对于数据分析师而言，统计学必定是一门绕不开的学科。我今生做数据科学家已经无望了，但就工程角度来讲，致力于大数据行业，了解一些必备的统计学知识仍有必要。Data Science from Scratch的第5章讲解了统计学初级知识，对于我这样的门外汉而言，可谓恰到好处。尤喜书中还给出Python的代码示例，对于程序员而言，这是了解概念知识的利器。
统计学会描述一组数据，并通过一些常用的统计运算甄别出数据的规律，从而帮助分析师能够更好地理解数据。统计学中最常见的运算自然就是计数（count）、最大值（max）、最小值（min）和平均数（mean）。
Central Tendencies
mean其实属于Central Tendencies中的一种运算。根据网站QuickMBA对Central Tendency的解释，该术语指的是对一组数据的中值计算，包括mean、median和mode。mean即求平均值，是最常见的数学运算，而median称为“中位数”，指的是最靠近中间位置的数。如果一组数据的个数为奇数，则median只有一个，否则为最靠近中间的两个值的平均数。因此，在计算median时，需要对数据进行排序。阅读代码就一目了然了：
def median(v): n = len(v) sorted_v = sorted(v) midpoint = n // 2 if n % 2 == 1: # n is odd return sorted_v[midpoint] else: # n is even lo = midpoint - 1 hi = midpoint return (sorted_v[lo] + sorted_v[hi]) / 2
mode称为“众数”，指的是在一组数据中出现次数最多的数。例如在[1,1,2,3,4,5,3]这组数据中，1和3就是mode获得的值。在Python中，提供了Counter来获得各个元素出现的次数，因此mode函数的实现非常简单：
def mode(x): counts = Counter(x) max_count = max(counts.values()) return [x_i for x_i, count in counts.iteritems() if count == max_count]
mean和median比较而言，前者更容易受到异常数据的影响，而后者取决于位置，无论数值如何分布，基本上都不会影响到它的值。
事实上，median仅仅是quantile（分位数）的一个特化而已，它相当于第二个分位数，取值为0.5。对于quantile而言，究竟取值哪个范围，要看传入的百分比。若记该比例为q，可以称之为q-quantile。median可以记为2-quantile。以下是维基百科对各种百分比值对应术语的说明：
The only 2-quantile is called the median
The 3-quantiles are called tertiles or terciles → T
The 4-quantiles are called quartiles → Q
The 5-quantiles are called quintiles → QU
The 6-quantiles are called sextiles → S
The 10-quantiles are called deciles → D
The 12-quantiles are called duo-deciles → Dd
The 20-quantiles are called vigintiles → V
The 100-quantiles are called percentiles → P
The 1000-quantiles are called permilles → Pr
在统计学中，为了更好地分析和观测数据，通常会将数据分为多个等分，四等分为最常见的情况，处于三个分割点位置的数值就是quantile。划分后的数据有利于对各个区间段的数据进行比较。正如《Head First Data Analysis》一书所说：“进行有效地比较是数据分析的核心”，很多时候，数字需要和数字进行比较，才能产生价值。
标准差(standard deviation)
如果调用Spark中DataFrame的describe()，会显示针对DataFrame各列数据进行的summary统计，统计结果就包括前面提到的count、mean、max和min。除此之外，还包括stddev。stddev即为standard deviation（标准差）。要计算标准差，需要先计算variance（方差）。因为标准差就是针对方差求平方根：
def standard_deviation(x): math.sqrt(variance(x))
所谓variance，是各个数与mean差值的平方和，然后再除以这组数据的个数（或个数减一，即变异数）：
def de_mean(x): """获得各个数与mean的差值""" x_mean = mean(x) return [x_i - x_mean for x_i in x]def variance(x): n = len(x) deviations = de_mean(x) return sum_of_squares(deviations) / (n - 1)
之所以要除以n-1，而非n，是因为我们在采集样本时，求得的平均值仅仅是一个估算值，而非理想的平均值，存在一定的偏差（为了保证测量的准确性，我们希望采集的数据样本越大越好）。因此在对x_i - x_mean求平方时，会比实际的平方差要小，通过对n减一，就可以对这种偏差做校正。这一偏差在统计学中称之为Unbiased estimation of standard deviation。
标准差通常用作对统计分布程度的测量，反映了一组数据的离散（dispersion）程度。为什么要使用标准差呢？原因在于一个事实，那就是我们采集的数据样本与真实值总是存在一定的偏差。现实情况下，我们甚至根本不知道这个真实值，就像现实世界根本就不存在几何学中各种标准的图形那样。所以，要测量这组数据的离散程度，最好的测量方法是让这些数据更加紧密地分散到真实值周围。否则距离越大，准确性就越差。这就是所谓的Dispersion（离散度）。
最常见的离散度量化方式就是range（极差），即计算最大值与最小值的差值。然而对于一组数据而言，仅仅依靠两个值来评判数据的离散度，显然是极不准确的。我们可以想象这些数据其实是在二维平面上的各个点。那么平均数就是介于这些点之间的其中一个点，它与大多数点之间的连线距离相对均匀。因此，一个直观的测量方法是计算各个数据与平均值之间的差。将这些差值累加起来（称之为“deviation from mean，离均差”），就可以反映一个较为准确的离散程度。该值越大，说明离散度越大，分布的区间也越大。然而，这些数据可能大于平均值，也可能小于平均值，导致差值有正有负。对于一些分布极为离散的数据，在特殊情况下，甚至可能得到的离均差为0，或者接近于0，导致非常糟糕的误差。
要避免这种正负相加的问题，可以对差值求平方（另一种办法是求绝对值）。这就是variance的基本思路。但是平方值实际上扩大了数据与平均值的差值，为保证测量的准确性，就需要对variance求一次平方根来压缩这种差值，于是就获得了standard deviation（标准差）。在统计分析中，如果需要计算两组或多组数据之间的相关度（correlation），就会使用到标准差。
即使是统计学最初阶的知识都实在是瀚如烟海，还有一些基础概念不得不知，暂且记下，留待之后再讲。若还想知道一些概率知识，可以顺道访问：贝叶斯定理证明：直觉未必正确，了解一下什么是贝叶斯定理。
