Deskripsikan distribusi data Anda dengan kuantil

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Stefan Jansen

Instructor

Deskripsikan distribusi data

  • Sekilas: tendensi pusat dan simpangan baku
  • Bagaimana mendapat tampilan distribusi yang lebih rinci?
  • Hitung dan plot kuantil
Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lebih lanjut tentang dispersi: kuantil

  • Kuantil: Kelompok dengan porsi observasi sama
    • Kuartil: 4 kelompok, masing-masing 25% data
    • Desil: 10 kelompok, masing-masing 10% data
    • Rentang interkuartil: kuartil 3 − kuartil 1

Bagan kuantil

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Kuantil dengan pandas

market_cap = nasdaq['Market Capitalization'].div(10**6) 
median = market_cap.quantile(.5)

median == market_cap.median()

True

quantiles = market_cap.quantile([.25, .75])

0.25     43.375930
0.75    969.905207

quantiles[.75] - quantiles[.25] # Rentang interkuartil

926.5292771575
Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Kuantil dengan pandas & numpy

deciles = np.arange(start=.1, stop=.91, step=.1)
deciles

array([ 0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  ..., 0.7,  0.8,  0.9])

market_cap.quantile(deciles)

0.1       4.884565
0.2      26.993382
0.3      65.714547
0.4     124.320644
0.5     225.968428
0.6     402.469678
...
Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Visualisasikan kuantil dengan diagram batang

title = 'NASDAQ Market Capitalization (million USD)'
market_cap.quantile(deciles).plot(kind='bar', title=title)
plt.tight_layout(); plt.show()

Diagram batang kuantil

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Semua statistik sekaligus

market_cap.describe()

count      3167.000000
mean       3180.712621
std       25471.038707
min           0.000000
25%          43.375930  # kuantil 1
50%         225.968428  # Median
75%         969.905207  # kuantil 3
max      740024.467000
Name: Market Capitalization
Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Semua statistik sekaligus

market_cap.describe(percentiles=np.arange(.1, .91, .1))

count      3167.000000
mean       3180.712621
std       25471.038707
min           0.000000
10%           4.884565
20%          26.993382
30%          65.714547
40%         124.320644
50%         225.968428
60%         402.469678
70%         723.163197
80%        1441.071134
...
Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Ayo berlatih!

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Preparing Video For Download...