Büyük Veriler İçin Önemli İstatistiksel Formüller - AYDINLATMALAR

istatistikleri kelimesi bazı yeni başlayanlarda veri görselleştirme korkusu uyandırabilir, ancak bu konuyu yoksayarsanız, Big Data'tan gerçek içgörü ve değeri elde etmek için en güçlü yollar.

İstatistikler büyük miktarlarda sayısal veri toplayan uygulama veya bilimdir. Dışarı çıkmanız ve bir veri bilimcisi olmanız gerekmez (aynı zamanda bir gizlilik dâhilinde veri meraklısı olan istatistikçiler için kullanılan ve genellikle doktora gibi ileri derecede bazı türde olan bir terim), ancak toplama işlemini düşünmek isteyebilirsiniz Herhangi bir ilginiz varsa İstatistik 101 kitap veya sınıf.

Bugün olasılık, varyans ve tahmini gibi istatistiksel formüller popülerdir. Herhangi bir veri kümesine uygulanmaları oldukça kolaydır ve çoğu okuyucu bunları açıkça anlayacaktır. Aşağıdaki bölümlerde açıklanan teknikleri kullanarak kullanıcılara gerçek değer sağlamak için bu istatistiksel formüllerden bazılarını Büyük Veri görselleştirmelerinize dahil edebilirsiniz.

Bir olayın oluşma ihtimalini bilmek

Bilinebileceğiniz bir istatistiksel formül, p soygunluluk - bir olayın ortaya çıkma olasılığı veya olasılığıdır. Aşağıdaki formül, doğrusal bir senaryonun temel olasılığını hesaplar. (Doğrusal olmayan senaryolar, yeni başlayanlar için biraz karmaşık ve çok fazla bir girişimdir.) Olasılık = Bir Olayın Olasılığı / Olası Sonuçların Sayısı

Aşağıdaki resimde, bazı uyarı renklerinin olasılığını ve mesajın okunması kolay ve en önemlisi acil eylemin gerekli olduğunu açıkça belirtmektir.

Olasılıklar, hızlı bir gerçeklik kontrolü sağlar ve belirli bir süre boyunca (gün, hafta, çeyrek vb.) Veri görüntüleme hikayesinin genel tonunu belirler.

Değişimin büyüklüğünü göstermek için varyans uygulama

Başka bir popüler istatistiksel önlem, bir dizi veri noktası arasındaki fark olan

v övme , 'dır. Varyans hesaplamak için en yaygın kullanılan formül

Varyans = Son Arzulanan - Mevcut Durum

Görüntülenen çıktı bir tam sayı veya yüzde olup olmadığına bağlı olarak, formülde başlangıç ​​ve bitiş durumu arasındaki değişimin büyüklüğü gösterilir bir veri noktası.

Varyansın gösterilmesi her zaman hızlı bir kazanç ve çizgi / çubuk grafiği kombinasyonunun büyük bir yerine geçer; bu, çoğu görselleştirme için varyans ilişkisinin nasıl görüntülendiğidir.

Aşağıdaki şekilde bulunan çizelge, kullanıcıya her ayın varyansını deşifre edebilen bir çizgi / çubuk grafik birleşimini göstermektedir.

Aşağıdaki resimde gösterilen ikinci grafik, varyansı açık bir şekilde gösterir ve tüm varsayımları görselden alır.

Geleceği tahmin etme

Bilinebileceğiniz bir başka popüler istatistik formülü, bir olayı veya eğilimi öngörme veya tahmin etme eylemi olan

f orkestrası , 'dır. Tahminlerinizi hesaplarken, davranışları, belirli bir olayı veya bir trendi tahmin etmek için gerçekten belirli bir miktarda tarihi veri kullanıyorsunuz demektir. Örneğin, ocakın satışların% 5'ini oluşturduğu tarihi gerçeğine dayanarak, yılın satışlarını hesaplayabilirsiniz. Ocak ayında 500 dolarlık satış yaptıysanız, yıl için tahmin edebileceğiniz satış miktarını tahmin etmek için şu formülü kullanırsınız:

500 $ /. 05 = $ 10, 000

Bu denklemde Ocak ayında 500 dolar satış;. 05, Ocak ayının hesapladığı satışların tarihi yüzdesidir; ve 10 bin dolar, yıl için öngörülen satışlar.

Aşağıdaki resim, tahminlerin çoğu veri görsellemesinde bir grafikte basit bir çizgi olarak nasıl gösterildiğini göstermektedir. Tahminler, belirli bir faaliyetin gelecekte nasıl performans gösterebileceğini gösterir.

Bu tahmin çizgisinin tipik gösterimi, nakit akışının sonunda bu organizasyon için bir sorun haline geleceğini gösteriyor.