23、实用数据分析指南：从基础统计到数据洞察

实用数据分析指南：从基础统计到数据洞察

在数据的海洋中遨游，我们已经完成了数据的获取、清洗和预处理等前期工作。现在，终于来到了数据的核心环节——数据分析。数据分析就像是一把钥匙，能够帮助我们打开数据背后隐藏的信息之门，让我们更好地理解数据，从中获取有价值的见解，并回答我们心中的疑问。

1. 扩充你的工具包

为了更高效地进行数据分析，我们需要不断扩充自己的工具包。以下是一些常用的数据处理工具及其功能和使用说明：
| 技术 | 功能 | 说明 |
| — | — | — |
| 基本统计 | sum | 对一组值求和 |
| 基本统计 | average | 计算一组值的平均值或中心值 |
| 基本统计 | std | 计算一组值的标准差，衡量数据的波动性、离散性 |
| 分组与汇总 | groupBy, select | 通过分组记录并使用求和、平均或标准差进行汇总，使数据集更易于理解 |
| 频率分布 | bucket, detectValues | 确定数据集中值的分布，如果符合正态分布，可提供一定的预测能力 |
| 时间序列 | rollingAverage | 平滑时间序列数据，去除噪声，便于检测趋势和模式 |
| 时间序列 | rollingStandardDeviation | 查看数据序列随时间的波动或变化情况 |
| 时间序列 | linearRegression | 用于预测和检测趋势 |
| 时间序列 | difference | 理解时间序列之间的差异，判断它们是否发散 |
| 数据标准化 | average, std | 标准化两个数据集，以便直接比较 | <