В мире анализа данных и статистики процентили играют решающую роль в понимании и интерпретации распределения данных. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком или просто человеком, интересующимся числами, умение рассчитывать и интерпретировать процентили — ценный навык. В этой статье блога мы раскроем тайну процентилей, рассмотрим различные методы их расчета и предоставим практические примеры кода, которые помогут вам понять эту концепцию. Итак, приступим!

Что такое процентиль?
Процентиль – это статистическая мера, указывающая значение, ниже которого падает определенный процент данных. Он делит набор данных на 100 равных частей, каждая из которых представляет процент. Например, 75-й процентиль представляет собой значение, ниже которого находится 75% данных. Процентили полезны для анализа распространения и распределения данных, выявления выбросов и сравнения отдельных значений в наборе данных.

Метод №1: использование модуля статистики Python
Python предоставляет встроенный модуль статистики, который упрощает вычисления процентилей. Вот пример:

import statistics
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
p50 = statistics.median(data)
p75 = statistics.quantiles(data, n=4)[2]
print("50th percentile:", p50)
print("75th percentile:", p75)

Метод №2: расчет вручную.
Если вы предпочитаете практический подход, вы можете рассчитать процентили вручную. Выполните следующие действия:

1. Отсортируйте набор данных по возрастанию.
2. Рассчитайте ранг желаемого процентиля по формуле: (percentile / 100) * (n - 1) + 1, где n— общее количество точек данных.
3. Если рейтинг является целым числом, соответствующее значение является процентилем.
4. Если ранг представляет собой десятичное число, округлите его до ближайшего целого числа kи вычислите процентиль с помощью линейной интерполяции между k-м и (k + 1)-е значения.

Метод №3: функция процентиля NumPy
NumPy, популярная библиотека для числовых вычислений на Python, предлагает удобную функцию процентиля. Вот пример:

import numpy as np
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
p25 = np.percentile(data, 25)
p90 = np.percentile(data, 90)
print("25th percentile:", p25)
print("90th percentile:", p90)

Метод №4: функция ПРОЦЕНТИЛЬ в Excel
Если вы работаете с Excel, вы можете использовать функцию ПРОЦЕНТИЛЬ для расчета процентилей. Просто укажите диапазон ячеек, содержащих ваши данные, и желаемое значение процентиля.

Метод №5: SQL-запросы
В базах данных вы можете использовать SQL-запросы для расчета процентилей. Вот пример использования синтаксиса PostgreSQL:

SELECT percentile_cont(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY column_name) AS p75
FROM table_name;

Процентили – это мощные инструменты для понимания распределения данных и принятия обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрели несколько методов расчета процентилей, включая модуль статистики Python, ручные вычисления, запросы NumPy, Excel и SQL. Освоив эти методы, вы сможете уверенно анализировать и интерпретировать данные. Так что вперед, исследуйте мир процентилей и открывайте ценную информацию, скрытую в ваших наборах данных!