在数据可视化中为什么要使用直方图
直方图作为一种常见的统计图表，广泛应用于数据分析和可视化领域。它以直方条形的形式展示了一个变量的值分布情况，从而帮助我们更好地理解和探索数据集。那么，在进行数据可视化时，我们为什么要使用直方图呢？让我们从了解什么是直方图开始。
什么是直方图？
直方图是一种频率分布，它通过将连续变量分成一系列离散区间，并计算每个区间内观测值出现的频率或概率来表示。这些区间通常被称为“箱子”或“bins”，而每个箱子的高度代表该箱子中观测值数量。在绘制过程中，每个箱子的宽度相等，这样可以清晰地比较不同范围内观测值的频率。
直方图与其他类型的统计图表
在进行数据可视化之前，我们需要选择合适的工具来传达信息。除了直方圖，还有许多其他类型的统计圖表，如柱状圖、折线圖、散点図等。但是，不同场景下所需展现的是不同的信息内容，因此直接采用最适合当前问题解决方案是一个明智之举。
柱状圖：它主要用于比较多组数值中的大小差异。
折线圖：用於显示时间序列或者随时间变化趋势。
散点圖：则用于展示两个变量之间关系强弱以及是否存在相关性。
然而，当我们想要了解单一变量（如年龄、身高、收入等）的分布特征时，尤其是在需要对整个数据集进行整体性的描述性分析时，直接跳转到一个总览页面，可以提供极大的便利，那么这个时候就是用到"累积"和"均匀"这两种特殊类型的手段：
累积曲线（Cumulative Distribution Function, CDF）：
这是一种重要的一维概括方法，用以描述给定随机变量所有可能取到的取值按照它们从小到大顺序排列后的概率分布。这使得用户能够看到任何给定的取值以上所有可能取到的事件发生概率，即所谓的一个累积概率。此外，这对于识别尾部异常非常有用，因为这些异常往往会显著影响大部分累计曲线，使其看起来偏离了预期模式。
均匀分布（Uniform Distribution）：
在这种情况下，对于某些具体模型来说，如果输入信号本身就呈现出均匀分布，那么对应输出信号也应该保持这一特性，以此来满足某些算法条件，比如说在光学系统设计中，由于光波长未知，而要求系统能接受任意波长，所以设计成均匀响应更为恰当。如果输出不是这样，则可能引起严重的问题，比如损失效益或者甚至无法工作。
直接应用实例
数据质量检查
在处理大量原始数据时，有时候很难判断其中是否包含错误或者不完整记录。在这种情况下，创建一个简单且快速有效的手段变得至关重要。而正是通过利用histogram功能，可以轻松识别那些不符合预期模式的情况，如峰态（outliers）、双峰形态或多峰形态。这可以帮助开发人员快速确定哪些区域存在问题，从而采取必要措施纠正它们，为进一步分析打下坚实基础。
数据挖掘
聚类算法经常依赖一定程度上的假设前提，比如密度平滑估计必须基于一些先验知识关于目标空间内对象密度的一致性。这里即便没有这样的先验知识，也可以根据实际经验构建类似模型，然后再调整参数以获得最佳效果。但无论如何，都会涉及到对某一特定域内物体或行为模式如何分配，以及他们相互之间是什么样的联系，这也是另外一种探索方式，而histogram正好可以提供初步洞察力去支持后续操作中的决策做出基础框架结构搭建。
可视化优选
虽然绘制各种各样的可视化元素都是为了提高我们的理解能力，但并非每种都能达到最佳效果。在某些情境下，对比特别明显的情报，就像开启新的窗口一样，将原本隐藏的事实暴露出来，让人眼界拓宽。当你发现你的业务流程中有些地方似乎出了错的时候，你就知道必须寻找那些背后隐藏着关键细节的地方去修复错误；然后，当你试着找到这些错误源头的时候，你会发现在那种特殊环境下的程序逻辑其实并不完美——这就是为什么正确地理解您的业务流程如此重要的地位所在之一。不管怎样，只要始终记住不可忽略细节，无论是在日常生活还是专业工作领域里都能带给您巨大的收获和深刻思考——这是我自己学习过程中学到的宝贵教训之一，我希望我的分享能够激励大家不断追求卓越！
