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分析流程
数据源：
Appendix2-HohhotCity.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）
Price(USD)
3656
25920
1600
8851.032
3192.428
8439.5481
2.203
0.947
0.361
Totalnumberofhouseholds
3656
13500
1
537.837
777.746
281
604889.161
39.232
4.518
1.446
Greeningrate
3656
0.8
0.1
0.296
0.067
0.3
0.004
5.015
-0.093
0.226
Floorarearatio
3656
6
0.3
1.502
0.62
1.2
0.384
7.843
2.168
0.413
Propertymanagementfee（/m2/monthUSD）
3656
111
1
14.95
13.575
13
184.278
16.424
3.569
0.908
above-groundparkingfee（/monthUSD）
3656
500
10
136.407
40.264
150
1621.161
31.082
3.056
0.295
undergroundparkingfee（/monthUSD）
3656
600
15
111.855
19.183
111.855
367.983
279.916
13.126
0.171
lon
3656
116.476
111.104
111.67
0.192
111.683
0.037
399.499
15.639
0.002
lat
3656
2921
1
1312.633
851.037
1227.5
724263.794
-1.139
0.203
0.648
X
3656
200
0
21.083
7.144
21.576
51.031
399.499
15.639
0.339
Y
3656
45.743
0
34.444
4.245
35.099
18.018
22.192
-3.972
0.123
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Price(USD)，变异系数（CV）为0.361，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Totalnumberofhouseholds，变异系数（CV）为1.446，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Greeningrate，变异系数（CV）为0.226，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Floorarearatio，变异系数（CV）为0.413，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Propertymanagementfee（/m2/monthUSD），变异系数（CV）为0.908，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above-groundparkingfee（/monthUSD），变异系数（CV）为0.295，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undergroundparkingfee（/monthUSD），变异系数（CV）为0.171，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lon，变异系数（CV）为0.002，小于0.15，当前数据中较小概率出现异常值，建议采用平均值进行描述分析。
基于lat，变异系数（CV）为0.648，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X，变异系数（CV）为0.339，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
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