描述数据特征有哪些

‘壹’ 描述一组数据的特征有哪些统计量

平均数 中位数 众数 方差 标准差 之类的

‘贰’ 统计学从哪些方面用那些指标描述数据分布的特征

一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述。
答：数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：
一是：分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；
二是：分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；
三是：分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。

‘叁’ 数据的分布特征可以从哪几个方面测度和描述是什么

数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：

一是：分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度。

二是：分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势。

三是：分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。

数据的来源主要来自于三个方面：

第一源于企业内部，如交易、运营、财务、人力等部门产生的自有数据。

第二源于三方数据，如网络数据、通信数据、信用数据、客户数据等。

第三源于采集数据，如通过传感器、图像视频、社交媒体、物联网等途径接收到的数据。

‘肆’ 请列举spss中可用于描述数据基本特征的分析过程有哪些

1）OLAP在线分析过程：中位数、最大（小）值、范围、偏度等。

2）个案汇总分析：均值、方差、峰度、封度的标准误等。

3）频数分析：四分位数、割点、百分位数等。

4）列连表分析过程：卡方、相关性等。

5）按行和列的汇总分析：值的和、值的均值、峰度、偏度等。
6）描述性汇总分析：均值、方差等。

7）探索性分析过程：描述性、M-估计量、界外值等

‘伍’ 数据的特征

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。(5)描述数据特征有哪些扩展阅读：一、具体特征容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。二、运用洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

‘陆’ 统计学中从哪些方面用哪些特征描述数据分布特征

数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。

1. 分布的集中趋势，反映各数据（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）向其中心值靠拢或聚集的程度。

2. 分布的离散程度，反映各数据（极差、内距、方差和标准差、离散系数）远离其中心值的趋势。
   

3. 分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
   

‘柒’ 统计学从哪些方面用哪些指标描述了数据分布的特征

数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。
1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。
2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映总体分布形态的指标。矩是用来反映数据分布的形态特征，也称为动差。偏度反映指数据分布不对称的方向和程度。峰度反映是指数据分布图形的尖峭程度或峰凸程度。

‘捌’ 统计学中从哪些方面哪些指标描述数据分布的特征

一组数据的分布特征可以从以下三个方面进行测度：
集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值） 离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数） 偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）

‘玖’ 统计学用哪些指标描述数据分布的特征

数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。

1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。
2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映总体分布形态的指标。矩是用来反映数据分布的形态特征，也称为动差。偏度反映指数据分布不对称的方向和程度。峰度反映是指数据分布图形的尖峭程度或峰凸程度。

‘拾’ 大数据的特征有哪些

1.第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
2.第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
3.第三个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显着的特征。