Kalkulator średniej/mediany/mody
Oblicz podstawowe statystyki danych.
Przykłady wprowadzania
- • Oddzielone przecinkami: 1, 2, 3, 4, 5
- • Oddzielone spacjami: 1 2 3 4 5
- • Oddzielone wierszami: Wprowadź każdą liczbę w nowym wierszu
- • Dozwolone formaty mieszane
Średnia
Suma wszystkich wartości podzielona przez liczbę punktów danych. Nazywana również średnią arytmetyczną.
Średnia = Suma ÷ Liczba
Mediana
Środkowa wartość, gdy dane są uporządkowane od najmniejszej do największej.
Liczba nieparzysta: Wartość środkowa
Liczba parzysta: Średnia dwóch środkowych wartości
Moda
Wartość, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych. Może istnieć wiele mód.
Zakres
Różnica między wartością maksymalną a minimalną, wskazująca na rozrzut danych.
Zakres = Maksimum - Minimum
Od czasów starożytnych do ery nowożytnej
Początki statystyki sięgają starożytnych spisów ludności w Egipcie i Babilonii. Nowoczesna statystyka opisowa rozpoczęła się od badań Johna Graunta nad tablicami życia w XVII wieku i rozwinęła się dalej, gdy Adolphe Quetelet wprowadził pojęcie „przeciętnego człowieka” w XIX wieku.
Statystyka opisowa w erze nauki o danych
- • EDA: Eksploracyjna analiza danych (EDA): Zrozumienie podstawowych cech danych
- • Data Preprocessing: Przetwarzanie wstępne danych: Wykrywanie wartości odstających i ocena jakości danych
- • Feature Engineering: Inżynieria cech: Podstawa do tworzenia nowych zmiennych
- • Model Evaluation: Ocena wydajności modelu: Analiza cech rozkładu predykcji
Zastosowania w analityce biznesowej
Nowoczesne firmy szeroko wykorzystują statystykę opisową we wszystkich obszarach, w tym w pulpitach nawigacyjnych KPI, segmentacji klientów, analizie sprzedaży i kontroli jakości. Odgrywają one kluczową rolę zwłaszcza w analizie w czasie rzeczywistym i zautomatyzowanym raportowaniu.
Zastosowania średniej
- • Oblicz średnią kwotę zakupu klienta
- • Analizuj średni czas trwania sesji na stronie internetowej
- • Przewiduj średnią żywotność produktu
- • Mierz średnią produktywność pracowników
Zastosowania mediany
- • Analiza rozkładu dochodów (minimalizacja wpływu wartości odstających)
- • Analiza cen nieruchomości
- • Wskaźniki wydajności czasu odpowiedzi
- • Średnie wartości satysfakcji klienta
Zastosowania mody
- • Zidentyfikuj najpopularniejsze produkty
- • Analizuj kategorie preferencji klientów
- • Analiza częstotliwości kodów błędów
- • Wzorce odpowiedzi w ankietach
Zastosowania zakresu
- • Ustaw zakresy tolerancji kontroli jakości
- • Określ zakresy polityki cenowej
- • Przedziały ocen wydajności
- • Zakresy zmienności wykorzystania zasobów
Rozwój do statystyki wnioskowej
Statystyka opisowa stanowi podstawę statystyki wnioskowej. Statystyki opisowe próby są wykorzystywane do szacowania cech populacji i służą jako podstawowe dane do testowania hipotez.
Połączenie z uczeniem maszynowym
Statystyka opisowa jest niezbędna do wyboru cech, przetwarzania wstępnego danych i interpretacji modelu w uczeniu maszynowym. Odgrywają ważną rolę zwłaszcza w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji.
Integracja z wizualizacją
W połączeniu z różnymi technikami wizualizacji, takimi jak histogramy, wykresy pudełkowe i wykresy skrzypcowe, umożliwiają intuicyjne zrozumienie rozkładu i cech danych.
Przyszłość analizy w czasie rzeczywistym
Technologia obliczania i aktualizowania statystyk w czasie rzeczywistym ze środowisk danych strumieniowych staje się coraz ważniejsza.