​​箱线图是数据分析中识别数据分布、检测异常值和比较多组数据的核心工具，其通过中位数、四分位数和离散点直观呈现数据的集中趋势、离散程度及偏态特征。​​

1. ​​展示数据分布特征​​
   箱线图以箱体（Q1至Q3）和触须（1.5倍IQR范围）清晰划分数据的中间50%和正常范围，中位数位置反映数据对称性。例如，箱体高度大说明数据分散，中位数偏离中心则提示偏态分布。

2. ​​高效检测异常值​​
   箱线图通过1.5IQR规则自动标记异常值（如“〇”和“*”），帮助快速定位需处理或分析的特殊数据点。这在质量控制和金融风控中尤为重要，避免异常值干扰整体分析结论。

3. ​​多组数据对比分析​​
   并排箱线图可直观比较不同组别的中位数、离散度和异常值分布。例如，企业通过对比不同地区销售额的箱线图，能识别高波动区域或表现异常的月份，辅助决策调整。

4. ​​简化探索性数据分析（EDA）​​
   结合四分位距（IQR）和极值，箱线图无需复杂计算即可初步判断数据批的稳定性，适用于快速筛查大规模数据集的核心特征。

​​提示：​​ 实际应用中，建议结合均值、标准差等指标综合评估，并利用工具（如Python的Matplotlib或FineBI）自动化生成箱线图以提升分析效率。