京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
箱型图,又叫做箱线图(Boxplot),或者箱须图(Box-whisker Plot),另外,盒式图指的也是它。箱型图通常是被用作观察数据整体的分布情况,是通过数据中的五个统计量:最小值(上边界)、上四分位数(75/%分位数)、中位数、下四分位数(25/%分位数)与最大值(下边界)来描述数据的一种统计图。通过计算这些统计量,生成一个箱型图,可以直观地显示出数据的异常值,分布的离散程度以及数据的对称性。箱型图包含了大部分的正常数据,但是如果是位于箱体上边界和下边界之外的,就是异常数据。
一、箱型图5要素
中位数:二分之一分位数。计算的方法为:将一组数据按从小到大顺序排列后的处于中间位置的值。
注意:
如果原始序列长度n是奇数,那么中位数所在位置是(n+1)/2;
如果原始序列长度n是偶数,那么中位数所在位置是n/2.n/2+1.中位数的值等于这两个位置的数的算数平均数。
下四分位数Q1:位于数据序列25%位置处的数
四分位数的求法,是将序列平均分成四份。具体的计算目前有(n+1)/4与(n-1)/4两种,一般使用(n+1)/4.简单来说,也就是四分之一分位数即第(n+1)/4个数
上四分位数Q3:位于数据序列75%位置处的数。与下四分位数所在位置计算方法类似,为(1+n)/4*3=6.75.也就是介于第六与第七个位置之间的地方,对应的具体的值为0.75*6+0.25*7=6.25.
四分位间距IQR:IQR表示上下四分位差,系数1.5是一种经过大量分析和经验积累起来的标准,一般情况下不做调整。计算方法为: IQR = Q3-Q1
下限:非异常范围内的最大值= Q1 – 1.5 *IQR
上限:非异常范围内的最小值= Q3 + 1.5 *IQR
二、箱型图特性
1.能够直观的显示出异常值,如果数据有离群点,也就是位于上下边界之外,并以圆点来表示
2.如果箱型图很短,那么就代表着大部分数据都集中分布在很小的范围之内
3.如果箱型图很长,就代表着数据分布比较离散,数据间的差异较大
4.中位数所处的高低位置,可以反映数据的偏斜程度,如果中位数接近顶部,代表大部分的数据值比较大,反之,如果中位数接近底部,代表大部分的数据值比较小
5.上下虚线比较长时,代表着上下四分位数之外的数据变化较大,整体数据的方差和标准偏差也比较大
6.箱型图的上下边界代表着非异常范围内的最大值或最小值
另外,虽然通过箱型图可以清晰看出数据的分布偏态,但是箱型图并不能显示出关于数据分布偏态和尾重程度的精确度量。而且当数据量很大时,箱型图反映出来的数据信息会更加模糊。因此,建议结合均值、标准差、偏度、分布函数等工具一起使用。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12