偏度(skewness)和峰度(kurtosis) 📊📈

在数据分析的世界里，我们经常需要了解数据的分布特性。其中，两个非常重要的概念就是偏度（skewness）和峰度（kurtosis）。它们帮助我们更好地理解数据集的形状和异常值的存在。🔍

首先，让我们谈谈偏度（skewness）。它描述了数据分布的不对称性。如果数据向左倾斜，我们称之为负偏度；如果数据向右倾斜，则是正偏度。这个指标对于识别数据中的潜在问题非常重要，比如极端值或错误的数据输入。🔄

接下来是峰度（kurtosis），它衡量的是数据分布的尾部厚度。高斯分布的峰度为3，因此当数据的峰度大于3时，表示数据有更厚的尾部，即存在更多的极端值。这对于我们评估数据的风险或波动性非常有用。🚨

通过分析数据的偏度和峰度，我们可以获得对数据更深入的理解，并据此做出更准确的数据驱动决策。💡

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