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在数据分析过程中我们大多数是通过柱状图、折线图、饼图等来展示分析数据的差异。

但是当我们拥有一批数据的时候，比如有500个数据指标，甚至有多组500个指标的时候，上述几个图表就无能为力了。

面对大量的指标，而我们又需要了解这些数据的特性的时候，这个时候我们就需要对这些数据做描述性统计分析。

描述性统计是揭示数据分布特征的方式，表达定量数据的方法。包括数据的平均分析、集中趋势、离散程度、频率分布。

常见的描述性统计指标有：

体现集中趋势的指标：众数、平均数、分位数

离散趋势指标：极值与极差、平均差、方差、标准差、分位差

分布趋势指标：峰态、偏态

*上述加粗指标为箱形图能够展示的指标

今天的主角箱形图，就是一个包含了上述3个趋势指标的一个强大图形。

箱形图，又称为盒式图或箱线图，因为形状像箱子而得名，用于分析一组或多组数据的范围、中心位置和分布。

箱形图不像柱状图、折线图、饼图一样简单易懂。

但只要我们稍微理解一下一些指标的定义，就能很好地应用起来。

今天我们可以借助一个例子来学习下这个图形怎么应用：

使用箱型图来分析行业商品价格的分布特征。

*特别声明：我们的数据来源是天猫生意参谋市场数据某个类目的商品TOP榜单。获取榜单上商品的价格。

首先认识一下箱形图：

【名词解释】：

【Q1】：下四分位数，就是指标数值按降序序排行，处于3/4位置的数值称为下四分位数。

【Q2】：中位数，数值指标按降序排行，排1/2位置的数值称为中位数。

【Q3】：上四分位数，数值指标按降序排行，处于1/4位置的数值称为上四分位数。

【IQR】：四分位距离，Q3和Q1的差，称为四分位距离，公式：IQR=Q3-Q1。

【上边缘】：上四分位数加上1.5倍的四分位距离跟数据指标的最大值相比，取小的那个。上边缘是上异常值的边界。计算公式：上边缘=（Q3 + 1.5 * IQR，MAX）取最小。

【下边缘】：下四分位数减去1.5倍的四分位距离跟数据指标的最小值相比，取大的那个。下边缘是下异常值的边界。计算公式：下边缘 =（Q1 – 1.5 * IQR，MIN）取最大。

【异常值】：处于上下边缘之外的数值都是异常值

【平均值】：所有指标的算术平均值。

根据各个指标的定义，我们通过这个图形就可以直观看出指标的最大、最小、异常值。

平均值、中位数有分布形态。这个图形比较复杂，但就是由于比较复杂，才能直观带给我们很多的信息。

我们用Excel 来制作箱形图：

Excel制作箱形图特别方便快捷

①先选择左图的数据区域：

②点击插入图表这里右下角小箭头：

③在所有图表中选择箱形图：

④这样一个基本的箱形图就做好了（可以添加多列数据做对比）：

⑤我们看看实际例子中，我们能从箱形图中洞察出什么内容：

我们可以直观获取到以下信息：

1、价格最低是6.5最高是160，有两个高异常值。

2、有两个商品的价格比较突出，超出正常范围很多，达到249、171。

3、有一半的商品价格集中在43-92之间，3/4的商品价格都在92以下。

4、价格中位数是67，平均值跟中位数比较接近，平均值为72。

以上数据，就能更清晰地知道自己商品的价格所处的位置。

数据分析中箱形图的用途：

1、开新品定价：开新品的时候，对商品的价格能够有一个较好的定位。

如果结合价格段数据的增长趋势，就能决策进入哪个商品价格带比较合适。

2、类目对比：如果多个类目数据对比，就能分析出不同类目的客单价分布的差异性。

箱形图是功能超级强大的一个分析图形，赶紧使用起来吧，欢迎交流更多数据分析内容

关于数据银行的其它功能和应用场景，我们会陆续在后续的文章分享，关注我们及时阅读干货内容

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资深数据分析师

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