中值：数据仓库的守护者，确保数据质量和一致性

# 1. 中值：数据仓库中的关键指标

中值是数据仓库中用于表征数据集中央趋势的关键指标。与平均值不同，中值不受极端值的影响，因此可以更准确地反映数据的典型值。在数据仓库中，中值广泛用于数据质量控制、数据一致性保障和异常值检测等场景。

# 2. 中值计算的理论基础

### 2.1 中值的定义和性质

**定义：**

中值是将一组数据按从小到大排序后，位于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，则中值就是中间那个数值；如果数据个数为偶数，则中值是中间两个数值的平均值。

**性质：**

* 中值不受极端值的影响，因此是一种稳健的统计量。
* 中值可以用于衡量数据的中心趋势，但它不一定是数据的平均值。
* 中值是位置度量，而不是尺度度量，这意味着它只能比较数据的大小关系，而不能进行加减运算。

### 2.2 中值的计算方法

**排序法：**

将数据按从小到大排序，然后根据数据个数奇偶性确定中值。

**代码块：**

def median_sort(data):
    """
    计算一组数据的排序中值。

    参数：
        data：要计算中值的数据列表。

    返回：
        中值。
    """
    data.sort()
    n = len(data)
    if n % 2 == 1:
        return data[n // 2]
    else:
        return (data[n // 2 - 1] + data[n // 2]) / 2

**逻辑分析：**

* `data.sort()` 将数据从小到大排序。
* `n = len(data)` 获取数据个数。
* 如果 `n` 为奇数，则中值是列表中间位置的元素，即 `data[n // 2]`;
* 如果 `n` 为偶数，则中值是列表中间两个元素的平均值，即 `(data[n // 2 - 1] + data[n // 2]) / 2`。

**线性选择法：**

该算法使用快速排序的思想，在 O(n) 的时间复杂度内找到中值。

**代码块：**

def median_linear(data):
    """
    计算一组数据的线性选择中值。

    参数：
        data：要计算中值的数据列表。

    返回：
        中值。
    """
    n = len(data)
    if n % 2 == 1:
        return _select(data, n // 2 + 1)
    else:
        return (_select(data, n // 2) + _select(data, n // 2 + 1)) / 2

def _select(da