Калькулятор среднего значения/медианы/моды
Рассчитайте основные статистические данные.
Примеры ввода
- • Разделенные запятыми: 1, 2, 3, 4, 5
- • Разделенные пробелами: 1 2 3 4 5
- • Разделенные строками: Вводите каждое число с новой строки
- • Разрешены смешанные форматы
Среднее значение
Сумма всех значений, деленная на количество точек данных. Также называется арифметическим средним.
Среднее = Сумма ÷ Количество
Медиана
Среднее значение, когда данные расположены в порядке от наименьшего к наибольшему.
Нечетное количество: Среднее значение
Четное количество: Среднее двух средних значений
Мода
Значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. Может быть несколько мод.
Размах
Разница между максимальным и минимальным значениями, указывающая на разброс данных.
Размах = Максимум - Минимум
От древних времен до современной эпохи
Истоки статистики восходят к древнеегипетским и вавилонским переписям населения. Современная описательная статистика началась с исследования таблиц смертности Джона Граунта в 17 веке и получила дальнейшее развитие, когда Адольф Кетле ввел концепцию «среднего человека» в 19 веке.
Описательная статистика в эпоху науки о данных
- • EDA: Исследовательский анализ данных (EDA): Понимание основных характеристик данных
- • Data Preprocessing: Предварительная обработка данных: Обнаружение выбросов и оценка качества данных
- • Feature Engineering: Разработка признаков: Основа для создания новых переменных
- • Model Evaluation: Оценка производительности модели: Анализ характеристик распределения прогнозов
Приложения в бизнес-аналитике
Современные предприятия широко используют описательную статистику во всех областях, включая панели мониторинга KPI, сегментацию клиентов, анализ продаж и контроль качества. Они играют решающую роль, особенно в анализе в реальном времени и автоматизированной отчетности.
Приложения среднего значения
- • Рассчитать среднюю сумму покупки клиента
- • Анализировать среднюю продолжительность сеанса на веб-сайте
- • Прогнозировать средний срок службы продукта
- • Измерять среднюю производительность сотрудника
Приложения медианы
- • Анализ распределения доходов (минимизация влияния выбросов)
- • Анализ цен на недвижимость
- • Метрики производительности времени отклика
- • Медианные значения удовлетворенности клиентов
Приложения моды
- • Определить самые популярные продукты
- • Анализировать категории предпочтений клиентов
- • Анализ частоты кодов ошибок
- • Шаблоны ответов на опросы
Приложения диапазона
- • Установить диапазоны допусков контроля качества
- • Определить диапазоны ценовой политики
- • Интервалы оценок производительности
- • Диапазоны изменения использования ресурсов
Развитие до инференциальной статистики
Описательная статистика составляет основу инференциальной статистики. Описательная статистика выборки используется для оценки характеристик популяции и служит базовыми данными для проверки гипотез.
Связь с машинным обучением
Описательная статистика необходима для выбора признаков, предварительной обработки данных и интерпретации моделей в машинном обучении. Она играет важную роль, особенно в объяснимом ИИ.
Интеграция с визуализацией
В сочетании с различными методами визуализации, такими как гистограммы, ящичковые диаграммы и скрипичные диаграммы, они позволяют интуитивно понимать распределение и характеристики данных.
Будущее анализа в реальном времени
Технология расчета и обновления статистики в реальном времени из сред потоковой передачи данных становится все более важной.