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数据分布特征是指数据分布本身相对数据集经过某种函数处理后的变换表现的一些统计特征，这些特征可以帮助我们更加清楚的理解数据的分布特点，以帮助我们做出更加明智的决策。常见的数据分布特征有均值、中位数、极差、标准差、四分位数比(QSR)、偏度、峰度、正态性、分布形态等。 均值是数据集几个数据值加起来再除以几个数据值的个数,代表数据集的“平均”水平； 中位数是一个分组数据中最中间的一个值，位于中间位置的数据比其他数据多出一个，代表数据集的“中等”水平； 极差是一组数据中最大值与最小值之差，用来反映数据的变异程度； 标准差表现的是数据的离散程度，是均值和数据点之间的偏离程度； 四分位数比(QSR)是比较数据落在四分位数范围内的分布，用来反映数据集整体离散程度； 偏度是指数据分布偏斜程度，可以用来描述数据集的不对称性； 峰度的取值范围为[-无穷，无穷]，表明数据的离散程度，绝对值越大，离散程度就越大； 正态性是指数据的分布是否符合正态分布，主要通过均值、方差和skewness来判断； 分布形态指的是数据的分布形状，分布形态可以反映出数据集中数据的离散程度。一般来说，正态分布是均匀分布，而非正态分布则分布趋势不一，有向左/右偏移等特点。 拓展知识：此外，在实际统计分析中，还有一个非常重要的数据分布的概念叫做“多变量正态分布”。这是指多变量之间存在着某种形式的关系，这种关系可以用正态分布函数表示。多变量正态分布在描述数据分布上也有着重要的作用，它有助于我们理解数据每一个属性之间的关系，也能够更加精确的描述数据的分布情况。