從事大數據分析行業，理論知識必不可少，尤其是一些數學知識 。我整理了一些基礎的數學名詞：
【一 大數據分析必備理論：基礎數學知識】分位數（） ， 亦稱分位點，是指將一個隨機變量的概率分布范圍分為幾個等份的數值點 ， 常用的有中位數（即二分位數）、四分位數、百分位數等 。對于有限的數集 ， 可以通過把所有觀察值高低排序后找出正中間的一個作為中位數 。如果觀察值有偶數個 ， 則中位數不唯一，通常取最中間的兩個數值的平均數作為中位數，即二分位數 。
眾數（Mode）是統計學名詞，在統計分布上具有明顯集中趨勢點的數值，代表數據的一般水平（眾數可以不存在或多于一個） 。修正定義：是一組數據中出現次數最多的數值，叫眾數jquery獲取最大值，有時眾數在一組數中有好幾個 。用 M 表示 。理性理解：簡單的說，就是一組數據中占比例最多的那個數 。
極差(Range)又稱范圍誤差或全距jquery獲取最大值，以R表示，是用來表示統計資料中的變異量數( of )，其最大值與最小值之間的差距，即最大值減最小值后所得之數據 。即最大值－最小值（也就是極差）來評價一組數據的離散度 。
四分位差（ ），它是上四分位數（Q3，即位于75%）與下四分位數（Q1，即位于25%）的差 。計算公式為：Q = Q3-Q1 四分位差反映了中間50%數據的離散程度 ， 其數值越小 ， 說明中間的數據越集中；其數值越大，說明中間的數據越分散 。四分位差不受極值的影響 。
方差（）用來計算每一個變量（觀察值）與總體均數之間的差異 。為避免出現離均差總和為零 ， 離均差平方和受樣本含量的影響，統計學采用平均離均差平方和來描述變量的變異程度 。方差是衡量源數據和期望值相差的度量值 。
標準差（ ） ，中文環境中又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示 。標準差是方差的算術平方根 。標準差能反映一個數據集的離散程度 。平均數相同的兩組數據，標準差未必相同 。
本文到此結束，希望對大家有所幫助 。

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