【数据分析】数据的计量尺度、数据集中趋势

news2024/11/14 23:42:51

一、数据的计量尺度

数据的计量尺度分为四类：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。

数据的计量尺度	特点	逻辑与数学运算	常见的例子	数据类型
定类尺度	无等级次序	是否相等	性别：男、女... 民族：汉族、满族... 职业：医生、消防员...	定性数据
定序尺度	内在固有顺序	比较大小、是否相等	职称：高级、初级... 健康状况：优良中差质量等级：优良中差	定性数据
定距尺度	“0”只是尺度上的一个点，不代表“不存在”	比较大小、加减运算	摄氏温度、纬度	定量数据
定比尺度 (比率尺度)	"0"表示“没有”或“不存在” 可以计算两个测度值之间的比值	比较大小、加减乘除	质量、长度、能量	定量数据

二、数据的集中趋势

集中趋势在统计学中指一组数据向一中心值靠拢的程度，反应一组数据中心店所在位置。
集中趋势测度就是寻找数据水平的代表值或中心值。
常见指标：平均数、分位数、众数。

1、平均数

适用于定量数据，不适用于定性数据。
平均数有不同的计算形式和计算公式，主要包括：算术平均数、加权算法平均数、几何算法平均数等。
平均数容易受极端值影响：平均数随着极端值的变化而变化，且有向极端值靠近的趋势。

2、分位数

适用于顺序数据、定量数据。
常见分位数：中位数、四分位数、百分位数

百分位数：

在按升序排序的数列中，其左侧的观察个数在整个样本中占比p%，右侧的观察个数在整个样本中占比为 (100-p)%。

四分位数：

是特殊的百分位数，不受极端值的影响。
将所有数据按升序排序，并分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数。
第一四分位数（Q1）为较小四分位数，是第 25% 的数字。
第二四分位数（Q2）为中位数，是第 50% 的数字。
第三四分位数（Q3）为较大四分位数，是第 75% 的数字。

中位数：

特殊的四分位数
不收极端值的影响
计算公式分两种情况：
- 当 n 为奇数时：中位数 = (n+1)/2 位置上数据的值
- 当 n 为偶数时：中位数 = (n)/2 位置和 (n)/2+1 位置上数据的平均值

3、众数

适用于分类数据、顺序数据、定量数据。
描述分类数据的集中趋势最常见的测度值
只有在数据量较大的情况下，众数才有意义
主要特点是不收极端值的影响
一组数据中，不是只有一个众数，有可能有多个众数或者没有众数。

三、Python 中如何计算平均数、分位数、众数？

1、简单公式运算

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

# 生成包含 10 个介于 0 到 5 之间的随机浮点数，再转换成整数
data_floats = np.random.random(size=10)*6
data = data_floats.astype(int).tolist()

print(data)

mean_value = np.mean(data)
print(f'平均数：{mean_value}')

quantiles = np.quantile(data, [0.25, 0.5, 0.75])
print(f'分位数：第一四分位({quantiles[0]}), 中位数({quantiles[1]}), 第三四分位({quantiles[2]})')

mode_value = stats.mode(data)
print(f'众数：{mode_value[0][0]}')

输出：

>>> [5, 3, 5, 2, 2, 2, 4, 3, 4, 2]
>>> 平均数：3.2
>>> 分位数：第一四分位(2.0), 中位数(3.0), 第三四分位(4.0)
>>> 众数：2

2、图表中呈现

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
# 1. 可以手动生成列表
# data = np.array([11, 7, 33, 30, 21, 57, 25, 92, 24, 64, 8, 64, 77, 39, 27, 99, 51, 4, 66, 31,
#                  6, 87, 39, 46, 73, 36, 24, 65, 70, 78, 87, 9, 85, 23, 45, 93, 77, 2, 77, 15,
#                  76, 77, 32, 89, 33, 23, 80, 28, 93, 70, 36, 12, 96, 39, 11, 97, 57, 36, 75, 30])

# 2. 可以用 random 生成包含 120 个介于 0 到 100 之间的随机浮点数，再转换成整数
# data_floats = np.random.random(size=120) * 100
# data = data_floats.astype(int).tolist()

# 3. 可以用 randint 生成包含 120 个介于 0 到 100 之间的随机整数列表
data = np.random.randint(0, 100, size=1000).tolist()

df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])

app = dash.Dash(__name__)
# 假设 bin_size 是我们知道的或者从直方图创建时确定的
m_bin = 30  # 直方图的 bin 数量
bin_size = (max(df['Value']) - min(df['Value'])) / m_bin


# 创建 Dash 应用程序
def create_histogram(df, m_bin):
    mean_value = df['Value'].mean()
    mode_value = df['Value'].mode()[0]
    quantiles = np.quantile(df['Value'], [0.25, 0.5, 0.75])

    # 创建直方图
    histogram_fig = px.histogram(df, x='Value', nbins=m_bin,
                                 barmode='overlay',
                                 labels={'Value': '数据值'},
                                 title='直方图 - 四分位数、平均数和众数',
                                 color_discrete_sequence=['lightblue'])
    histogram_fig.update_traces(
        marker=dict(line=dict(width=1, color='gray'))
    )
    # 添加统计信息的线条和注解
    histogram_fig.add_vline(x=mean_value,
                            line_dash='dash',
                            line_color='red',
                            annotation_text=f'平均数: {mean_value:.2f}',
                            annotation_position='top left')

    histogram_fig.add_vline(x=mode_value,
                            line_dash='solid',
                            line_color='lightgreen',
                            annotation_text=f'众数: {mode_value}',
                            annotation_position='top right')

    for i, q in enumerate(quantiles, 1):
        histogram_fig.add_vline(x=q,
                                line_dash='solid' if i == 2 else 'dash',
                                line_color='orange',
                                annotation_text=f'第{i}四分位数: {q:.2f}',
                                annotation_position='top')
    return histogram_fig


# 回调函数：根据直方图的点击事件更新箱线图
@app.callback(
    Output('box-plot', 'figure'),
    [Input('histogram', 'clickData')]
)
def update_box_plot(clickData):
    if clickData and clickData['points']:
        # 获取点击的柱状图的索引和 x 值
        point = clickData['points'][0]
        x = point['x']
        # 根据点击的柱状图确定数据范围
        lower_bound = x - bin_size
        upper_bound = x + bin_size
        # 筛选数据
        filtered_df = df[(df['Value'] >= lower_bound) & (df['Value'] < upper_bound)]
        # 更新箱线图
        fig = px.box(filtered_df, y='Value', title=f'Box plot for bin {lower_bound} : {upper_bound}')
    else:
        # 如果没有点击数据，显示完整数据的箱线图
        fig = px.box(df, y='Value', title='完整数据的箱线图')
    return fig


histogram_fig = create_histogram(df, m_bin)
# 定义应用程序的布局
app.layout = html.Div([
    html.H1('数据统计图'),
    # 初始为空的箱线图组件
    dcc.Graph(id='box-plot'),
    # 将创建的直方图添加到布局中
    dcc.Graph(id='histogram', figure=histogram_fig)
])

# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)