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。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
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。
通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
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
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。
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。
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
描述性统计分析，用来概括事物整体状况以及事物间联系，即事物的基本特征，以发现内在规律的统计分析方法。
通过pandas的使用，我们经常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了，因为大部分时候如果我们直接展示表格，格式并不是很友好。
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
Apdex 是一种行业标准指标，用于根据您的应用程序响应时间(response time)跟踪和衡量用户满意度(satisfaction)。Apdex 分数提供特定 transaction 或端点中满意(satisfactory)、可容忍(tolerable)和失败(frustrated)请求的比率。该指标为您提供了一个标准来比较 transaction 性能，了解哪些可能需要额外优化或调查，并为性能设定目标。
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
Python数据分析pandas之分组统计透视表
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
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。
普通最小二乘法如何处理异常值？它对待一切事物都是一样的——它将它们平方！但是对于异常值，平方会显著增加它们对平均值等统计数据的巨大影响。
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章，可以加深对 Prometheus Metrics 的理解，并能针对实际的监控场景提出更好的指标（Metrics）设计。
性能测试的难点之一是如何阅读和理解报告。如何从报告中得出准确的统计结论？在 JMeter 中，有许多种类的报表，比如图表或带有统计信息的表。本文中向您展示 JMeter 中聚合报告的每个数据的详细信息。另外，我们将快速分析被测试系统的状态。
不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定，与此有什么本质却别？现在不同了，我们正在变化，目前已经可以基于事实和数字进行预测。
作者提出的证据当中最为常见的一种就是“统计数据”。你可能经常听到人们使用下面这个词组来帮助支撑他们的论证：“我有统计数据来证明。”
作为一名数据科学家，当你收到一组新的、不熟悉的数据时，你会采取什么第一步？熟悉数据。
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期
主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读，本号特提供两种语言版本。
kaggle比赛里经常会发生shake up的现象，说的直接点就是在有切榜或多榜单的比赛中,可能存在榜单排名激烈震动的情况，例如下面这个例子：Data Science Bowl 2017
上周的一天，在谷歌上搜索“ Python的统计数据 ”，结果有些没有用。大多数文献，教程和文章都侧重于使用R进行统计，因为R是一种专门用于统计的语言，并且具有比Python更多的统计分析功能。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
来源：DeepHub IMBA本文约3200字，建议阅读6分钟本文我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 kaggle比赛里经常会发生shake up的现象，说的直接点就是在有切榜或多榜单的比赛中,可能存在榜单排名激烈震动的情况，例如下面这个例子：Data Science Bowl 2017 我们看到，第一名是从公榜上升了130多名，而第5名则上升了349。 公榜结果就是好的模型私榜不一定就好，因为Kaggle是模拟real world的时刻在变化的数据，不一定遵从过去的规律，用过去的数据是无
descirbe方法只能针对序列或数据框，一维数组是没有这个方法的；同时默认只能针对数值型的数据进行统计：
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