SPSS 26 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 26 提供了大量专业统
目录一、数据获取（可用数据集）：二、python常用的工具包：（即用即查）三、简单数据分类：四、基本的描述性分析1、数据预览2、异常值分析——需要对数据进行单变量及整体异常值分析（具体问题具体分析）3、对比分析4、分布分析五、数据简单可视化分析：matplotlib；seaborn；plotly1、柱状图2、直方图3、箱线图4、折线图5、饼图一、数据获取（可用数据集）：1、Kaggle&天
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2023-09-01 18:54:38
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一、描述性统计的概述与计算import pandas as pd
import numpy as np
'''pandas对象装备了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总和或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。'''
df = pd.DataFram
今天主要说一下描述符的原理，基于property原理，在上一篇博客中已经简单的说了property，今天详细的说一下描述符。 (1)定义 描述符：就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性 这里的特殊类型的类指的是至少实现了以下方法中的任意一个：__get__(self,instance,owner)
#_用于访问属性，它返回属性的值
__set__(self,instance,va
描述性分析介绍描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法：定量方法以数值方式描述和汇总数据。可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。本文将细致讲解如何使用python进行描述性分
目录一：一些基本方法1.归约方法2.积累型方法3.其他方法二：相关性和协方差三：唯一值，计数和成员属性 pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。
pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。一：一些基本方法1.归约
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2023-08-14 20:43:33
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有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象
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2019-10-30 22:12:00
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Python描述性数据分析是一种用于理解和总结数据集的方法。在这篇文章中，我将向你介绍描述性数据分析的流程，并告诉你每一步需要做什么以及需要使用的代码。
首先，让我们来看一下整个描述性数据分析的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索]
C --> D[数据可视化]
D --> E[
数据的描述性统计以下均以数据集nums为处理对象，其中含有若干相同类型的数据数据的集中趋势：众数特征：数据集合中出现次数最多(不唯一)(备注：因为普通的scipy.stats.mode仅能返回最先出现的其中一个众数，所以以下我进行了扩充改写更符合众数的定义)#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
from scipy import stats
from collectio
很有幸加入了居士的数据自习室，大家互相监督一起学习。希望自己可以坚持下去。一、数据的集中趋势描述1. 算数平均值分为简单算数平均值和加权算数平均值简单算数平均值：数据集合中所有数的和除以数据的个数加权算数平均值：针对数据集合中每个数据值的重要程度不一的情况，采用所有数据值乘以相应权重值的和再除以数据个数来计算算数平均值易受极大值或极小值的影响，而掩盖数据的真实特性 eg:全国人家年收入被平均了，我
统计分析分为统计描述和统计推断。统计描述是通过绘制统计图、编制统计表、计算统计量等方法来描述数据的分布特征。它是数据分析的基本步骤，也是统计推断的基础。一.描述统计量已知一组试验（或观测）数据为，它可以是从所要研究的对象的总体X中取出的，这n个观测值就构成了一个样本。在某些简单的实际问题中，这n个观测值就是所要研究问题的全体。数据分析的任务是要对这全部n个数据进行分析，提取数据中包含的有用信息。分
目录1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图）
连续型数据的描述pandas.DataFrame.describe()对数值型数据进行描述，包括个数、均值、标准差、最小值、分分位数和最大值import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'/.../bs_data.csv')
df.describe() #首先将数字作为数值型数据处理bs_data.scv也可以用单独的方法描述各个总体的参数（都是DataFrame和S
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2023-08-16 20:55:56
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我们知道统计学包括描述性统计和推论统计，而今天的主题是描述性统计的介绍。什么是描述性统计呢？维基百科的定义："A descriptive statistic is a summary statistic that quantitatively describes orsummarizes features of a collection of information."中文翻译：描述性统计是一种汇
描述性统计描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。理论部分一 数据的集中趋势描述：数据的集中趋势描述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值， 这个代表值或中心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平， 通过对事物集中趋势指标的多次测量和比较， 还能够说明事物的发展和变化趋势。1.1算术平均值简单算
第七章：基本统计分析7.1描述性统计分析7.1.1方法云集vars <- c('mpg', 'hp', 'wt')
# 通过summary()计算描述性统计量：最小值、最大值、四分位数、数值型变量的均值以及因子向量和逻辑型向量的频数统计
summary(mtcars[vars])
# apply()或sapply()计算描述性统计量，这里以sapply()函数为例
sapply(x, F
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2023-06-21 11:45:41
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1. 场景描述背景不写了，只谈技术，做的是文本相似性统计，因需要从文本描述性信息中分析同类信息，以便后续重点关注，数据量比较大，大概20多万，人工效率低，需要算法来实现。根据需求要从不同维度进行统计：(1)分组不分句热度统计(根据某列首先进行分组，然后再对描述类列进行相似性统计)；(2)分组分句热度统计(根据某列首先进行分组，然后对描述类列按照标点符号进行拆分，然后再对这些句进行热度统计);(3)
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。导读在进行数据分析时，一般要先对数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。本文以数据集classdata为案例来说明
复习一遍统计学基础，准备spss的考试。拿到一组陌生的数据，就像遇见一个陌生人，我们遇到一个陌生人，第一件事往往就是打量打量ta，处理数据也是如此。描述性统计就是在打量一组数据，对数据有个大概对了解。一般来说，对数据做三个处理：集中趋势central tendency，离散趋势dispersion tendency，分布形态distribution tendency。虽然简单，但是最为基础，是我们
一、描述性统计描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、回归分析
