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数据汇总是我们在做数据分析的时候会经常用到的一个技术类型，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，常用数据汇总方法都有哪些。
1、集中趋势:平均值，中位数，众数
集中趋势是一种统计测量，目的是确认的个体，找到能够代表整个组的单个数值。它可以提供对数据集中“”数据点的准确描述。集中趋势的三个主要度量是平均值、中位数和众数。
平均值:通过将数据集中的所有数据点相加，然后除以数据点的数量来计算平均值。
中位数:中位数是数据集的中间点。要找到中位数，必须先按量级(升序或降序)对数据进行排序。如果数据集包含奇数个观测值，则中位数为中间值。如果有偶数个观测值，中位数是两个中间值的平均值。
众数:众数是数据集中出现频率高的值。数据集可以有一个众数(单峰)，两个众数(双峰)，或多个众数(多峰)。
理解集中趋势有助于建立一个“”值，作为数据的有用总结。
2、离散度:范围，方差，标准差
集中趋势的度量可以为数据提供一个摘要，而离散度的度量则描述了数据点的分布。它们提供了对数据集内可变性的洞察。衡量离散度的关键指标包括范围、方差和标准差。
范围:范围是简单的离散度量。它是数据集中的大值减去小值来计算的。
方差:方差是衡量数据集中的数据点与均值相差多少的指标。它是通过取平均值的平方差的平均值来计算的。
标准差:标准差是方差的平方根。它衡量每个数据点与平均值之间的平均距离。它用与数据相同的单位表示，所以特别有用。
理解离散度对于衡量数据的可靠性至关重要。高离散度表明数据的高度可变性。
3、偏度和峰度
偏度和峰度是衡量数据分布形状的两个重要指标。
偏度：偏度衡量数据分布的不对称性。正偏斜表示右尾长的分布，而负偏斜表示左尾长的分布。零偏度表示完全对称的分布。
峰度：峰度衡量分布的“尾部”。高峰度表示具有重尾和尖峰(leptokurtic)的分布，而低峰度表示具有轻尾和平峰(platykurtic)的分布。正态分布的峰度为零(中峰态)。
了解数据分布的偏度和峰度可以为了解数据可变性的本质提供有价值的见解。偏度可以指示数据中的潜在异常值或异常，而峰度可以表明数据是重尾还是轻尾，这会影响某些统计分析。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。
2024-01-19
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