7、数据探索与分析：从数值到变量关系

数据探索与分析：从数值到变量关系

在数据的世界里，我们常常需要对各种数据进行深入的探索和分析，以揭示其中隐藏的信息和规律。本文将围绕数值数据的分布、统计指标，以及变量之间的关系展开，通过实际的例子和代码，带您一步步了解数据探索的过程。

1. 数值数据分布

在数据探索中，直方图是一种强大的工具，它能帮助我们快速诊断数据中的模式。例如，二手车价格和里程数的直方图形状有所不同。二手车价格似乎在中间值两侧均匀分布，而里程数则向右延伸得更远，这种特征被称为偏斜，更具体地说是右偏斜，因为高端（右侧）的值比低端（左侧）的值分布得更分散。

直方图不仅能展示数据的偏斜情况，还能帮助我们识别数据的分布类型。数据分布描述了一个值落在各个范围内的可能性。常见的分布类型有均匀分布和正态分布。
- 均匀分布 ：如果所有值出现的可能性相等，那么数据的分布就是均匀的。例如，掷一个公平的六面骰子，每个点数出现的概率都是 1/6，其数据分布就是均匀分布。在直方图中，均匀分布的条形高度大致相同。但并非所有随机事件都是均匀的，比如掷一个加重的六面骰子，某些数字出现的频率会更高。
- 正态分布 ：以二手车数据为例，价格直方图显示，离中心条形越远的值出现的可能性越小，形成了钟形的数据分布，这就是典型的正态分布。正态分布在现实世界的数据中非常常见，其特性也得到了深入研究。

2. 衡量数据离散程度

分布使我们能够用较少的参数来描述大量的值。对于正态分布，我们可以用中心和离散程度这两个参数来定义。中心由均值表示，而离散程度则通过标准差来衡量。
- 方差