分组分析，是指将客体（问卷、特征、现实）按研究要求进行分类编组，使得同组客体之间的差别小于各种客体之间的差别，进而进行分析研究的方法。其特点在于不依赖于原始资料分布的正常性假设，可以按任意规律分布，在分析既包括数量资料，又包括质量资料的混合资料时尤为重要。
离散属性的分组比较容易，而连续属性的分组，分组前要进行离散化
image.png
离散值基尼系数的计算
连续值的基尼系数的计算
代码实现
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_context(font_scale=1.5)
df = pd.read_csv("./data/HR.csv")
sns.barplot(x="salary",y="left",hue="department",data=df)
plt.show()
未去除异常值，因此图像比较模糊
sl_s = df["satisfaction_level"]
sl_s = sl_s.dropna()
sns.barplot(list(range(len(sl_s))),sl_s.sort_values())
plt.show()
图中有两个明显的拐弯的界限，可以根据界限来对满意度分组
