定性数据的分布分析方法

北.海 2023-01-13 02:05:26

课时名称	课时知识点
定性数据的分布分析方法	学习如何处理定性数据。占比分析和贡献度分析方法

...全文

147 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

　　定性和定量大数据分析方法?我们看到数据时想到的第一件事是什么?第一个本能是找到模式，联系和关系。我们查看数据以发现其中的含义。　　同样，在研究中，一旦收集了数据，下一步就是从中获取见解。例如，如果服装品牌试图确定年轻女性的最新趋势，那么该品牌将首先与年轻女性接触，并向她们询问与研究目标相关的问题。在收集了这些信息之后，该品牌将分析该数据以识别样式-例如，它可能会发现大多数年轻女性希望看到更多的牛仔裤。　　大数据分析是研究人员从大量数据到有意义的见解的方式。取决于研究类型，有许多不同的大数据分析方

文章目录1.数据导入，查看数据基本情况：2.极差（只针对定量字段）3.频率分布情况（定量字段）4.概率分布情况(区间分组）定量字段定性字段分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，本文中介绍定量数据、定性数据分布分析的基本方法分布分析涉及的基本统计量：极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数选择深圳罗湖二手房信息数据为例： 1.数据导入，查看数据基本情况： import numpy as...

数据特征分析方法总结 21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。分布分析分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数据，并通过这两种类型来区分基本统计量。常用指标为：极差、频率分布情况、分组组距及组数 # 读取数据 data = pd.read_csv('data/深圳罗湖二手房信息.csv', engine='pyt

数据探索（数据特征分析）—Python数据特征分析分布分析定量数据的分布分析遵循的主要原则有实例Python实现代码实现定性数据的分布分析对比分析对比分析主要有以下两种形式：统计量分析周期性分析贡献度分析相关性分析数据特征分析对数据进行质量分析以后，接下来就是对数据做特征分析。一般可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。分布分析分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型，便于发现某些特大或特小的可疑值。对于定量数据，欲了解其分布形式，是对称的、还是非对称的，可做出频率分布表、绘制频率分布

在数据质量得到保证的前提下，通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据的分布特征和贡献度进行分析（帕累托分析），分布分析能够揭示数据的分布特征和分布类型，对于定量数据，可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征；对于定性数据，可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础上，绘制累积频率，计算投入的效益。下面的例子使用vcd包中的Arthritis数据集来做数据...

张伟的课程社区_NO_1

1

社区成员

60

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章