一、为什么要描述和可视化

1. 统计研究的过程

2.描述性统计分析的作用

描述性统计分析属于整理数据这个环节，它的作用主要有以下几点：

描述某变量的分布信息
就是它长什么样子、高矮胖瘦，值大的多还是小的多等等。
数据筛查，发现缺失值、异常值
有关把握数据的质量，缺失和异常值对后续的分析影响很大。
发现和验证与其他变量的（相关）关系
变量多的时候，例如身高和体重有没有关系等。

二、如何描述和可视化

1. 数据类型是基础

不同的数据类型采用的数据描述方法也不同，因此需要先对变量的类型进行确定。统计中一般是用计量层次的角度对数据进行分类。

2. 单变量分布分析

单变量的描述，主要是看它的取值分布。
举例子，一个班级里学生的身高是连续变量，如何了解班级的身高分布呢？身高平均值、众数统计量等，画个直方图看看是不是符合正态曲线等等。
挂科与否，是离散型变量。如何了解分布呢？挂科的人数（也就是频数），挂科占比等。画个图更直观。

另外，对于连续性变量，直方图看图形与钟形曲线吻合程度、箱线图看图形是否对称、P-P 图和 Q-Q 图可以用来比较数据是否符合指定分布.

3. 两变量相关性分析

相关关系是相对于函数关系来说的，是指变量间确实存在、但数量上不固定的相互依存. 这种关系不能用函数关系精确表达；同时，一个变量的取值不能由另一个变量惟一地确定；当变量 x 取某个值时，与之相关的变量 y 的取值可能有若干个；各观测点分布在一条直线或曲线周围.
相关分析要解决两个问题：

判明所考察的定量数据各属性之间有无关联，即是否独立.
在判定变量之间存在关联性后，用多种定量指标来刻画其关联程度.

4. 多变量交叉相关分析

这一块有挺多知识的，思路是，可以再原有图形的基础上，施加一个或多个变量，控制颜色、大小、标签等。主要是为了整个多个变量的同时，进行对比。
例如，y轴是价格、x轴是分类标准1，柱子上的是分类标准2，这个图，实现了三个因素的整合。只为了直观展示在两个分类变量下，价格的分布情况。

小结

图形	适用范围	控制轴
条形图	单变量分类型频数、	x=变量，y=频数，【颜色、柱子粗细、标签】
饼图	单变量分类型占比、	角度【颜色、标签】
直方图	单变量连续型
茎叶图	单变量连续型
箱线图	单变量连续型
散点图
折线图
相关系数矩阵
热图

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