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分析流程
数据源:
CardFraud(1).xlsx
算法配置:
算法:描述性统计
分析结果:
描述性统计基于数据汇总统计产生结果,请看详细结论。
分析步骤
1.首先,对总体的各项统计指标进行整体描述分析。
2.其次,对异常或者表现得较为突出的指标进行分析,例如高方差、高平均值等等。
详细结论
输出结果1:总体描述结果
变量名
样本量
最大值
最小值
平均值
标准差
中位数
方差
峰度
偏度
变异系数(CV)
Distance1
10000
2033.498
0.049
26.375
58.811
10.027
3458.746
204.713
10.189
2.23
Distance2
10000
990.07
0.001
4.807
22.26
1.006
495.513
762.94
23.457
4.631
Ratio
10000
65.151
0.011
1.824
2.762
1.006
7.631
91.145
6.819
1.514
Repeat
10000
1
0
0.879
0.326
1
0.106
3.404
-2.325
0.371
Card
10000
1
0
0.351
0.477
0
0.228
-1.609
0.625
1.36
Pin
10000
1
0
0.105
0.306
0
0.094
4.662
2.581
2.923
Online
10000
1
0
0.641
0.48
1
0.23
-1.652
-0.59
0.748
Fraud
10000
1
0
0.084
0.278
0
0.077
6.987
2.998
3.3
图表说明:
上表展示了描述性统计的结果,包括样本量、最大值、最小值等统计量,用于研究定量数据的整体情况。
1.分析各项统计指标,对各项统计指标进行整体描述分析。
2.对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析,例如高方差,高平均值等等。
智能分析:
基于Distance1,变异系数(CV)为2.23,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Distance2,变异系数(CV)为4.631,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Ratio,变异系数(CV)为1.514,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Repeat,变异系数(CV)为0.371,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Card,变异系数(CV)为1.36,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Pin,变异系数(CV)为2.923,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Online,变异系数(CV)为0.748,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
基于Fraud,变异系数(CV)为3.3,大于0.15,当前数据中可能存在异常值,建议对异常的或者表现得较为突出的指标进行分析。
输出结果2:散点图
Distance1散点图
Distance2散点图
Ratio散点图
Repeat散点图
Card散点图
Pin散点图
Online散点图
Fraud散点图
图表说明:
上图以散点图的形式展示了Distance1、Distance2、Ratio、Repeat、Card、Pin、Online、Fraud频数分析集中趋势分析的结果,可以用来估计或预测总体。
输出结果3:箱型图
Distance1箱型图
Distance2箱型图
Ratio箱型图
Repeat箱型图
Card箱型图
Pin箱型图
Online箱型图
Fraud箱型图
图表说明:
上图以箱线图的形式展示了Distance1、Distance2、Ratio、Repeat、Card、Pin、Online、Fraud频数分析离散趋势分析的结果,离散趋势用极大值、极小值、25%分位数、中位数、75%分位数等统计指标对数据分布进行差异(稳定性)测量。
PS:极大值、极小值并非该数据的最大值、最小值,该值为箱线图的内限,即大于极大值或小于极小值的点视为异常点。
参考文献
[1]?ScientificPlatformServingforStatisticsProfessional2021.SPSSPRO.(Version1.0.11)[OnlineApplicationSoftware].?Retrievedfrom.
[2]
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