mysql分位数知乎_分位数的意义是什么？
刚好在做数据挖掘的时候对如何使⽤分位数处理outliers的问题有所研究，顺便也重新看了⼀下分位数的含义，所以来做⼀次⽐较通俗易懂的解释。(好久远的问题
分位数定义：
对⼀个有着连续分布函数的样本集X，分位数是将⼀个概率分布切分为有着相同概率的连续区间的切分点。
⽤数学公式表达的话：
在我们中学就有过中位数，其实中位数就是⼀个⼆分位数，取中位数左边区间的值的概率等于取其右边区间的值的概率。另外在⼤学的概率论课程中，另⼀个⽐较常见的是四分位数，也就是25%,50%,75%这三个切分点。
这⾥不谈如何求分位数，⽽是着重于理解其意义。
分位数意义：
表⽰了在这个样本集中从⼩⾄⼤排列之后⼩于某值的样本⼦集占总样本集的⽐例
那么这个对于我们平常有什么⽤呢？ 就拿我最近在做的数据挖掘的例⼦来说：
我在分析⼀个变量时，我会先看看这个变量的分布是不是正常的？有没有outliers？它的总体分布是不是类似于⼀个正态分布？因为这些特性都需要我们在后⾯的数据清洗⼯程中进⾏对应的修改，⽐如将outliers的值变得尽量正常以⽅便模型拟合；如果数据分布类似于⾼斯分布(正态分布)，那么就可以使⽤LR对其进⾏拟合。
while循环输出1到100的数在初次的处理中，我发现如下情况：
mysql面试题 知乎我们可以发现，在这个变量的分布中是有⼏个⽐较显眼的outliers的，那么为了使得我们可以更好地捕捉到它们，⽽不是使⽤简单粗暴的设置⼀个较⼤的值将⼤于该值的样本删去或者修改。我们可以将它们从⼩⾄⼤进⾏排列后再观察outliers在总体数据集中的分布位置。如下：
我们可以发现，偏离正常分布的outliers⼤致上处于数据的前0.5-1.0%与前99.5-100%⾥⾯。那么我们使⽤分位数来修改：
import numpy as npospf frr
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
train_df = pd.read_csv(r'C:\Users\msi\Desktop\Zillow\train_2016_v2.csv',parse_dates = ["transactiondate"])
#对于不规范的⽇期，在read_csv之后⽤to_datetime()来转换
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.scatter(train_df.index,np.sort(train_df['logerror'].values))
plt.xlabel('index',fontsize=10)
plt.ylabel('logerror',fontsize = 10)
plt.title('Logerror_Distribution',fontsize = 20)
#上⾯有⼏个outliers，应该修改
轮博朗布光ulimit = np.percentile(train_df.logerror.values,99)
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llimit = np.percentile(train_df.logerror.values,1)
train_df.loc[train_df['logerror'] > ulimit,'logerror'] = ulimit
train_df.loc[train_df['logerror'] < llimit,'logerror'] = llimit
我采⽤了99与1这两个分位数来作为鉴定outliers分布的界限从⽽进⾏异常值的修正。这样⼦的修正可以以更好的准确率来得到我们理想的数据集。
血浪漫结局怎么样因此我们可以得出分位数对我们最⼤的意义：可以利⽤概率分布来为我们确定当数据有序分布后处于某个特殊位置的数值，再利⽤其为我们达到选择，筛选，修正等⽬标。
因为我并不是专业的数学系的学⽣，所以在某些表述上可能有错误，希望⼤家可以指出，⾮常感谢。希望能帮助到题主。

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