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统计数据异常值的处理——统计学（八）
在数据分析工作中，面对收集而来的数据，数据清洗是首要环节。异常值（outlier）是数据清洗的重要环节，异常值可能直接会导致后面的数据分析、建模工作出现偏差，下面就给大家介绍一下如何处理数据中的异常值。 一、异常值判断 何为异常值？异常值，指的是样本中的一些数值明显偏离其余数值的样本可视化神器Plotly玩转箱形图
可视化神器Plotly玩转箱形图 在之前的文章中介绍过如何使用Plotly绘制柱状图、饼图、散点图等，都是比较常用的可视化图表呈现方式。本文介绍的是利用Plotly绘制统计图形中的一种：箱型图。 扩展阅读 Plotly的文章会形成连载系列，前面8篇Plotly可视化文章分别是： 酷炫！36张图爱上高[三] 3 图表绘制工具：Matplotlib -- 图表绘制之箱形图
目录 九、箱形图 九、箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。 中位数：按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数上四分位数Q3：一组数据排序后处于75%（(1+n)/4*3）位置上的值下四分位数Q1：一组数据排序什么是脏数据？怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了
01 缺失值分析数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果不准确。下面从缺失值产生的原因及影响等方面展开分析。1. 缺失值产生的原因缺失值产生的原因主要有以下3点：有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。有些信息是被遗漏的。可能是因什么是脏数据？怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了
01 缺失值分析数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果不准确。下面从缺失值产生的原因及影响等方面展开分析。1. 缺失值产生的原因缺失值产生的原因主要有以下3点：有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。有些信息是被遗漏的。可能是因vue + echarts 之饼形图
目录 vue + echarts 之饼形图1 vue + echarts 之饼形图1 <template> <div ref="chartP" class="pie_chart"> <div :id="pieChartId" class="chart" ref="my_pie_chart" :style=&quecharts 双环饼形图
option = { tooltip: { show: true, formatter: "{a}：{d}%" }, series: [ { name: '销量3', type: 'pie', hoverAnimation: false, //鼠标移入变大 clockWiboxplot考察数据统计特性
利用boxplot可以方便地检查数据的统计分布。此外，可以方便地找出可能的异常值。 箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。 箱形图最大pyecharts使用：饼形图Pie参数说明
Pie饼形图参数如下： def add( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str, # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)] data_pair: Sequence, # 系列 label 颜色 color: Optional[str] = None, # 饼图的半径，R语言中绘制箱形图的替代品：蜂群图和小提琴图
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11073 箱形图 非常有用，因为它们不仅指示中间值，而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是，也有一些图提供了一些附加信息。在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。 蜂群图 原则上，蜂群图类似于一维散点图，因