直方图与箱形图区别与使用场景
在数据分析和可视化领域，直方图（Histogram）和箱形图（Box Plot）是两种常用的统计绘图工具，它们分别以不同的方式展示了数据的分布特性。虽然它们都能帮助我们理解数据的集中趋势、分散程度以及异常值，但它们各自有着独特的优势和适用场景。
直方图概述
直方图是一种柱状条形图，它通过将连续变量范围划分为一系列间隔或“bins”，然后计算每个间隔内观测值的频率或密度。这种方法使得我们能够对大量数值型数据进行快速且有效地可视化，并捕捉到总体趋势。
箱形图概述
相比之下，箱形图是一种更为详细的统计摘要工具，它结合了五位数描述性统计指标：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数、中位数位置极差（IQR）及最大值。此外，箱形还通常包括一个分界线，这代表了一些额外信息，如平均值或众数。
区别解析
目的：
直方图旨在展示整个分布情况，特别是在大规模连续数据集上。
箱形则聚焦于整体分布中的中心点，以及它所包含的一定数量的观测点，以此来评估其离群点和可能存在的问题。
显示方式：
直方图以条状表示，每个条代表一定范围内观测次数或频率。
箱形式上采用盒子结构，其中包含了不同类型统计量，如中位线、十字架等。
适用情境：
当需要了解大量数字型变量的大致分布时，直方可以提供很好的视觉效果。
在探索离群点或者比较多组不同类型样本时，箱式被认为更加灵活且易于阅读。
应用场景
数据探索阶段
对于初步了解大型数据集的情况，可以首先绘制直方 图。这有助于发现明显偏移、峰valley 或者其他非正常现象。例如，在金融市场分析中，如果股票价格出现长时间高波动，我们可以通过看股价日志回报(即自然对数) 的直方 来判断是否有超买/超卖的情况发生，从而指导投资决策。
分析阶段
当研究人员想要深入了解并比较两个以上独立样本时，他们会使用箱框来展示这些样本之间如何在几何学意义上的空间关系。在医疗研究中，比如要比较男女患者某项生理指标是否存在差异，可以利用这个方法给出清晰的视觉表示，有助于医生作出更合理的治疗建议。
报告阶段
由于其简洁易读，因此boxplot经常用于报告中作为一种强大的沟通工具。在科学出版物或者商业报告里，将复杂信息精炼成简单却富含信息性的格式，是boxplot的一个主要优点之一。当结果需要传达给非技术背景的人员时，这样的可视化尤为重要，因为它能让他们迅速识别出关键趋势，而不必深入数学细节之中去思考所有相关参数变化。
总结来说，对于处理大规模连续变量，最好选择直接查看原始数据逐一列出的列表表格；但如果你想快速获得一些关于该集合行为的大致见解，那么histogram是一个非常有效的手段。而对于那些希望加以缩减但是仍保持足够细微区别，同时也要确保能够轻松辨认出来哪些是异常值，那么box plot就是最佳选择。