Page 214 - 统计创新与高质量发展

Statistical Innovation and High Quality Development
统计创新与高质量发展

sns.histplot(scores, kde=True)
plt.show()
这里先导入 seaborn 库并简写成 sns，同时导入 matplotlib.pyplot 库。使用

sns.histplot() 函数绘制直方图，其中 kde = True 表示同时绘制核密度估计曲线，
以更直观地展示数据的分布情况。最后通过 plt.show() 显示图表。
4. 实践项目锻炼
理论知识的学习固然重要，但通过参与实际项目，将所学知识应用到真实的

场景中，才是真正提升编程技能和数据处理能力的关键。例如，可以积极参与数
据分析竞赛，如 Kaggle 平台上的各类竞赛项目。在这些竞赛中，通常会给定一
个实际的数据分析问题，如预测某种疾病的发病率、分析电商用户的购买行为等。
参赛者需要运用 Python 的各种库和工具，从数据获取、清洗、分析到最终的结

果可视化，完成一整套数据分析流程。
另外，也可以参与企业内部的数据分析项目。在一个分析电商销售数据的项
目中，使用 Python 读取销售数据，首先要处理数据中的异常值，比如价格为负
数或者销售量远超合理范围的数据，可以通过设定合理的阈值进行筛选和修正。

对于缺失值，可根据数据的特点选择合适的处理方法，如对于数值型数据，可以
使用均值、中位数进行填充；对于分类数据，可以根据众数或者其他相关特征进
行填充。清洗完数据后，接着分析不同地区、不同时间段的销售趋势。通过绘制
折线图展示不同时间段的销售额变化情况，使用柱状图对比不同地区的销售业绩，

从而为企业的销售策略调整提供有力的数据支持。
（二）R 编程技能培养
R 语言是一门专门为统计分析和绘图而设计的编程语言，其拥有数量庞大且
种类丰富的统计分析和可视化扩展包，这使得它在学术研究和统计领域得到了极

为广泛的应用。
1. 基础语法学习
R 的语法与 Python 有所不同，但同样需要扎实掌握基本的数据类型。数值
型（numeric）用于表示数字，包括整数和小数，例如 age <- 25，这里使用 <- 作

为赋值运算符。字符型（character）用于存储文本内容，如 name <- “Alice”。
逻辑型（logical）则只有 TRUE 和 FALSE 两个值，常用于条件判断。
向量（vector）是 R 中最基本的数据结构之一，它是一种有序的同类型数据

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