Data Science для новичков - стр. 15

Как указывалось ранее, я могу разделить статистическое обследование на изучение набора данных и изучение отношений между наборами данных. С учетом этого и разделю задачи.

Изучение каждой группы данных отдельно:

* Характеристики центрального положения для количественных признаков. Метод describe;

* Характеристики категориальных данных. Тот же describe;

* Какой тип распределения у средних оценок для книг, для количества страниц в книгах? (здесь не рассматривается).

Изучение отношений между группами данных:

* Как распределены книги по десятилетиям? Использую график;

* Какие книги получили высокие оценки? Использую график;

* Как распределены книги по кварталам? Использую график;

* Какие книги чаще всего издавались в рамках набора данных? Использую график;

* Если у книги есть соавтор или переводчик, как это влияет на оценку? Использую дисперсионный анализ;

* От каких признаков зависит оценка книги? Использую корреляцию, дисперсионный анализ;

* Какие слова чаще всего используются в названии книги? Использую NLTK.

Начну с характеристик центрального положения.

Я буду для простоты писать «статистика» вместо «математическая статистика», «статистический анализ», хотя строго говоря это не одно и то же.

Уже в этой таблице можно видеть важнейшие концепции статистики. Выше я писал, что статистика должна описывать наборы данных и их взамиодействие. Здесь мы видим описание именно наборов данных, взаимодействие будет позже.

В таблице дается описание для четерых численных признаков: average_rating, num_pages, ratings_count, text_reviews_count. Остальные признаки являются категориальными и в эту таблицу не попали, но ниже я также рассмотрю и эти признаки. Пока продолжу изучать таблицу. Для каждого признака, например для text_reviews_count, приведен ряд характеристик (метрик): count, mean и т. д. Об этих характеристиках можно говорить как о характеристиках центрального положения. Откуда пошло такое выражение? Это показано на рисунке ниже

Среднее значение 24,8 есть характеристика центрального положения, так как фактические данные (8,12…52) расположены вокруг этого среднего. Отсюда же видно, например, что можно посчитать расстояние от центра до каждого значения, что приводит к дисперсии и стандартному отклонению.

В чем смысл таких характеристик? У меня есть набор данных. Я хочу его как-то охарактеризовать. Зачем? Во-первых, чтобы лучше понять объект, который описывается этими данными. Например, про среднюю оценку я теперь знаю, что она у книг составляет 3.9. Во-вторых, чтобы уметь предсказывать будущие события. Например, я хочу знать, а какую оценку поставят новой книге. При прочих равных можно считать, что эта оценка будет близка к среднему значению. Но так как точно сказать этого нельзя, то меня интересует, в каком диапазоне может быть эта оценка, здесь помогает std. Минимум и максимум определяют, в каких границах расположены оценки. Благодаря этому я достоверно знаю, что оценка не может быть меньше 1 и не может быть больше 5. А к чему же все эти проценты: 25%, 50%, 75%? Эти проценты показывают следующее: 25% оценок ниже чем 3.77, 50% оценок ниже чем 3.96 и т. д. Это условно можно представить как вероятность: вероятность того, что оценка книги будет 3.77 составляет 25%.