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Data Analysis
· 最后更新：2025-01-22
综合数据分布分析，包含正态性检验、异常值检测和拟合优度评估
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
数据分布分析器是一款专业的统计分析工具，旨在帮助用户快速评估数据集的统计特征。通过集成正态性检验、异常值识别及拟合优度评估，该工具能为您提供直观的频率分布信息与深度统计洞察，是进行数据质量检查与科学研究的理想助手。
背景
工程师收集了某批次产品的关键尺寸测量值，需要确认该批次是否符合正态分布以评估生产稳定性。
问题
数据量较大，难以通过肉眼判断分布形态，且担心存在测量误差导致的异常值。
如何使用
将测量数据粘贴至输入框，勾选“正态性检验”与“检测异常值”，设置显著性水平为 0.05。
dataInput: [测量值列表], dataFormat: single, significanceLevel: 0.05, testNormality: true, detectOutliers: true结果
系统输出了 Shapiro-Wilk 检验结果，并自动标记了超出 3 倍标准差的异常测量点，帮助工程师快速定位问题样本。
背景
分析师需要了解用户月度消费金额的分布情况，以便进行用户分层。
问题
消费数据通常呈现偏态分布，需要通过直方图和百分位数来划分用户等级。
如何使用
输入用户消费金额数据，勾选“包含直方图数据”，分析数据分布的偏度与峰度。
dataInput: [消费金额列表], dataFormat: single, includeHistogram: true结果
生成了详细的频率分布表和百分位数，分析师据此确定了高、中、低消费群体的金额阈值。
工具内置了 Anderson-Darling、Shapiro-Wilk 和 Jarque-Bera 三种主流统计检验方法。
我们采用了 IQR（四分位距）、Z 分数以及稳健统计方法，以确保在不同分布形态下都能准确识别异常点。
显著性水平决定了统计检验的严苛程度。例如，0.05 表示在 95% 的置信度下判断数据是否符合特定分布。
支持逗号或换行分隔的数值输入，您可以选择单列模式或多列展开模式以适应不同的数据来源。
可以，勾选“包含直方图数据”选项后，系统将为您计算频率分布表及百分位数信息。