【数据分析】统计学基础及Python具体实现

各位大佬好 ，这里是阿川的博客，祝您变得更强

个人主页：在线OJ的阿川

大佬的支持和鼓励，将是我成长路上最大的动力

阿川水平有限，如有错误，欢迎大佬指正

Python 初阶 Python–语言基础与由来介绍 Python–注意事项 Python–语句与众所周知 数据清洗前 基本技能 数据分析—技术栈和开发环境搭建 数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例 统计学基础前 必看 数据分析—三前奏：获取/ 读取/ 评估数据 数据分析—数据清洗操作及众所周知 数据分析—数据整理操作及众所周知

数据分析与统计学不可分割

统计学概述

统计学主要是描述和推断

描述

分类数据 有限数量的类别的数据 定序 有顺序的 例如金银铜三枚奖牌，金大于银大于铜 定类 例如猫的种类，不能说有顺序

数值数据 对可进行数学运算和统计分析计算有意义的数据 连续 例如1~2之间区间有很多连续的数字 离散 只能以整数或自然数为单位的数据

数值数据分析维度

数值数据是数据分析的重点，分析维度主要从三个方面来分析

集中趋势 数据集中分布在哪里

mean平均数

median中位数

mode众数

离散趋势 数据偏离中心分布在哪里

max-min极差

var/std 方差/标准差

quantile（0.75）- quantile（0.25）四分位距

四分位距是将数据按顺序，按四等分分好并排序，处于三个分割点位置的数值就是四分位数-表示中间一半数值的离散程度 越大说明数据越分散越小说明数据越集中

分布形状

可以看出数据的偏态、峰度、异常值分布形状主要是指直方图 plot 表示画图 kind参数具体什么形状 hist表示直方图

偏态解释

直方图一般为正态分布（平均值、中位数、众数差不多都位于中央）

偏态（平均数、中位数、众数偏离中央）

正偏态即右偏态

负偏态及左偏态

注意一下直方图

数据量小，分布形状较不明显数据量大，分布形状较明显

好的，到此为止啦，祝您变得更强

想说的话

实不相瞒，写的每篇博客都要写三四个小时（加上自己学习和纸质笔记，共五六小时吧），很累，希望大佬支持