频度分析-用一定的分类方法将数组分类，统计各分组下样本数量，以图表辅助，用更直观的方式描述出数组的分布趋势。
业务意义：在实际数据分析工作中，经常需要将数据按照某个维度分段进行指标统计，以发现问题和解决问题。
例子：一个班40个学生，考试成绩如下：
[73,87,88,65,73,76,80,95,83,69,55,67,70,94,86,81,87,95,84,92,92,76,69,97,72,90,72,85,80,83,97,95,62,92,67,73,91,95,86,77]
集中趋势
print('均值:'+str(round(np.mean(score),1)),'中位数:'+str(np.median(score)),'众数:'+str(stats.mode(score)[0][0]))
均值:81.3 中位数:83.0 众数:95
离散程度
print('最高分:'+str(max(score)),'最低分:'+str(min(score)),'极差:'+str(max(score)-min(score)),'四分位距:'+str(
np.quantile(score,0.75)-np.quantile(score,0.25)),'方差:'+str(round(np.var(score),1)),'方差:'+str(round(np.std(score),1)))
最高分:97 最低分:55 极差:42 四分位距:18.5 方差:118.1 方差:10.9
- 最高分97，众数为95说明学生分数在高分段集中，可反应试卷难度不高
- 最低分与均值相差81.3-55=26.5，偏差较大，该同学需要重点关注。
除了以上信息，若只依赖于基础的数据指标，很难对数据做出全面的解读。
数据频度表-按照数据某些维度，将数组分段后进行统计。
bins = np.arange(55,101,5) #成绩分段 bins = pd.cut(df,bins,include_lowest = True,right = False) bins_score = df.groupby(bins) bins_score.count() [55, 60) 1 [60, 65) 1 [65, 70) 5 [70, 75) 6 [75, 80) 3 [80, 85) 6 [85, 90) 6 [90, 95) 6 [95, 100) 6 dtype: int64
从上表中，可以直观的发现，各分段的学生人数较为平均，说明此次考试并没有拉开差距，形成两级分化，另外部分同学分数较低，需要额外关注。
频度直方图
plt.hist(score,bins = 9) plt.show()
箱线图
plt.boxplot(score) plt.show()
小结
在数据分析中，最重要的不是频度分析方法，可是在频度分析中体现的分类思想，将数据维度进行分段统计，更加直观的观察数据发现问题。
2020-04-15 01：54