开机时间排名——一个正态分布的应用的案例

觉得很有用，但是用不上。

这个肯定是很多人对《统计学》这一门课程的直观感觉，如果这货一点用处都没有，那是不可能的，大学的老师又不傻，没用的课程不会做为基础课程开设。但是你说它有用在哪里，又没有办法举例出来，所以就用不上了。

坦白来讲，我不想开设一门所谓的《傻瓜都能学懂统计学》的类似课程，因为《统计学》是一门高投入，高回报的课程，也就是我们需要对它投入一定的热情和时间去学习，去思考，它才能对你有所回应，并且，非常强烈地回应的一门科学。打个比喻，统计学就像一个高冷的美人，你想获得美人的青睐，就必须绞尽脑汁，有所付出。

在这里，我给大家使用一个案例，一个大家在日常生活中经常看到，但是却可能没有深入去思考的案例，来讲解一下统计学的应用场景，这个场景涉及到的一个理论就是正态分布理论。

下面两个图案你们肯定非常熟悉，对，就是360杀毒软件的开机耗时页面。

大家脑洞大开，想象一下，这个功能软件工程师是怎么设计的呢？

你可能会觉得它是这样子实现的：

1、收集所有用户的开机时间的数据，排好序放在一个数据库中；

2、然后根据你的开机时间，找出你的排名，除以总用户数，就是你击败电脑占比。

是的，这样子设计排名算法是非常合理，但是有以下几个问题：

1、你电脑开机的时候，没有连接网络怎么办呢？那就无法请求到所有的用户的数据了对吧。

2、就算所有的用户的数据，已经下载到你本地，根据不完全统计，360的用户数，估计也超过10亿了吧，上10亿行的数据进行比较统计，放在开机这个地方，恐怕不妥，而且做过软件开发的人都知道，这种同步数据的方式，非常蛋疼。

那么我觉得它是怎么设计的呢？

我会这样子设计，首先，收集尽量多的用户的开机时间，然后，查看时间的分布如何。（开机时间数据链接: http://pan.baidu.com/s/1jGu8ZXk 密码: epah）

 data <- read.csv(“D:\\data\\20150930\\startTime.csv”)
 mean(data[, 1])
 sd(data[, 1])
 hist(
   data[, 1], prob=TRUE,
   main=”开机时间频率直方图”,
   ylab=”频率”, xlab=”开机时间（秒）”
 )
 lines(density(data[, 1]), col=”red”)

从这个图中，我们可以看到，开机时间貌似符合正态分布，有戏！对吧，但是我只能用貌似，因为我还没有检测数据的正态性，好，我们使用R来检测一下开机时间是否符合正态分布。

检测正态分布的方法：

一、绘画QQ图，QQ图判断法：查看我们的数据，是否绝大部分落在中间直线的附近。

 qqnorm(
   data[, 1],
   main=”QQ图”,
   ylab=”y”, xlab=”x”
 );
 qqline(data[, 1]);

可以看到，QQ图中，所有的点都落在了中间的直线上，直观上我们就可以判断这个数据的分布符合正态分布了。

二、夏皮罗–威克尔（Shapiro-Wilk）检验 法

三、K-S检验法

这两种方法我就不在这里演示了，详细请查看《R统计分析实战》（http://www.datastudy.cc/to/36）的课程。

验证了数据是正态分布的之后，事情就变得非常简单了，下面我们来看看如何进行建模。

一、建立正态分布的模型，只需要求出正态分布的均值和标准差即可，也就是：

 data_mean <- mean(data[, 1])
 data_sd <- sd(data[, 1])
 > data_mean
 [1] 50.7848
 > data_sd
 [1] 11.10776

二、然后保存这个数据在软件中，有一个用户开机时间为38秒，那么他的排名是多少呢？

 > 1 – pnorm(38, mean=data_mean, sd=data_sd)
 [1] 0.8751295

也就是说，我们使用pnorm函数，根据正态分布的性质，就可以求出这个用户的排名是87.5%了。

这样子设计这个功能，是否非常地简单，快捷呢？但是很多人可能想不到是这样子设计的，我自己根据自己的学习历程，思考了一下，为什么我们会想不到这个问题可以这样子解决呢？我觉得是大学教育的问题，大学里面，很多时候举例子，都是很传统的例子，大家在学习正态分布的时候，还记得教授给我们举例是用什么例子吗？对就是考试的平均分，以及学生成绩排名的例子，还记得吗？因为教授有很多这种学生的成绩数据嘛，刚好就拿来举例子，这没有什么不妥。

不妥的是，你们还记得这个排名是如何计算的吗？我估计你们已经忘记了，因为是一种非常笨重的方法，就是从一本标准正态分布表里面查的，艾玛，这么挫的方法，怎么可能让你觉得它是一个可以让计算机自动计算的问题呢？pnorm函数，完全可以替代那本所谓的标准正态分布表了，所以，如果大学里面大家都有pnorm这个函数，估计大家就可以想到这个方法了。

好了，本文是否到这里就结束了呢？当然不是，这个是毁大家对统计学三观的文章，还没有震撼到你呢，怎么能够随随便便就结束了呢！

如果我们要开发一个360的竞争产品，比如叫做361安全卫士，哈哈，那么我们一开始没有大量用户的开机数据，不知道用户平均开机时间是多少，我们如何实现这个功能呢？

这个就是一个线性规划的问题了，你不知道什么叫做线性规划？好吧，我装B了，解二元一次方程组你听过了吧，艾玛，就是这货，我们来看看如何进行正态分布模型的窃取。

虽然我们不知道360收集的用户的均值和标准差是多少，但是我们知道一个正态分布的均值和标准差。这个分布叫什么？对了，就是传说中的标准正态分布了。标准正态分布是什么？所谓的标准正态分布，是指一个正态分布，经过z值转换进行标准化后，转换后的z值的分布，就是标准正态分布，它有个很牛B的性质，就是均值为1，标准差为0！

别暗爽，我故意写错的，标准正态分布的均值为0，标准差为1！

 hist(
   scale(data[, 1]), prob=TRUE,
   main=”开机时间正态分布直方图”,
   ylab=”频率”, xlab=”开机时间z值”
 )
 lines(density(scale(data[, 1])), col=”red”)

有了z值，有了标准正态分布，我们就可以进行方程组的建立了，刚刚我们知道了pnorm函数，是根据值进行排名的计算的，那么知道排名占比，如何计算原来对应的分数是什么呢？也就是逆运算是啥？那就是qnorm了，我们可以使用qnorm函数，根据33秒，排名5%（比95%的用户快，意思就是从小到大排名5%，对吧，自己想一下），43秒，排名23%，计算出他们对应的标准z值是多少。

计算出它们的标准值后，我们就可以根据z值的计算公式，也就是值减去均值除以标准差，建立二元一次方程，具体计算过程如下：

 #一个是33秒，排名5%，一个是43秒，排名23%
 #从标准正态分布中，求出5%，23%百分位对应的z值是什么
 z05_100 <- qnorm(0.05, mean=0, sd=1)
 z23_100 <- qnorm(0.23, mean=0, sd=1)
 #求解线性方程组
 #z05_100 = (33 – _mean)/_sd   =>  z05_100*_sd + _mean = 33
 #z23_100 = (43 – _mean)/_sd   =>  z23_100*_sd + _mean = 43
 #求解线性方程组
 r <- solve(
   matrix(
 c(z05_100, 1, z23_100, 1),
 nrow = 2, ncol = 2,
 byrow=TRUE
   ),
   matrix(
 c(33, 43),
 nrow = 2
   )
 );
 #进行验证
 pnorm(33, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
 pnorm(43, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
 > r
  [,1]
 [1,] 11.03745
 [2,] 51.15498
 > #进行验证
 > pnorm(33, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
 [1] 0.05
 > pnorm(43, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
 [1] 0.23

到这里，我们就知道了，在360的所有用户中，他们的开机时间的均值为51.15498秒，方差为11.03745，成功得到copy。

好了，到这里，真的就准备结束了，从我们这两个案例我们可以知道，如果我们可以掌握一门语言，那么，学习起统计学，肯定比我们在大学里面通过查表学习统计学更加有兴趣，毕竟，替代人工，就是我们学习人工智能的目标嘛，咦，我怎么提到了人工智能了？

很开心终于有同学问到正态分布这个问题，也就是统计学的问题，这证明大家开始脑洞大开了，数据分析的基础技能，也就是数据处理、数据分析、数据绘图的小技巧已经满足不了大家了，但是大家的脑洞也只是刚开，未来的路程还很长，而代表着人工智能的数据挖掘技术，正是以统计学为基础，进行综合拓展的一门学科，如果大家想往数据的更深层次发展，继续学习前进吧，数据科学是无止尽的，大家一起学习进步！

注：本文没有使用到奇虎360公司的任何数据，所有数据都是通过模拟出来的，方案也是我个人YY的，如果做对了，纯属巧合，如果不对，你们可以批判我，请不要告我，谢谢周先生不杀之恩。

来源：大数据分析实战