此文是《10周入门数据分析》系列的第8篇
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前一篇分享了统计学需要掌握的知识，在数据分析过程中，广泛用于数据质量处理，分析模型构建以及数据挖掘。今天这篇文章将详细讲统计学中最基础的描述统计。
试想，当你拿到一份数据会怎么做？二话不说做个图？
此前也无数次强调，拿到数据需要观察数据情况和数据质量，对数据进行描述统计分析，以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。
什么是描述性统计？
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。
加载EXCEL分析工具库
首先你得要有Excel 2016 。（ 文末有获取方式 ）
安装好2016版后，文件—选项—切换到“加载项”选项卡，在“管理”下拉列表中选择“EXCEL加载项”选项，单击“转到”按钮，跳转到如下“加载宏”对话框，勾选“分析工具库”复选框，再单击“确定”按钮
以上一波操作后，“数据”选项卡中会显示出添加的“数据分析”功能。
案例分析：
现在有一份北京房价数据：
1）北京市政府为调控房地产价格，希望知道北京各小区房屋价格的分布，请分析房地产价格的集中趋势，并选择合适的图形呈现。
2）房地产商想知道北京各个环线房屋装修状况的对比情况，以便进行产品设计和市场拓展，计算指标并设计合适的图形呈现结果，最后给房地产商一些建议。
3）选择合适的图形反映北京各个区住宅区房屋分布情况
操作步骤：
- 基本描述统计打开excel数据文件
- 选择描述统计，单击“确定”按钮。
随后，就会生成如下的统计分析结果，就省得一个个函数去计算了。
直方图
根据描述统计的结果，在空白列构造间隔为0.5的等差数列作为接收区域D1:D19，最大值为9,最小值为0。
选择数据，单击“数据”选项卡，选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项
输入区域选择房屋价格avgprice列$B$2:$B$186，接收区域选择第一步构造的接收数据，即D1:D19数据。
输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。
选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。
可以看出，北京的房价普遍分布在2W~4.5W，2.5W占绝大多数。
关于直方图
直方图是描述统计中很常见的一个应用，不同直方图代表的业务意义不同。
箱型图
对于数据的离散情况，还有一个更直观的方法，就是箱线图。箱线图利用6个指标描述数据的离散情况。这6个指标分别是最小值，第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值和异常值。
- 中位数：中位数是一组从小到大排序数据中位置在最中间的一个数据（两个数据取均值）。
- 第1(下)四分位数：第1四分位数与中位数算法类似，是对一组数据中50%数据再取中位数。一组数据中如果有25%的数据小于这个数，那么这个数是第1四分位数。
- 第3(上)四分位数：一组数据中如果有75%的数据小于这个数据，那么这个数是第3四分位数。
- 异常值：异常值是指这个数据与四分位数的差达到5倍的值。箱线图中异常值的表示方法有两种，1.5倍-3倍差之间用空心的点表示。超过3倍的异常值，用实心点表示。
- 上限和下限数：除了异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个数值为上限数和下限数。
现在来了解北京各区的房价分析，把他加工成箱型图，这也是最常用的描述统计图表。
Excel 2016 可以直接制作箱型图。Excel的箱型图定位6个数据：最大值、最小值、中位数、上四分位数、下四分位数、平均值，还有异常值。
操作步骤：
1、选择所要统计的数据，即均价。
2、选择箱型图
3、“选择数据源”中，水平分类轴加上“区域”，如下
调整一下样式得到如下箱型图。
中间黑色出现是各区域中游水平的房价标准（中位数）；x是全区域的平均房价水平（平均值）；箱型上端代表中上游水平；箱型下端代表中下游水平，以此类推。简而言之，房价分布被四等分了。
我们来解读一下：朝阳区的房价分布范围较广，高低值差异较大，可能和横跨多环有关，整体平均水平位于四区域前列。海淀区平均房价次之，但也不低。丰台区房价分布较为集中且偏态较小，跨度相对较小。通州区很明显整体房价最低。
这张图能一眼看出不少内容，想必大家已经明白箱线图的作用了，它能读出数据的整体分布和倾斜趋势（偏态）。
到这里，描述统计的内容就结束了。描述统计是分析数据的一种技巧，包含数据的集中度量(平均数、中位数、众数)、数据的离散（方差、标准差）、数据的分布（箱线图、条形图、直方图）三块。
此文是《10周入门数据分析》系列的第8篇。
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