直方图与箱线图相比各有哪些优势和劣势
在数据分析中，直方图（Histogram）和箱线图（Box Plot）是两个常用的可视化工具，它们都用于展示数据分布的特征。尽管它们都是用来观察数据集的概览，但两者在设计理念、使用场景以及所提供信息方面存在显著差异。
首先，我们需要明确直方图和箱线图的基本概念。直方图是一种将数据分成等宽或等频区间，然后计算每个区间内观测值数量并以条形形式表示出来的统计绘制方式。这使得我们能够快速地了解数值型变量的分布情况，如均值、中位数、众数以及分布范围。另一方面，箱线图通过盒状区域来展示一个或者多个数字序列的五位数：最小值（Q1）、第25百分位点、中位数、第75百分位点，以及最大值。此外，通常还会标出离群点，即那些远离中心位置且超过了上下四分位距边界的一般性极端观测。
接下来，让我们讨论这两个方法之间的一些关键差异：
数据类型：
直方图主要适用于连续型或定量变量，因为它显示的是整个连续范围内对应于该范围内所有可能取到的数字密度，而不像箱线图那样只关注一组具体数字。
另一方面，箱线圖则适合于任何类型的变量，无论是定性还是定量，可以同时显示多组不同变量中的相关信息。
信息密度：
直方图可以揭示更详细关于分布形状和峰态的情况，因为它通过条形高度直接反映了不同区间中数据点数量，从而能够更精确地描绘出总体趋势。
相比之下，虽然箱线圖也能捕捉到一些基本趋势，但由于其基于五个重要统计指标，它无法提供同样丰富的地面层次细节。
异常检测：
在进行异常检测时，如果你想确定是否存在某些离群点，这里可能会倾向于使用直方图，因为它可以帮助你识别那些位于较高或较低频率区域中的特殊事件。
箱线圖对于发现异常更加敏感，并且能够迅速地识别出一个系列中的极端观测，但是这并不意味着它们能发现所有类型的问题，只是在指定条件下的特别突出的情况。
空间效率：
当处理大量维度的大规模数据库时，将所有这些维度放入单一框架中可能变得复杂，因此许多时候选择使用box plot来简化视觉效果，以便更清晰地理解结构。
灵活性与可扩展性：
虽然box plots在初看起来似乎很简单但功能强大，但他们不如histograms灵活。在histogram中，你可以根据需要调整bin size，同时也可以考虑其他参数，如normalization factor，对于非正规分布进行调整非常有用。而对于box plots来说，其设计原则是固定的，不易改变，而且难以处理非标准格式的情况。
最后，由于每种技术都有一套独特的情境适用情况，当决定应该如何利用这些工具时，最好结合实际问题需求与研究目标进行综合考虑。如果你的目的是为了探索一个给定的单一属性随时间变化的情况，那么histograms就很合适；如果你想要比较不同的属性或子集，并希望得到一种简洁整洁但是仍然包含重要统计指标的小提琴式摘要，那么boxplots就是最佳选择。当然，有时候两者的结合也是有效策略，比如当从boxes获得足够洞察后，再深入分析选定的bins区域以获取更多细节的时候，就像是在探索森林之后去仔细研究树木内部结构一样，是双管齐剪的手法，在某些情境下表现出了令人满意的效果。
