ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」で統計について学んだことをここにまとめていきます。基本統計量とは、データの基本的な特徴を表す値のことで、代表値と散布度に区分できる。散布度とは、データの散らばり度合いを表すような値のことで、例えば、分散、標準偏差などがある。今回はPythonのライブラリPandasを用いて基本統計量を確認していきます。(count)そのデータの個数を示します。ライブラリのPandasが空データと判断したものは除外して表示してくれています。上の実行結果で、例えばyに注目すると、空ではないデータが207個あることがわかります。(mean)要素の平均を示します。上の実行結果で、例えばyに注目すると、yの平均は86.623188であることがわかります。(std)標準偏差を求めます。標準偏差」の範囲に大体のデータが集中している...というように読むものだそうです。上の実行結果で、例えばyに注目すると、yの大体のデータは54〜118の範囲に分布しているというように読むようです。(50%)について最小値は一番小さな値。最大値は一番大きな値。中央値は平均とは違い、データの個数で割るということをしていないので、純粋に真ん中の値になることに注意が必要です。(percentile)は最小値から数えて25%に位置する値のこと。(percentile)は最小値から数えて75%に位置する値のことです。こちらも平均とは異なるので注意。グラフについて知らなかったグラフをまとめるよ。ヒストグラムヒストグラムはこんな感じのグラフです。一つの列に注目して頻度の分布を求めるために使うようです:このグラフを見ると、40〜60の値をとっているデータの個数が一番多いということがわかります。区間に大体のデータが集約されているので、54〜118の区間に大体のデータが集まっている。平均は86で、中央値は78。この基本統計量から読み取れる情報と、実際にグラフ化してみて分かる情報は結構違うなぁと思いました。箱ヒゲ図は2つの列に注目して、関係を調べるために利用するようです。株の投資とかでよく見かけるグラフですが、正直見方をわかっていませんでした。このように見ればいいようです:曜日ごとに分類した場合に、木曜日は50後半〜100の間に多くのデータが分布していて、特定のロジックに基づいて外れ値を検出などもしつつ適切な範囲の最小値と最大値を求めているようです。このため、箱ヒゲ図の最小値と最大値は基本統計量とは異なるようです。相関関係と呼ぶみたい)を調べる図だそうです。このグラフは2つのデータはあんまり関係ない...と読むみたい。まとめ基本的な概念を学ぶことで読み方がわかってきましたよ。自分が安全な場所にいて、部下だけが必要以上に危険に身を晒すようなことが我慢できないからである。