机器学习之数据探索——数据特征分析（分布分析）

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数据特征分析与数据质量分析一道构成数据探索的两方面工作，在前文中介绍过关于数据质量分析的概况，本文将对数据特征分析作简介，并着重于分布分析的角度，相比于数据质量分析，数据特征分析更注重于找寻数据间的关系。

数据特征分析包括以下几个分析角度：
1、分布分析
2、对比分析
3、统计量分析
4、帕累托分析
5、正态性检验
6、相关性分析
其上每一个分析角度都有丰富的内容。

分布分析

顾名思义，分布分析研究数据的分布特征和分布类型。对于定量数据，需要了解分布形式，发现某些特大特小的异常值,通常用到散点图，频率分布直方图，茎叶图等；对于定性数据，可用饼图或和条形图显示分布情况。

1 定量数据

对于定量数据列，可以从以下步骤获取其分布形式
1 求极差
2 求适当的分组区间
3 计算各组频率
4 绘制频率分布直方图

当然对于python而言，可以使用内置方法直接将输入的数据转换为直方图：
将数据转为dataframe形式，对其中某一列使用hist()方法，该函数的参数为需要的分组数，可以手动调至合适的分组数。

2 定性数据

对于定性数据，一般可以使用饼图展示其分布状况：

注意：输入上图中函数的数据是统计频数后整理好的，如例中一样，将三个类别的数量统计之后的结果列表作为输入数据。

3 counter函数

上面提到绘制饼图的数据是需要频数统计处理的，那么就需要了解python库函数counter，可以用它方便地进行频数统计：

机器学习之数据探索——数据特征分析（分布分析）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/pythonfl/p/12436731.html