计算出数据集中相邻数之间的差值，并将这些差值相加得到总和。

以下是逐差法的具体公式：

设有n个数据，用a1,a2,a3,…,an表示，逐差法的公式为：

S1 = a1 + a2 + a3 + … + an

S2 = a2 - a1 + a3 - a2 + … + an - an-1

S3 = a3 - 2a2 + a1 + a4 - 2a3 + a2 + … + an - 2an-1 + an-2

…

Sn = an - (n-1)an-1 + (n-2)an-2 - … - (n-(n-1))a1

其中，S1表示原始数据的总和，S2表示第一次差分的总和，S3表示第二次差分的总和，依此类推，直到Sn表示第n次差分的总和。

逐差法的计算过程可以用递归的方式实现，例如计算S3时，可以先计算出S2，然后再根据S2计算出S3。因此，逐差法的计算过程需要依次计算每个差分的总和，直到最后一个差分的总和为止。

逐差法可以应用于各种数据分析场景，例如时间序列分析、趋势分析、季节性分析等等。通过计算数据的差分序列，可以更好地了解数据的变化趋势和周期性，从而进行更准确的预测和决策。

综上所述，逐差法是一种常用的数据处理方法，通过计算数据的差分序列来了解数据的变化趋势和周期性。逐差法的计算公式可以通过递归的方式实现，需要依次计算每个差分的总和。