【数据分析】统计学基础及Python具体实现 统计学概述个人大佬的,将是我成长路上阿川水平有限,如,欢迎大佬。

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数据分析—技术栈和开发环境搭建
数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例
统计学基础前必看
数据分析—三前奏:获取/ 读取/ 评估数据
数据分析—数据清洗操作及众所周知
数据分析—数据整理操作及众所周知

数据分析与统计学不可分割

统计学概述

统计学主要是描述和推断

  • 描述

    • 分类数据
      • 有限数量的类别的数据
        • 定序
          • 顺序
            • 例如金银铜三枚奖牌,金大于大于
        • 定类
          • 例如猫的种类,不能说有顺序
    • 数值数据
      • 可进行数学运算和统计分析计算有意义的数据
        • 连续
          • 例如1~2之间区间有很多连续的数字
        • 离散
          • 只能以整数或自然数为单位的数据

数值数据分析维度

数值数据是数据分析的重点,分析维度主要从三个方面来分析

  • 集中趋势
    • 数据集中分布在哪里

  • mean平均数

  • median中位数

  • mode众数

  • 离散趋势
    • 数据偏离中心分布在哪里

  • max-min极差

  • var/std方差/标准差

  • quantile(0.75)- quantile(0.25)四分位距

    • 四分位距是将数据按顺序,按四等分分好并排序,处于三个分割点位置的数值就是四分位数-
    • 表示中间一半数值的离散程度
      • 越大说明数据越分散
      • 越小说明数据越集中

  • 分布形状

  • 可以看出数据的偏态、峰度、异常值
  • 分布形状主要是指直方图
    plot 表示画图
    • kind参数具体什么形状
      • hist表示直方图

偏态解释

直方图一般为正态分布(平均值、中位数、众数差不多都位于中央

偏态(平均数、中位数、众数偏离中央

  • 正偏态即右偏态

  • 负偏态及左偏态

注意一下直方图

  • 数据量小,分布形状较不明显
  • 数据量大,分布形状较明显

好的,到此为止啦,祝您变得更强


想说的话

实不相瞒,写的每篇博客都要写三四个小时(加上自己学习和纸质笔记,共五六小时吧),很累希望大佬支持

道阻且长 行则将至
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作者:在线OJ的阿川原文地址:https://blog.csdn.net/2301_81874719/article/details/139486112

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