数据分布检验利器：通过Q-Q图进行可视化分布诊断、异常检测与预处理优化

在机器学习和数据分析中，我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布（如正态分布）。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型至关重要。例如许多统计检验和机器学习算法都假设数据服从正态分布。如果这个假设不成立，我们可能需要对数据进行转换或选择其他更适合的方法。

Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）就是为解决这个问题而设计的强大可视化工具。它能够直观地展示数据分布与理论分布之间的差异，帮助我们做出正确的分析决策。