原始数据，无论是实验数据还是日志数据，通常表现为大量数字或分类的集合。为了理解这些数据，我们需要方法来概括其主要特点。本章主要讲述描述性统计，即用于描述和概括数据集特点的方法。

您将学习如何计算和解读：

• 集中趋势量度：均值、中位数和众数，用于确定数据的中心位置。
• 离散程度量度（或离散程度）：全距、方差和标准差，描述数据点之间的差异程度。
• 位置量度：百分位数和四分位数，有助于理解数据分布情况。

我们还将介绍基本的数据可视化技术，例如直方图和箱线图，作为理解这些概括结果的视觉辅助。在本章中，您将看到如何使用Python的NumPy和Pandas库高效地计算这些统计量。