數(shù)據(jù)特征分析包括以下幾個方面的內(nèi)容：

　　　　1、分布分析

　　　　　　a、定量數(shù)據(jù)分布分析：繪制頻率直方分布圖

　　　　　　b、定性數(shù)據(jù)分布分析：根據(jù)變量的分類類型分組，繪制餅圖和條形圖來描述分布

　　　　2、對比分析

　　　　　　a、絕對數(shù)對比

　　　　　　b、相對數(shù)對比（如結(jié)構(gòu)相對數(shù)、比例相對數(shù)）

　　　　3、統(tǒng)計量分析

　　　　　　a、集中趨勢度量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)

　　　　　　b、離中趨勢度量：極差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)差/均值）、四分位數(shù)間距

?

　　　　、

?

　　　　4、周期性分析：帕累托法則（即為二八法則）

　　　　5、相關(guān)性分析（連續(xù)變量之間線性相關(guān)的程度）

　　　　　　a、繪制散點圖、繪制散點圖矩陣

　　　　　　b、計算相關(guān)系數(shù)（皮爾森相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)、判定系數(shù)）

?

　　　　

?

　　　　可以從上面的代碼中，計算出任意兩款菜式的相關(guān)系數(shù)。可以看出，pandas的corr（）函數(shù)用來計算皮爾森是非常方便的。D.corr(method='pearson')可以計算方法，默認(rèn)是皮爾森，還支持Kendall、spearman相關(guān)系數(shù)。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/CCColby/p/8507426.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据特征分析（学习笔记）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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