Calcolatore di media/mediana/moda
Calcola le statistiche di base dei dati.
Esempi di input
- • Separati da virgola: 1, 2, 3, 4, 5
- • Separati da spazio: 1 2 3 4 5
- • Separati da riga: Inserisci ogni numero su una nuova riga
- • Formati misti consentiti
Media
La somma di tutti i valori divisa per il numero di punti dati. Chiamata anche media aritmetica.
Media = Somma ÷ Conteggio
Mediana
Il valore centrale quando i dati sono disposti in ordine dal più piccolo al più grande.
Conteggio dispari: Valore centrale
Conteggio pari: Media dei due valori centrali
Moda
Il valore che appare più frequentemente nel set di dati. Possono esserci più mode.
Intervallo
La differenza tra i valori massimo e minimo, che indica la dispersione dei dati.
Intervallo = Massimo - Minimo
Dall'antichità all'era moderna
Le origini della statistica risalgono agli antichi censimenti egizi e babilonesi. La statistica descrittiva moderna è iniziata con la ricerca sulla tavola di vita di John Graunt nel XVII secolo e si è ulteriormente sviluppata quando Adolphe Quetelet ha introdotto il concetto di 'uomo medio' nel XIX secolo.
Statistiche descrittive nell'era della scienza dei dati
- • EDA: Analisi esplorativa dei dati (EDA): Comprendere le caratteristiche di base dei dati
- • Data Preprocessing: Pre-elaborazione dei dati: Rilevamento degli outlier e valutazione della qualità dei dati
- • Feature Engineering: Ingegneria delle caratteristiche: Fondamento per la creazione di nuove variabili
- • Model Evaluation: Valutazione delle prestazioni del modello: Analisi delle caratteristiche di distribuzione delle previsioni
Applicazioni nella Business Intelligence
Le aziende moderne utilizzano ampiamente le statistiche descrittive in tutte le aree, inclusi i dashboard KPI, la segmentazione dei clienti, l'analisi delle vendite e il controllo qualità. Svolgono un ruolo cruciale soprattutto nell'analisi in tempo reale e nella reportistica automatizzata.
Applicazioni della media
- • Calcola l'importo medio di acquisto del cliente
- • Analizza la durata media della sessione del sito web
- • Prevedi la durata media del prodotto
- • Misura la produttività media dei dipendenti
Applicazioni della mediana
- • Analisi della distribuzione del reddito (minimizzando gli effetti degli outlier)
- • Analisi dei prezzi immobiliari
- • Metriche delle prestazioni del tempo di risposta
- • Valori mediani di soddisfazione del cliente
Applicazioni della moda
- • Identifica i prodotti più popolari
- • Analizza le categorie di preferenza del cliente
- • Analisi della frequenza dei codici di errore
- • Modelli di risposta al sondaggio
Applicazioni dell'intervallo
- • Imposta gli intervalli di tolleranza del controllo qualità
- • Determina gli intervalli della politica dei prezzi
- • Intervalli di grado di valutazione delle prestazioni
- • Intervalli di variazione dell'utilizzo delle risorse
Sviluppo alla statistica inferenziale
Le statistiche descrittive costituiscono la base della statistica inferenziale. Le statistiche descrittive del campione vengono utilizzate per stimare le caratteristiche della popolazione e servono come dati di base per il test di ipotesi.
Connessione con l'apprendimento automatico
Le statistiche descrittive sono essenziali per la selezione delle caratteristiche, la pre-elaborazione dei dati e l'interpretazione del modello nell'apprendimento automatico. Svolgono un ruolo importante soprattutto nell'AI spiegabile.
Integrazione con la visualizzazione
Combinate con varie tecniche di visualizzazione come istogrammi, box plot e violin plot, consentono una comprensione intuitiva della distribuzione e delle caratteristiche dei dati.
Futuro dell'analisi in tempo reale
La tecnologia per il calcolo e l'aggiornamento delle statistiche in tempo reale da ambienti di dati in streaming sta diventando sempre più importante.