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统计学是我们在学习大数据技术的时候都会接触到的一个概念，而今天我们就通过案例分析来了解一下，统计学对大数据技术学习都有哪些影响。
1、统计
统计是数据科学家的核心能力之一，机器学习就是基于统计学原理的，我不算精通这一块，许多内容都是网络教科书式的语言。都掌握后再重写一遍。
2、找数据(UCI数据集)
UCI数据库是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有335个数据集，其数目还在不断增加，可以拿来玩机器学习。网上搜的到。另外的数据来源是Kaggle竞赛等。
的数据莫过于Iris了。
3、描述性统计(均值，中位数，极差，标准差，方差)
均值也叫平均数，是统计学中的概念。小学学习的算数平均数是其中的一种均值，除此以外还有众数和中位数。
中位数可以避免极端值，在数据呈现偏态的情况下会使用。
极差就是大值减小值。
标准差，也叫做均方差。现实意义是表述各数据偏离真实值的情况，反映的是一组数据的离散程度。平均数相同的两组数据，如[1,9]和[4,6]，平均数相同，标准差不一样，前者的离散程度更大。
方差，是标准差的平方。方差和标准差的量纲是一致的。在实际使用过程中，标准差需要比方差多一步开平方的运算，但它在描述现实意义上更贴切，各有优劣。
4、探索性数据分析
获得一组数据集时，通常分析师需要掌握数据的大体情况，此时就要用到探索性数据分析。
主要是两类：
图形法，通过直方图、箱线图、茎叶图、散点图快速汇总描述数据。
数值法：观察数据的分布形态，包括中位数、极值、均值等，观察多变量之间的关系。
探索性数据分析不会涉及到复杂运算，而是通过简单的方式对数据有一个大概的了解，然后才去深入挖掘数据价值，在Python和R中，都有相关的summary函数。
5、直方图
它又称质量分布图，是一种表示数据分布的统计报告图。
近似图表中的条形图，不过直方图的条形是连续排列，没有间隔、因为分组数据具有连续性，不能放开。
正常的直方图是中间高、两边低、左右近似对称。而异常型的直方图种类过多，不同的异常代表不同的可能情况。
6、百分位数和极值
它们是描述性统计的元素。
百分位数指将一组数据从小到大排序，并计算相遇的累积百分值，某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。比如1～100的数组中，25代表25分位，60代表60分位。
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2025-02-12
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