1.平均值：算术平均数，描述平均水平。

2.中位数：从小到大排列数据，取中间位置的数据，描述中等水平。

3.众数：数据中出现最多的数，描述一般水平。

众数只有在数据量很多的时候才有意义，当数据量较少时，不宜使用众数。当一组数据的分布偏斜程度较大时（信贷数据），使用中位数是一个较好的选择。当数据呈对称分布时，适合使用平均数，当数据为偏态分布时，特别是偏斜程度较大时，选择中位数或众数的代表性要比平均数好。

4.方差：数据在整体变化过程中偏离平均值的幅度，描述数据的离散程度

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5.标准差：平均值和标准差计算出来的，标准分=（原始数 - 平均值）/标准差；又叫标准化值。

均方差就是标准差，标准差就是均方差

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为什么使用标准差？
与方差相比，使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处：

• 表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对数据样本形成感性认知。依然以上述10个点的CPU使用率数据为例，其方差约为41，而标准差则为6.4；两者相比较，标准差更适合人理解。
• 表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算。方差与我们要处理的数据的量纲是不一致的，虽然能很好的描述数据与均值的偏离程度，但是处理结果是不符合我们的直观思维的。
• 在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特性：66.7%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。
• 方差和标准差都是对一组（一维）数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度

6.协方差

两个事件独立，协方差等于0，两个事件不相关

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7. pearson相关系数

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reference：
https://www.jianshu.com/p/de4b68edc01b
https://blog.csdn.net/xidiancoder/article/details/71341345
https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/77855644