描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行

描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。提到用python来进行描述性统计分析，第一反应就是用：dataframe.describe()，我们不妨用一组数据来展示：

大家好，我是小五🚀经常有朋友问我一个问题，转行数据分析师应该先学什么呀？抛开统计学、业务方法论，单拿出技能工具来说的话，我更希望大家先学习SQL。为了证实我的看法，我爬取了招聘网站，并做了一张柱状图来展示互联网公司对数据分析师的技能要求。可以看到对于一名（准）数据分析师来说，SQL确实是最需要掌握的技能。当然，大家对于各种工具也不必追求全部掌握，它们的目的都

卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据，参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。

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