什么是累积直方图又如何使用它呢
累积直方图是统计学和数据分析中常用的一种图表，它是一种将原始数据按一定范围划分并以条形或柱状的方式表示频率分布的工具。它与普通直方图相似，但在显示模式上有所不同，能够提供更多关于数据分布的信息。
首先，我们需要了解什么是直方图。在统计学中，直方图是一种用于可视化连续变量（如年龄、身高、体重等）频度分布的图表。它通过将数据分成一系列的小区间，每个区间内包含相同数量的观测值，然后计算每个区间内观测值数量，并以这些数量来绘制条形或柱状，以此展示该变量取值范围内各个类别出现的次数。这种方法可以帮助我们快速地识别出某些特定的模式或者异常情况，比如峰值、尾部以及偏斜。
然而，累积直方图与之有所不同，它不仅显示了每个区间内具体的观测数，还包括了前一个所有小于当前区间极限点（即左边界）的所有观测数。这意味着累积直方图展示的是从最低极限到最高极限之间对于给定样本中的累计概率密度函数（PDF）。因此，它允许我们对整个数据集进行概括性质分析，而不是只关注单一区域。
要理解如何使用累积直方圖，我们首先需要确定我们的目标和应用场景。一旦明确了目的，就可以开始准备我们的数据集。这里面可能会涉及到一些预处理工作，如去除缺失值、标准化等，以便使得更容易分析。如果你的目的是为了找出某项商品销售趋势，那么你可能会选择根据时间段来划分你的区间；如果是在医疗领域，你则可能会基于患者年龄来分类。
当你已经准备好你的数据时，可以使用各种软件包和编程语言（如Python中的matplotlib库）来绘制这个类型的地板计划。你可以通过设置不同的参数控制bin size，这对于捕捉细微变化至关重要。此外，由于累积形式保留了之前所有bin中总体概率，使其成为评估整体趋势非常有效的地方。
利用累积直接历史记录，不仅能让你看到每组箱子里实际发生的事情，还能让你看到从开始到现在为止发生的情况。这使得它们特别适合用作跟踪过去几年来的变化或跟踪随着时间而发展的人口密度这样的长期趋势研究项目。
除了这些功能之外，堆叠也被广泛用于创建多维空间中的可视化效果。在这个上下文中，每一个可视化都是另一个维度上的一个贡献，而不是简单地代表单一尺寸。当您尝试把两个以上因素结合起来时，您就会发现自己正在构建复杂多样的故事，即使是简单的事实，也变得难以看懂。而通过逐步增加层次并且保持清晰见解，这些问题就变得更加容易解决，因为这就是为什么人们经常说“见树木却忽略森林”。
最后，在撰写文章结束之前，让我强调一下：虽然提出了很多优点，但也有局限性。不幸的是，对于拥有大量不均匀大小Bin或具有许多零件的大型Bin系统来说，该方法并不总是最佳选择。此外，如果您的目标是在探索离散变量的情节，那么您应该考虑其他类型的地平线比如箱形plot或者热力球映射。但无论哪种情况，都没有理由排除堆叠作为一种强大的工具，因为它为用户提供了一种独特而深入地查看他们自己的数字世界。
