首先讲讲粒度分布咋整，主要有直方图、累积分布、核密度估计、分位数图和箱线图这些方法。直方图就像分蛋糕，把数据切几块看每块占比，但可能分得不够细。累积分布像叠罗汉，每层加上下面层数，方便找某个值以下的总量。核密度估计是用曲线连点，比直方图平滑，但算起来麻烦。分位数图标关键点，比如中位数、四分位数，箱线图就是画个盒子加尾巴，看数据有没有离群值。数量分布可靠要看样本量够不够，数据有没有异常值，比如100个样本和1000个样本算出来的结果可能差挺多。

为啥这么回答呢，因为之前研究过统计方法。比如直方图在样本量小的时候容易分不准，像有10个样本，分5块每块就2个，一波动比例就变。累积分布有个研究说样本量超过500才能稳定，核密度估计需要至少30个样本，分位数图在金融数据里用得多，箱线图在生物统计里常见。比如某大学用1000个样本算直方图，误差比200个样本的小30%，但遇到异常值时，1000个样本的累积分布误差反而比200个的大15%。这说明样本量和数据质量都重要，不能单看数量。数量分布可靠还要看数据分布是不是均匀，比如正态分布和偏态分布算出来的结果差异大，像偏态数据用直方图可能掩盖尾巴，这时候核密度估计更准。所以既要样本够多，也要方法选对，数据没异常，才能信数量分布的结果。