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初学者数据科学家的命令行统计
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Unix内置工具进行数据统计分析，无需依赖Python或R。通过命令行处理数据更高效且易于自动化，文章示例了创建样本数据及计算均值、中位数、众数和标准差等统计方法，强调了命令行在数据科学中的重要性。
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关键要点
- 使用Unix内置工具进行数据统计分析，无需依赖Python或R。
- 命令行工具处理大数据集更快，易于脚本化和自动化。
- 创建样本数据集以进行分析，使用CSV格式。
- 使用wc命令统计数据集中的记录数。
- 使用head命令查看数据结构的前几行。
- 使用cut命令提取CSV文件中的特定列。
- 计算均值（平均值）的方法是将所有值相加后除以值的数量。
- 计算中位数需要对数据进行排序并找到中间值。
- 众数是出现频率最高的值，通过排序和计数来找到。
- 计算最大值和最小值的方法是比较每个值并跟踪最大或最小值。
- 标准差衡量值与均值的离散程度，使用特定公式计算。
- 样本标准差使用贝塞尔校正以获得无偏估计。
- 方差是标准差的平方，反映数据的离散程度。
- 四分位数将数据分为四个部分，帮助理解数据分布。
- 可以通过线性插值计算任意百分位数。
- 可以同时计算多个列的统计数据，例如访客数、页面浏览量和跳出率。
- 相关性测量两个变量之间的关系，皮尔逊相关系数用于计算。
- 命令行是强大的统计分析工具，适合快速探索和数据验证。
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