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大数据和数据分析课程都是达内的热门互联网IT培训课程之一，今天南宁达内就给大家简单介绍一下，数据汇总的作用与方法分享。
1、相关性和协方差
相关性和协方差是描述数据集中两个变量之间关系的两种度量。
相关性：相关性衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。它的范围从-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。
协方差：协方差是衡量两个变量一起变化的程度。与相关性不同，协方差不衡量关系的强度，其值不受约束，因此比相关性更难解释。
这两个度量对于理解数据中不同变量之间的关系至关重要，这有助于预测建模和其他统计分析。
2、百分位数和四分位数
百分位数和四分位数是相对地位的衡量标准，可以更深入地了解数据集的分布。
百分位数：百分位数表示数据集中有多少观察值低于该值。例如，20个百分位数是低于该值的20%的观测值。
四分位数：四分位数将排序数据集分成四个相等的部分。一个四分位数(Q1)是25个百分位数，二个四分位数(Q2)是中位数或50个百分位数，三个四分位数(Q3)是75个百分位数。
百分位数和四分位数对于了解数据的分布、识别异常值以及比较不同的数据点或数据集特别有用。
3、箱线图和直方图
箱线图和直方图是用于汇总数据的图形方法。
箱线图：箱线图(或箱型图)提供数据集中小值、一四分位数、中位数、三四分位数和大值的可视化摘要。它还可以指示数据中的异常值。所以箱线图非常适合比较不同组之间的分布。
直方图：直方图是数据集分布的图形表示。它是对连续变量概率分布的估计。直方图通过指示位于值范围内的数据点数量(称为箱)来提供数字数据的直观解释。
这些图形方法允许快速、直观地理解数据，使它们成为数据分析的宝贵工具。
4、交叉制表
交叉表是一种常用的分类汇总数据的方法。它创建了一个显示变量频率分布的列联表。通过交叉表可以观察两个或多个分类变量之间关系的统计显着性。
交叉表在市场研究或任何其他使用调查或问卷的研究中特别有用。它们提供了两个或多个变量之间相互关系的基本图景，可以帮助找到它们之间的相互作用。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。
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2024-07-09
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