# HiveSQL 中的分位数概念及其应用
## 引言
在数据分析和处理的过程中，分位数是一个重要的统计学概念。在使用 Hive 进行大数据处理时，理解分位数可以帮助我们更好地分析数据的分布特征。本文将详细介绍 HiveSQL 中的分位数，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是分位数？
分位数是统计学中用来描述数据分布的一种方法。它将数据集分成若干部分，每个部分包
最简单的说法是用一张图对应了两个数据，还是一样的画，但是X轴变成了另一个数据，这种图的作用是写出来两种数据的不同的地方，观测是否发生了漂移2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示（1）本节我们研究基本统计描述的图形显示，包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据，对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布（即，一个属性的数据），而散点图显示二元分布（即，涉及两
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2024-01-28 07:20:32
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4、hive分桶分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的一个技术，是比分区更细粒度的数据范围划分4.1、为什么要分桶1、对于分区数量过于庞大、找不到合理的分区字段的时候，可以使用分桶2、分区中的数据进一步拆分为桶：采用哈希值将数据打散，然后分发到不同的桶中来完成分桶的工作3、分桶的计算方式：hive使用分桶所用的值进行hash，并用hash值得结果除以桶的个数做取余运算的方式，从而保证了每个桶中
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2023-09-07 22:39:46
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# Hivesql 分位数percentile用法
## 1. 引言
在Hive中，我们可以使用SQL语句进行数据查询和分析。其中，分位数（percentile）是一种常用的统计指标，用于描述一组数据中的分布情况。在本文中，我将向你介绍如何在Hive中使用分位数函数，并提供相应的代码示例。
## 2. 分位数概述
分位数是指将一组数据按照从小到大的顺序排列后，将其分成若干等份，每份所含数据
原创
2023-09-24 08:47:54
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本节书摘来自华章计算机《Excel数据可视化：一样的数据不一样的图表》一书中的第2章，第2.1节，作者 恒盛杰资讯，第 2 章数理统计中的常见统计量● 比平均值更稳定的中位数和众数● 表示数据稳定性的标准差和变异系数● 概率统计中的正态分布和偏态分布● 应用在财务预算中的分析工具2.1比平均值更稳定的中位数和众数现代经济社会的数字化程度越来越高，人们会发现在这个世界里充斥着各种各样的数字。人们在描
四分位数和百分位数(Quartiles)To calculate a quartile of a sample is in theory easy, and is much like calculating the median. The difficult part is the implementation; contrary to calculating the median, there
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2024-06-07 15:35:27
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一、hive sql 的练习1)数据结构字段 备注 详细描述
video id 视频唯一id（String） 11位字符串
uploader 视频上传者（String） 上传视频的用户名String
age 视频年龄（int）
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2024-07-28 16:02:41
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# HIVESQL 求四分位数的函数及其应用
在数据分析中，四分位数是一种常用的统计量，用于衡量数据的分布情况。本文将介绍如何在HiveSQL中使用四分位数函数，并结合代码示例和关系图、序列图进行详细说明。
## 四分位数简介
四分位数将数据集分为四等份，分别为第一四分位数（Q1）、第二四分位数（Q2，即中位数）、第三四分位数（Q3）和第四四分位数（Q4）。四分位数可以帮助我们了解数据的分布
原创
2024-07-21 08:26:52
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1，信息图形化2，平均数3，全距通过计算全距（也叫极差），我们可以轻易获知数据分散情况。全距指出数据的扩展范围，有点儿像测量数据的宽度。全距的计算方法是：用数据集中的最大数减去数据集中的最小数。最小值成为下界，最大值成为上界。全距是两度数据分散程度的既简单又方便的方法。通常并非描述数据在该全距内的分布形态的最好方法。全距仅仅描述了数据的宽度，并没有描述数据在上，下界之间的分布形态。4,四分位数将数
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2024-06-09 08:39:44
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1、structured Query Language:结构化查询语言，2、Tsq=Transasct_Sql：交互式的Sql语句，是Sql的加强版，对功能进行了扩充：如变量的说明、 流程的控制、功能函数。 (1)数据的完整性是指数据库中的数据能正确反映实际情况，数据库中存在不正确、不准确的数据、及数据库“失去了完整性”，数据库允许有一定的冗余，但必须保证数据的
论读书
睁开眼，书在面前
闭上眼，书在心里
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2020-02-15 17:13:00
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分区和桶是什么？先了解一下分区和桶这两种数据类型分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse/dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。桶：对指定的列计算其hash，根据has
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2023-07-12 21:39:18
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文章目录四、实例4.1 plotly.express箱线图4.1.1 基本箱线图4.1.2 为 x的每个值绘制一个箱线图4.1.3 显示基础数据4.1.4 选择计算四分位数的算法4.1.5 四分位数算法之间的区别4.1.6 风格箱线图4.1.7 Dash中的箱线图 四、实例箱线图是变量通过其四分位数分布的统计表示。盒子的末端代表下四分位数和上四分位数，而中位数（第二个四分位数）由盒子内的一条线标
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2023-10-08 19:10:26
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MySQL 常用内置函数【数值函数】Abs(X) //绝对值abs(-10.9) = 10Format(X，D) //格式化千分位数值format(1234567.456, 2) =1,234,567.46Ceil(X) //向上取整ceil(10.1) = 11Floor(X) //向下取整floor (10.1) = 10Round(X) //四舍五入去整Mod(M,N) M%N M MOD
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2023-09-15 17:29:50
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数据运算不仅仅是加减乘除的基本运算，还要包括数据的比较，汇总和相关性的计算等等，这一节我们将计算的问题帮大家汇总出来～目录一. 加减乘除运算二. 比较运算三. 汇总运算count 非空值计数sum 求和其他(均值，最大最小值，中位数，众数，方差，标准差，分位数)四. 相关性运算一. 加减乘除运算以下表为例：加法运算我们需要生成新的一列“总和”，将四个季度的销售额相加：df['总
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2023-08-09 17:10:34
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– 1 oracle求分位数SELECT RES3.ORG_NO_5,
RES3.YM ,
-- X1的上四分位数
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY RES3.X1 ASC) AS X1_75,
-- X1的上中位数
PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN
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2023-06-09 09:37:43
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python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算，包括均值、标准差、分位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列，可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean：print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std：print(np.std(aa))5. 求中位数/50%分位数：p
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2023-05-29 16:47:10
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QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也有介绍它的两个主要作用：1.检验一列数据是否符合正态分布2.检验两列数据是否符合同一分布Q-Q图的原理要弄清Q-Q图的原理，我们先来介绍下分位数的概念。这里我们引用下百度百科的介绍：分位数, 指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0What...?? 是不是感觉有点抽象，别着急，我们继续往下看分位数的实
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2023-10-05 14:36:15
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四分位数与pandas中的quantile函数1.分位数概念统计学上的有分位数这个概念，一般用p来表示。原则上p是可以取0到1之间的任意值的。但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的。所谓四分位数；即把数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。为了更一般化，在计算的过程中，我们考虑p分位。当p=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。第1四分位数 (Q1)，又
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2023-08-13 10:21:38
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分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 分位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率
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2024-01-08 12:54:53
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