Mittelwert-/Median-/Modus-Rechner
Berechnen Sie grundlegende Statistiken von Daten.
Eingabebeispiele
- • Kommagetrennt: 1, 2, 3, 4, 5
- • Leerzeichengetrennt: 1 2 3 4 5
- • Zeilengetrennt: Geben Sie jede Zahl in einer neuen Zeile ein
- • Gemischte Formate erlaubt
Mittelwert
Die Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Datenpunkte. Auch arithmetischer Durchschnitt genannt.
Mittelwert = Summe ÷ Anzahl
Median
Der mittlere Wert, wenn die Daten der Größe nach geordnet sind.
Ungerade Anzahl: Mittlerer Wert
Gerade Anzahl: Durchschnitt der beiden mittleren Werte
Modus
Der Wert, der am häufigsten im Datensatz vorkommt. Es kann mehrere Modi geben.
Bereich
Die Differenz zwischen dem Maximal- und Minimalwert, die die Streuung der Daten angibt.
Bereich = Maximum - Minimum
Von der Antike bis zur Neuzeit
Die Ursprünge der Statistik reichen bis zu den altägyptischen und babylonischen Volkszählungen zurück. Die moderne deskriptive Statistik begann mit John Graunts Forschung zur Sterbetafel im 17. Jahrhundert und entwickelte sich weiter, als Adolphe Quetelet im 19. Jahrhundert das Konzept des 'Durchschnittsmenschen' einführte.
Deskriptive Statistik im Zeitalter der Datenwissenschaft
- • EDA: Explorative Datenanalyse (EDA): Verständnis grundlegender Datenmerkmale
- • Data Preprocessing: Datenvorverarbeitung: Ausreißererkennung und Bewertung der Datenqualität
- • Feature Engineering: Feature Engineering: Grundlage für die Erstellung neuer Variablen
- • Model Evaluation: Modellleistungsbewertung: Analyse der Verteilungsmerkmale von Vorhersagen
Anwendungen in Business Intelligence
Moderne Unternehmen nutzen deskriptive Statistiken umfassend in allen Bereichen, einschließlich KPI-Dashboards, Kundensegmentierung, Umsatzanalyse und Qualitätskontrolle. Sie spielen eine entscheidende Rolle insbesondere bei der Echtzeitanalyse und der automatisierten Berichterstattung.
Mittelwert-Anwendungen
- • Berechnung des durchschnittlichen Kundenkaufbetrags
- • Analyse der durchschnittlichen Website-Sitzungsdauer
- • Vorhersage der durchschnittlichen Produktlebensdauer
- • Messung der durchschnittlichen Mitarbeiterproduktivität
Median-Anwendungen
- • Analyse der Einkommensverteilung (Minimierung von Ausreißereffekten)
- • Analyse der Immobilienpreise
- • Leistungskennzahlen der Antwortzeit
- • Medianwerte der Kundenzufriedenheit
Modus-Anwendungen
- • Beliebteste Produkte identifizieren
- • Kundenpräferenzkategorien analysieren
- • Fehlercode-Häufigkeitsanalyse
- • Umfrageantwortmuster
Bereichs-Anwendungen
- • Toleranzbereiche für die Qualitätskontrolle festlegen
- • Preispolitikbereiche festlegen
- • Leistungsbewertung Notenintervalle
- • Bereiche der Ressourcennutzungsvariation
Entwicklung zur Inferenzstatistik
Deskriptive Statistiken bilden die Grundlage der Inferenzstatistik. Stichproben-Deskriptivstatistiken werden verwendet, um Populationsmerkmale zu schätzen und dienen als Basisdaten für Hypothesentests.
Verbindung mit maschinellem Lernen
Deskriptive Statistiken sind unerlässlich für die Merkmalsauswahl, Datenvorverarbeitung und Modellinterpretation im maschinellen Lernen. Sie spielen eine wichtige Rolle insbesondere in der erklärbaren KI.
Integration mit Visualisierung
Kombiniert mit verschiedenen Visualisierungstechniken wie Histogrammen, Boxplots und Violinplots ermöglichen sie ein intuitives Verständnis der Datenverteilung und -merkmale.
Zukunft der Echtzeitanalyse
Die Technologie zur Berechnung und Aktualisierung von Statistiken in Echtzeit aus Streaming-Datenumgebungen wird immer wichtiger.