分析费用数据分布 将数据导入IBM SPSS Modeler,查看总费用和床位费、西药费等各项费用指标的描述统计，分析数据分布的特征并给出初步分析结果。 计算各指标的主要百分位数，分析如何进行数据整理。

根据您提供的问题，我可以给出如下初步分析结果和数据整理建议：

1. 总费用指标的描述统计：
- 平均值（Mean）：表示样本数据的中心位置，即所有费用总和除以样本数。
- 标准差（Std Deviation）：表示样本数据的离散程度，即样本各项费用与平均值的差的平方和除以样本数再开方。
- 最小值（Minimum）：表示样本数据中最小的费用。
- 最大值（Maximum）：表示样本数据中最大的费用。
- 中位数（Median）：表示样本数据的中心位置，即将样本数据从小到大排序后，中间位置的数值。
- 四分位数（Quartiles）：表示样本数据的分布情况，将样本数据从小到大排序后，分为四等份。第一四分位数（Q1）表示数据的前25%；第二四分位数（Q2）表示中位数；第三四分位数（Q3）表示数据的后25%。

2. 各项费用指标的描述统计：
- 床位费、西药费等各项费用指标的描述统计与总费用类似，分别计算各项费用的平均值、标准差、最小值、最大值、中位数和四分位数。

3. 数据分布特征初步分析：
- 如果平均值和中位数相近，说明数据分布比较均匀；如果平均值大于中位数，说明数据分布有偏大；如果平均值小于中位数，说明数据分布有偏小。
- 如果标准差较小，说明各项费用数据比较集中；如果标准差较大，说明各项费用数据比较分散。
- 如果四分位数的跨度较小，说明各项费用数据分布较集中；如果四分位数的跨度较大，说明各项费用数据分布较分散。

4. 数据整理建议：
- 对于费用数据，建议进行离群值检测和处理，例如删除异常值或将其替换为合理值。
- 对于数据分布不均匀的指标，可以进行数据标准化或归一化处理，使各项指标具有可比性。
- 对于数据缺失的情况，可以采用插值法等方法进行数据填充。