数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
（1）窗口函数之汇总函数，比较常用的是 sum()over()，且要时刻谨记窗口分析范围值是第一行到当前行。
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据？》，根据同学在训练营里的讨论，我对常见问题进行了整理和回答。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
2.1数据清洗：填写缺失值、光滑噪声数据，识别或删除离群点，并解决不一致性来“清理”数据
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！
下表是某金融App的数据，请结合Excel数据集中的数据完成下列问题（某金融公司面试题，文末有数据下载 ）
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
前面环境都搞的差不多了，这次咱们进入实战篇，来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说，直接进入正题。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。 平均水平的指标是对个体【集中趋势】的度量，使用最广泛的是均值和中位数； 反映变异程度的指标则是对个体【离开平均水平的度量】，使用较为广泛的指标是标准差（方差）、四分位间距。 1、集中趋势的度量 （1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为：
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据，脏数据的存在将会对后期的建模、挖掘等工作造成严重的错误，所以必须谨慎的处理那些脏数据。 脏数据的存在形式主要有如下几种情况： 1）缺失值 2）异常值 3）数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。 一、缺失值 缺失值，顾名思义就是一种数据的遗漏，根据CRM中常见的缺失值做一个汇总： 1）会员信息缺失，如身份证号、手机号、性别、年龄等 2）消费数据缺失，如消费次数、消费金额、客单价，卡余等 3）产品信息缺失，如批次、价格、折扣、所属类别等 根据实际的业务
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
首先，要做一件事情首先要搞清楚的是：为什么要这么做？随着年纪越来越大，越来越觉得时间珍贵，所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单，想进一步提升自己的能力！
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
Ex1： Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36]，求Q1, Q2, Q3, IQR Solving： 步骤： 1. 排序，从小到大排列data，data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。
https://www.cnblogs.com/chentianwei/p/12488891.html
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
标靶图在通常的情况下是在基本条形图的基础上增加一些参考线，参考区间，可以帮助分析人员更加直观的了解两个度量之间的关系。通常是用来比较计划值和实际值，就是说我的这个东西有没有达标，有没有达到计划的标准。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/79071818
今天要跟大家介绍的图表是箱线图！ ▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中，没有直接制作箱线图的图表工具，需要借助股价图，并对数据做少许变换才能做出箱线图的效果，不过自excel2016版本开始，
异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。 （1）简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是最大值和最小值，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如客户年龄的最大值为199岁，则该变量的取值存在异常。 （2）3原则 如果数据服从正态分布，在3原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3之外的值出现的概率为P（｜x-｜>3）≤0.003，属于极个别的小概率事件。 如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 （3）箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。 箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求（如服从某种特定的分布形式），它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性，如图3-1所示。
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
作 者：hyn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/40756359
箱线图（Box Plot）：是由一组数据的最大值（maximum），最小值（minimum），中位数（median），两个四分位数（quartiles）这五个特征值绘制而成的，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
腾讯的2020腾讯广告算法大赛已经开始快2周了，因为腾讯云有提供优惠卷，所以这总结一下一些基础的操作，帮助大家薅腾讯的羊毛
选自 Pivotal 机器之心编译 参与：Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
首先，正态分布是最重要的一种概率分布，正态分布（Normal distribution)，也称高斯分布（Gaussian distribution），具体详细的介绍可自行网上查阅资料；
数据的集中趋势描 述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值，这个代表值或中 心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平，通过对事物集中 趋势指标的多次测量和比较，还能够说明事物的发展和变化趋势。国家 的人均GDP就是一个集中趋势指标，虽然每个人对国家的GDP贡献度不 一样，但是人均GDP能够代表每个人对国家GDP的平均贡献度，从而反 映一个国家的经济发展水平。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林（QRF）回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？我们来看个具体的例子
何为EDA，何谓探索性数据分析？英文名为Exploratory Data Analysis，是在你拿到数据集后，并不能预知能从数据集中找到什么，但又需要了解数据的基本情况，为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析，对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
