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数据分析
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拿到数据之后，首先要对数据要有个基本了解，可以从集中趋势，离散程度及分布形状出发，来了解自己的数据。分析数据之后，对数据有初步了解，对后面数据开发及算法起到至关重要的作用。
集中趋势 离散度 分布形状 一、集中趋势集中趋势是一组数据向其中心靠拢的倾向和程度；测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值和中心值；不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 众数：集中趋势的测度值之一；出现次数最多的变量值；不受极端值的影响；数据可能没有众数或有几个众数；主用用于定类数据，也可以用于定序数据和数值型数据 中位数：集中趋势的测度值之一；排序后处于中间位置的值；不受极端值的影响；主要用于定序数据，也可用数值型数据，但不能用于定类数据 数值平均数：集中趋势的测度值之一；最常用的测度值；一组数据的均衡点所在；易受极端值的影响；用于数值型数据，不能用于定类数据和定序数据 X = ΣXi / N 调和平均数：集中趋势的测度值之一；易受极端值得的影响；用于定比数据；不能用于定类数据和定序数据 Hm =ΣMi / Σ(Mi / X i) 几何平均数：集中趋势的测度值之一；N个变量值乘积的N次方根；适用于特殊的数据；主要用于计算平均发展速度；可看做是均值的一种变形
众数，中位数和算术平均数的关系
Code： import numpy as np import stats as sts scores = [31, 24, 23, 25, 14, 25, 13, 12, 14, 23, 32, 34, 43, 41, 21, 23, 26, 26, 34, 42, 43, 25, 24, 23, 24, 44, 23, 14, 52,32, 42, 44, 35, 28, 17, 21, 32, 42, 12, 34] #集中趋势的度量 print('求和：',np.sum(scores)) print('个数：',len(scores)) print('平均值:',np.mean(scores)) print('中位数:',np.median(scores)) print('众数:',sts.mode(scores)) print('上四分位数',sts.quantile(scores,p=0.75)) print('下四分位数',sts.quantile(scores,p=0.25)) 求和：1137 个数：40 平均值: 28.425 中位数: 25.5 众数: 23 上四分位数 23 下四分位数 34 二、离散度数据分布的另一个重要特性；离散度是的各测度值是对数据离散程度所做的描述；反映各变量值远离其中心值的程度，因此也称之为离中趋势；从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度；不同类型的数据有不同的离散程度测度值
1.定类数据：异众比率 离散程度的测度值之一；非众数组的频数占总频数的比率；用于衡量众数的代表性 Vr = 1 - Fm/ ΣFi
解：Vr =(200-112) / 200 = 1- 112/200 = 44% 在所调查的200人当中，关注非商品广告的人数占44%，异众比率还是比较大。因此，用"商品广告"来访问城市对广告关注的一般趋势，其代表性不是很好
2.定序数据：四分位差 也称为内距和四分间距；上四分位数与下四分位数之差 ；反映了中间50%数据的离散程度，不受极端值的影响，用于衡量中位数的代表性 Qd = Qu - Ql
解：设非常不满意为，不满意，一般，满意，非常满意为1,2,3,4,5 四分位差：Qd = Qu- Ql = 3 -2 = 1
3.定距和定比数据：方差和标准差
极差：一组数据的最大值与最小值之差；离散程度的最简单测度值；易受极端值影响；未考虑数据的分布 ; R= max(Xi) - min(Xi)
平均差：各变量值域其均值离差绝对值的平均数；数学性质较差，实际中应用较少
方差和标准差：最常用的测度值；反映了数据的分布；反映了各变量值与均值的平均差异
样本方差：
样本方差与方差的区别： https://blog.csdn.net/hearthougan/article/details/77859173
4.相对离散程度：离散系数 变异系数 ：各种变异指标与其相应的均值之比 消除了数据水平高低和计量单位的影响；测度了数据的相对离散程度；用于对不同总体数据离散度的比较 标准差系数：标准差与其相应的均值之比 消除了数据水平高低和计量单位的影响；测度了数据的相对离散度程度；用于对不同组别数据离散程度的比较 Vs = S / x均值 Code： #离散趋势的度量 print('最大值:',np.max(scores)) print('最小值:',np.min(scores)) print('极差:',np.max(scores)-np.min(scores)) print('四分位差',sts.quantile(scores,p=0.75)-sts.quantile(scores,p=0.25)) print('标准差:',np.std(scores)) print('方差:',np.var(scores)) print('离散系数:',np.std(scores)/np.mean(scores)) 最大值: 52 最小值: 12 极差: 40 四分位差 11 标准差: 10.312340907863742 方差: 106.34437499999999 离散系数: 0.3627912368641598 三、分布形状偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。它分为正偏态和负偏态。偏态分布的资料有时取对数后可以转化为正态分布，反映偏态分布的集中趋势往往用中位数。偏度系数反映数据分布偏移中心位置的程度，记为SK，则有 SK= (均值一中位数)/标准差. 在正态分布条件下，由于均值等于中位数，所以偏度系数等于0。当偏度系数大于0时，则为正偏态；当偏度系数小于0时，则为负偏态
峰度 峰度表示分布的尾部与正态分布的区别。使用峰度可帮助您初步了解有关数据分布的一般特征。 完全服从正态分布的数据的峰度值为 0。正态分布的数据为峰度建立了基准。如果样本的峰度值显著偏离 0，则表明数据不服从正态分布。
基线：峰度值 0 完全服从正态分布的数据的峰度值为 0。正态分布的数据为峰度建立了基准。如果样本的峰度值显著偏离 0，则表明数据不服从正态分布。
正峰度 具有正峰度值的分布表明，相比于正态分布，该分布有更重的尾部。例如，服从 t 分布的数据具有正峰度值。实线表示正态分布，虚线表示具有正峰度值的分布。
负峰度 具有负峰度值的分布表明，相比于正态分布，该分布有更轻的尾部。例如，服从 Beta 分布（第一个和第二个分布形状参数等于 2）的数据具有负峰度值。实线表示正态分布，虚线表示具有负峰度值的分布。
Code: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = list(np.random.randn(10000)) plt.hist(data, 100, density=True, facecolor='g', alpha=0.9) plt.show() s = pd.Series(data) # 偏度 print(s.skew()) # 峰度 print(s.kurt())
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