直方图图表与数据标准化方法-经管之家官网！

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直方图和数据标准化是数据分析中常用的工具和方法，它们在数据可视化和统计分析中扮演着重要角色。

直方图

直方图是一种用于展示数据分布情况的图表，通过将数据区间划分为多个等宽的段落，并绘制每个段落的条形图，可以直观地展示数据的频率分布。直方图的形状可以揭示数据的偏斜性、集中趋势以及异常值的存在。例如，一个右偏斜的直方图可能表示数据中有较多的高值，而左偏斜的直方图则可能表示数据中有较多的低值。

用Excel做直方图（2）：频率分布直方图 - 知乎

在MATLAB中，可以通过hist()函数绘制直方图，并使用Normalization参数将其归一化为概率密度函数，确保总面积等于1，从而便于比较不同数据集的概率分布。此外，还可以通过调整条形宽度来控制条形之间的间隙，例如设置BarWidth属性为1以消除间隙。

直方图 - MATLAB

数据标准化

数据标准化是将数据转换为统一尺度的过程，通常用于消除不同量纲或单位带来的影响。常见的数据标准化方法包括：

1. Z-score标准化：通过计算每个数据点与平均值之间的偏差，再除以标准差，得到标准分数或z分数。这种方法适用于正态分布的数据，但不适用于偏斜分布的数据。
   
   Z Score in Excel (Examples) | How To calculate Excel Z S… Mergers

2. 最小-最大标准化：将特征值缩放到0到1之间，适用于需要将数据限制在特定范围内的场景。

3. 百分比标准化：将数据转换为百分比形式，适用于需要比较不同比例的情况。

在数据分析中，标准化有助于更好地理解数据的分布情况，并且在进行聚类分析、回归分析等统计方法时，标准化是预处理步骤中不可或缺的一部分。

直方图与数据标准化的关系

直方图和数据标准化常常结合使用，以更准确地描述和比较数据的分布特征。例如，在进行正态性检验时，可以先对数据进行标准化处理，然后绘制标准化后的直方图来观察其是否呈现出钟形曲线。此外，通过标准化后的直方图，可以更容易地识别出数据中的异常值和趋势。

matplotlib之pyplot模块之直方图（hist()：基础参数， …

直方图和数据标准化是数据分析中非常重要的工具。它们不仅帮助我们直观地理解数据的分布特性，还为后续的统计分析提供了基础支持。

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