数据分析|数据的整理&展示

统计学：是收集、整理(筛选、纠错)、分析(找规律：备注)、表述(用图表列示)和解释数据的科学。统计学在数据科学是非常重要的，同时是数据工程师必备的技能；本章主要讲数据的整理&展示基本都是理论~

目录

1. 数据预处理

2. 品质数据的整理与展示

3. 数值型数据的整理与展示

4. 数据展示

数据预处理

数据审核：(检查数据中的错误)

    原始数据（完整性审核，准确性审核）

    二手数据（适用性审核，时效性审核，确认是否必要做进一步的加工整理）

筛选：找出符合条件的数据

排序 ：升序和降序、寻找数据的基本特征

品质数据的整理与展示

分类数据的整理与展示：

基本过程：

    1.列出各类别

    2.计算各类别的频数

    3.制作频数分布表

    4.用图像显示数据

频数：落在各类别中的数据的个数

比例：某一类别数据占全部数据的比值

百分比：将比例转成分母为100的形式

比率：不同类别直接的比值

顺序数据的整理与展示：

–亦可计算累计频数(累积百分比)：将各类别的频数逐级累加

–亦可计算累计频率：将各类别的频率(百分比)逐级累加

–累积有两种：向上累积(沿顺序方向累加)与向下累积(逆顺序方向累加)

数值型数据的整理与展示

数据分组

什么是单变量分组？(概念要点)

1.将一个变量值作为一组

2.适合于离散变量

3.适合于变量值较少的情况

 

什么是组距分组？(概念要点)

1.将变量值的一个区间作为一组

2.适合于连续变量

3.适合于变量值较多的情况

4.必须遵循“不重不漏”的原则

5.可采用等距分组，也可采用不等距分组

数据展示

直方图

1.用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，实际上是用矩形的面积来表示各组的频数分布

2.在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图(Histogram)

3.直方图下的总面积等于1

折线图

1.折线图也称频数多边形图(Frequency polygon)

2.是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组中值)用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉。

3.折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是

第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其竖边中点连接到横轴。

折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者所表示的频数分布是一致的。

茎叶图(未分组数据)

1.用于显示未分组的原始数据的分布

2.由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的

3.以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶

4.对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超过

 L = [ 10 × log 10 n ]

5.    茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别

l直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值

l茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息

注：茎叶图第一行数据 树茎：10   树叶：788   数据个数：3   表示 为数据 107,108,108

箱线图

1.用于显示未分组的原始数据或分组数据的分布

2.箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成

3.其绘制方法是：

首先找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数Me 和两个四分位数(下四分位数QL和上四分位数QU）

连接两个四分（位）数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接