7、数据探索与分析：识别潜在威胁节点

数据探索与分析：识别潜在威胁节点

在进行数据分析时，我们常常需要深入挖掘数据，以发现其中有价值的信息。本文将围绕一组包含可靠性、风险、类型和国家等字段的数据展开探索，旨在识别出潜在的真实威胁节点，并为相关系统的配置提供依据。

1. 数据概述

在深入分析数据之前，我们先了解一下数据的基本信息：
- 变量类型 ：
- 可靠性（Reliability）、风险（Risk）和 x 为整数。
- IP、类型（Type）、国家（Country）、地区（Locale）和坐标（Coords）为字符串。
- IP 地址存储格式 ：采用点分十进制表示法，而非主机名或十进制格式。
- 记录数量 ：共有 258,626 条记录，每条记录对应一个唯一的 IP 地址。
- 地理定位信息 ：每个 IP 地址的经纬度信息存储在 Coords 字段中，以逗号分隔。

2. 定量变量的描述性统计

对于定量变量，我们可以通过计算基本的描述性统计量来初步了解数据的分布情况。这些统计量包括最小值、最大值、中位数、四分位数和均值。以下是使用 R 和 Python 计算可靠性和风险两列的描述性统计结果：

R 代码示例 ：

# require object: av (3-4)
summary(av$Reliability)
## Min. 1st Qu.  Median