描述數據特徵有哪些

『壹』 描述一組數據的特徵有哪些統計量

平均數 中位數 眾數 方差 標准差 之類的

『貳』 統計學從哪些方面用那些指標描述數據分布的特徵

一組數據的分布特徵可以從哪幾個方面進行描述。
答：數據分布的特徵可以從三個方面進行測度和描述：
一是：分布的集中趨勢，反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度；
二是：分布的離散程度，反映各數據遠離其中心值的趨勢；
三是：分布的形狀，反映數據分布的偏態和峰態。

『叄』 數據的分布特徵可以從哪幾個方面測度和描述是什麼

數據分布的特徵可以從三個方面進行測度和描述：

一是：分布的集中趨勢，反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度。

二是：分布的離散程度，反映各數據遠離其中心值的趨勢。

三是：分布的形狀，反映數據分布的偏態和峰態。

數據的來源主要來自於三個方面：

第一源於企業內部，如交易、運營、財務、人力等部門產生的自有數據。

第二源於三方數據，如網路數據、通信數據、信用數據、客戶數據等。

第三源於採集數據，如通過感測器、圖像視頻、社交媒體、物聯網等途徑接收到的數據。

『肆』 請列舉spss中可用於描述數據基本特徵的分析過程有哪些

1）OLAP在線分析過程：中位數、最大（小）值、范圍、偏度等。

2）個案匯總分析：均值、方差、峰度、封度的標准誤等。

3）頻數分析：四分位數、割點、百分位數等。

4）列連表分析過程：卡方、相關性等。

5）按行和列的匯總分析：值的和、值的均值、峰度、偏度等。
6）描述性匯總分析：均值、方差等。

7）探索性分析過程：描述性、M-估計量、界外值等

『伍』 數據的特徵

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。(5)描述數據特徵有哪些擴展閱讀：一、具體特徵容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。種類（Variety）：數據類型的多樣性。速度（Velocity）：指獲得數據的速度。可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。真實性（Veracity）：數據的質量。復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。二、運用洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。 醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

『陸』 統計學中從哪些方面用哪些特徵描述數據分布特徵

數據分布特徵可以從集中趨勢、離中趨勢及分布形態三個方面進行描述。

1. 分布的集中趨勢，反映各數據（眾數、中位數、分位數、均值、幾何平均數、切尾均值）向其中心值靠攏或聚集的程度。

2. 分布的離散程度，反映各數據（極差、內距、方差和標准差、離散系數）遠離其中心值的趨勢。
   

3. 分布的形狀，反映數據分布的偏態和峰態。
   

『柒』 統計學從哪些方面用哪些指標描述了數據分布的特徵

數據分布特徵可以從集中趨勢、離中趨勢及分布形態三個方面進行描述。
1、平均指標是在反映總體的一般水平或分布的集中趨勢的指標。測定集中趨勢的平均指標有兩類：位置平均數和數值平均數。位置平均數是根據變數值位置來確定的代表值，常用的有：眾數、中位數。數值平均數就是均值，它是對總體中的所有數據計算的平均值，用以反映所有數據的一般水平，常用的有算術平均數、調和平均數、幾何平均數和冪平均數。
2、變異指標是用來刻畫總體分布的變異狀況或離散程度的指標。測定離中趨勢的指標有極差、平均差、四分位差、方差和標准差、以及離散系數等。標准差是方差的平方根，即總體中各變數值與算術平均數的離差平方的算術平方根。離散系數是根據各離散程度指標與其相應的算術平均數的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映總體分布形態的指標。矩是用來反映數據分布的形態特徵，也稱為動差。偏度反映指數據分布不對稱的方向和程度。峰度反映是指數據分布圖形的尖峭程度或峰凸程度。

『捌』 統計學中從哪些方面哪些指標描述數據分布的特徵

一組數據的分布特徵可以從以下三個方面進行測度：
集中趨勢的測度（眾數、中位數、分位數、均值、幾何平均數、切尾均值） 離散程度測度（極差、內距、方差和標准差、離散系數） 偏態與峰度測度（偏態及其測度、峰度及其測度）

『玖』 統計學用哪些指標描述數據分布的特徵

數據分布特徵可以從集中趨勢、離中趨勢及分布形態三個方面進行描述。

1、平均指標是在反映總體的一般水平或分布的集中趨勢的指標。測定集中趨勢的平均指標有兩類：位置平均數和數值平均數。位置平均數是根據變數值位置來確定的代表值，常用的有：眾數、中位數。數值平均數就是均值，它是對總體中的所有數據計算的平均值，用以反映所有數據的一般水平，常用的有算術平均數、調和平均數、幾何平均數和冪平均數。
2、變異指標是用來刻畫總體分布的變異狀況或離散程度的指標。測定離中趨勢的指標有極差、平均差、四分位差、方差和標准差、以及離散系數等。標准差是方差的平方根，即總體中各變數值與算術平均數的離差平方的算術平方根。離散系數是根據各離散程度指標與其相應的算術平均數的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映總體分布形態的指標。矩是用來反映數據分布的形態特徵，也稱為動差。偏度反映指數據分布不對稱的方向和程度。峰度反映是指數據分布圖形的尖峭程度或峰凸程度。

『拾』 大數據的特徵有哪些

1.第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
2.第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」,是大數據時代亟待解決的難題。
3.第三個特徵是處理速度快,時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。