解析误差线的基本原理
数据可视化是数据专业人员用来简化信息的工具，以便人类能够理解。这种技术使人们能够快速捕捉到任何重要的模式，并轻松解释复杂的数据。
根据需求，有时需要进行数据聚合可视化，以更深入地了解数据。例如，我们可以计算每天的平均小费并在条形图中显示结果。
在上面的图片中，误差线是每个条形图顶部的黑线。但是，什么是误差线呢？
当我们可视化汇总统计时，在图表中添加一个误差线是合适的，以显示聚合的不确定性或散布。它显示我们对结果的信心有多高，或者测量结果与中心估计值的偏差有多大，具体取决于我们测量的内容。
我们如何测量误差线，误差线可以告诉我们关于数据的什么信息？让我们进一步探讨。
误差线构建的主要统计指标
要理解误差线表示的含义，我们需要了解一些用于构建误差线的基本统计术语。以下是我们需要了解的一些术语。
描述统计
描述统计是一个关于以有序方式进行数据概括以描述样本或总体中的变量关系的分支。简单来说，描述统计简化了理解原始数据的过程。
描述统计使用各种方法来总结数据，例如摘要统计量、图表和表格。然而，进行描述统计的最流行方法是通过摘要统计量。
有两种最常用的摘要统计量：中心趋势测量和离散程度测量。