Phương pháp Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là gì và áp dụng ra sao trong phân tích dữ liệu

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và thống kê, phương pháp Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là một công cụ quan trọng để mô tả và tổng hợp dữ liệu. Bằng cách sử dụng các đại lượng, đồ thị và biểu đồ, Thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các đặc điểm, xu hướng và phân phối của dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phương pháp Thống kê mô tả là gì và cách áp dụng nó một cách hiệu quả.

1. Thống kê mô tả là gì?

Thống kê mô tả là một phương pháp trong thống kê dùng để tóm tắt và đưa ra các thông tin quan trọng về dữ liệu. Nó giúp chúng ta hiểu được các đặc điểm cơ bản của tập dữ liệu mà chúng ta đang làm việc. Thống kê mô tả thường bao gồm việc tính toán các thông số như giá trị trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn và các đặc điểm khác của dữ liệu.

‍

2. Áp dụng thống kê mô tả trong phân tích dữ liệu

Trong lập trình, chúng ta có thể sử dụng các thư viện và công cụ thống kê để thực hiện phân tích thống kê mô tả trên dữ liệu:

‍

- Python và thư viện NumPy, Pandas: Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Thư viện NumPy và Pandas cung cấp các công cụ hữu ích để tính toán các thông số thống kê mô tả như mean (giá trị trung bình), median (trung vị), std (độ lệch chuẩn) và nhiều thông số khác.

‍

Ví dụ: Sử dụng thư viện NumPy để tính toán giá trị trung bình của một mảng dữ liệu trong Python:

‍

‍

- R và các gói thống kê: R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán thống kê phổ biến. R cung cấp rất nhiều gói thống kê để thực hiện phân tích thống kê mô tả. Các gói như dplyr, tidyr, và ggplot2 rất hữu ích trong việc trực quan hóa và mô tả dữ liệu.

Ví dụ: Sử dụng gói dplyr trong R để tính toán giá trị trung vị của một cột trong dataframe:

‍

‍

‍

- SQL và câu truy vấn: Nếu bạn đang làm việc với cơ sở dữ liệu, bạn có thể sử dụng câu truy vấn SQL để tính toán các thông số thống kê mô tả trực tiếp từ cơ sở dữ liệu. SQL cung cấp các hàm như AVG, SUM, COUNT, và các biểu thức GROUP BY để thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu.

‍

Ví dụ: Sử dụng câu trên SQL để tính toán giá trị trung bình của một cột trong bảng dữ liệu:

‍

‍

>> Tìm hiểu khoá học Data Science tại CoderSchool

>> Thống kê là gì và các nguồn học thống kê Statistic tốt nhất 2023

‍

3. Ứng dụng của thống kê mô tả trong phân tích dữ liệu

Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu: Phân tích thống kê mô tả giúp chúng ta kiểm tra tính hợp lệ và đáng tin cậy của dữ liệu. Bằng cách xem xét các thông số như min, max, mean, median và độ lệch chuẩn, chúng ta có thể phát hiện và xử lý các giá trị ngoại lệ (outliers) hoặc dữ liệu không chính xác trong quá trình lập trình.

‍

Hiểu và mô tả dữ liệu: Thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu các đặc điểm cơ bản của dữ liệu. Bằng cách tính toán và trực quan hóa các thông số thống kê như phân phối, phương sai và độ lệch chuẩn, chúng ta có thể mô tả và trực quan hóa dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu.

‍

So sánh và phân tích dữ liệu: Thống kê mô tả cho phép chúng ta so sánh và phân tích các tập dữ liệu khác nhau. Bằng cách so sánh các thông số thống kê như giá trị trung bình, trung vị và phương sai giữa các nhóm dữ liệu, chúng ta có thể rút ra những nhận định và kết luận quan trọng về sự khác biệt và mối liên hệ giữa chúng.

‍

4. Kết luận

Tóm lại, phân tích thống kê mô tả là một công cụ quan trọng trong quá trình lập trình. Việc áp dụng phương pháp thống kê mô tả vào coding giúp chúng ta hiểu và mô tả dữ liệu, kiểm tra tính hợp lệ và đáng tin cậy của dữ liệu, cũng như so sánh và phân tích các tập dữ liệu khác nhau.

Bằng cách sử dụng các công cụ và thư viện thống kê phổ biến như NumPy, Pandas trong Python, R và các gói thống kê, và SQL trong việc truy vấn cơ sở dữ liệu, chúng ta có thể áp dụng thống kê mô tả một cách hiệu quả trong quá trình lập trình.

>> Tìm hiểu khoá học Data Science tại CoderSchool