📊 数据的偏度和峰度 📊 —— df.skew()、df.kurt()
导读 在数据分析的世界里，了解数据分布的特性至关重要。其中，“偏度”（Skewness）和“峰度”（Kurtosis）是两个重要的统计指标，它们可以帮助
在数据分析的世界里，了解数据分布的特性至关重要。其中，“偏度”（Skewness）和“峰度”（Kurtosis）是两个重要的统计指标，它们可以帮助我们洞察数据的对称性和尾部特征。通过Pandas库中的`df.skew()`和`df.kurt()`函数，我们可以轻松计算这些值。
首先，偏度衡量数据分布的对称性。如果偏度为正，说明数据右偏，长尾向右延伸；负值则表示左偏，长尾向左延伸。换句话说，正偏意味着多数数据集中在左侧，而极端值出现在右侧；反之亦然。例如，收入数据通常呈现正偏，因为大多数人收入较低，但少数人拥有极高收入。
其次，峰度揭示了数据分布的陡峭程度。高斯分布的峰度值为3，高于此值表明数据分布更陡峭（尖峰），而低于3则意味着分布更平坦（平峰）。例如，在股票市场中，收益分布往往具有较高的峰度，反映出极端波动的可能性较大。
掌握偏度与峰度，不仅能帮助我们更好地理解数据特性，还能为后续建模提供重要参考！📈✨
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