命令行统计：数据科学新手的终端数据分析指南

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引言

如果你刚刚踏上数据科学之旅，可能会认为进行数据分析必须依赖Python、R这类专业软件。然而，你可能忽略了，命令行本身就是一个功能强大的统计工具箱。

命令行工具处理大型数据集的速度，往往比将它们加载到内存消耗大的应用程序中更快。它们易于编写脚本和实现自动化。更重要的是，这些工具在任意Unix系统上都能直接运行，无需额外安装任何软件。

本文将教你如何仅使用内置的Unix工具，直接在终端中执行核心的统计操作。

🔗 这里是GitHub上的Bash脚本。强烈建议你边编码边学习，以充分理解相关概念。

学习本教程，你需要：

• 一个类Unix环境（Linux、macOS或安装了WSL的Windows）。
• 我们将只使用系统中已安装的标准Unix工具。

现在，打开你的终端，准备开始吧。

设置示例数据

在分析数据之前，我们需要一个数据集。在终端中运行以下命令，创建一个代表网站每日流量的简单CSV文件：

cat > traffic.csv << EOF
date,visitors,page_views,bounce_rate
2024-01-01,1250,4500,45.2
2024-01-02,1180,4200,47.1
2024-01-03,1520,5800,42.3
2024-01-04,1430,5200,43.8
2024-01-05,980,3400,51.2
2024-01-06,1100,3900,48.5
2024-01-07,1680,6100,40.1
2024-01-08,1550,5600,41.9
2024-01-09,1420,5100,44.2
2024-01-10,1290,4700,46.3
EOF

这将创建一个名为traffic.csv的新文件，其中包含表头和十行示例数据。

探索你的数据

统计数据集行数

了解数据集包含多少条记录通常是第一步。使用wc（单词计数）命令配合-l标志，可以计算文件的行数：

wc -l traffic.csv

输出显示：11 traffic.csv（共11行，减去1行表头，得到10行数据）。

查看数据

在进行计算之前，最好先确认一下数据结构。head命令可以显示文件的前几行：

head -n 5 traffic.csv

这将显示前5行，让你预览数据。

date,visitors,page_views,bounce_rate
2024-01-01,1250,4500,45.2
2024-01-02,1180,4200,47.1
2024-01-03,1520,5800,42.3
2024-01-04,1430,5200,43.8

提取单列数据

要处理CSV文件中的特定列，可以使用cut命令，并指定分隔符和字段编号。以下命令提取访客数列：

cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2

这里，cut提取第2个字段（访客数列），而tail -n +2则跳过表头行。

计算集中趋势度量

计算均值（平均值）

均值是所有数值之和除以数值个数。我们可以通过提取目标列，然后使用awk累加值来计算：

cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2 | awk '{sum+=$1; count++} END {print "Mean:", sum/count}'

awk命令在处理每一行时累加总和与计数，然后在END代码块中进行除法运算。

Mean: 1340

接下来，我们计算中位数和众数。

计算中位数

中位数是将数据集排序后位于中间的值。对于偶数个数值，它是中间两个值的平均值。首先对数据进行排序，然后找到中间位置：

cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2 | sort -n | awk '{arr[NR]=$1; count=NR} END {if(count%2==1) print "Median:", arr[(count+1)/2]; else print "Median:", (arr[count/2]+arr[count/2+1])/2}'

这里用sort -n对数据进行数字排序，将值存储在数组中，然后找到中间值（如果计数为偶数，则取两个中间值的平均值）。

Median: 1355

计算众数

众数是出现频率最高的值。我们可以通过排序、统计重复项并找出出现次数最多的值来找到它：

cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2 | sort -n | uniq -c | sort -rn | head -n 1 | awk '{print "Mode:", $2, "(appears", $1, "times)"}'

这会对值进行排序，用uniq -c统计重复项，按频率降序排序，并选择最顶部的结果。

计算离散程度（或分布）度量

查找最大值

要找到数据集中的最大值，我们可以比较每个值并跟踪最大值：

awk -F',' 'NR>1 {if($2>max) max=$2} END {print "Maximum:", max}' traffic.csv

这里用NR>1跳过表头，将每个值与当前最大值比较，并在找到更大值时更新它。

查找最小值

类似地，要找到最小值，可以从第一行数据初始化最小值，并在找到更小的值时更新它：

awk -F',' 'NR==2 {min=$2} NR>2 {if($2<min) min=$2} END {print "Minimum:", min}' traffic.csv

运行上述命令以获取最大值和最小值。

同时查找最小值和最大值

与其运行两个独立的命令，我们可以在单次遍历中同时找到最小值和最大值：

awk -F',' 'NR==2 {min=$2; max=$2} NR>2 {if($2<min) min=$2; if($2>max) max=$2} END {print "Min:", min, "Max:", max}' traffic.csv

这种单次遍历的方法从第一行初始化两个变量，然后分别独立更新。

Min: 980 Max: 1680

计算（总体）标准差

标准差衡量数值相对于均值的离散程度。对于完整的总体，使用以下公式：

awk -F',' 'NR>1 {sum+=$2; sumsq+=$2*$2; count++} END {mean=sum/count; print "Std Dev:", sqrt((sumsq/count)-(mean*mean))}' traffic.csv

这累加了总和与平方和，然后应用公式：( sqrt{rac{sum x^2}{N} – mu^2} )，得到输出：

Std Dev: 207.364

计算样本标准差

当处理样本而非完整总体时，使用贝塞尔校正（除以 ( n-1 )）以获得无偏的样本估计：

awk -F',' 'NR>1 {sum+=$2; sumsq+=$2*$2; count++} END {mean=sum/count; print "Sample Std Dev:", sqrt((sumsq-(sum*sum/count))/(count-1))}' traffic.csv

这将得到：

Sample Std Dev: 218.581

计算方差

方差是标准差的平方。它是另一种衡量离散程度的指标，在许多统计计算中很有用：

awk -F',' 'NR>1 {sum+=$2; sumsq+=$2*$2; count++} END {mean=sum/count; var=(sumsq/count)-(mean*mean); print "Variance:", var}' traffic.csv

这个计算与标准差类似，只是省略了平方根。

Variance: 43000

计算百分位数

计算四分位数

四分位数将排序后的数据分成四个相等的部分。它们对于理解数据分布特别有用：

cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2 | sort -n | awk '
{arr[NR]=$1; count=NR}
END {
  q1_pos = (count+1)/4
  q2_pos = (count+1)/2
  q3_pos = 3*(count+1)/4
  print "Q1 (25th percentile):", arr[int(q1_pos)]
  print "Q2 (Median):", (count%2==1) ? arr[int(q2_pos)] : (arr[count/2]+arr[count/2+1])/2
  print "Q3 (75th percentile):", arr[int(q3_pos)]
}'

这个脚本将排序后的值存储在数组中，使用 ( (n+1)/4 ) 公式计算四分位数位置，并提取这些位置上的值。代码输出：

Q1 (25th percentile): 1100
Q2 (Median): 1355
Q3 (75th percentile): 1520

计算任意百分位数

你可以通过调整位置计算来计算任意百分位数。以下灵活的方法使用线性插值：

PERCENTILE=90
cut -d',' -f2 traffic.csv | tail -n +2 | sort -n | awk -v p=$PERCENTILE '
{arr[NR]=$1; count=NR}
END {
  pos = (count+1) * p/100
  idx = int(pos)
  frac = pos - idx
  if(idx >= count) print p "th percentile:", arr[count]
  else print p "th percentile:", arr[idx] + frac * (arr[idx+1] - arr[idx])
}'

这会将位置计算为 ( (n+1) imes (percentile/100) )，然后对分数位置在数组索引之间使用线性插值。

处理多列数据

通常，你会希望同时计算多列的统计量。以下是同时计算访客数、页面浏览量和跳出率平均值的方法：

awk -F',' '
NR>1 {
  v_sum += $2
  pv_sum += $3
  br_sum += $4
  count++
}
END {
  print "Average visitors:", v_sum/count
  print "Average page views:", pv_sum/count
  print "Average bounce rate:", br_sum/count
}' traffic.csv

这为每一列维护了单独的累加器，并在所有三列之间共享相同的计数，得到以下输出：

Average visitors: 1340
Average page views: 4850
Average bounce rate: 45.06

计算相关性

相关性衡量两个变量之间的关系。皮尔逊相关系数的范围从-1（完全负相关）到1（完全正相关）：

awk -F', *' '
NR>1 {
  x[NR-1] = $2
  y[NR-1] = $3

  sum_x += $2
  sum_y += $3

  count++
}
END {
  if (count < 2) exit

  mean_x = sum_x / count
  mean_y = sum_y / count

  for (i = 1; i <= count; i++) {
    dx = x[i] - mean_x
    dy = y[i] - mean_y

    cov   += dx * dy
    var_x += dx * dx
    var_y += dy * dy
  }

  sd_x = sqrt(var_x / count)
  sd_y = sqrt(var_y / count)

  correlation = (cov / count) / (sd_x * sd_y)

  print "Correlation:", correlation
}' traffic.csv

这通过将协方差除以标准差的乘积来计算皮尔逊相关系数。

Correlation: 0.994096

结论

命令行是进行统计分析的一个强大工具。你可以处理海量数据、计算复杂的统计数据并自动化生成报告——所有这些都无需安装系统本身之外的任何软件。

这些技能是对你Python和R知识的补充，而非替代。在进行快速探索和数据验证时使用命令行工具，然后在需要复杂的建模和可视化时转向专业工具。

最棒的是，这些工具在你数据科学职业生涯中使用的几乎所有系统上都可用。打开你的终端，开始探索你的数据吧。