重构大数据统计

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4、ei.com.cnˈⴇ⡸ץᵳѮᣕ䈧ਁ䛞Ԧ㠣dbqq@phei.com.cnDŽᴽ࣑✝㓯˖˄010˅88258888DŽ第1章基本概念本章将简要介绍一些最基本的概念：数据类型、变量、总体、样本、参数和统计量，并通过具体的例子和说明介绍本书常用的分布式计算思想，为读者深入阅读本书作铺垫。1.1数据类型我们接触到的数据有很多，例如：用户姓名、性别、交易金额、商品单价、用户评分、交易时间等。按照所采用的计量尺度不同，可以分为三类：名义数据、有序数据和数值型数据。1．名义数据名义数据（NominalData）是指对事物分类的结果

5、不区分顺序，但有分类尺度计量形成的数据。各个名义数据间无大小、高低和等级之分，唯一可行的是对发生的频数进行计算。例如，用户姓名和性别都为名义数据。名义数据可以用数字表示，例如，1表示男，0表示女。显然，这里的1并不意味着比0大。2．有序数据有序数据（OrdinalData）是指对事物分类的结果有顺序、有分类尺度计量形成的数据。该类型数据可以进行排序操作，也可以对发生的频数进行计算。例如：用户评分（好、中、差），受教育水平（小学、初中、高中、大学及以上）。有序数据也可用数值表示，例如：对评分用3表示好，2表示中，1表

6、示差；对受教育水平用1表示小学，2表示初中，3表示高中，4表示大学及以上，其中的4意味着比2受教育水平更高。其数值计算结果也没有意义，例如：1+1+1=3不能说明3个差评等于一个好评；2+2=4不能说明受了两次初中教育相当于大学毕业。3．数量数据数量数据（QuantitativeData）是按自然单位、度量衡单位、价值单位对事物进行测量的结果，该结果表现为具体的数值，取值为实数，可以进行所有的计算（求和、平均值等），包括前两种数据类型的排序和计算发生的频数。例如：购买商品的个数、交易金额等。上述三种数据类型的关系如

7、图1-1所示。名义数据（可求频率分布）有序数据（可进行排序操作）数量数据（可进行所有计算）图1-11.2总体和样本说明事物某种特征的概念，称为变量（因素或者元）。例如：灯泡的寿命、购物时间、物品单价、物品个数等。个体是由一个或多个变量（多元或多个因素）构成的。例如：某个灯泡的寿命是1200小时；一条网购记录为“用户名称：张三；购物时间：2013-9-1；物品单价：99.99；物品个数：10”。包含所研究的全部个体的集合，称为总体。对于所要研究的总体，通过观测或试验而得到的个体集合?1,?2,⋯,??，称为样本。这里

8、的??称为第?个样本，?称为样本大小或样本容量（SampleSize）。通常，我们用表格来记录个体的集合，表格的行数对应个体的数量，每一列对应一个变量。1.3参数和统计量用来描述总体特征的概括性数字度量，称为参数（Parameter）。例如：某工厂生产的一批灯泡，把它们看作一个总体，灯泡的平均使用寿命就是一个重要的参数。但需要测试整批灯泡的寿命，才可以得到这