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小提琴图通常适用于展示和比较不同组别或分类数据的概率分布情况。它可以有效地揭示数据的分布特征，包括中位数、四分位数以及数据的整体分布形状，尤其适合于处理多模态数据，即具有多个峰值的分布。以下是一些典型的应用场景：
- 多变量分析：当需要同时分析两个或多个变量时，例如研究不同性别、年龄段、地区等人群的某项指标分布差异，可以使用小提琴图来直观地比较各组数据的分布情况。
- 异常值检测：通过观察小提琴图中的分布形状，可以快速识别数据集中的异常值或离群点，这对于数据清洗和预处理阶段尤为重要。
- 探索性数据分析：在初步探索数据时，小提琴图能够帮助研究者发现数据的潜在模式和结构，从而为后续的深入分析提供线索和方向。
- 影响因素研究：当研究某个因素对另一因素的影响时，可以通过观察不同水平下的小提琴图来了解两者之间的关系和影响。
- 时间序列分析：对于随时间变化的数据，小提琴图可以用来展示和比较不同时间点上的数据分布，从而帮助识别趋势和模式。
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