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：

摘要：边缘计算技术快速发展，5GMEC边云协同成为最新的发展趋势。前言边缘计算技术快速发展，5GMEC进入商业部署快车道，边云协同成为MEC的普遍诉求，KubeEdge社区洞悉这一趋势，按照CNCF成熟治理模式，成立MECSIG。在MEC场景下，通过对边云协同面临的挑战分析，MECSIG从应用管理、网络、开放生态等几个角

Hadoop太老了，很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，ApacheHadoop在2019年是否还是一个可选方案。从我第一次使用ApacheHadoop生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。在本文中，我们来分析下从那之后发生了什

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引言随着环境问题的日益严峻，空气质量数据的监控和分析变得至关重要。时间序列分析作为一种统计技术，能够帮助我们理解空气质量数据随时间的变化趋势和模式。Python，作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种强大的库来处理和分析时间序列数据，本文将详细介绍如何使用

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