假设所分析的数据包含商品价格（单位：元），数据组中的值为3, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 60, 70, 80, 90, 100。 要求：定义等深分箱函数，进行等深分箱-均值平滑操作，其中分箱深度为3。

对于给定的数据，我们可以创建一个等深分箱函数来将数据分为几个区间，每个区间有相同的深度。在这个例子中，分箱深度为3意味着我们将数据分为4个区间（因为每个区间宽度为总数据范围除以3）。然后，对于每个区间，我们将计算区间的平均值来进行均值平滑。下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np

def equal_depth_binning(data, depth):
    min_val, max_val = min(data), max(data)
    bin_width = (max_val - min_val) / depth
    bins = [min_val + i * bin_width for i in range(depth + 1)]
    
    # 等深分箱并计算均值
    binned_data = []
    for i in range(len(bins)-1):
        lower_bound, upper_bound = bins[i], bins[i+1]
        group = [val for val in data if lower_bound <= val < upper_bound]
        binned_data.append(np.mean(group) if group else None)

    return binned_data

# 使用数据和深度进行分箱
data = [3, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 60, 70, 80, 90, 100]
depth = 3
binned_means = equal_depth_binning(data, depth)

print("等深分箱后的均值：", binned_means)

这个函数会返回一个列表，其中包含了四个区间的均值，对应于原始数据的三个间隔和最后一个间隔（如果所有数据都在最后一区间内）。注意，最后一个区间的值可能是None，如果数据没有完全落入该区间。