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数据的收集整理与描述直方图2024-02-01

数据收集基本概念与方法数据整理流程与技巧描述性统计分析方法直方图绘制原理及步骤Excel在直方图绘制中应用其他可视化工具在数据描述中应用

数据收集基本概念与方法01

数据收集是指根据研究目的和任务，有计划、有组织地获取所需数据的过程。定义数据收集是数据分析、数据挖掘和决策支持等后续工作的基础，其质量直接关系到后续工作的准确性和有效性。重要性数据收集定义及重要性

内部数据源（如企业数据库、业务系统等）、外部数据源（如公开数据集、第三方数据平台等）。根据研究目的、数据需求和数据质量等因素，综合评估不同数据源的优缺点，选择最合适的数据源。数据源分类与选择策略选择策略数据源分类

采样方法简单随机采样、分层采样、系统采样、整群采样等。适用场景根据数据分布特征、样本量需求和研究目的等因素，选择合适的采样方法。例如，当数据分布不均匀时，可以采用分层采样来提高样本的代表性。采样方法介绍及适用场景

数据质量评估标准数据是否真实、准确地反映了实际情况。数据是否完整，是否存在缺失值或异常值。数据在不同来源或不同时间点上是否保持一致。数据是否及时收集和处理，能否满足实时分析的需求。准确性完整性一致性及时性

数据整理流程与技巧02

原则完整性、准确性、一致性、可解释性。步骤去除重复数据、修正错误数据、补充缺失数据、数据类型转换、数据格式标准化。数据清洗原则及步骤

当缺失数据较少时，可以直接删除含有缺失值的记录。删除缺失值根据数据分布、均值、中位数、众数等进行填充，或使用插值法、回归法等预测填充。填充缺失值针对某些算法，可以直接使用含有缺失值的数据进行建模。不处理缺失值处理策略

统计方法机器学习方法可视化方法业务知识异常值检测方标准差、箱线图等，通过设定阈值来识别异常值。如孤立森林、DBSCAN等，通过算法自动识别异常值。如散点图、直方图等，通过图形直观展示异常值。结合业务背景和数据特征，手动设定规则识别异常值。

标准化将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，消除量纲影响。归一化将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间内，便于不同特征间的比较。离散化将连续型数据转换为离散型数据，如分段、分箱等。对数变换对偏态分布数据进行对数变换，使其更接近正态分布。数据变换技巧

描述性统计分析方法03

均值所有数值的总和除以数值的个数，用于表示一组数据的中心位置。中位数将一组数据按大小顺序排列，位于中间位置的数值，用于统计学中的中心位置测量。众数一组数据中出现次数最多的数值，反映了一组数据的集中情况。集中趋势度量指标

03极差一组数据的最大值与最小值之差，用于表示数据的变动范围。01方差各数值与其均值之差的平方的平均数，用于衡量数据的波动大小。02标准差方差的算术平方根，反映了组内个体间的离散程度。离散程度度量指标

偏态分布数据分布不对称，可能出现偏左或偏右的情况，需要进一步分析原因。正态分布数据呈对称分布，均值、中位数、众数相等，是许多统计方法的前提条件。峰态分布数据分布的峰度不同，可能表现为尖峰或平峰，反映了数据的集中程度。分布形态判断依据

用于展示数据的分布情况，可以直观地看出数据的集中和离散趋势。直方图用于展示数据随时间或其他因素的变化趋势，便于分析数据的动态变化。折线图用于展示两个变量之间的关系，可以判断是否存在相关性和趋势性。散点图用于展示数据的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值），同时可以检测异常值。箱线图统计图表展示技巧

直方图绘制原理及步骤04

直方图是一种用于展示数据分布的图形，由一系列高度不等的矩形组成。每个矩形的宽度代表数据范围，高度代表该范围内的数据频数或频率。直方图可以用于展示连续型或离散型数据的分布情况。直方图基本概念解释

数据已经收集并整理完毕，了解数据的最大值、最小值、异常值等。确定要展示的数据范围和分组方式，以便更好地展示数据分布情况。选择合适的图形绘制工具，如Excel、Python等。绘制直方图前提条件

03常用的确定组距和组数的方法有：Sturgesformula、Doanesformula、Freedman-Diaconisrule等。01组距是指每个数据分组的区间长度，通常根据数据范围和数据量大小来确定。02组数是指将数据分成多少个组，通常根据数据分布情况和展示需求来确定。确定组距和组数方法

绘制频数分布表频数分布表是一种用于整理数据的表格，按照数据分组情况列出每个组的区间范围、频数、频率等信息。绘制频数分布表是绘制直方图的重要前提，可以帮助我们更好地了解数据分布情况，确定合适的组距和组数。在绘制频数分布表时，需要注意数据分组是否合适、是否有遗漏或重复计数等问题。

Excel在直方图绘制中应用05

直方图类型Excel支持多种直方