【数据分析】统计学基础及Python具体实现

在线OJ的阿川 2024-06-17 10:05:06 阅读 84

各位大佬好 ,这里是阿川的博客,祝您变得更强

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阿川水平有限,如有错误,欢迎大佬指正

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Python 初阶

Python–语言基础与由来介绍

Python–注意事项

Python–语句与众所周知

数据清洗前 基本技能

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

目录

统计学概述数值数据分析维度偏态解释

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 定序顺序的 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

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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

图2

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

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mean平均数

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median中位数

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mode众数

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离散趋势 数据偏离中心分布在哪里

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max-min极差

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var/std 方差/标准差

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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

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分布形状

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可以看出数据偏态、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

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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

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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

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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

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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

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道阻且长 行则将至
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