ML-通过统计数据了解数据

机器学习是一项准确预测未来的技术，但它的基础是从过去的数据中发现规律。了解数据的统计特征是机器学习中常用的初始步骤。在这篇文章中，我们将讨论如何通过统计数据了解数据的主题，让程序员更好的理解机器学习中的数据预处理过程。

数据的类型

在进行统计数据分析之前，我们需要了解数据的类型。最常见的数据类型有：

1. 数值型数据: 例如身高、体重、年龄等连续值数据。

2. 类别型数据: 例如血型、性别、国籍等离散值数据。

3. 顺序型数据: 例如星级评分、顾客满意度等有序离散值数据。

使用正确的方法处理数据类型是非常重要的，因为不同的处理方法将影响您的结果。

描述性统计

描述性统计是一种从数据中提取信息的方法，包括：均值、中位数、方差、标准差、偏度和峰度等等。下面分别介绍它们的含义：

1. 均值 (Mean) ：表示数据的平均值，是数据分布的中心点。均值等于所有数据总和除以数据的数量。

2. 中位数 (Median)：表示数据中间的值，是一个有序数组中间位置上的值。

3. 方差 (Variance)：用于描述数据的离散程度。方差越大，说明数据的分布越分散。方差等于每个数值与平均值的差值的平方的平均值。

4. 标准差 (Standard Deviation)：是方差的平方根，表示数据偏离平均值的程度。标准差越小，数据聚集程度越高。

5. 偏态 (Skewness)：衡量数据分布偏斜程度的指标。正偏斜表示数据出现在左侧，负偏斜表示数据出现在右侧。

6. 峰度 (Kurtosis)：衡量数据分布的陡峭程度。峰度描述了数据分布的尖锐程度。

统计数据可视化

统计数据可视化是一种展示数据模式的方法，它使程序员更容易地理解数据并检测数据中的异常值。最常用的统计数据可视化包括：

1. 直方图：用于显示数据的分布情况。

2. 箱线图：用于比较不同数据分布之间的差异。箱线图通常会显示一组数据的中位数、四分位数和数据的离群值。

3. 散点图：用于显示两个数值变量之间的关系。

通过统计数据了解数据是机器学习中很重要的一步。为了更好的理解机器学习的数据预处理过程，程序员需要掌握常用的统计数据类型和方法。此外，数据可视化也是一个强大的工具，可以帮助程序员更好的理解数据，并从中发现有价值的信息。